1.算法怎么入门?线性对数时间O(n \log n)：常见于高效的排序算法，如归并排序、快速排序。平方时间O(n^2)：嵌套循环https://www.zhihu.com/question/308239149/answer/50877832255

2.算法笔记(三)算法学习技巧从开始学习算法已经有两三个多月的时间了,从简单到深入层次展开,层层优化,对算法的理解也在逐渐加深,不在那么片面,虽然现在还是片面一些,对它的了解也仅仅知道冰山一角,还有很多的内容需要我们去学习去挖掘。 思路 在学习前我们要尽可能快速阅读一遍要学习的书籍,这样不仅仅让我们知道了有哪些内容需要学习,同时也在https://www.code456.com/article/3598351.html

3.如何有效学习算法?算法学习基础知识学习: 数学基础:掌握离散数学、概率论、统计学等基础知识 编程基础:熟练掌握至少一种编程语言,如Python、C++、Java等 数据结构与算法基础: 数据结构:学习数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构 基础算法:掌握排序算法(如快速排序、归并排序)、搜索算法(如二分查找)、递归与迭代、哈希等 https://blog.csdn.net/qq_49548132/article/details/140109291

4.快速学习一个算法,VisionTransformer快速学习一个算法,Vision Transformer 为了保留图像块的位置信息,ViT 在嵌入向量中加入位置编码,这是 Transformer 架构中的一个关键组成部分。 Vision Transformer(ViT)是一种基于自注意力机制的神经网络架构,主要用于处理图像数据。 它是由谷歌研究人员在 2020 年提出的,标志着「将自然语言处理(NLP)中广泛使用的 https://www.51cto.com/article/790949.html

5.算法入门:从零开始学习算法的简单教程本文介绍了算法入门的基础知识,包括算法的基本概念、重要性及其应用领域。文章详细解释了如何描述和分析算法,并列举了常见的算法类型及其应用场景,适合希望从零开始学习算法的读者。 算法入门:从零开始学习算法的简单教程 算法基础概念介绍 什么是算法 算法是一组定义明确的指令,用于解决特定问题或完成特定任务。算法可https://www.imooc.com/article/357937

6.神经网络有哪些快速增量学习算法?神经网络的快速增量学习算法是一种可以在不需要重新训练整个网络的情况下对其进行修改和更新的技术。这些算法对于处理实时数据和动态环境非常有用,并且可以大大降低计算成本和时间。以下是几种流行的神经网络快速增量学习算法: 增量学习(Incremental Learning):增量学习是指通过不断添加新的训练样本来扩充神经网络的能力。它https://www.cda.cn/bigdata/201736.html

7.什么是数据结构?什么是算法?怎么学习数据结构与算法?学习算法,我们不需要死记硬背那些冗长复杂的背景知识、底层原理、指令语法……需要做的是领悟算法思想、理解算法对内存空间和性能的影响,以及开动脑筋去寻求解决问题的最佳方案。相比编程领域的其他技术,算法更纯粹,更接近数学,也更具有趣味性。 本文将回顾数据结构与算法的基础知识,学习日常所接触场景中的一些算法和策https://maimai.cn/article/detail?fid=1744039689&efid=u2sSJyH6RePBrCh7o1dCfA

8.小样本学习介绍腾讯云开发者社区在元训练期间,MAML学习初始化参数,这些参数允许模型快速有效地适应新的少样本任务,其中这个任务有着新的、未知的类别。 MAML目前在流行的少样本图像分类基准测试中的效果不如度量学习算法。由于训练分为两个层次,模型的训练难度很大,因此超参数搜索更为复杂。此外,元的反向传播意味着需要计算梯度的梯度,因此你必须使用https://cloud.tencent.com/developer/article/1499499

9.吴师兄学算法五分钟学算法吴师兄学算法(www.cxyxiaowu.com)提供许多数据结构与算法学习的基础知识, 涵盖 LeetCode 题解、剑指 Offer 题解、数据结构等内容。https://www.cxyxiaowu.com/

10.趣学算法(陈小玉著)带目录完整pdf[95MB]电子书下载1.5 算法学习瓶颈 21 1.6 你怕什么 22 第2章 贪心算法 24 2.1 人之初,性本贪 25 2.1.1 贪心本质 25 2.1.2 贪亦有道 26 2.1.3 贪心算法秘籍 26 2.2 加勒比海盗船—最优装载问题 27 2.2.1 问题分析 27 2.2.2 算法设计 28 2.2.3 完美图解 28 https://www.jb51.net/books/635507.html

11.支持C++,Java,Python,Go,JavaScript等多语言版本,从此算法学习《代码随想录》LeetCode 刷题攻略:200道经典题目刷题顺序,共60w字的详细图解,视频难点剖析,50余张思维导图,支持C++,Java,Python,Go,JavaScript等多语言版本,从此算法学习不再迷茫! 来看看,你会发现相见恨晚!https://gitee.com/yuandreams/leetcode-master

12.java快速学习排序快排算法一、快速排序是(挖坑法)是挖坑填数 + 分治来实现。 1.快速排序的基本思想: 2.快速排序的图示: 3.快速排序的算法https://www.jianshu.com/p/e4369c66d4a5

13.科学网—[转载]基于深度强化学习的六足机器人运动规划传统的 A*、广度优先搜索等算法能够在状态空间维度较低的情况下为机器人快速规划出可行运动轨迹,但在维度较高的状态动作空间中往往会面临维数灾难问题,因此使用此类算法需要将机器人的状态空间以及动作空间进行充分的离散精简,在降低优化指标的前提下得到次优策略。近年来,随着深度强化学习的发展,越来越多的研究人员开始https://blog.sciencenet.cn/blog-951291-1288193.html

14.《常用算法之智能计算(三)》:机器学习计算因为机器学习计算中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断的联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习计算关注可以实现的、行之有效的学习算法,很多推论问题具有无程序可循的难度,所以部分的机器学习研究是开发简单、处理容易的近似算法。http://www.kepu.net/blog/zhangjianzhong/201903/t20190327_475625.html

15.北京邮电大学主页平台管理系统yuheHome3. 基于触觉感知的手势识别机器学习算法研究 招生方向:信息与通信工程 新一代电子信息技术 本实验室欢迎有读研、读博和出国意向的本科生加盟开展科研工作。 实验室地址:北邮出版社(本部校区)明光楼800室 代表性成果: 【1】He Yu, Cong Wang, Fan-Yi Meng, Jun-Ge Liang, Haider Syed Kashan, Kishor Kumar Adhttps://teacher.bupt.edu.cn/yuhe/en/index.htm

16.初学机器学习?推荐从这十大算法入手机器学习算法的研究已经得到了广泛的关注。发表在《哈佛商业评论》上的文章称“数据科学家”是“二十一世纪最性感的职业“。所以,对于那些刚刚踏入机器学习领域的人们,我们决定重写我们非常受欢迎的“金牌”博文《每个工程师都需要知道的十个机器学习算法》。简而言之,这篇文章是面向初学者的。 https://36kr.com/p/1721961660417

17.超详细算法岗的学习路线大总结!机器学习 or 深度学习基础 论文or 项目介绍 其他问题 & 向面试官提问 本文将从以上四点进行展开。 一、数据结构&算法题 随着算法岗越来越卷,Coding几乎成了面试必考的一项,而且在面评中的权重也越来越高,根据个人面试经验,如果这一环节没有很顺利得完成的话,几乎必挂,尤其对于非科班转行的同学,需要特别重视。 https://leetcode.cn/circle/discuss/SX3aa6/

18.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375