本週是arts打卡第三週，按照慣例，依然以arts的方式進行。
leetcode：
977. squares of a sorted array
題目原意：對乙個陣列按照平方後的數值進行從小到大的排序。
思路：先對所有元素進行平方操作，然後呼叫sort函式進行排序即可
**：class solution
sort(b.begin(),b.end());
return b;}};
review
來自具體數學的漢諾塔問題
如果不知道漢諾塔問題，請：點這裡
設tn是將n個圓盤從乙個柱子移動另乙個柱子的最少步數，則要想將n個圓盤從乙個柱子完全移到另外乙個柱子，乙個想法是將n-1個圓盤移動到中間柱子上，然後將最大的圓盤移到第三根柱子上，再將上面的n-1個圓盤移到第三根柱子上。那麼這個過程，最多需要tn-1
+ tn-1+1步數，即tn≤2 tn-1+1。這裡用小於等於，意味著這麼多步驟後，肯定能把所有圓盤移動到另外的柱子上（這個是目前能想到的最差情況）。另外一方面，我們在移到過程中，可能會不止一次地移動最大的那個盤子，那麼我們的移動次數肯定大於上面這個值，即tn≥2 tn-1+1。所以tn=2 tn-1+1，t1=1，我們得到了移動漢諾塔的遞推關係式，就可以求解任意n個盤子情況下的移動次數了。
tips
我以前閱讀比較學術的文章時，總會想要把這篇文章完完全全讀懂，不管這篇文章是什麼領域的，會想著把文章的每句話都看懂。但是上了文獻閱讀的英語課後發現，其實這完全沒有必要。太過於注重細節不僅會消耗大量的時間和精力，還會把握不了主要內容。閱讀文獻也是有技巧的。在閱讀文獻時，往往先讀文章的摘要，把握作者做了哪些內容，以及作者想要通過文章要表達的思想。有了這個基礎之後，可以閱讀文章後面每部分的開頭幾句話。因為開頭往往是提出乙個觀點或思想，往往是整段話的中心句（或者最後一句話是中心句）。如果開頭是中心句，那麼這一段後面的內容往往是論證該中心句。這個結構我們以前經常見到—總分結構。在把握了中心句思想的基礎上，有些論證性的內容可以少看甚至不看，因為你已經把握了核心思想，這樣可以大大減少文章不重要部分的閱讀時間，而把時間主要放到核心部分上（比方說作者實驗的核心過程等方面）。
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最近在看一些數學建模的內容，又聽了一些數學老師開的培訓講座。使我對數學建模有了一些新的認識和看法，現與你分享。
原本以為數學建模一定要能得到結果才行。但是數學建模這個競賽的核心是建模這個過程。主要考察了對問題的分析能力，考察能否將乙個實際問題抽象成乙個數學模型，然後運用數學的思想和方法去解決。所以說，這個建立模型的過程是最主要、最核心的。哪怕最後沒有得到問題的結果，但是建模過程假設合理、思路清晰、模型貼切。仍具有亮點可尋。
在建模之前做的假設是對實際問題的簡化，能幫助我們抓住問題的主要部分，忽略次要影響。
在建立完模型後，還需要對模型進行檢驗和評價。說明模型做出來的結果與實際問題的結果是一樣的。或者說模型做出來的結果近似為實際問題的解答。
至於最後的**寫作，則是將自己分析問題、求解問題的整個過程用文字、圖表、公式給記錄下來進行呈現。寫作的時候一定要注意摘要，摘要最好能告訴評委，你的分析、求解過程以及最後的結果是什麼，讓人一看到摘要就能明白個大概。
對於題目中給出的各個小問題，一定要分條有條理地回答。
第三週學習總結
這周關於深度學習的內容比較簡單，是對線性代數的簡單回顧，所以我在這裡做乙個簡單的總結。向量與矩陣 矩陣是由m n個數組成的乙個m行n列的矩形 特別地,乙個m 1矩陣也稱為乙個m維列向量 而乙個1 n矩陣 也稱為乙個n維行向量.向量可以用矩陣表示,且有時特殊矩陣就是向量.簡言之就是矩陣包含向量.矩陣加...
第三週學習總結
複習了一周唄 就感覺鞏固了一下，學習方法還是理解著背，死記硬背是不可能的，除了英語和文科這輩子都不可能死記硬背的。今天還複習了剩下的搜尋。比如拓撲排序，根據深度進行的排序？雖然又看了一遍但是還是不知道這個到底與按深度排序有什麼區別的說，總之就是先算出深度，然後從入度為0的乙個個廣搜，放進陣列就好。剩...
機器學習第三週
在進行特徵選擇之前，一般會先進行資料無量綱化處理，這樣，表徵不同屬性 單位不同 的各特徵之間才有可比性，如1cm 與 0.1kg 你怎麼比？無量綱處理方法很多，使用不同的方法，對最終的機器學習模型會產生不同的影響。本文將對常用的無量綱化技術進行總結，試圖指出他們的適用場景，並給出在python中的相...