特征工程（Feature Engineering）对特征进行进一步分析，并对数据进行处理。常见的特征工程包括：异常值处理、缺失值处理、数据分桶、特征处理、特征构造、特征筛选及降维等。

前言：Java数据结构与算法专题会不定时更新，欢迎各位读者监督。本文介绍数据结构中的队列（queue）的概念、存储结构、队列的特点，文末给出java实现循环队列的代码实现供读者参考学习。

{代码...}

通常数据库更偏向于纵向存储，而非横向。 Q1： 为什么会这样？ 一般而言，数据都以纵深方向存放，然后在展示的时候，用横向铺开。 行列转换方法： 1. CASE WHEN/ DECODE 2. PIVOT 函数3. 分析函数 Over（PARTITION）4. 表关联 我们最终想要展示的结果如下： 方法一：CASE WHEN/DECODE 分析 1.对比原表，新增了4列 —— 全...

建模调参：特征工程也好，数据清洗也罢，都是为最终的模型来服务的，模型的建立和调参决定了最终的结果。模型的选择决定结果的上限， 如何更好的去达到模型上限取决于模型的调参。

Given a linked list, return the node where the cycle begins. If there is no cycle, return null.

1. 思想2. 代码 {代码...} 3. 调试4. 模板 {代码...}

主要的训练算法集中在 RL_Trainer.run_training_loop 中。通过观察一个循环（iteration）的调用过程，可总结为：

push(x) -- Push element x onto stack.pop() -- Removes the element on top of the stack.top() -- Get the top element.empty() -- Return whether the stack is empty.Notes:

在「拆 Transformer 系列一：Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention，Self-Attention 以及 Multi-Head Attention，都只是在直观上介绍 Attention 的作用，如何能够像人的视觉注意力机制那样，记住关键信息，并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法...

这道题的关键还是掌握好循环，控制两个指针p,q。p在左，q在右。如果q字符等于p字符的话，则p可以向右挪一个。如果q字符等于p到q之间的一个字符的话则，q移动到相同字符右边一个。之前的字符串长度可以进行存档，即与最长长度记录进行比较。

十字链表的实现 当稀疏矩阵的非零元数量和位置在操作过程中变化较大时（如矩阵相加），便不再适宜采用顺序存储，此时使用链式存储更为恰当。 十字链表的实现 {代码...} 十字链表的创建 {代码...} 实现矩阵相加 int Insert(CrossList M,OLink p)`//把p所指向的节点插入到十字链表中` { int i,j,e; OLink q,q1; i=p->i;...

在「X」Embedding in NLP 进阶系列中，我们介绍了自然语言处理的基础知识——自然语言中的 Token、N-gram 和词袋语言模型。今天，我们将继续和大家一起“修炼”，深入探讨神经网络语言模型，特别是循环神经网络，并简要了解如何生成 Embedding 向量。

controller/admin/login.js其中的this.success('/admin/login')由base.js调用，实现登录成功和失败后的跳转

问题描述 问题描述：已知两条线段P1P2和Q1Q2，判断P1P2和Q1Q2是否相交，若相交，求出交点。 两条线段的位置关系可以分为三类：有重合部分、无重合部分但有交点、无交点。 算法核心 算法的步骤如下： 1.快速排斥实验。 设以线段P1P2为对角线的矩形为R，设以线段Q1Q2为对角线的矩形为T，如果R和T不相交，则两线段不相交。 ...

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所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强 -《百科》