最壞適應(yīng)算法的例子SEARCH AGGREGATION
回答:智適應(yīng)的教學(xué)原理采用測(cè)學(xué)練測(cè)的模式，通過先行測(cè)試-邊學(xué)邊練-綜合測(cè)試的方式，首先精準(zhǔn)測(cè)試出孩子的知識(shí)漏洞和薄弱點(diǎn)，然后再有針對(duì)性地學(xué)習(xí)。孩子在測(cè)試中的每個(gè)薄弱點(diǎn)和所學(xué)知識(shí)的掌握情況形成科學(xué)的知識(shí)圖譜，通過知識(shí)圖譜測(cè)出孩子薄弱點(diǎn)的根源在哪，這是任何人和自己做題是無法達(dá)到的。這也是為什么谷歌開發(fā)的機(jī)器人Alphago能戰(zhàn)勝圍棋大師李世石。乂學(xué)教育也是用了一個(gè)類似AlphaGo的體系，去模擬特級(jí)教師的大...
SwordFly
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問題描述:為什么那些攻防教學(xué)例子基本都是php網(wǎng)站或者asp之類的，很少見java？
nicercode
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回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個(gè)位數(shù)拆分進(jìn)行位數(shù)比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個(gè)桶子，然后遞歸將數(shù)值塞進(jìn)對(duì)應(yīng)值的桶里，具體代碼如下：第三、計(jì)數(shù)排序算法該算法計(jì)算數(shù)值序列中每個(gè)數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后存放到單獨(dú)的數(shù)組中計(jì)數(shù)累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...
molyzzx
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回答:跟傳統(tǒng)的教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)相比，松鼠AI的特色是很明顯的。具體來講，因?yàn)樗墒驛I開發(fā)了一個(gè)強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)，在上課的時(shí)候，這個(gè)系統(tǒng)就像一個(gè)優(yōu)秀的老師，給每個(gè)孩子帶來個(gè)性化的一對(duì)一教學(xué)。這里補(bǔ)充一點(diǎn)，在松鼠ai校區(qū)的學(xué)習(xí)，每個(gè)學(xué)生都有一臺(tái)電腦，并且有自己的專屬學(xué)習(xí)賬號(hào)。登錄系統(tǒng)，這個(gè)孩子所學(xué)內(nèi)容就是針對(duì)他目前對(duì)知識(shí)點(diǎn)掌握情況的內(nèi)容，這意味著每個(gè)學(xué)生電腦上出現(xiàn)的內(nèi)容和題目，是不一樣的。這一堂課上，60%到...
molyzzx
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回答:后臺(tái)不等于內(nèi)核開發(fā)，但了解內(nèi)核肯定有助于后臺(tái)開發(fā)，內(nèi)核集精ucloud大成，理解內(nèi)核精髓，你就離大咖不遠(yuǎn)了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數(shù)據(jù)庫(kù)支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內(nèi)核贏工具活動(dòng)，你對(duì)linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
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回答:謝邀。C語(yǔ)言已經(jīng)是非常簡(jiǎn)潔的編程語(yǔ)言了，數(shù)組肯定不是多余的語(yǔ)法了?？梢哉f，數(shù)組基本上是所有現(xiàn)代高級(jí)編程語(yǔ)言不可或缺的語(yǔ)法了。但是C語(yǔ)言中的數(shù)組并不難，題主也不用太擔(dān)心自己學(xué)不會(huì)。我的上一個(gè)回答，討論了C語(yǔ)言中的結(jié)構(gòu)體，它是一種復(fù)合數(shù)據(jù)類型，有了結(jié)構(gòu)體，C語(yǔ)言可以應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型，比如上一節(jié)的平行四邊形問題。但是有些問題，就算是結(jié)構(gòu)體，也很難解決。請(qǐng)看下面這個(gè)問題：小明班級(jí)有 60 個(gè)人，期末...
BlackFlagBin
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... 預(yù)測(cè)算法的性能 比較完成同一任務(wù)不同算法的性能 在最壞情況下算法性能的底線 理解算法如何運(yùn)行的一些理論基礎(chǔ) 算法分析的科學(xué)方法概述： 從自然界中觀察某些特征(程序在計(jì)算機(jī)上的運(yùn)行時(shí)間) 提出假設(shè)模型(與觀察到...
