算法教程

量子计算机以双指数速率获得计算能力的观察被称为“内文定律”。它是由Hartmut Neven提出，Neven内文是一位从事量子计算、计算机视觉、机器人和计算神经科学的科学家，他目前是谷歌的工程副总裁，领导着他于 2012 年创立的量子人工智能实验室。内文定律是一种新的规则，用

哲学家Silvia De Toffoli获得获得了瓦伦堡学院超过 100 万欧元的数学知识项目资助。她的项目是“人性化数学知识”。它将探索数学的“人类弱点”

Divide and Conquer (D&C：分而治之) 和Dynamic Programming (DP：动态编程)是伟大的算法技术，两者都将给定的问题分解为子问题并解决子问题（banq注：#还原论 思维）。你如何选择它们来解决特定的问题呢？要回答这个问题，您首先需要了解子问题是

10个基本的图算法：bfs广度优先搜索：这是一种遍历算法。它从给定的顶点开始，并在移动到下一层的顶点之前探索当前级别的所有邻居。它是使用队列数据结构实现的。用途： 确定未加权图中的最短路径和最小生成树 构建网页

我见过优秀的程序员努力学习 Rust，甚至放弃。我自己也遇到了一些困难。以下是我所看到的可能导致您无法学习 Rust 的错误。我希望这份清单能帮助你避免它们。 错误一：没有准备好迈出第一步学习 Rust 的最糟糕的方法是在完成

高考一张卷的标准考试就公平吗？也许标准考试自身才是不公平的真正根源。加州大学已经禁止使用任何标准化考试来做出录取决定。加州大学教务长迈克尔·布朗在董事会会议上宣布结束招生决定测试，结束三年多在全国首屈一指的公立大学系统中关于标准化测试是否弊大于利的研究和辩论。“加州大

幽默：78% 的 JavaScript 开发人员数学很差，我很高兴成为另外 32% 的一员。评：算术差不代表数学差，算错不代表逻辑不严密。把算术等同于数学是一种认知误区。见: 

在系统中，我们通过抽象来处理复杂性。对于任何系统，都存在三个关键问题： 它实现了什么抽象？ 这种抽象的设计空间是什么？ 为什么这个抽象有用？ 在这篇文章中，我们将回答 Paxos 的前两个问题。本文档并不打算取代 Paxos 论文。 

使用深度学习和神经网络，称为 Alpha Fold 的算法有望彻底改变生物化学领域。在过去的 50 年中，蛋白质折叠问题一直是一个持续的障碍。它首次出现在 1972 年：一个新理论提出，了解蛋白质的氨基酸序列应该可以让您完全预测其结构。但是，单个蛋白质可以由多达 2,000

大多数 ML 研究人员都缺少两个基本点：(1) 一旦有了因果模型，所有好的好处（例如，可解释性、迁移学习、公平性、数据融合等）都是可行的。(2) 但是没有一个可行的因果模型。深度学习DL = 戴着手铐的上帝的大教堂。  注：机器学习是学习相关性

这是对相当令人难以置信的 SymSpell 算法以及我们如何在 lnx 中实现它的一个相当普遍的看法。我在开发 lnx 时遇到的最酷的功能之一是一种称为 SymSpell 的算法：https://gi

Lucene 速度非常快，因为它使用了一种最先进的搜索算法WAND [1]。这是WAND 的工作原理。它作弊。好吧，任何足够先进的算法看起来都像是作弊。WAND也不例外。基本上，它跳过了大部分文档集合，并且安全地跳过它们，这意味着如果在不跳过的情况下详尽地进行完整计算，结果将

在过去的几年里，我面试了十几家公司，完成了大约 50 道个人算法问题。我经常收到反馈说我在算法问题上做得很好。在这篇文章中，我将分享我如何解决算法问题。 思考过程我使用的一个指导原则是，每个面试问题都是为了解决而设计的。你不会被要求在

这是一本有关性别歧视应用程序、偏见算法和其他有毒技术威胁的书籍！Wachter-Boettcher 为马克·扎克伯格著名的劝诫（“快速行动并打破常规”）提供了另一种选择，敦促技术人员“放慢速度并修复问题”。这意味着不要将编程技能置于其他一切之上。

今年我们为 Advent of Code 做了一些奇怪的事情：我们在 javascript 和 PostgreSQL 中解决了一些挑战。我们学到了一些关于 SQL 的有趣的东西，我们想在这里分享。免责声明：我们没有完成 25 天的 SQL -专家。如果你是专家，你可能在这里学不到任何

在过去的几周里，我一直在学习优秀的P 编程语言，一种用于建模和指定分布式系统的语言。我在 P 中做的第一件事就是实现 Paxos——一种我很熟悉的算法，有很多微妙的失败