[003] LeetCode 151 演算法 【Обратные слова в строке】 反轉 單字
0151. Обратные слова в строке (средний)
Учитывая входную строку, переверните строку слово за словом.
Пример 1:
Input: "the sky is blue"
Output: "blue is sky the"
Пример 2:
Input: " hello world! "
Output: "world! hello"
Explanation: Your reversed string should not contain..
Скажите привет базам данных NoSQL
Привет, ребята! Я надеюсь, что у вас все хорошо, и прежде всего с Рождеством всех вас там. В этом сообщении блога мы рассмотрим очень краткое введение в базы данных NoSQL. Многие из вас могли раньше использовать базы данных SQL (MySQL - один из популярных вариантов в сообществе) и,..
Когда нормальное просто не поможет: понимание и использование негауссовых распределений
Введение
Негауссово распределение относится к классу вероятностных распределений, которые отклоняются от симметричного и колоколообразного распределения Гаусса (также известного как нормальное распределение). В отличие от нормального распределения, негауссовские распределения демонстрируют..
Как используется теория Морзе часть 1
1. Изучение вероятностных топологических представлений с использованием дискретной теории Морса ( arXiv )
Автор: Сяолин Ху , Димитрис Самарас , Чао Чен
Аннотация: Точное определение мелкомасштабных структур — очень важная, но сложная задача. Существующие методы используют..
Поиск сигнала в стоге сена
Авторы Сабрина Герольд и Артем Чакиров в Том Капитал АГ
Стремление к неизвестному в поисках чего-то нового может быть вызвано шутливыми экспериментами с тем, что есть под рукой, или попыткой доказать конкретную гипотезу, основанную на предшествующих знаниях. В традиционной науке мы..
Практическое применение Yellowbrick в науке о данных
Визуализация данных играет решающую роль в понимании и интерпретации моделей машинного обучения. Yellowbrick — это библиотека Python, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для создания визуализаций и инструментов диагностики для анализа алгоритмов машинного обучения. В этом сообщении блога..
Предпочитайте программное обеспечение для кибербезопасности, чтобы устранить риск угроз безопасности
Предпочитайте программное обеспечение для кибербезопасности, чтобы устранить риск угроз безопасности
В цифровом мире кажется, что все управляется интеллектуальными устройствами, сетями, приложениями, и эти факторы повышают потребность в программном обеспечении для защиты/безопасности от..
Очень полезные методы JavaScript для упрощения проверки вашего API-теста
Использование методов .map (), .reduce (), .filter (), .some () и .find (), чтобы сделать ваш тестовый код более чистым и гибким.
В этой статье я постараюсь охватить наиболее полезные методы JavaScript, чтобы сделать тестирование не только более увлекательным, но и более гибким для создания..
Ошибки не будут всплывать, если вы не вернете их вручную, и это станет ненужным беспорядком с вашей стороны…
Ошибки не будут всплывать, если вы не вернете их вручную, и это станет ненужным беспорядком, если вы попытаетесь сделать это вручную везде. Ошибки не остановят выполнение функции, если только вы не справитесь с этим вручную.
Что касается вашего примера, вам даже не нужно несколько попыток..
В чем разница между JIT-компилируемыми языками и компилируемыми и интерпретируемыми языками?
В предыдущей статье мы говорили о разнице между компилируемыми и интерпретируемыми языками программирования. Сегодня мы поговорим о JIT-компилируемых языках.
Компиляция JIT (Just-In-Time) — это гибридный подход, который сочетает в себе элементы как компилируемых, так и интерпретируемых языков...
Не удается прочитать свойства неопределенного: понимание и устранение ошибок JavaScript
Что вызывает ошибку? Ошибка «Не удается прочитать свойства неопределенного» возникает, когда вы пытаетесь получить доступ к свойству или вызвать метод для объекта, который имеет значение null или не определено. JavaScript позволяет вам получить доступ к свойствам и методам объекта, но когда сам..
Асинхронная очередь задач с Celery
Подробное руководство о том, как работает очередь асинхронных задач Celery.
Celery — очень популярная и мощная асинхронная очередь задач. Он поддерживает как операции в реальном времени, так и планирование задач. В одном из моих предыдущих руководств [ 1 ] я продемонстрировал, как..
Тестирование образа Docker с помощью тестов структуры контейнера
Контейнеры стали ведущей технологией для определения и последовательного запуска нашего программного обеспечения, помогая уменьшить ужасную проблему «но это работает в моей системе» при попытке отладки проблемы или запуска приложения. Таким образом, заключая наше программное обеспечение и..
Оценка машинного перевода с sacreBLEU и BERTScore
Два полезных пакета для оценки производительности моделей МП
Прочитав эту статью, вы научитесь оценивать свои модели машинного перевода с помощью следующих пакетов:
sacreBLEU BERTScore
К сведению, BLEU (двуязычный ассистент по оценке) - один из самых популярных показателей для оценки..
Атаки НЛП, часть 1 — «Почему не стоит доверять своим моделям классификации текста»
Эта серия сообщений в блоге посвящена обширной и важной области, объединяющей искусственный интеллект и лингвистику: Атаки НЛП .
NLP расшифровывается как Обработка естественного языка , подобласть науки о данных, целью которой является изучение и анализ механизмов, лежащих в основе..
Новые материалы
Худший алгоритм сортировки + бонус!
Если вы разбираетесь в структурах данных и алгоритмах, вы, возможно, знаете, что быстрая сортировка и сортировка слиянием часто считаются самыми эффективными и действенными алгоритмами..
Повышайте продуктивность, создавая лучший код Python
Все приемы, которые я изучил на Python, чтобы писать лучший и быстрый код
Представление длинных цифр
Очень сложно отследить количество нулей или цифр после определенной длины. А теперь вот..
Распределение выборки и центральная предельная теорема
В нашем реальном мире мы часто ищем параметр или статистику определенной совокупности, например среднее значение или стандартное отклонение. Но оценить эту статистику по населению достаточно..
Различные алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [1] Оно рассматривается как подмножество искусственного интеллекта ...
Очередь сообщений RabbitMQ с использованием веб-API .NET Core 6
Мы собираемся обсудить очередь сообщений RabbitMQ и ее реализацию с использованием .NET Core 6 API в качестве производителя сообщений и консольного приложения в качестве потребителя сообщений...
Варианты графовых нейронных сетей и реализация в TensorFlow
См. Graph Neural Networks и реализация в TensorFlow для введения и основ.
Существует множество вариантов GNN, в том числе сверточные сети графов (GCN), GraphSAGE, сети внимания графов (GAT) и..
Построение классификатора изображений без использования глубокого обучения
Классификатор изображений можно легко построить с помощью глубокого обучения, особенно сверточной нейронной сети (CNN). Однако вы можете просто реализовать классификатор изображений, используя..