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贪婪算法最新视觉报道_贪婪算法和贪心算法(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

贪婪算法

Meta面试秘籍，秒答！准备面试Meta的机器学习岗位？这份资料绝对是你的神器！Meta的机器学习面试问题主要分为以下几类： Algorithmic Coding Questions Machine Learning System Design Applied Modeling Recommendation Systems 特别是针对Meta的面试，这里有一些具体的题目和解答技巧，快来看看吧！ 1️⃣ Overfitting/Underfitting 过拟合（Overfitting）：当模型过于匹配训练数据，导致对训练数据中的波动和异常值过于敏感，从而泛化能力差。解决方法包括减少特征数量、增加正则化等。下拟合（Underfitting）：模型缺乏足够的泛化能力。解决方法包括增加训练轮数、增加模型特征、减少正则化等。 2️⃣ Regularization 正则化是减少特征对预测结果影响的一种方法。常见的正则化项包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。L1正则化更容易得到稀疏解，适合特征选择。 3️⃣ Loss and Optimization 凸优化问题：当优化问题的目标函数是凸函数，且可行域是凸集时，称为凸优化问题。凸优化问题的局部最优解就是全局最优解，这使得我们可以用贪婪算法、梯度下降等方法来解决。 4️⃣ Gradient vanishing and gradient explosion 梯度消失（Gradient vanishing）和梯度爆炸（Gradient explosion）是深度学习中常见的问题。梯度消失导致权重更新缓慢，而梯度爆炸则可能导致溢出。解决方法包括使用合适的激活函数、调整学习率等。 5️⃣ Machine Learning Basics 了解机器学习的基础概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。 6️⃣ Evaluation Metrics 掌握常见的评价指标，如准确率、召回率、F1值等，以及如何在不同场景下选择合适的评价指标。 7️⃣ Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Tree, XGBoost 熟悉这些经典机器学习算法的基本原理和适用场景。 8️⃣ Deep Learning 掌握深度学习的基础概念，包括神经网络、激活函数、反向传播等。 9️⃣ Natural Language Processing (NLP) 了解自然语言处理的基本概念和常见模型，如HMM、CRF、RNN、LSTM等。 𐟔Ÿ Speech Translation 掌握语音翻译的基本原理和技术，包括语音识别、语音合成等。这份资料涵盖了机器学习的各个方面，无论你是初学者还是有一定经验，都能从中受益。祝你在Meta的面试中大放异彩！𐟚€

北美程序员RSU贪婪算法V0.1 免责声明本文作者不具备任何理财相关专业知识。本文所有观点均完全不能作为理财或其他形式的建议，请自行参考及应用。本文主要目的是学习网友们的理财建议，优化我现在的方法。太长不读版我现在使用的卖RSU的策略：一旦股票持有一年以上后，我就会在价格大于以下条件式全部卖出：（一年内最高价 - 买入价）* （tax bracket 收益率 / long-term investment 收益率）+ 买入价。我司每个季度15号发股票，所以就大概还有15天trading window可以把去年同期股票按以上公式卖出。同时，我经常纠结要如何设自动出售价格来增加收益，但苦于没有好的思路。全文因为我们家简老师喜欢看得见的钱、并认为股票没卖出去就是纸，所以我们家希望在条件合适的情况下把公司发的股票都卖了给她买国债玩。关于条件合适，简单的例子：在相信公司未来一年不会倒闭、家里也有足够资金储备的情况下，我们没有必要在short-term持有期间就卖RSU。因为我们家目前收入是35%的tax bracket，但持有一年后则可以有20%的long-term investment福利税率。基于2，每次股票持有超过一年后，我司一般都还有15天的trading window。这时候，我会先搜索一下过去一年内最高股价（A），再查一下当前股票的买入价（B），就可以得到卖长期股票比卖短期股票更赚的价格：(X - B) * 0.8 > (A - B) * 0.65。左边为长期持有后卖出的收益，右边为过去一年内短期卖出可能获得的假象最大收益。此处只考虑卖出相对买入时股价上涨的情况。把3的不等式进一步推导，可以得到X > (A - B) * (0.65 / 0.8) + B，如图2所示。当然，0.65和0.8要根据家庭所处的tax bracket调整。目前，我都是设置自动卖出价，只要达到了X就阶梯型卖出（如X, X+5, X+10）。但我目前最纠结的地方在于，即使算出了X，股票在15天内还是可以有不少的空间可以设置卖出价格。我暂时没有什么好的方法可以尽量最大化15天内的卖出价格，欢迎评论区各位老师指导，或分享有没有更好卖RSU的算法，感恩的心

