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好记忆的机器学习面试--决策树
什么是决策树 1.1 决策树的基本思想 其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。 ? 1.2 “树”的成长过程 决策树基于“树”结构进行决策的，这时我们就要面临两个问题 ： “树”怎么长。 这颗“树”长到什么时候停。 回归树： CART回归树是假设树为二叉树，通过不断将特征进行分裂。比如当前树结点是基于第j个特征值进行分裂的，设该特征值小于s的样本划分为左子树，大于s的样本划分为右子树。 最终得到一棵回归树。 参考文章：经典算法详解–CART分类决策树、回归树和模型树 4. 参考文章：决策树及决策树生成与剪枝 5.
69620发布于 2019-07-30 - 来自专栏学弱猹的精品小屋
Leetcode | 第8节：记忆化搜索，树（上）
今天我们来讲一讲记忆化搜索和树这个数据结构。记忆化搜索是对搜索算法的一个优化，涉及到记忆化搜索的题目都或多或少有一点技巧。至于树，它的定义非常简单，也有非常多的应用。 记忆化搜索 记忆化搜索（Memorization）是搜索算法的一个改进。 当然了，这肯定不是记忆化搜索的部分。记忆化搜索顾名思义，是要保存一些状态，避免重复计算。这里可以保存的状态就是从某一个位置出发到之后，可以组成的句子列表。 同样，我们会在代码中标记，哪里使用了记忆化搜索。 这一道题的标准做法是动态规划，但是用记忆化搜索也是可以解决的，我们来看一看应该怎么做。 可以使用记忆化搜索，是因为它本身是可以通过搜索算法进行求解的。
58130发布于 2021-08-10 - 来自专栏全栈程序员必看
记忆化递归（记忆化搜索）
我看了答案还是有些不能完全理解，于是又去b站翻了翻教程基础DP，其中提到记忆化的递归（也称记忆化搜索），相当于结合了dp和递归的优点（这时我又觉得比DP还厉害），然后就准备写写记忆化递归。 ---- 目录 1.记忆化递归的解释与分析 2.记忆化递归的应用 ---- 一、记忆化递归的解释与分析 前面说道它结合了dp和递归的优点，分别是记忆化和逻辑清晰易懂。 记忆化递归则更加”投机取巧“了，它只计算了需要用的值并储存起来，而其它不会用到的值不去计算，最大化地减少了计算。 打个比方，dp就相当于计算了一个方阵上所有的点（无论有没有利用价值），而记忆化递归相当于计算了方阵上有价值的点，因此记忆化递归的运行时间可能比dp还要短。 （注意只是可能，因为斐波那契数列无论是dp还是记忆化递归，都是要把前面的值全部算出来的） ---- 二、记忆化递归的应用 感觉没啥写的,就拿分配宝藏来写shui一写shui吧。题目在这里。
72860编辑于 2022-09-17 - 来自专栏小白历险记
平衡搜索二叉树之红黑树（拒绝死记硬背，拥抱理解记忆）
前言 在了解完平衡搜索二叉树的优势和应用后，我们学习了AVL树这种方案来实现它，但在前人们的不断使用和开辟，另一种更优的方案横空出世——红黑树。 ---- 一、红黑树概念 红黑树，是一种二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。 由红黑树的概念得知，红黑树方案和AVL树的方案对比，我们可以得知： AVL树是一颗宁折不弯的树：它容不下一点偏差，AVL树任何时候都是一颗绝对的平衡搜索二叉树；但是也由于这个特性，当我们面对频繁的修改时 pParent 域指向红黑树的根节点，pLeft域指向红黑树中最小的节点，_pRight域指向红黑树中最大的节点，如下： 3.3红黑树的插入操作 红黑树是在二叉搜索树的基础上加上其平衡限制条件，因此红黑树的插入可分为两步 ; }; ② 检测新节点插入后，红黑树的性质是否造到破坏（重点） 先看每种情况下如何处理，最后有总结帮助记忆 因为新节点的默认颜色是红色，因此：如果其双亲节点的颜色是黑色，没有违反红黑树任何 性质，则不需要调整
66920编辑于 2023-04-16 - 来自专栏扶墙集
记忆技巧
