給定乙個包含 n 個整數的陣列 nums，判斷 nums 中是否存在三個元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有滿足條件且不重複的三元組。
注意：答案中不可以包含重複的三元組。
class
solution
:def
threesum
(self, nums: list[
int])-
> list[list[
int]]:
n=len(nums)
res=
if(not nums or n<3)
:# 邊界檢測是否存在空列表或者長度小於3的列表
return
nums.sort(
)# 列表排序
res=
for i in
range
(n):
if(nums[i]
>0)
:# 邊界檢測，第乙個元素是否大於0
return res
if(i>
0and nums[i]
==nums[i-1]
):# 重複元素跳過
continue
l=i+
1# 設定雙指標，最左端和左右端（不包括最小數num[i]）
r=n-
1while
(l(nums[i]
+nums[l]
+nums[r]==0
):[nums[i]
,nums[l]
,nums[r]])
while
(l==nums[l+1]
):# 跳過重複數
l=l+
1while
(l==nums[r-1]
):# 跳過重複數
r=r-
1 l=l+
1 r=r-
1elif
(nums[i]
+nums[l]
+nums[r]
>0)
:# 大於0，右端指標左移
r=r-
1else
:# 小於0，左端指標右移
l=l+
1return res
學習筆記Task4
趕專案進度，僅了解 神經網路是由具有適應性的簡單單元所組成的廣泛並行互連的網路，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界所做出的的互動反應。神經網路最基本的成分是神經元模型，當通過神經元的資訊信好超過某乙個閾值，那麼該神經元就會啟用，從而作用於下乙個神經元。在m p神經元模型中，神經元接收到來自n個其...
Task4 建模調參
task4 建模調參 學習材料位址 4.4.1 讀取資料 reduce mem usage函式沒看懂 4.4.2 對標籤進行log x 1 變換，使標籤由原來的長尾分布貼近於正態分佈 選用靠前時間的4 5樣本當作訓練集，靠後時間的1 5當作驗證集 l1正則化與l2正則化的區別 l2正則化在擬合過程中...
Task4 模型和調參
機器學習模型 1.線性回歸 本質上它是一系列特徵的線性組合，在二維空間中，你可以把它視作一條直線，在三維空間中可以視作是乙個平面。為了獲得w和b我們需要制定一定的策略，而這個策略在機器學習的領域中，往往描述為真實值與回歸值的偏差。優化方法 思路是線性代數中的矩陣求導 任務變成了求這個 公式的數學問題...