CS刷题指南：如何高效准备技术面试？ 𐟒᥈𗩢˜是一个需要耐心和毅力的过程。建议从简单的题目开始，用一个月的时间来巩固基础。当你掌握了这些基础题目后，你会变得更加自信，面对中等和难度较高的题目时也不会感到畏惧。 𐟒ᥜ襼€始刷题之前，为自己制定一个时间表，明确每天要刷哪些新题和复习哪些旧题。刷题是一个循序渐进的过程，不断复习旧题并提升难度，才能更好地掌握知识。 𐟒ᤸ要盲目刷题，看到题目就做。这样很难系统地掌握某一知识点。题目主要分为两大类：数据结构（如数组、字符串、树）和算法（如贪婪算法、排序、双指针）。从这两大类开始细分，找出自己薄弱的地方，重点加强。 𐟒᥈𗩢˜时，重点在于检查自己的解题思路是否正确。只要思路正确，一般都能写出代码。大部分公司更关注的是你的思路，而不是代码是否无bug。 𐟒᥏碌奏‚加LeetCode的每周竞赛，这样可以模拟面试时的紧张感。每周的新题难度不同，能让你更好地适应面试时的状态。多次参加后，面对技术面试时心态会更放松，同时也能提升自己的实力。 𐟒᥈𗩢˜的重点应放在中等难度的题目上。掌握大部分中等难度题目后，再开始挑战难度较高的题目。面试中大部分题目都是中等难度，即使遇到难度较高的题目，只要思路正确就可以。 𐟒ᥜ詝⨯•前，最好能找到该公司的面试经验分享，因为一段时间内面试官可能会用同种类型的题目来考察。这样可以帮助你更好地准备技术面试。 ❗️❗️❗️ 刷题是一个需要毅力的过程，大家要给自己制定计划并坚持下去。我们也整理了大厂面试时经常会遇到的题目合集，这些是科技公司考察的重点。感兴趣的小伙伴可以参考一下～希望大家都能顺利通过技术面试！

R-CNN：目标检测的深度学习之旅 𐟚€ R-CNN（基于区域的卷积神经网络）是一种用于目标检测的深度学习算法，由Girshick等人在2014年提出。它的工作流程如下：选择性搜索 𐟔 首先，对输入图像进行选择性搜索，生成约2000个候选区域，这些区域可能包含目标对象。选择性搜索是一种贪婪算法，通过将较小的分割区域组合起来生成区域建议。与随机建议生成算法相比，该算法的优势在于可以将建议数量限制在2000个左右，而且这些区域建议的召回率很高。特征提取 𐟧 接下来，对每个候选区域进行缩放或裁剪，使其符合CNN的输入尺寸（例如227x227）。然后，用预训练的CNN（例如AlexNet）对每个候选区域进行特征提取，得到一个固定长度的特征向量（例如4096维）。分类与回归 𐟓ˆ 用SVM对每个特征向量进行分类，判断其是否属于某个类别。SVM的思想是找到一条线，把不同类别的数据分开，而且这条线要尽可能远离数据点，这样就能更好地区分数据。最后，用线性回归器对每个边界框进行微调，使其更贴合目标对象。非最大抑制 𐟚늤𘺤𚆥䄧†上述模型在图像中产生的额外边界框，我们使用了一种称为非最大抑制的算法。该算法分为以下三个步骤：丢弃置信度小于特定阈值（如0.5）的对象。在候选区域中选择概率最高的区域作为预测区域。最后一步，舍弃那些与预测区域的IoU（intersection Over Union）超过0.5的区域。通过这些步骤，R-CNN能够有效地在图像中检测并定位目标对象。

