数据结构与算法-动态规划
title: 剑指offer-动态规划date: 2020-06-12 14:42:25tags: Algorithms
categories: Algorithms分治策略：将原问题分解为若干个规模较小但类似于原问题的子问题（Divide），「递归」的求解这些子问题（Conquer），然后再合并
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推荐系统-传统的推荐算法总结
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Recommender System
传统非深度学习的推荐方法主要分为两大类：基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐。
一、 基于内容的推荐基于内容的推荐主要思路是：根据用户过去喜欢的物品，为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品。这个过程中最重要的是通过用户的历史行为来学习用户的偏好，刻画出用户画像，然后通过相似性度量找出与用户偏好最接近
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深度学习中的基本问题总结
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Deep Learning
一、常用的激活函数激活函数一般用于神经网络的层与层之间，将上一层的输出转换之后输入到下一层。如果没有激活函数引入的非线性特性，那么神经网络就只相当于原始感知机的矩阵相乘激活函数分为线性激活函数和非线性激活函数。
为什么需要非线性的激活函数：神经网络用于实现复杂的函数，而 非线性激活函数能够使神经网络
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数据结构与算法-排序算法总结
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Algorithms
排序算法总结：
术语说明：
稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；
不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；
内排序：所有排序操作都在内存中完成；
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据
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数据结构和算法-链表问题总结
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Algorithms
链表翻转（Reverse Linked List）实现翻转链表的功能
方法一：原地翻转123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657
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机器学习-树模型
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Machine Learning
决策树决策树是一种常用的机器学习算法，该算法模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实力进行分类的过程，以西瓜书中西瓜分类为例构建决策树对西瓜进行二分类。
决策树的学习给定数据集样本，构建一棵决策树能够对实力进行正确的分类。
决策树学习算法通常是一个递归地选择最优特征，根据特征对数据集进行分
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JavaWeb-Spring框架（1）
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JavaWeb
https://blog.csdn.net/a745233700/article/details/80959716
Spring框架概述
Spring框架是什么？
Spring是分层的Java SE/EE应用 full-stack轻量级开源框架，以IoC（Inverse Of Control：反转
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