...3 4 5 6 7 8 9 1 0 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 就是如此，這是最壞的情況，而算法就應(yīng)該考慮最壞的情況來編寫，這樣才能適應(yīng)各種情況。 好了，冒泡排序算法暫時(shí)分享到這，后續(xù)更新其他算法，求關(guān)注！
...s長(zhǎng)度。 這種啟發(fā)式算法的運(yùn)行時(shí)復(fù)雜度仍然相當(dāng)高。 在最壞的情況下，所有三個(gè)嵌套循環(huán)都會(huì)執(zhí)行到最大限度。 盡管在后面的迭代中匹配長(zhǎng)度遞減，但如果在每次迭代中只標(biāo)記一個(gè)最短的可設(shè)想的匹配，則這可能導(dǎo)致與Θ（（...
...序、快速排序、歸并排序、堆排序 冒泡排序 最壞情況 平均情況 時(shí)間復(fù)雜度 O(n^2) O(n^2) 空間復(fù)雜度 O(1) 直接插入排序 最壞情況 平均情況 時(shí)間復(fù)雜度 O(n^2) O(n^2) 空間復(fù)雜...
...en的算法導(dǎo)論，第3版。但是，就本文而言，我們只會(huì)進(jìn)行最壞情況的分析。 插入排序的最壞情況是輸入的數(shù)組是按逆序排序的。這意味著對(duì)于我們需要迭代每個(gè)元素，并在已經(jīng)排序的元素中找到正確的插入點(diǎn)。外部循環(huán)表示從 2...
... 算法 時(shí)間復(fù)雜度(最好) 時(shí)間復(fù)雜度(最好) 時(shí)間復(fù)雜度(最壞) 空間復(fù)雜度 穩(wěn)定性 插入排序 $O(n^2)$ $O(n)$ $O(n^2)$ $O(1)$ 穩(wěn)定 希爾排序 $O(n^{1.3})$ $O(n)$ $O(n^2)$ $O(1)$ 不穩(wěn)定 選擇排序 $O(n^2)$ $O(n^2)$ $O(n^2)$ $O(1)$ 不穩(wěn)定 堆排序 $O(n...
...; System.out.print( ); } } } 時(shí)間復(fù)雜度： 最壞時(shí)間復(fù)雜度：O(n^2) 最優(yōu)時(shí)間復(fù)雜度O(1) 穩(wěn)定性：穩(wěn)定 2.2 選擇排序 代碼實(shí)現(xiàn) Python: def select_sort(alist): n = len(alist) for j in range(n-1): min...
...寫入 O(n) 刪除 O(n) 數(shù)組的大O很好理解，讀取的時(shí)候，最壞情況就是1次，因?yàn)閿?shù)組是內(nèi)存上連續(xù)的地址（計(jì)算機(jī)的知識(shí)），可以直接根據(jù)地址（索引）找到那個(gè)元素。 寫入的時(shí)候，如果是在數(shù)組的末尾push新的元素，那么前面...
...行時(shí)間的上限是對(duì)使用者的承諾。）算法分析的種類： 最壞情況（Worst Case）：任意輸入規(guī)模的最大運(yùn)行時(shí)間。（Usually）平均情況（Average Case）：任意輸入規(guī)模的期待運(yùn)行時(shí)間。（Sometimes）最佳情況（Best Case）：通常最佳情況不...
...。它是執(zhí)行搜索的最基本的方式。如果列表中有n項(xiàng)。在最壞的情況下。我們必須搜索n個(gè)項(xiàng)目才能找到一個(gè)特定的項(xiàng)目。下面遍歷一個(gè)數(shù)組來查找一個(gè)項(xiàng)目。 function linearSearch(array $arr, int $needle) { for ($i = 0, $count = count($arr); $i < ...
... O(□) ?注意：算法的時(shí)間復(fù)雜度存在最好、平均和最壞情況： ① 最壞情況：任意輸入規(guī)模的最大運(yùn)行次數(shù)(上界) ② 平均情況：任意輸入規(guī)模的期望運(yùn)行次數(shù)(期望對(duì)標(biāo)概率論中的期望) ③ 最好情況：任意輸入規(guī)模的最小...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