7个高效时间管理技巧，让你的每一天更充实研究生期间，我同时在三所学校读书，还学会了三种运动，并且顺利拿到了奖学金。留学期间，我一边学习，一边赚到了留学费用，还能在欧洲各国旅行。毕业时，我还收到了500强企业的offer。朋友们都好奇，我是如何管理时间的。 𐟟 今天，我想分享7个国际公认的时间管理方法，帮助你更高效地管理时间：时间块（Time Blocking）：将时间分成块，而不是制定详细的时间表。时间表会让我们在任务变化或未完成时感到沮丧。通过将时间分块，专注于一项任务，避免干扰，可以提高专注度，更高效地完成任务。贪婪算法（Greedy Algorithm）：根据任务的重要性和紧急程度，优先处理最重要的任务。这样可以确保你将有限的时间专注于最重要的事情，而不是在次要事情上浪费时间。先做最难的（Eat the Frog）：将最难的任务放在最开始，这样你会感觉更有动力去完成其他的任务。同时还能克服拖延症，一举两得。待办事项清单（To-Do List）：这是最有效的时间管理工具之一。每天早上花5分钟列出当天要做的事情，可以将一天的生产率提高50%。将任务按优先级排列，看看哪些事情可以外包给别人。完成后勾选。这可以帮助你组织每天的工作，确保你在有限的时间里完成最重要的任务。 Pomodoro 技术：采用25分钟的工作时间块，每个时间块之间休息5分钟。这种方法可以帮助你保持高度集中精力，缓解压力，提高效率。归档整理法（The Eisenhower Matrix）：将任务分为四个类别：紧急且重要、紧急但不重要、重要但不紧急和不重要也不紧急，然后将任务安排在正确的时间内。这可以帮助你分清任务的重要性和优先级，提高效率和效果。自我监督：保持记录时间和每项任务所需的时间。这可以帮助你发现时间的浪费点，以便于下次更好安排。每个人的时间管理方法都不同，最重要的是找到适合自己的，然后形成习惯。大家有什么时间管理的好习惯，也可以在评论区分享哦～

𐟤”信息学CSP-J/S难度解析 𐟔想要了解信息学CSP-J/S的难度吗？让我们从训练时间来一探究竟！ 𐟚€第一阶段：新手入门你需要投入大约40~100个小时的学习和刷题时间，在有人辅导的情况下，你可以完成一些简单的编程练习，目标是做出2023年之前的普及组第一题难度的题目。 𐟒姬줺Œ阶段：冲击CSP-J二等奖这个阶段，你需要练习具有模拟逻辑的题目和简单的算法题。预计需要200个小时，完成至少6~12套初赛模拟题，并花20~40小时进行改错。历年复赛真题的模拟练习也需要40~100小时。 𐟒姬줸‰阶段：CSP-J一等奖的挑战这个阶段的时间投入大约是第二阶段的1.5~2倍。你的目标是完成CSP-J的前两题，并在第三、第四题中争取得到分数。开始需要学习一些建模方法，如DFS、BFS等，并准备应对一些较复杂、需要连续投入2~3个小时的题目。 𐟚€第四阶段：CSP-S一等奖的争夺这个阶段需要投入大约是第三阶段的2~3倍时间。你需要学习更多的建模方法，如DP、复杂回溯、贪婪算法等。除了编程能力，还需要科学的训练量和一定的智力要求。 𐟒꧎𐥜诼Œ你是否对信息学CSP-J/S的难度有了更清晰的了解？开始你的编程之旅吧！

