推荐系统是当今业界最具影响力的 ML 任务。从淘宝到抖音，科技公司都在不断尝试为他们的特定应用程序构建更好的推荐系统。而这项任务并没有变得更容易，因为我们每天都希望看到更多可供选择的项目。所以我们的模型不仅必须做出最优推荐，...

在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。SQL语句提供了很多种JOINS 的类型：...

在这篇论文中，作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本（首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入）。作者还提出了一种低成本算法来增强模型对此类扰动的鲁棒性。Universal Adversa...

新手而言管理 Python 项目中的依赖项是非常具有挑战性的，这个问题是由历史原因引起的并且一直被吐槽。在今天的文章中，我们将讨论如何正确管理 Python 项目的依赖关系。更具体地说，将讨论 requirements.tx...

数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等...

说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像...

本篇文章将对自监督学习的要点进行总结，包括以下几个方面：监督学习与自监督学习自监督学习需求背后的动机NLP 和CV中的自监督学习联合嵌入架构对比学习关于数据增强的有趣观察非对比学习总结和参考监督学习与自监督学习监督学习：机器...

部分依赖图 (PDP 和个体条件期望 (ICE 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。部分依赖图（Partial Dependence Plot 部分依赖图显示了目标函数（即我们的机器学习模型）和一组...

对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生，因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace的名字出现，HuggingFace为NLP任务提供了维护了一系列开源库的应用和实现，虽然效率不是最高的，但是它为我...

孤立森林是 一种无监督算法的异常检测，可以快速检测数据集中的异常值。孤立森林是一种简单但非常有效的算法，能够非常快速地发现数据集中的异常值。理解这个算法对于处理表格数据的数据科学家来说是必须的，所以在本文中将简要介绍算法背后...

缺失值是现实数据集中的常见问题，处理缺失值是数据预处理的关键步骤。缺失值可能由于各种原因而发生，例如数据的结构和质量、数据输入错误、传输过程中的数据丢失或不完整的数据收集。这些缺失的值可能会影响机器学习模型的准确性和可靠性，...

两端500kV LCC-HVDc 输电模型（MATLAB搭建） 基于MATLAB搭建的两端LCC- HVD C输电模型，两端交流电网为345KV，直流电压等级为为500KV，直流电流为2000A，直流功率为1000MW，两侧...

1.sqlite3安装 sqlite3官网中下载对应zip，其中tools无论版本是多少，都需要下载。下载之后将两个文件中的内容都解压到同一个文件夹中，将文件夹的地址添加到系统变量中。此电脑—˃属性—˃高级系统设置—˃环境变...

linux系统下部署selenium做网页爬虫，可以顶几十上百个人工采集数据。 下面我就聊一聊怎么把selenium 程序部署到Linux 服务器上面 。 一、selenium Selenium是一个用于Web应用程序...

本文目录一览1、大数据展示字体设计2、大数据展示字体是什么大数据，我们每天都在使用，却很少意识到它的存在。它是指海量的数据集合，通过高效的分析和处理，可以带来很多好处。而大数据展示字体设计，就是将这些数据以一种直观、易懂的方...

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前提条件 有node环境，且node版本˃=18.0.0 创建项目 1.起项目名 2.选择框架 3.选择语言 TypeScript + SWC 是指 Vite 使用 SWC（Speedy Web Compiler）作为 Ty...

懶 前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6  阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1  牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》 、《2024面试高频手撕题》  蓝桥云课签约作者、上架课...

探索云原生软件的观察性框架：OpenTelemetry Rust OpenTelemetry Rust 是一个强大的开源项目，它为云原生软件提供了全面的观察性框架。这个框架允许开发者轻松地收集、生成和导出应用的度量数据（如指...

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XAI的目标是为模型的行为和决定提供有意义的解释，本文整理了目前能够看到的10个用于可解释AI的Python库什么是XAI？XAI，Explainable AI是指可以为人工智能（AI）决策过程和预测提供清晰易懂的解释的系统...

知识图谱嵌入(KGE 是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。它们将“知识”投射到一个连续的低维空间，这些低维空间向量一般只有几百个维度（用来表示知识存储的内存效率）。向量空间中，每个点代表一个概念，每个点...

形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。形态学运算是一种基于形状的图像处理技术，它是通过结构元素与图...

人脸识别是AI研究的一个重要的方向，CVPR 2022也有很多相关的论文，本篇文章将针对不同的应用分类进行整理，希望对你有帮助人脸识别人脸识是一个热门话题，在当前的基准测试中要以相当大的提升击败 现有的SOTA模型变得越来越...

利用统计测试和机器学习分析和预测太阳能发电的性能测试和对比本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数据准备等问题，并且对常见的三种时间序列预...

