vivo内推码usavdi

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...

不是这年还没过呢，何意味？

 没关系的，记录一下

题干解析 去除背景后： 题设定义一颗二叉树，允许我们任意选取不连续的节点，要求返回所有选取方式中所选取节点值之和最大的值。 算法思路 递归分解问题：  针对空树根，我们无从选择。 针对单节点树根，我们有两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。 针对一般树根，依旧两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。  我们想要让我们的选择总和尽可能大。考虑普通的树根：  如果我们选择根节点，则两个子树需在根节点均不能选的情况下得到最大选择。 如果我们不选择根节点，则子树的节点选择并无过多限制，得到最大选择了即可。  子树的最大选择也可以依照树根类推，只不过同样考虑两种情况，选择子树根节点/不选择子树根节点。...