爱豆文档 - 信息安全文档下载平台 - idocdown.com （部分文档，免费下载）

. . . . . .

基于神经主题模型（Neural Topic Model）的文本主题发现算法

**基于神经主题模型（Neural Topic Model）的文本主题发现算法** **题目描述** 神经主题模型是一类结合神经网络与概率生成模型的文本挖掘算法，旨在从文档集合中自动发现潜在主题。与传统主题模型（如LDA）依赖词袋假设和手动调参不同，神经主题模型通过神经网络学习文档的分布式表示，并建模词与主题的非线性关系，典型代表如**神经变分推理主题模型（NVDM）** 和**嵌入主题模型（ETM）**。本题要求理解其核心思想、概率生成过程及变分推理的实现步骤。 **解题过程详解**

2025-10-28 15:37:07

奇怪的打印机 II

**奇怪的打印机 II** **题目描述** 有一个奇怪的打印机，它每次打印时可以选择打印一段连续的相同字符。打印机会用一种特殊的墨水，每次打印会覆盖原来位置上可能存在的字符。现在给定一个字符串 s，表示打印机最终打印出的结果。你的任务是找出打印机打印出字符串 s 所需的最少打印次数。例如，对于字符串 s = "aaabbb"： - 一种方法是先打印出 "aaa"（一次），然后打印出 "bbb"（第二次），总共需要 2 次。 - 另一种方法是先打印出整个字符串 "aaabbb"（一次），

2025-10-28 15:15:45

线性动态规划：最长有效括号匹配子序列的变种——统计所有有效括号子序列的数量

**线性动态规划：最长有效括号匹配子序列的变种——统计所有有效括号子序列的数量** **题目描述** 给定一个仅由字符 `'('` 和 `')'` 组成的字符串 `s`，要求统计其中所有**有效括号子序列**的数量。注意，子序列不要求连续，但必须保持原字符串中的相对顺序。有效括号子序列需满足： 1. 每个左括号 `'('` 都有对应的右括号 `')'` 匹配； 2. 匹配的括号对顺序正确（即左括号在右括号之前）。例如，字符串 `"()()"` 的有效括号子序列包括 `""`（

2025-10-28 15:10:22

ECC椭圆曲线加密算法中的点乘运算实现

**ECC椭圆曲线加密算法中的点乘运算实现** **题目描述** 在椭圆曲线密码学（ECC）中，核心操作是**点乘**（Point Multiplication），即计算 \( k \cdot P \)，其中 \( k \) 是一个大整数（私钥），\( P \) 是椭圆曲线上的一个点（基点）。点乘需要通过点加（Point Addition）和倍点（Point Doubling）操作实现。要求设计一个高效且安全的算法来计算点乘，并解释其步骤与数学原理。 --- **解题过程**

2025-10-28 15:05:00

深度自编码器（Deep Autoencoder）的原理与特征学习机制

**深度自编码器（Deep Autoencoder）的原理与特征学习机制** **题目描述** 深度自编码器是一种无监督的神经网络模型，核心目标是通过编码器将高维输入数据压缩为低维潜在表示（编码），再通过解码器从该表示中重建原始数据。本题要求深入讲解其层级结构、特征学习机制、训练过程及典型变种。 **解题过程** 1. **基本结构分解** - **编码器（Encoder）**：由多个全连接层堆叠而成，每层逐步降低维度。例如，输入数据维度为784（如28×28图像），经过三

2025-10-28 14:59:43

蒙特卡洛积分法在高维积分中的应用

**蒙特卡洛积分法在高维积分中的应用** **题目描述** 蒙特卡洛积分法是一种基于随机抽样的数值积分方法，特别适用于高维积分问题。其核心思想是通过随机采样函数值，用样本均值近似积分值。对于高维积分，传统数值方法（如牛顿-科特斯公式或高斯求积法）会因“维度灾难”导致计算量指数级增长，而蒙特卡洛法的误差收敛速率与维度无关，始终为 \(O(1/\sqrt{N})\)（\(N\) 为样本数）。本题要求： 1. 推导蒙特卡洛积分法的基本公式； 2. 分析其在高维积分中的误差特性； 3.