你一定听说过这句著名的数据科学名言：在数据科学项目中， 80% 的时间是在做数据处理。如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，...

在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFr...

这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。Gramian Angular Summation / Difference Fields...

为梯度提升学习选择默认的特征编码策略需要考虑的两个重要因素是训练时间和与特征表示相关的预测性能。Automunge库是处理表格数据常用的库，它可以填充空值，也可以进行分类的编码和归一化等操作，默认的境况下Automunge对...

对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。 因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有...

就像 20 世纪初，爱因斯坦的 Annus mirabilis 论文成为了量子力学的基础。只是这一次，是 AlexNet 论文 [1]，这是一种挑战计算机视觉的架构，并重新唤起了人们对机器学习（后来转变为深度学习）的兴趣。在...

Batch Augmentation(BA ：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。没有 BA 的普通SGD：一个具有损失函数 ℓ...

数据的归一化是数据预处理中重要的的一步，很多种方法都可以被称作数据的归一化，例如简单的去除小数位，而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助，例如 z-score 归一化。所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化 的方法...

近年来机器学习在各个金融领域各个方面均有应用，其实金融领域的场景是很适合强化学习应用的，但是由于金融领域真金白银的，以目前强化学习的学习效率估计愿意尝试的人不多，但是并不妨碍我们学习和了解这方面的知识。金融市场投资就像许多的...

想要兼容代码，比较可行的是参考如下博主指出的方法 用tensorflow2运行tensorflow1.x代码的方法_tf2调用tf1代码-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_28941587/art...

一.UDP网络通信 1.UDP的概念 UDP (User Datagram Protocol 是一种面向无连接的传输层协议，它是网络通信中常用的一种协议，与 TCP (Transmission Control Protoc...

数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。1、集中趋势:平均值，中位数，众数集中趋势是一种统计测量，目的是确认最典型的个体，...

CycleMLP由香港大学、商汤科技研究院和上海人工智能实验室共同开发，在2022年ICLR上发布。MLP-Mixer, ResMLP和gMLP，其架构与图像大小相关，因此在目标检测和分割中是无法使用的。而CycleMLP有...

正确解决org.springframework.http.converter.HttpMessageNotWritableException异常的有效解决方法 文章目录 报错问题报错原因解决方法 报错问题 org.sp...

本文目录一览1、人工智能量子运算原理2、香港大学量子人工智能实验室**引出话题：量子力学的奇特世界**我们都知道，人工智能是现代科技领域的重要研究方向。而一种新的技术——量子计算也逐渐引起了人们的关注。量子计算将人工智能与量...

在人类的语言中，单词的顺序和它们在句子中的位置是非常重要的。如果单词被重新排序后整个句子的意思就会改变，甚至可能变得毫无意义。Transformers不像LSTM具有处理序列排序的内置机制，它将序列中的每个单词视为彼此独立。...

摘要：在“社群+”生态日益成为主流趋势的今天，开源AI智能名片源码作为技术创新与社群运营的深度融合体，正逐步展现出其重塑商业格局、深化社会连接的巨大潜力。本文旨在深入探讨开源AI智能名片源码的技术特性、在“社群+”生态中的具...

显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。但是在本文之前一定要说下的是：本文并不推荐现在就买显卡，除非必须，现在...

Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。2017的《Attention is All You Need》中的编码器-解码器结构实现中...

图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度...

异常检测是指数据科学中可帮助发现数据集中的异常值有用的技术。异常检测在处理时间序列数据时特别有用。例如时间序列数据来自传感器测量结果（例如压力和温度），由于设备故障和瞬态现象等问题包含许多异常点， 异常检测有助于消除这些点异...

今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。首先让我们谈谈什么是半监督学习以及我们为什么对它感兴趣！假设我们有一个大的标记图像数据集。我们想使用这些数据来构建一个模型，进行图像分类的任务，解决这个问题的标准方法是...

深度神经网络 (DNN 已经发展到现在已经可以在计算机视觉和自然语言处理等许多任务上表现非常出色。而现在主要的研究是如何训练这些 DNN 以提高其准确性。准确性的主要问题是神经网络极易受到对抗性扰动的影响。例如下面的图片，...

在计算机视觉中的单任务学习已经取得了很大的成功。但是许多现实世界的问题本质上是多模态的。例如为了提供个性化的内容，智能广告系统应该能够识别使用的用户并确定他们的性别和年龄，跟踪他们在看什么，等等。多任务学习(Multi-Ta...

Gaussian Naive Bayes (GNB 是一种基于概率方法和高斯分布的机器学习的分类技术。朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分...

我们每天都在为选择进行自己的假设，并且按照自己认为最好的方向做出选择，所以假设在我们的生活中是无处不在的，例如：A 路是否会比 B 路花费更少的时间，X 的平均投资回报率是否高于 Y 的投资，以及电影 ABC 是否比电影 X...

