【系列文章推荐阅读】1.什么是二叉堆？“二叉”自不必多说，本章主要介绍的树都是二叉树。那么啥是“堆”呢？我们在日常生活中，通常会说“一堆东西”或者“堆东西”，这里的“堆”，通常指重叠放置的许多东西。我们在堆东西的时候，肯定都有一个经验，即：为了使这堆东西更稳定，会将比较重的、大的东西放在下面，比较轻的、小的东西放在上面。这个经验放在数据结

一、内积1.1、定义内积（innerproduct）又称数量积（scalarproduct）、点积（dotproduct），是指接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。两个向量a\a1,a2,…,an\和b\b1,b2,…,bn\的点积定义为：a·ba1b1a2b2……an\bn。使用矩阵乘法并把（

给你二叉树的根结点root，请你将它展开为一个单链表：展开后的单链表应该同样使用TreeNode，其中right子指针指向链表中下一个结点，而左子指针始终为null。展开后的单链表应该与二叉树先序遍历顺序相同。classSolutionpublicvoidflatten(TreeNoderoot)if

上一节介绍了PriorityQueue的原理，先来简单的回顾一下PriorityQueue的原理以最大堆为例来介绍1.PriorityQueue是用一棵完全二叉树实现的。2.不但是棵完全二叉树，而且树中的每个根节点都比它的左右两个孩子节点元素大3.PriorityQueue底层是用数组来保存这棵完全二叉树的。如下图，是一棵最大堆。

Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解2016年09月02日00:00:36 \牧野(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fme.csdn.net%2Fdcrmg) 阅读数：59593

1\.numpy.array()该方法可以直接定义一个向量或矩阵测试代码importnumpyasnpvectornp.array(1,2,3,4)metrixnp.array(1,2,3,4,

1、概念独热编码（OneHotEncoding） 将表示为标签索引的分类特征映射到二进制向量，该向量最多具有一个单一的单值，该单值表示所有特征值集合中特定特征值的存在。此编码允许期望连续特征（例如逻辑回归）的算法使用分类特征。对于字符串类型的输入数据，通常首先使用StringIndexer

题目描述给定一个二叉搜索树，编写一个函数 kthSmallest 来查找其中第 k 个最小的元素。说明：你可以假设k总是有效的，1≤k≤二叉搜索树元素个数。示例1:输入:root3,1,4,null,2,k13/\14

本文是Python应用于推荐系统领域的技术文章。Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的userembedding、itemembedding，对于embedding的使用非常的灵活：输入userembedding，近邻搜索it

 题目：输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1，2，4，7，3，5，6，8}和中序遍历序列{4，7，2，1，5，3，8，6}，则重建出图2.6所示的二叉树并输出它的头结点。!(https://static.oschina.net/uploads