朋友算法
A. 8岁做的好朋友9岁是闺蜜算法小吗
当然算了，只要自己一起长大的，从小就一起在一起玩大的就是发小。可以这么理解，不知道他是怎么理解的。其实只要两个人合得来，多大都是可以成为朋友的，然后可以永远的铭记在心，对自己的印象很深刻，对自己一生的影响也很大。所以交一个好朋友很重要。希望你们两个都能，希望你们两个能够彼此真心相待，然后一辈子做好朋友，开开心心，永远快乐。幸好，但生活希望我的回答能够令你满意，望采纳，谢谢！
B. 11-5好朋友算法怎么算
11-5
=10+1-5
=10-5+1
=5+1
=6
作为简单的算式，应该记住11-5=6的。
C. 我想知道腾讯朋友网的人际关系算法，就是怎样计算人和人之间是隔了几层关系有计算机代码更好了！
融了一层,我的朋友你可能认识,你的朋友我可能认识
D. 朋友网的hash算法怎么算也就是提取qq号码
Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。
如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法。
哈希(Hash)算法,即散列函数。它是一种单向密码体制,即它是一个从明文到密文的不可逆的映射,只有加密过程,没有解密过程。
同时,哈希函数可以将任意长度的输入经过变化以后得到固定长度的输出。哈希函数的这种单向特征和输出数据长度固定的特征使得它可以生成消息或者数据。
E. 简便算法用找朋友的方法算29×25×2×2
巧算过程解析29×25×2×2
解题思路:四则运算规则(按顺序计算,先算乘除后算加减,有括号先算括号,有乘方先算乘方)即脱式运算(递等式计算)需在该原则前提下进行
解题过程:
29×25×2×2
=29×(25×4)
=29×100
=2900
(5)朋友算法扩展阅读【竖式计算-计算过程】:先将两乘数末位对齐,然后分别使用第二个乘数,由末位起对每一位数依次乘上一个乘数,最后将所计算结果累加即为乘积,如果乘数为小数可先将其扩大相应的倍数,最后乘积在缩小相应的倍数；
解题过程:
步骤一:5×4=20
步骤二:2×4=80
根据以上计算结果相加为100
存疑请追问,满意请采纳
F. 拜托 朋友给出算法
int[] a =;
int min =a[0];
for(int i = 0;i < 6;i++)
{
for(int j = i;j < 6;j++)
{
if(array[j]<min)min =array[j];
}
}
printf("%d,%d,%d,%d,%d,%d",a[0],a[1],a[2],a[3],a[4],a[5]);
不会写C了，这个是比较呆的算法，哈哈，对于几个数而言是可以滴^_^
G. 朋友老说哈希算法，请问到底什么是哈希算法
首先，一般哈希算法不是大学里数据结构课里那个HASH表的算法。一般哈希算法是密码学的基础，比较常用的有MD5和SHA，最重要的两条性质，就是不可逆和无冲突。
所谓不可逆，就是当你知道x的HASH值，无法求出x；
所谓无冲突，就是当你知道x，无法求出一个y， 使x与y的HASH值相同。
这两条性质在数学上都是不成立的。因为一个函数必然可逆，且由于HASH函数的值域有限，理论上会有无穷多个不同的原始值，它们的hash值都相同。MD5和SHA做到的，是求逆和求冲突在计算上不可能，也就是正向计算很容易，而反向计算即使穷尽人类所有的计算资源都做不到。
我觉得密码学的几个算法（HASH、对称加密、公私钥）是计算机科学领域最伟大的发明之一，它授予了弱小的个人在强权面前信息的安全（而且是绝对的安全）。举个例子，只要你一直使用https与国外站点通讯，并注意对方的公钥没有被篡改，G**W可以断开你的连接，但它永远不可能知道你们的传输内容是什么。
顺便说一下，王小云教授曾经成功制造出MD5的碰撞，即md5(a) = md5(b)。这样的碰撞只能随机生成，并不能根据一个已知的a求出b（即并没有破坏MD5的无冲突特性）。但这已经让他声名大噪了。
H. 朋友网48位hash值的算法是怎样的，求大神
哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法。
I. 男朋友算法工程师好么
这周面试了一个候选人，面CV/DL/AI的TechLead。简历很牛逼，做过很多CV的工业项目，涵盖detection, OCR, face recognition, fire/smoke detection等好多项目. 给我们讲了45分钟做得项目，讲得很自信。我挑了一个大项目，我说你在这个项目中的贡献是什么？他说整个项目的所有算法部分都是他实现的。
OK,我开始进行深度学习的技术面。
我先问了两个深度学习的中等难度的问题，他都说不知道。有点冷场，那我赶紧问点简单的吧。我说，深度学习网络，进行分类时有哪些loss?他犹豫了一下，回答: relu.
瞬间把见过大场面的我还有同事都震住了。
面试另外一个人，我说目前我们检测主要用yolo，他反问了一句，怎么不用tensorflow？
......
