RNN循环神经网络
三部分输入单元隐藏单元RNN 的数学公式RNN 的核心是隐藏状态的更新公式： $h_t=tanh(W_{hh}⋅h_{t−1}+W_{xh}⋅x_t)$ $h_t$ 是当前时刻的隐藏状态。 $h_{t−1}$ 是前一时刻的隐藏状态。 $x_t$ 是当前时刻的输入。 $W_{hh}$ 和 $W_{xh}$ 是权重矩阵。 输出单元通常是采用创建全连接层的方式连接到模型进行输出
贪心
寻找贪心策略使得局部最优等于全局最优，使用对数器来与暴力方法做对比 题目最大数 给定一组非负整数/字符串数组nums,重新排列每个数的顺序（每个数不可拆分），使之组成最小的整数/字符串 判断排列：若$ab<ba$,则$a$在前,$b$在后 当为字符串”b”,”ba”时，”b”小于”ba”,但实际拼接时是”bab”小于”bb
四六级
翻译国家政策 改革开放以来，中国人的饮食发生了显著变化。过去由于经济落后，食品种类有限、数量不足，人们仅仅满足于吃得饱。如今中国经济快速发展，食品不仅越来越丰富多样，质量也大幅提高。随着生活水平不断提升，人们对饮食的要求越来越高，更加注重吃的营养健康。因此，目前市场上推出的低脂、低糖、有机食品受到人民的普遍欢迎。 Since the implement
web样式
格式： 123456789101112131415161718<!DOCTYPE html><html><head> <style> .color { color: purple; text-decoration: underline; }
数理统计
知识结构 总体与样本总体：试验中全部的可能观测到的值 有限总体：总体中的个体为有限个（离散型） 放回抽样（总量>>样本数，可以不放回） 无限总体：总体中的个体为无限个（连续性） 不放回抽样 个体：每一个可能被观测到的值 通过抽取部分个体来判断总体： &nb
排序
内部排序内部排序：排序期间元素全部存放再内存中的排序；外部排序：排序期间元素无法全部同时存放在内存中，必须在排序的过程中根据要求不断地在内、外存之间移动的排序. 插入排序直接插入1234567891011121314151617181920212223242526void insertionSort(vector<int>& arr) { int n = arr
数据的表示和运算
数制与编码 原码 补码 正数 本身 本身 负数 正数原码修改符号位 负数原码除符号位取反 + 1 8 00000000 00000000 00000000 00001000 00000000 00000000 00000000 00001000 -8 10000000 00000000 00000000 00001000 11111111 11111111 11111111