卷积神经网络 (CNN) 是一种专门设计用于处理具有网格拓扑结构的数据（例如图像）的神经网络。CNN 由许多卷积层和池化层组成，这些层旨在从输入数据中提取特征，以及一个全连接层，用于对特征进行分类。CNN 的主要优点是能够自动学习与手头任务最相关的特征，而无需依赖手动特征工程。这使得它们特别适用于图像分类任务…… 阅读更多

机器学习 (ML) 作为人工智能 (AI) 的一个分支，不仅仅是一个时髦词。它正在不断发展，并有望成为未来十年最具变革性的技术。一些已经开始对社会产生影响的机器学习应用包括自动驾驶汽车、欺诈检测系统和肿瘤检测。机器学习也成为我们日常生活的一部分。从 Siri、Alexa 和 Google 助理等语音助手，到优化的音乐、电影、新闻和购物推荐，再到建议性搜索，我们使用的一切都直接或间接地受到机器学习的影响…… 阅读更多

标记化是将字符串分割成标记或“较小片段”的过程。在自然语言处理 (NLP) 的上下文中，标记通常是单词、标点符号和数字。标记化是许多 NLP 任务的重要预处理步骤，因为它允许你处理单个单词和符号，而不是原始文本。在这篇文章中，我们将介绍五种在 Python 中执行标记化的方法。我们将从最简单的方法开始，使用 split() 函数，然后转向使用 nltk、re、string 和 shlex 等库和模块的更高级技术。使用 split()…… 阅读更多

问题说明我们需要计算选择三个点的方法数量，其中最远两点之间的距离小于或等于 L，L 是一个将作为输入给出的正整数。在这个问题中，我们将得到一个位于 x 轴上的不同点的数组和一个大于 0 的整数 L。任务包括找到三点集合的数量，其中最远两点之间的距离小于或等于整数 L。注意：点集…… 阅读更多

这个问题包括在 C++ 中查找数组中出现次数为奇数的两个元素，其中所有其他元素出现次数为偶数。数组是 C++ 中的一种数据结构，用于存储相同数据类型的元素列表。我们将得到一个大小大于或等于 2 的数组作为输入。数组将包含整数。数组中的每个整数都会出现偶数次，除了两个整数，它们会在数组中出现奇数次。在这个问题中，我们需要找出这两个元素…… 阅读更多

问题说明我们必须确定 r 和第 r 个二项式系数 (r*nCr) 的乘积之和。作为二项式定理中系数的正数称为二项式系数。帕斯卡三角形和一个简单的公式都可以用来确定二项式系数。二项式系数的公式是：$$\mathrm{n_{c_{r}}=\frac{n!}{(n-r)!r!}}$$ 注意：0! 的值始终等于 1。在这个等式中，n 和 r 可以是任何非负整数，并且 r 绝不能大于 n。在这个问题中，手头的目标包括计算…… 阅读更多

这个问题包括我们需要在不使用算术运算符的情况下减 1。在这个问题中，我们将得到任何整数 N 作为输入，我们需要从数字中减去 1，或者简单地说，我们需要打印 N-1。我们的任务是在不使用任何算术运算符的情况下执行此操作。算术运算包括对数字进行各种运算，如加法 (+) 、减法 (-) 、乘法 (*) 、除法 (/) 、取模 (%) 等。这些运算由每种编程语言对数字支持。尽管如此，我们仍然需要从数字中减去 1。例如，输入 7 输出 6 解释…… 阅读更多

在本文中，我们将讨论在 C++ 中对元组向量进行升序排序。C++ 中的一种数据结构称为元组，用于存储元素列表。它可以包含相同或不同的数据类型，并且我们可以按照初始化为输入的相同顺序访问它们。元组的数据被组织起来，以便我们可以按照相同的顺序检索它。语法元组名称在 C++ 中，这就是我们初始化元组的方式。我们可能需要更多元组函数来对向量进行排序…… 阅读更多

问题说明包括在 C++ 中设置任何正整数 N 的最右边的未设置位。位只是任何数字以二进制数形式表示时的二进制数字。二进制数是以 0 和 1 形式表示任何数据的数字表示，其中数字的每个位（数字）都表示 2 的幂，从个位开始为 2^0。让我们用二进制数表示整数 7。7 的二进制表示将是 111。这些数字可以表示…… 阅读更多

问题说明说我们需要打开数字中的特定位。简而言之，我们要做的就是将数字中的特定位换成 1。如果它已经为 1，则提供相同的结果。可以使用二进制数表示整数，二进制数的形式为 0 和 1，其中每个数字都表示 2 的幂。让我们用二进制数表示 5。5 的二进制形式将是 101，即 $\mathrm{2^{2} + 2^{0}= 5.}$ 在这个问题中，一个数字 N 将…… 阅读更多