机器学习第5天：决策树基础篇 𐟌𓊥‘覜릀𛦘憎‡得飞快，学习计划总是被一拖再拖 𐟘…。今天我们继续聊聊决策树的基础知识，为接下来的深入学习打下基础。 𐟓š 学到的内容：通过训练数据建立了SVM模型，现在将其应用于测试集，观察效果并分析结果。验证了评分（wT.x）的绝对值大小确实能反映误分类率，评分越高，误分类率越低。大部分评分集中在0-1之间。对错误分类进行了分析，发现影响分类最大的特征是连词。因此，提出了一些小建议，比如在数据预处理时删除常用连词，或者人为生成高质量样本进行学习。也可以在初始化的权重中加入重要特征，比如“like”、“best”等，说明在自然语言处理中，高质量特征的重要性。 𐟒ᠥ𐏦示：什么时候在损失函数中使用lamda？在正则化和SVM中都有lamda的存在。这是因为我们只能根据自己的想法设计损失函数的类型，而其中的权重比无法预判，需要通过学习数据得到。机器学习的一般流程分为训练、验证和测试三个阶段。训练集用于计算在特定lamda下最小化损失函数得到的权重，然后尝试不同lamda，用对应权重施加在验证集上计算损失，从而选出使损失最小的lamda，最后在测试集上检测泛化能力。 numpy.array和list的区别 np.array需要提前规定大小，而list可以直接append。 𐟌𓠥†𓧭–树基础结构基本结构：将输入空间分成多个子空间，叶节点表示子空间，内部节点表示分裂特征和边界。预测函数：每个空间对应一个权重，属于哪个空间就输出对应的权重。分裂准则/方式：每个节点分裂时，要考虑分裂的特征以及边界，一般选择最大化信息增益（计算信息熵的变化），这就是一个贪婪算法，然后一直向下分裂即可（基尼系数也是一个道理）。剪枝流程（防止过拟合）与正则化类似，引入叶节点数量作为复杂度，损失函数变为loss = 经验损失 + a｜T｜。对于一个决策树T，流程就是在训练集上找到一个a下的最佳子树，然后在验证集上找到最好的a。希望这些内容能帮助你更好地理解决策树的基础知识！

以前我们经常谈“XX思维”，就是总结某门学科、某个行业或者某个维度的思维特点，比如“工程思维”，通常就是指工程化的方式去解决问题，会采用结构化、数据驱动的去思考；比如“设计思维”是指以人为本，关注用户体验等等。那么什么是“AI思维”？