算法工程师的目标既不是精通各种框架，会调各种包，也不是会发paper就是成功，而是有能力解决实实在在被提出的算法问题。
这里的问题可能来源于业务，也可能来源于长远的战略部署，甚至可能来源于一次大领导的拍脑袋。不管怎么说，个人觉得能独立分析，拆解，建模和解决算法问题的算法工程师就是胜任的，否则再怎么花里胡哨都是差劲的。
从反面回答一下，我碰到什么样的算法工程师会认为他/她是优秀甚至是卓越的大佬，并选择紧紧抱住大腿不松手。
本文很多观点也是来源于不同公司的前辈们讨论过这个问题，这里也感谢大家的指点。总得来说，以下几个特点是我特别留意的，如果碰到了我就会认为这位很厉害：
基础非常扎实。问他/她一些比较经典的算法，能够很清晰地说出算法的特点、适用的场景、坑点、里面的细节等等。
工程能力很强。我是一位“工程狗”，自己的工程能力很菜，但对工程能力强的同学非常崇拜 Orz 如果碰到一位算法工程师的工程能力很强，仅凭这一点，我就认为他/她基本上一定是大佬Orz
重视代码的测试。算法岗的工作并不完全就是调参炼丹，往往也是需要去写一些代码的，例如写些spark/sql代码获得特征，写模型等等。既然是写代码，就可以而且应该在其中加上测试。实际上，根据我的经验，如果碰到某个其他地方好用的模型在自己的场景下效果很差（不reasonable得差），那很可能是数据、特征的处理代码有问题，或者模型的代码有问题。这种问题可以用单元测试（断言等）来提前发现，也可以用一些sanity check来发现。
对场景业务的认识很深刻。软件工程没有银弹， 机器学习也没有银弹。 用什么样的特征、什么样的预估目标、什么样的评价指标、甚至什么样的模型，这些东西都是要与场景业务结合的。换言之，工业届里，业务先于技术。很多大神在这个方面做得尤其出色。
在实际场景中，注重先把整个pipeline搭建起来。个人认为，这一点在实际应用中往往应该是最优先的。搭建起来之后，机器学习系统的上下游也都可以工作，也可以更好地判断系统的瓶颈所在，把好刚用在刀刃上。这其实就与做开发的程序设计一样，较早地抽象出比较好的接口、搭建一个系统原型是很重要的。
能够持续学习新的知识，跟踪最新的成果，对各种模型的motivation有自己的理解，有自己的insight与vision。这里举几个我自己学习过程中碰到的例子来说明一下这点。例如，推荐系统中，在Youtube 16年的推荐paper中，为何step1和step2的优化目标是不一样的？人脸检测中，MTCNN为何要分为多阶段？landmark检测中，3000FPS为何要分为两个阶段？（这些是设计相关的motivation）Google的wide&deep为何在Google store的场景下效果好，而在其他的场景下效果不一定好（这是对场景的motivation理解）？文字检测中，PixelLink为何要引入link？OCR中，CRNN为何要引入一个RNN？机器学习系统中，LightGBM是如何针对xgboost存在的哪些缺点进行改进的？（这些是对改进的motivation理解）我认识的一些大佬们会主动结合文章思考这些问题，有的时候会有与paper所claim的不同的理解（毕竟写paper的story很多时候也不一定靠谱，大家都懂），甚至还会做实验验证自己的理解。然后拿这些问题来考我，在我思考不出来后再告诉我他们的理解与实验结果Orz
做多数实验之前有自己的假设，根据实验结果会根据实验结果做进一步实验，或修正假设、或进一步探究。
自己参与的项目，对其中与自己比较相关的内容的细节比较清楚，自己负责的部分能够了如指掌。
能系统性地分析出机器学习整个系统的瓶颈所在，并提出相应的解决方案。当系统效果不好的时候，知道如何去debug，找到问题所在，改进系统的性能
J. 朋友+友=友朋 例朋=1。有=2 那么友=几 朋=
朋=8，友=9，计算过程为：
设朋=a，友=b，由题目得出ab+b=ba，所以有：
b=a+1
2b=10+a
解得：b=9，a=8。
所以朋=8，友=9。
在十进制的算法中，个位满十，在十位中加1；十位满十，在百位中加一。
(10)朋友算法扩展阅读：
解决这类应用题的方法：
1、分析法：分析法是从题中所求问题出发，逐步找出要解决的问题所必须的已知条件的思考方法。
2、综合法：综合法就是从题目中已知条件出发，逐步推算出要解决的问题的思考方法。
3、分析、综合法：一方面要认真考虑已知条件，另一方面还要注意题目中要解决的问题是什么，这样思维才有明确的方向性和目的性。
4、分解法：把一道复杂的应用题拆成几道基本的应用题，从中找到解题的线索。