（1）基于提示的交互式分割是分割的典范；提示决定了预期结果的粒度。例如：根据根据不同要求和用途，比如眼底图像的不同目标，试盘，血管，视杯和黄斑。可能需要从单个图像中分割，那么SAM为交互式分割提供了极好的框架。

ps:这个任务看似简单，但是有一个实时推荐的问题，系统需要根据之前的用户点击结果，对召回的广告进行动态调整，从而更新推荐列表。（召回(match)”指从全量信息集合中触发尽可能多的正确结果，并将结果返回给“排序“）

题目链接企业外部环境不稳定，供应链问题面临较多难题。现在给定数据集，包括不同地区，各个时间，销售价格和需求量的情况。让我们去预测未来几个月的需求量的情况。第一问：（1） 产品的不同价格对需求量的影响；

前言：本文分析了线性回归和逻辑回归区别，简介激活函数sigmoid，最后举例说明了通过似然估计（似然最大）->推导出loss（loss最小）。进而梯度下降得到参数。

辗转相除得最大公约数。（也叫经典的欧几里得算法）a,b两个数，小的那个假如a，另一个数就变小为b%a。然后不断递归下去，就能得到最大公约数gcd。code：

注：某些图片截取了一部分，不完整。核心要领：通过各种对数据进行可视化，分析数据特征，进行增删改（包括缺失值处理，删除影响模型泛化的数据，进行数据变换从而更好地满足模型的假设条件，数据归一化等）。除了数据本身的进行可视化描述，还可以将数据集和训练集...

1.数据集已知。2.建立线性关系，首先建立线性模型。（class LinearModel中必须包括init和forward，init是对模型的建立包括w和b的参数，forward就是前馈函数返回y_hat）3.construct和optimizer(构建损失函数和优化器)4.多个epoch循环，每次求得通过模型得到y_hat,然后...

1.初始化一个模型（参数可随机取）+带标签的训练集和测试集（验证集）。2.训练集带入模型得到结果。3.得到的结果和真实结果做比较，其中的差距就是损失。4.通过多个epoch，使得每一次参数朝损失最小的方向优化。最终得到较好的模型。

简单搜索题，主要熟悉python语法。通过字典，一个父结点对应多个儿子结点，进行储存。代码： {代码...}

由于此算法与遗传紧密联系，包含种群（population),个体,基因,交叉（crossover）,遗传（mutation),适应度（fitness)等概念。初学者刚学遗传算法，可能会混淆概念。本文尽量以初学者的角度出发，希望写一篇通俗易懂，快速入门遗传算法，并能上手python代码的文章。

有一段时间没做最短路的题了，写题实在手生，于是我决定写下此篇模板，从原理出发，把原理刻在脑子里。马上要比赛了，我也告诫自己思路决定出路，思维第一，绝不背诵代码当然火热的手感也是提速的关键，不背但是要熟练，那就每天起床第一步，先敲一遍最短路最后面也...

拟合在数学建模中应用普遍，而最小二乘拟合又是常用的拟合方法。 数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连...