线性 陷阱 垃圾
线性方程组的直接解法——Gauss消去法
考虑线性方程组 $$\mathrm{A}x=\mathrm{b}$$ 其中，$\mathrm{A}=(a_{ij}){n\times n}$，$\mathrm{b}=[b_1,b_2,\cdots,b_n]^{\mathrm{T}}$。在线性代数的课程中，我们已经学习过Gauss消元法，具体操作是将 ......
深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
【机器学习】李宏毅——线性降维
降维，可以用下面这张图来很简单的描述，就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述，也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征，我们只需要降维，知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function，使得输入x得到输出z，而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面，下面就 ......
动态规划篇——线性DP
动态规划篇——线性DP 本次我们介绍动态规划篇的线性DP，我们会从下面几个角度来介绍： 数字三角形 最长上升子序列I 最长上升子序列II 最长公共子序列 最短编辑距离 数字三角形 我们首先介绍一下题目： /*题目概述*/ 给定一个如下图所示的数字三角形，从顶部出发，在每一结点可以选择移动至其左下方的 ......
线性时间选择(含平均O(n)和最坏O(n)算法)
#前言 本篇文章我将介绍 期望为线性时间 的选择算法和 最坏情况为线性时间 的选择算法，即分别为 平均情况下时间复杂度为O(n) 和 最坏情况下时间复杂度为O(n) 的线性时间选择。以下包含了我自己的全部思考和学习过程，参考书籍为 算法导论(第三版)。😊 (本文作者： Amαdeus，未经允许不得 ......