题型

选择（20）+编程4

1，梯度下降算法的正确步骤是什么？

a.用随机值初始化权重和偏差

b.把输入传入网络，得到输出值

c.计算预测值和真实值之间的误差

d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差

e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值

2，strlen(str)和sizeof(str)
char str[20]=“0123456789”;
int a=strlen(str); //a=10;
int b=sizeof(str); //而b=20;

https://blog.csdn.net/z_qifa/article/details/77744482

链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/19ddeb9f3053425e89aa2a1fcda8b0e2
来源：牛客网

6、在Logistic Regression 中,如果同时加入L1和L2范数,不会产生什么效果()(我在七月题库
看到的，是不会产生，给的答案是D)
A
以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合
B
能解决维度灾难问题
C
能加快计算速度
D
可以获得更准确的结果

以下与数据的存储结构无关的术语是()
循环队列
链表
哈希表
栈
解析：栈可以是顺序存储，也可以是链式存储，与存储结构无关。循环队列是队列的顺序存储结构，链表是线性表的链式存储结构，用散列法存储的线性表叫散列表，都与存储结构有关。

下列哪一项能反映出 X 和 Y 之间的强相关性？

A. 相关系数为 0.9

B. 对于无效假设 β=0 的 p 值为 0.0001

C. 对于无效假设 β=0 的 t 值为 30

D. 以上说法都不对

答案：A
https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/81190072

递归时间复杂度：，，

<1> 例：n!
算法的递归方程为： T(n) = T(n - 1) + O(1);
迭代展开： T(n) = T(n - 1) + O(1)
= T(n - 2) + O(1) + O(1)
= T(n - 3) + O(1) + O(1) + O(1)
= …
= O(1) + … + O(1) + O(1) + O(1)
= n * O(1)
= O(n)
<3> 例：如下递归方程：

  T(n) = 2T(n/2) + O(n), 且假设n=2的k次方。 T(n) = 2T(n/2) + O(n) = 2T(n/4) + 2O(n/2) + O(n) = ... = O(n) + O(n) + ... + O(n) + O(n) + O(n) = k * O(n) = O(k*n) = O(nlog2n) //以2为底

https://www.cnblogs.com/youxin/p/3284089.html

https://blog.csdn.net/budapest/article/details/6367973

卷积的计算，，一次卷积的计算量多少
https://blog.csdn.net/dl_007/article/details/82878267

编程2：
给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

import sysfor line in sys.stdin:st = line.strip()li = []res,cnt = 0,0for subStr in st:if subStr not in li:li.append(subStr)cnt += 1res = max(res,cnt)else:li = [subStr]print(li)cnt = 1print(res)

编程4：
求解一元一次方程的正整数解。
输出描述：如果x有唯一正整数解，输出该答案。如果解不存在或者解不唯一，输出-1.

import sys
def solve(eq,var='X'):eq1=eq.replace("=","-(")+")"c= eval(eq1,{var:1j})# print(eq1,c.real)if c.real == 0:return -1return -c.real/c.imagb =  str(sys.stdin.readline().strip())print(solve(b))

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