2025-10-28 14:54:30

快速排序的优化：双轴快速排序（Dual-Pivot Quicksort）

**快速排序的优化：双轴快速排序（Dual-Pivot Quicksort）** **题目描述** 双轴快速排序是传统快速排序的一种高效变体。在传统快速排序中，我们选择一个主元（pivot）将数组划分为两部分。而双轴快速排序则选择两个主元（通常要求pivot1 ≤ pivot2），将数组划分为三个部分：小于pivot1的元素、介于pivot1和pivot2之间的元素、以及大于pivot2的元素。然后递归地对这三个部分进行排序。这种划分方式在某些情况下能减少比较和交换的次数，从而提升性能。Jav

2025-10-28 14:43:59

基于特征点检测与描述的图像匹配算法：SIFT（尺度不变特征变换）

**基于特征点检测与描述的图像匹配算法：SIFT（尺度不变特征变换）** **题目描述** SIFT算法是计算机视觉中用于检测和描述图像局部特征的关键算法。它的核心目标是在不同尺度、旋转、光照变化甚至部分视角变化下，能够稳定地检测出图像中的关键点（特征点），并为每个关键点生成一个独特的描述向量。这个描述向量能够用于后续的图像匹配、目标识别、三维重建等任务。简单来说，SIFT要解决的核心问题是：如何让计算机在不同条件下找到两幅图像中同一个物理点的对应关系。 **解题过程** SIFT算法的流

2025-10-28 14:38:33

自适应辛普森积分法的变步长实现与误差估计

**自适应辛普森积分法的变步长实现与误差估计** 我将为您详细讲解自适应辛普森积分法的变步长实现与误差估计。这个算法是数值积分中非常实用的技术，能够自动调整步长来达到所需的精度要求。 **题目描述** 计算定积分 ∫ₐᵇ f(x)dx，其中 f(x) 是给定函数，[a,b] 是积分区间。要求设计一个自适应算法，能够根据局部误差估计自动调整步长，在函数变化剧烈的区域使用小步长，在平坦区域使用大步长，从而在保证精度的同时提高计算效率。 **基本思想** 自适应辛普森积分的核心思想是：比较整个区

2025-10-28 14:32:58

PageRank算法的原理与计算过程

**PageRank算法的原理与计算过程** 题目描述：PageRank是Google创始人提出的网页重要性排序算法。给定一个有向图（网页链接关系），每个节点的初始PR值为1/N（N为节点总数）。要求计算经过多轮迭代后每个节点的稳定PR值，并解释随机游走模型和阻尼因子的作用。解题步骤： 1. 问题建模将互联网抽象为有向图G=(V,E)，其中： - V表示网页集合（节点） - E表示超链接集合（有向边）每个网页的初始PR值：PR(i)₀ = 1/|V| 2. 基础公式推导原始Pag

2025-10-28 14:27:37

基于深度学习的图像语义分割算法：U-Net

**基于深度学习的图像语义分割算法：U-Net** 题目描述：U-Net是一种用于图像语义分割的卷积神经网络架构，特别擅长在训练数据较少的情况下实现精确分割。该算法通过独特的U形对称结构，结合编码器（下采样）和解码器（上采样）路径，并引入跳跃连接来融合浅层细节特征与深层语义特征，从而在医学影像、卫星图像等领域实现高精度的像素级分类。解题过程： 1. **网络整体架构设计** - U-Net的核心是一个对称的编码器-解码器结构。编码器（左侧）通过连续卷积和池化逐步减少空间尺寸并增加通

2025-10-28 14:22:27

最长数对链

**最长数对链** **题目描述** 给出 n 个数对。在每个数对中，第一个数字总是比第二个数字小。我们定义一个数对 (c, d) 可以跟在另一个数对 (a, b) 后面，当且仅当 b [3,4]`，其长度为 2。 **解题过程**

2025-10-28 14:17:17

跳转到页