神經網路的學習是指從訓練資料中自動獲取最優權重引數的過程，損失函式就是用來衡量神經網路的學習的程度，學習的目的就是以該損失函式為基準，找出能使它的值達到最小的權重引數。 從資料中學習 神經網

對於紅黑樹的刪除，看了資料結構的書，也看了很多網上的講解和實現，但都不滿意。很多講解都是囫圇吞棗，知其然，不知其所以然，講的晦澀難懂。 紅黑樹是平衡二叉樹的一種，其刪除演算法是比較複雜的，因為刪除後還要保持

圖片來源：Pixabay 來源：科研圈 擁有高出普通計算機數十乃至數百倍算力的量子計算機，是吸引了無數科技公司、大型學術團體乃至中國政府的研發熱點。 然而，希伯來大學的數學家、耶魯大學數學與電

程式呼叫自身的程式設計技巧稱為遞迴（recursion）。 遞迴做為一種演算法在程式設計語言中廣泛應用。 一個過程或函式在其定義或說明中有直接或間接呼叫自身的一種方法， 它通常把一個大型複雜的問題層層轉化為一個

概念 或者是一顆空樹，或者是一顆具有如下性質的樹： 若左子樹不為空，那麼左子樹上面的所有節點的關鍵字值都比根節點的關鍵字值小 若右子樹不為空，那麼右子樹上面的所有節點的關

陣列(順序表)：定址容易 連結串列：插入與刪除容易 雜湊表：定址容易，插入刪除也容易的資料結構 HashTable 雜湊表（HashTable, 也叫散列表） 是根據

注：裡面內容部分圖片跟描述引用自該公眾號 排序演算法可以分為內部排序和外部排序，內部排序是資料記錄在記憶體中進行排序，而外部排序是因排序的資料很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中

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這是悅樂書的第286 次更新，第303 篇原創 01 看題和準備 今天介紹的是LeetCode演算法題中Easy級別的第154題（順位題號是674）。給定未

歡迎關注我的專欄( つ•̀ω•́)つ【人工智慧通識】 資訊是貪婪的，不斷擴張更多的節點，更多的連線和更快的速度，構造更大更強的資訊網路。 邊緣計算Edge Computing

一、問題描述 有N臺機器重量各不相等，現在要求把這些機器按照重量排序，重量從左到右依次遞增。移動機器只能做交換操作，但交換機器要花費一定的費用，費用的大小就是交換機器重量的和。例如：3 2 1，交換1 3後

華為和甲骨文分別宣佈了將人工智慧注入其雲平臺和應用程式的計劃。這些改進遵循了一個廣泛的市場趨勢，即為企業在雲端計算中整合更多的智慧。它也給了那些渴望找到新競爭方式的雲提供商們壯了膽量。 華為在2019香港峰會發布

這是悅樂書的第285 次更新，第302 篇原創 01 看題和準備 今天介紹的是LeetCode演算法題中Easy級別的第153題（順位題號是671）。給定非

當在現實生活中的遇到問題時，我們總是希望找到最佳的解決方案。製造軟體產品也是一樣的道理，最優化的程式才是最理想的產品。 最優化 意味著獲得最佳輸出。它既是一個數學的重要分支，也在現實生活中有著重要的作用。

【從蛋殼到滿天飛】JS 資料結構解析和演算法實現，全部文章大概的內容如下： Arrays(陣列)、Stacks(棧)、Queues(佇列)、LinkedList(連結串列)、Recursion(遞迴思想)、Bi