高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写 GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和 KMeans 非常相似，你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问...

SAM 是Mata发布的“Segment Anything Model”可以准确识别和提取图像中的对象。 它可以分割任何的图片，但是如果需要分割特定的物体，则需要需要点、框的特定提示才能准确分割图像。 所以本文将介绍一种称为...

机器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。最流行且常用的编码方法是One Hot Enoding。一个具有n个观测值和d个不同值的单一变量被转换...

人工智能体制内工作好吗？在人工智能发展的越来越多的工作岗位被机器取代，这使得人工智能体制内工作好与否成为一个备受关注的问题。对于这个问题，我们来进行问答探讨。人工智能体制内的工作优势在哪里人工智能体制内的工作具有许多优势。...

前言 遇到问题我们一般需要看日志，服务日志和系统日志，但是apache有个访问日志，这个日志是用来做啥的，我们今天一起来探讨下。 一. apache日志分类 apache的配置文件httpd.conf里定义了访问日志的路径，...

任务目标 在获取了网页的HTML代码后我们可以使用很多方法查找元素并爬取其中的数据Selenium支持XPath、CSS等多种查找元素的方法，掌握这些方法可以灵活地爬取到所要的数据这个项目我们学习怎么样使用Selenium的...

区块链实际是一种数据库。 不同于我们的MySQL数据库,区块链是一种分布式数据库。 腾讯:Tencent Distributed SQL，简称 TDSQL。阿里:PolarDB PostgreSQL，简称PolarDB-...

通常在机器学习面试中，问完常见基础知识的技术问题之后会有具体的项目问题的讨论，所以这里准备了一些项目相关的话题，以可以帮助你准备和通过计算机视觉相关的面试。计算机视觉的主要任务分类：模型学习图片包含了什么物体目标检测：模型查...

当涉及大量数据时，Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。但是现在随着技术的进步大多数大型项目都...

机器学习是未能完全解决的一个领域是股票预测，因为它可能是最有利可图的研究领域之一所以在这方面的研究仍然在继续。投资者希望能够放心地把钱投在表现优异的公司，随着投资的增加，公司的发展也将会突飞猛进，投资的收益也会增长。在过去的...

卷积神经网络设计史上的主要里程碑：模块化、多路径、因式分解、压缩、可扩展一般来说，分类问题是计算机视觉模型的基础，它可以延申解决更复杂的视觉问题，例如：目标检测的任务包括检测边界框并对其中的对象进行分类。而分割的任务则是对图...

前言 本科上的运筹学课程有讲到工件加工排序相关的问题，但讲得并不全面，考虑到以后工作可能会涉及到计算资源调度这方面的问题，打算这段时间尽可能地梳理相应的前置知识。 查到一本特别经典的教材《Scheduling》（Micha...

PyTorch 2.0 于 2022 年 12 月上旬在 NeurIPS 2022 上发布，它新增的 torch.compile 组件引起了广泛关注，因为该组件声称比 PyTorch 的先前版本带来更大的计算速度提升。这对我...

雅迪智能机器人怎么用不了？雅迪智能机器人无法正常使用可能是由于以下几个原因所导致的。可能是机器人的电池电量不足。在这种情况下，您可以尝试充电一段时间，然后再尝试使用。...

Streamlit 是一个用于创建数据科学和机器学习应用程序的开源 Python 库。它的主要目标是使开发人员能够以简单的方式快速构建交互式的数据应用，而无需过多的前端开发经验。Streamlit 提供了一种简单的方法来转换...

NVidia 的新 H100 GPU已经发布了，我们也很久没有发论文推荐了，这是4月份的论文推荐：Google 的 5400 亿参数 PaLM、Pathways、Kubric、Tensor Programs、Bootstra...

将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中，都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果。但是在这篇文章将使用...

AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。AutoML框架执行的任务可以被总结成以下几点：预处理和清理数据。选择并构建适当的特征。选择...

MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督的与训练。尽管该方法既简单又有效，但 MAE 预训练目标目前仅限于单一模态——RGB 图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景...

本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3 种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用Transforme...

完整文章：...

股票走势预测是对股票价格未来走势的预测，在投资中起着至关重要的作用。因为同行业的股票价格是高度相关的，所以市场中的股票之间的信息是可以共享的。最近也提出了几种方法来通过从 Web 中提取的股票概念类别（例如，技术、互联网零售...

本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖卷积神经网络通常用于分类，目标检测，图像分割等与某些与图像有关的问题中。在本文中，将...

