HashMap扩容时的rehash方法中(e.hash & oldCap) == 0算法推导

PS:由于文档是我在本地编写好之后再复制过来的，有些文本格式没能完整的体现，故提供下述图片，供大家阅览，以便有更好的阅读体验：HashMap在扩容时，需要先创建一个新数组,然后再将旧数组中的数据转移到新数组上来此时，旧数组上的数据就会根据(e.hash & oldCap) 是否等于0这个算法...

算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools，再见 for 循环

\ 大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 不要轻易使用 For 循环 For 循环，老铁们在编程中经常用到的一个基本结构，特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是，这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白，一用就上手，但是，有时候用多了，问题也跟着来了。 性能问题 首先得说说性能问题。铁子们可能都有感...

LSTM（长短期记忆）网络的算法介绍及数学推导

前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容不乏不准确的地方，希望批评指正，共同进步。 本文旨在说明LSTM正向传播及反向传播的算法及数学推导过程，其他内容CSDN上文章很多，不再赘述。因此在看本文前必须掌握以下两点基础知识： ①RNN的架构及算法：RNN作为LSTM的基础，是必须要先掌握的。 夹带私货，推...

梯度下降算法详解（从下山比喻、数学推导到代码实现）

如对博文有任何疑问，请留言。 1. 方向导数 方向导数：类比于函数的偏导数是函数沿坐标轴方向的变化率，方向导数是函数沿某一方向的变化率。 定理：如果函数 $f(x,y)$ 在点 $P_0(x_0,y_0)$ 可微分，那么函数在该点沿任一方向 $l$ 的方向导数存在，且有$$ \left. \frac{\partial f}{\partial l} \right|_{(x_0,y_0)}...

[算法刷题题解笔记] 洛谷 P1011 [NOIP1998 提高组] 车站 [数学|斐波那契|推导]

题目链接https://www.luogu.com.cn/problem/P1011题目大意根据题目给出的每个车站上下车人数的规律，以及测试点输入的数据：始发站上车人数a、车站数n、终点站下车人数m，编写程序，计算出所求的站点编号x火车发车时车上的人数解题思路假设第二站上下车人数为x，推导每个车站火车发车时车上人数的公式表达式：推导出公式为：m = k1a + k2x其中k1 k2为a和x前的系....

PID算法的详细推导及python代码

逻辑回归 算法推导与基于Python的实现详解

1 逻辑回归概述逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法。它基于线性回归的原理，通过将线性函数的输出值映射到[0,1]区间上的概率值，从而进行分类。逻辑回归的输入是一组特征变量，它通过计算每个特征与对应系数的乘积，加上截距项得到线性函数，然后将该函数的输出值经过sigmoid函数的映射，得到概率值。逻辑回归常用于二分类问题，即将样本分为两类，如判断一封邮....

【每日算法Day 72】谷歌面试题：又双叒叕是位运算，最详细的自动机推导过程

题目链接LeetCode 137. 只出现一次的数字 II[1]题目描述给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现了三次。找出那个只出现了一次的元素。说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？示例1输入： [2,2,3,2] 输出： 3示例2输入： [0,1,0,1,0,1,99] 输出： 99题解逐位考虑我们单独看二进制某一位，先不看单独的那....

BP神经网络(Back Propagation Neural Network)算法原理推导与Python实现详解

正文##BP神经网络算法推导给定训练集：D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},xi∈RI,yi∈RO，即数据有D 个特征，标签为O 维实值向量。因此，我们定义一个拥有I 个输入层神经元、O个输出层神经元的神经网络，且设该网络的隐藏层神经元个数为H。其中，隐藏层第h 个神经元的阀值用γ h 表示，输出层第o 个神经元的阀值用θ  表示。输入层第i ii个神经元与....

线性回归算法的数学推导与tensorflow演示

正文线性回归算法的数学推导：假设有两个特征项X1和X2，和参数θ0、θ1、θ2它们满足Y=θ0+θ1X1+θ2X2其中 θ0为 偏置项，用于更好的描述数据。YY表示一个由X和θ拟合的平面hθ(X)，这个拟合平面与X、θ之间的关系为：绝大部分情况下线性回归算法会产生 误差，所以有必要在公式中加入对误差的描述。记误差为 ϵ，则对于用该算法描述的每个样本都有：对每一个样本而言，误差 ϵ(i)是 独立同....