点云处理与三维重建：创新算法与实际应用点云处理、点云数据和三维重建是计算机视觉和三维扫描领域的热门话题。以下是一些关键技术和应用：点云处理与分割 𐟌 点云处理包括滤波、聚类、平面模型拟合和配准等步骤。PCL（Point Cloud Library）是一个常用的工具库，提供了各种点云处理算法。体积估算 𐟓 点云体积估算广泛应用于各种场景，如煤堆、石头堆、货堆、快递和建筑物等。通过点云数据，可以精确计算这些物体的体积。三维建模 𐟏—️ 三维建模是点云处理的重要部分，可以通过各种算法如Ashape、改进的Ashape和贪婪三角化等来生成三维模型。夹角计算 𐟓 夹角计算包括面夹角、线夹角和线面夹角等，这些计算在点云处理和三维重建中非常重要。点云配准 𐟔„ 点云配准是点云处理的关键步骤，可以通过ICP（迭代最近点）算法、GICP（广义ICP）算法、圆柱拟合、圆锥拟合、平面拟合、直线拟合和曲面重建等方法来实现。曲面重建 𐟌ˆ 曲面重建是点云处理的高级应用，可以通过B样条曲面重建等技术将点云数据转换为三维模型。点云分类与处理 𐟔 点云分类是提取地面点、立体面和墙体等关键建筑部位的重要步骤。通过手动精细分类，可以提取高精度的地面点数据，制作DEM数据、等高线和高程点等。点云编辑与处理 ✏️ 点云编辑处理包括点云配准、ICP和NDT算法、特征描述子-FPFH算法等，适用于移动式SLAM激光雷达扫描仪获取的数据。可视化与包围盒 𐟎芠 PCL提供了各种可视化工具，如包围盒、PCA（主元分析）和七参数配准等，帮助用户更好地理解和处理点云数据。点云滤波与降采样 𐟔„ 点云滤波和降采样是点云处理中的常见步骤，可以通过直通滤波、统计滤波和半径滤波等方法来优化点云数据。点云拼接与激光点云 𐟔— 点云拼接和激光点云处理是点云处理的重要环节，适用于三维激光扫描和Lidar数据。误差精度评估 𐟓Š 误差精度评估是点云处理的关键步骤，可以通过各种算法来评估点云数据的精度和误差。点云简化与上采样 𐟓‰𐟓ˆ 点云简化和上采样是点云处理中的常见操作，可以通过各种算法来优化点云数据的规模和细节。地面补洞与模型补洞 𐟕𓯸 地面补洞和模型补洞是点云处理中的高级应用，可以通过各种算法来修复点云数据中的缺失部分。点云投影与平面拟合 𐟓 点云投影和平面拟合是点云处理中的重要步骤，可以通过各种算法来生成三维模型和进行各种计算。树木分割与林业参数提取 𐟌𓊠 树木分割和林业参数提取是点云处理中的特定应用，适用于林业和生态环境监测等领域。等高线与DEM制作 𐟗𚯸 等高线和DEM制作是点云处理中的高级应用，可以通过各种算法来生成地形模型和进行各种计算。海量点云可视化 𐟌Œ 海量点云可视化是点云处理中的挑战性任务，可以通过各种算法和工具来实现高效的可视化处理。三维可视化与GIS 𐟌 三维可视化和GIS是点云处理中的常见应用，适用于测绘地理信息和遥感等领域。图像处理与立体视觉 𐟓𘊠 图像处理和立体视觉是点云处理的基础，可以通过各种算法和工具来实现高质量的图像处理和立体匹配。创新算法与应用 𐟌Ÿ 点云处理和三维重建领域不断有新的创新算法和应用出现，如深度学习在点云处理中的应用、双目测距和相机标定等。通过这些技术和应用，点云处理和三维重建在各个领域发挥着重要作用，为人们提供更加准确和高效的三维数据处理和分析工具。

销售秘诀：如何拿捏人性卖产品？销售高手们都是拿捏人性的高手。销售的本质就是利用人性的弱点。顺着人性做事，逆着人性修行。销售卖的是产品的价值，更是人性的弱点。拿捏人性的弱点 𐟒ኤ𚺦€禜‰很多弱点，比如讨厌失去、讨厌复杂、讨厌付出努力，喜欢轻松获得、喜欢不用思考、喜欢占便宜、喜欢有身份有面子。销售人员要做的就是投其所好，满足这些需求。利用人性的弱点卖产品 𐟛️ 名著《人性的弱点》里告诉我们，人有七大弱点：骄傲、妒忌、不满、懒惰、贪婪、好色、贪吃。所有产品的卖点，都逃不过这几个人性弱点。比如，很多人蹲在直播间抢1元的商品，利用的就是人爱占便宜的心理。营销就是拿捏人性 𐟓ˆ 未来的社会只有两种人：一种是99%的“顺人性”的人，他们每天刷短视频、看直播、玩游戏，抢购山寨产品，成为大数据的一份子。另一种是1%的“反人性”的人，他们保持独立思考，高度自律，时刻都在精进，算法拿捏不了他们，他们反而能看透算法，掌握社会的规律真相，成为社会的引领者。销售就是顺应人性 𐟓ˆ 销售的本质就是顺应人性。别卖产品，去卖人性的弱点。记住，未来的人只分成两种：一种是顺应人性的，一种是反人性的。顺应人性的人每天刷短视频、看直播、玩游戏，抢购山寨产品，成为大数据的一份子。而反人性的人则保持独立思考，高度自律，时刻都在精进，掌握社会的规律真相，成为社会的引领者。以销售的名义，遇见更好的自己 𐟌Ÿ 如果你也有销售上的困惑，可以一起探讨！了解人性，顺应人性，你就能卖出去任何产品！