GNN 提供了一种在图结构化数据上使用深度学习技术的方法。图结构数据无处不在：从化学（例如分子图）到社交媒体（例如社交网络）以及金融投资（例如 VC 投资网络），GNN 在各种任务中显示出最先进的性能¹ ²。在我的以前的一个...

本篇基于Flutter 3.13.9，Dart 3.1.5版本 本篇为Flutter基建的第四篇文章，主要介绍Flutter中按钮相关组件，在按钮组件这方面，Flutter为开发者提供了非常全面的样式，总结下来可以分为普通按...

AI 维权律师...

文档理解是从pdf、图像和Word文档中提取关键信息的技术。这篇文章的目标是提供一个文档理解模型的概述。文档理解算法使用编码器-解码器结构分析文档内容，该管道结合了计算机视觉(CV 和自然语言处理(NLP 方法。管道的CV部...

与传统的卷积神经网络不同，vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。下面是使用动画演示了在微调过程中嵌入的变化。这是通过对嵌入执行主成分...

本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。如下所示，输入图像为输出：总结来说我们的任务是获取输入图像，即前方轨道的前置摄像头视图，并构建一个鸟瞰轨道视图，而鸟瞰轨道视图会分割不同的颜色表示赛道和路面的边界。...

本文目录一览1、AI如何制作自画像2、AI作画APP：革命性的艺术创作工具人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的快速发展已经渗透到了各个行业，绘画艺术领域也不例外。通过AI绘画技术，人们可以使用AI...

人工智能钻孔机器人怎么用？人工智能钻孔机器人是一种应用了人工智能技术的机器人，它能够自主地进行钻孔作业，无需人工干预。使用这种机器人可以大大提高钻孔作业的效率和安全性。人工智能钻孔机器人有哪些使用场景人工智能钻孔机器人在建筑...

评估性能对预测模型的开发至关重要。交叉验证是一种流行的技术。但是在处理时间序列时，应该确保交叉验证处理了数据的时间依赖性质。在之前的文章中，我们也做过相应的介绍。在本文中，我们收集了时间序列的常用的9种交叉验证方法。这些包括...

强化学习的基础知识和概念简介（无模型、在线学习、离线强化学习等）机器学习(ML 分为三个分支:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习(SL :关注在给定标记训练数据的情况下获得正确的输出无监督学习(UL :关注在没有预先存...

GMAC 代表“Giga Multiply-Add Operations per Second”（每秒千兆乘法累加运算），是用于衡量深度学习模型计算效率的指标。它表示每秒在模型中执行的乘法累加运算的数量，以每秒十亿 (gig...

Boosting 是一种松散的策略，它将多个简单模型组合成一个复合模型。这个想法的理论来自于随着我们引入更多的简单模型，整个模型会变得越来越强大。在 boosting 中，简单模型称为弱模型或弱学习器。在回归的背景下，第一个...

本文是关于检测和处理数据集中的异常值，主要包含以下四部分内容：什么是异常值？为什么检测异常值很重要？如何检测异常值？如何处理异常值？什么是异常值？异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚...

低光图像增强 (LLIE 是一个普遍但具有挑战性的问题，因为：1，低光测量可能会因实际情况中不同的成像条件而有所不同；2，图像可能根据每个人不同喜好有不同的主观操作。为了解决这两个挑战，本文提出了一种新的基于深度强化学习的...

概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助...

三十多年来，许多研究人员在图像识别算法和图像数据方面积累了丰富的知识。如果你对图像训练感兴趣但不知道从哪里开始，这篇文章会是一个很好的开始。这篇文章简要介绍了过去的演变，并总结了现在的一些热门话题。预训练模型迁移学习（热门话...

5分钟NLP：Text-To-Text Transfer Transformer (T5 统一的文本到文本任务模型本文将解释如下术语：T5，C4，Unified Text-to-Text Tasks迁移学习在NLP中的有效性...

将COVID-19的传播与图神经网络（GNN）的结合，使得最近几项研究发现了可以更好地预测大流行的方式。许多这样的模型还包括长短期记忆（LSTM），这是时间序列预测的常见工具。通过在LSTM的门内实施GNN并利用空间信息来进...

在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和...

2015 年 11 月，wikipedia的用户 Laughinthestocks 首次引入了“激活函数表”。从那时开始到现在，维基百科页面已经发生了 391 次更改。在本文中，我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年...

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。 系统程序文件列表 开题报告内容 研究背景 随着移动互联网技术的飞速发展，智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，而音...

卷积神经网络(cnn 是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。完整文章：...

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广义线性模型[generalize linear model(GLM ]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量，数据可以具有非线性和非恒定方差...

LeetCode刷题 数组篇 704. 二分查找35. 搜索插入位置34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置69. x 的平方根367. 有效的完全平方数27. 移除元素26. 删除有序数组中的重复项283. 移...

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