会微积分的喵

我走得很慢，但我从不后退

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写在前面

这次网易算法题总的来说难度还行，除了3个编程题外，还有选择题和简答题，共两个小时，时间还是比较紧的。这儿只写下我做的算法题的解，其他题目记不住，且岗位不同题目不同。我做的算法题是高数课，苹果和aazz这3道题，下面就主要写一下这3道题的解题过程，笔试中我AC了前两道，第3道题过了20%。欢迎大家在评论区讨论交流。

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难度：Medium

题目描述

给出二叉树的根，找出出现次数最多的子树元素和。一个结点的子树元素和定义为以该结点为根的二叉树上所有结点的元素之和（包括结点本身）。然后求出出现次数最多的子树元素和。如果有多个元素出现的次数相同，返回所有出现次数最多的元素（不限顺序）。

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写在前面

卷积神经网络来源于图像处理，计算机视觉中要面临一个挑战，就是数据的输入可能会非常大。因为图像是像素点，且彩色图片有3个RGB通道。如果直接使用全连接网络的话，会导致参数数量巨大。在参数如此大量的情况下，难以获得足够的数据来防止神经网络发生过拟合（参数越多，拟合能力越强）和竞争需求，而且这么多的参数需要的内存也让人接受不了。

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题目描述

给定一个平衡括号字符串 S，按下述规则计算该字符串的分数：

  • () 得 1 分。
  • AB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。
  • (A) 得 2 * A 分，其中 A 是平衡括号字符串。
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写在前面

又到了一年一度秋招的时候，这个时候我们通常会做简历，然后在简历上写上项目。如何准备简历上的项目以及如何让自己简历上的项目有亮点，有可说的。这就是这篇博客准备讲的。
本篇博客主要来自于听了牛客网上叶神讲的应届生项目那点事。推荐准备找工作的同学以及正在找工作的同学都可以去看看，相信会有一定的收获。

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摘要

这篇论文是关于语义计算模型的，尽管我们可以使用词袋、word2vec、doc2vec等语义表示，但是这些都是浅层表示，我们可以基于深度学习，来进行更深层次的语义表示。
通常的搜索引擎的匹配都是基于关键字的，很多时候效果是不好的。我们可以将查询语句和文档都映射到同一个低纬空间，然后通过计算距离来衡量相关性。

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简介

英文：Exponential smoothing

指数平滑模型是最简单和最常用的时序序列预测模型。

指数平滑法是一种特殊的加权平均法，加权的特点是对离预测值较近的历史数据给予较大的权值，对离预测期较远的历史数据给予较小的权值，权值由近到远按指数规律递减，所以，这种方法被称为指数平滑法。

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