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算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools，再见 for 循环

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」不要轻易使用 For 循环 For 循环，老铁们在编程中经常用到的一个基本结构，特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是，这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白，一用就上手，但是，有时

Python 列表推导式：简洁、高效的数据操作艺术

# Python 列表推导式：简洁、高效的数据操作艺术 Python 的列表推导式，这个看似简单的语法糖，实则内含无限威力。在 Python 代码编写中，列表推导式的灵活性和简洁性让它成为了不可或缺的一部分。在这篇文章中，我们将更全面、更深入地探讨列表推导式，从基础的概念认识，到各类进阶的用法和操作

带你彻底搞懂递归时间复杂度的Master公式

网上找到的Master公式推导过程都太过于复杂了，为此我特地找到一种小白也能看懂的推导过程。看完这篇文章后，你会对递归的时间复杂度深谙于心，打死都不会忘记。

四层负载均衡的NAT模型与DR模型推导

本文首先讲述四层负载均衡技术的特点，然后通过提问的方式推导出四层负载均衡器的NAT模型和DR模型的工作原理。通过本文可以了解到四层负载均衡的技术特点、NAT模型和DR模型的工作原理、以及NAT模型和DR模型的优缺点。

【数学】主成分分析（PCA）的详细深度推导过程

Based on Deep Learning (2017, MIT) book. 本文基于Deep Learning (2017, MIT)，推导过程补全了所涉及的知识及书中推导过程中跳跃和省略的部分。 blog 1 概述现代数据集，如网络索引、高分辨率图像、气象学、实验测量等，通常包含高维特征，

【实践篇】手把手教你落地DDD

本文通过对贫血三层架构进行精炼，推导出适合我们落地的应用架构，并且将之实现为Maven Archetype以应用到实际开发，然而应用架构只是落地DDD的一个知识点，要完整落地DDD还必须体系化地掌握限界上下文、上下文映射、充血模型、实体、值对象、领域服务、Factory、Repository等知识点。

Python优雅遍历字典删除元素的方法

本文详细介绍了Python优雅遍历字典删除元素的五种方法，字典推导式是删除字典中元素的最常见且最优雅的方法，因为它清晰、简洁且易于理解。其他方法可能在某些特定情况下有用，但通常不如字典推导式通用或高效。

从DDPM到DDIM (一) 极大似然估计与证据下界

从DDPM到DDIM (一) 极大似然估计与证据下界现在网络上关于DDPM和DDIM的讲解有很多，但无论什么样的讲解，都不如自己推到一遍来的痛快。笔者希望就这篇文章，从头到尾对扩散模型做一次完整的推导。本文的很多部分都参考了 Calvin Luo[1] 和 Stanley Chan[2] 写的经典

从DDPM到DDIM

现在网络上关于DDPM和DDIM的讲解有很多，但无论什么样的讲解，都不如自己推到一边来的痛快。笔者希望就这篇文章，从头到尾对扩散模型DDPM及其加速方法DDIM做一次完整的推导。

增补博客第二十三篇 python 对比Python中的列表、元组、字典、集合、字符串等之间异同

1. 列表（List）： - 异同：列表是可变（Mutable）的有序容器，使用方括号 [] 定义，可以存储任意类型的元素。可以通过索引访问和修改列表中的元素。列表支持切片操作和列表推导式。 - 相同：列表可以存储重复的元素和不同类型的元素。 2. 元组（Tuple）： - 异同：元组是不可变（Im

一篇文章掌握Python中多种表达式的使用：算术表达式、字符串表达式、列表推导式、字典推导式、_集合推导式、_生成器表达式、逻辑表达式、函数调用表达式

Python 中的表达式可以包含各种元素，如变量、常量、运算符、函数调用等。以下是 Python 表达式的一些分类及其详细例子： 1. 算术表达式算术表达式涉及基本的数学运算，如加、减、乘、除等。 # 加法表达式 sum = 3 + 5 # 结果为 8 # 乘法表达式 product = 4 *

应届生必考的斐波那契数列优化版本

- 开题引入斐波那契 - 代码演示：递归、循环 - 递归 vs 循环 - 时间复杂复高，指数型O(2^n)；推导过程 - 占用线程堆栈，可能导致栈满异常 - 压测演示 - 20230816补充尾递归 ## 斐波那契数列打入门软件开发，斐波那契数列便是绕不过去的简单编程算法。一个老生常谈的思

地统计学的基本概念及公式详解

本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍，并对相关公式进行推导~

使用第一性原理思维思考如何打造提高生产力的平台

数字化转型会带来大量的研发需求，如何更好更快的交付这些需求成为一个突出问题，该怎么打造一个平台去解决该问题？能不能用第一性原理思维去推导出发展方向？

算法学习笔记(1): 欧几里得算法及其扩展

扩展欧几里得算法详解在了解扩欧之前我们应该先了解欧几里得算法欧几里得算法这是一个递归求最大公约数(greatest common divisor)的方法 $$ gcd(a, b) = gcd(b, a % b) $$ 可以通过一个类似的简单公式推导而来好像叫做辗转相减法来着？ $$ gcd(

一文详解扩散模型：DDPM

我们要介绍的扩散模型的理论基础和非常重要的DDPM，扩散模型的实现并不复杂，但其背后的数学原理却非常丰富。在这里我会介绍这些重要的数学原理，省去了这些公式的推导计算，如果你对这些推导感兴趣，可以学习参

我所理解的机器学习

(2017年写的博客，搬过来) 断断续续看了几个月的机器学习，我觉得是时候总结一下了。正如题目讲的那样，我只说我所理解的机器学习，我不能保证我理解的都对，很多东西可能是我的误解，但无论说错了什么，我都认。如果有人发现错误，恳请指正，不胜感激。我不讲算法也不讲公式推导，因为，我从头到尾都没看懂。我

贝叶斯算法人生

哈喽大家好，我是咸鱼之前看到过耗子叔写的一篇文章《程序算法与人生选择》，这篇文章中耗子叔结合计算机中的经典算法（排序、动态规划等等），让大家在人生道路的选择上获得了一些启发我最近看了一些关于贝叶斯思想的文章，觉得还挺有感触的，于是打算写一篇相关的文章今天这篇文章不会跟大家讲贝叶斯公式的推导而

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Flow Launcher Flow Launcher是一款.NET开源（MIT License）、免费、功能强大、方便实用的 Windows 文件搜索和应用程序启动器，能够帮助你快速查找文件、启动应用程序和执行系统操作，提高工作效率和操作便利性。并且生态完善，有插件商店，你可以查看完整的插件列表，

推荐一枚宝藏Up主，顺便聊聊感想

众所周知，B站是学习网站最近发现一宝藏Up主，主要做科普，主题包括但不限于：大模型的底层算法、量子计算底层原理和硬件设计，以及其他物理或者自然科学主题，总体偏向于理工科。值得推荐的理由：Up主对底层技术的了解非常透彻，因此举的例子也非常生动（即使如傅里叶变换这类复杂的数学公式，也能用生活中的

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