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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0b1 JavaScript版

    二分查找。例如前文查字典的例子,我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中,然后使用与日常 查纸质字典相同的“翻开中间,排除一半”的方式,来实现一个查电子字典的算法。 深度学习。神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式构建 的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 48 4.2. 链表 � 引言
    0 码力 | 185 页 | 14.70 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0b1 TypeScript 版

    二分查找。例如前文查字典的例子,我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中,然后使用与日常 查纸质字典相同的“翻开中间,排除一半”的方式,来实现一个查电子字典的算法。 深度学习。神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式构建 的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 48 4.2. 链表 � 引言
    0 码力 | 186 页 | 14.71 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2019-2021 美团技术年货 前端篇

    Logan Web 选择了 AES-128-CTR 结合 RSA-1024 的混合加密模式。在存储每 条具有私密性的日志前都会经历以下加密流程: a. 准备对称密钥与初始向量:随机产生 AES 对称密钥 AES Key 及初始向量 IV。 b. 对称加密:使用 AES Key 及 IV 对日志明文进行 AES-CTR 对称加密,得 到日志密文。 c. 非对称加密 AES Key:使用 RSA AES Key 密文。该 RSA 公钥与服务器端的私钥是成套的,只有该私钥可以 264 > 美团 2020 技术年货 解开该 AES Key 密文,从而解开日志密文。 d. 包装数据:将以上初始向量、日志密文与 AES Key 密文包装成一条日志对 象,随后存储落地。 3.4 上报的触发机制 用户端的日志上报触发机制一般分为两大类: ● 用户主动触发。优点是上报的日志能够对应到用户反馈的个案;缺点是存在交
    0 码力 | 738 页 | 50.29 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 Dart版

    查找表:当需要快速查找一个元素或其对应关系时,可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实
    0 码力 | 378 页 | 18.45 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 JavaScript版

    查找表:当需要快速查找一个元素或其对应关系时,可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实
    0 码力 | 379 页 | 18.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 TypeScript版

    查找表:当需要快速查找一个元素或其对应关系时,可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实
    0 码力 | 383 页 | 18.49 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Dart 版

    查找表:当需要快速查找一个元素或其对应关系时,可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实
    0 码力 | 378 页 | 18.46 MB | 9 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 JavaScript 版

    查找表:当需要快速查找一个元素或其对应关系时,可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实
    0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 9 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0b5 JavaScript版

    系时,可以使用数组作为查找 表。假如我们想要实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存 放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实
    0 码力 | 375 页 | 30.68 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0 JavaScript版

    查找表:当需要快速查找一个元素或其对应关系时,可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实
    0 码力 | 376 页 | 17.57 MB | 1 年前
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