今天扫了收藏夹里一个TED视频，所以也借此总结一下上半辈子学到的点滴技巧吧~ 关于记忆技巧， 我印象最深的是小时候电视里有个老师在讲如何记忆英语单词，比如同样的词根，只要变换一个字母就可以记住一大批单词这样的技巧 第二个印象，是一个女的演讲者提到的记忆技巧， 她的记忆技巧可以归纳为一个词： “标新立异”， 也就是给每一个你要记忆的事物都打上一个不同寻常的标签，突出强烈的反差感， 比如在脑海里描绘一幅“隔壁老王蹲在一个十米的茅坑里 第三个印象是一个TED演讲者， 他的方法是是图像记忆法， 给每一个词语或者生硬的字面都配合上一幅图， 这种记忆法其实很好的阐述了那句英语谚语："one picture is better than a 第四个印象是某人发明了个记忆宫殿（Memory Palace）这样的记忆技巧或者说术语，总结下来就是上下文关联（Context），将你要记忆的信息放到一个上下文中，这个上下文是任何你熟悉的场景，比如你的房子 关联性，将要记忆的信息通过某种故事线或者物理场景（上下文Context） 串联起来，可以帮助我们批量记忆一组信息，配合强烈反差的故事线更好。
73010发布于 2020-01-13 - 来自专栏前端ACE
年会 （记忆化搜索+二叉树思想）------------------------------C语言—菜鸟级
该校的员工具有等级结构, 即师生关系构成一棵树, 以校长为树根. 员工号是1到N之间的整数. 人事部门把所有员工按活跃度排序. 样例输入 7 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 3 6 4 7 4 4 5 3 5 0 0 样例输出 5 //思路： 记忆化搜索 + 二叉树 //常理来说大学里 一个导师可以有多个学员 但一个学员只能有一个导师（二叉树） // 导师和学员不能同时邀请，那就是除了同时邀请外 还有三种情况，邀导不邀学 //邀学不邀导 和都不邀 （0与1 ）的关系 通过DFS枚举各类情况 ，优化记忆数组； #include <string.h> #include <stdio.h> #define M 6002 #define max(a,b) a>b? L）的导师未邀请状态最优活跃度 // dp[L][1]代表满足条件下该员工(L)的导师邀请状态下最优活跃度 int dfs(int L,int last) { //优化 记忆数组
40120编辑于 2022-11-21 - 来自专栏程序员
智能体（Agent）的记忆架构：深入解析短期记忆与长期记忆
在人工智能领域，尤其是基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）系统中，记忆机制是实现持续、连贯和个性化交互的核心基石。记忆系统模拟了人类的认知结构，通常划分为短期记忆和长期记忆。 第一章：短期记忆——智能体的工作记忆与意识流1.1定义与本质短期记忆是智能体用于处理当前任务或单次会话的临时信息存储区。 检索当新的会话开始时，Agent不会加载整个长期记忆库（那样会瞬间爆满短期记忆）。相反，它会根据当前的用户查询和短期记忆的上下文，去长期记忆库中寻找最相关的信息。 记忆冲突与更新：当新信息与旧记忆矛盾时，如何更新或版本化管理记忆（例如，用户之前喜欢咖啡，现在改喝茶了）。 检索长期记忆：系统将当前查询与短期记忆的上下文结合，作为“检索键”，在长期记忆库中进行向量相似性搜索，找出相关记忆。
2.4K11编辑于 2025-09-25 - 来自专栏AI人工智能
智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱
智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱 嗨，我是IRpickstars！ 总有一行代码，能点亮万千星辰。 在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。✨ 用代码丈量世界，用算法解码未来。 而具备记忆能力的智能体，能够记录和回忆过去的经验，从而在多轮对话、任务规划和长期交互中表现出更高的连贯性和智能性。智能体的记忆系统主要包括短期记忆、长期记忆和知识图谱三个层次。 记忆系统分类与实现智能体的记忆系统可以根据其功能和实现方式，分为以下几类：1. 短期记忆（STM）短期记忆用于存储当前会话或任务的上下文信息，通常具有较短的生命周期。 自适应记忆管理：系统将能够根据使用频率、重要性等因素自动调整记忆的存储策略，实现更加智能的记忆生命周期管理。 联邦记忆学习：在保护隐私的前提下，多个智能体之间可以共享和学习彼此的记忆，构建分布式的集体智能记忆网络。
2K00编辑于 2025-07-14 - 来自专栏运维开发王义杰
刻意训练与记忆强化：竞技记忆与应用记忆的探索之旅
特别是在竞技记忆和应用记忆领域，我们看到了记忆力如何被推向极限，以及如何在日常生活中得到实际应用。本文旨在深入探讨这两个领域，分析其原理，探索它们的实际应用，并讨论如何通过刻意训练提高我们的记忆力。 一、竞技记忆：大脑的极限挑战 竞技记忆，顾名思义，是一种将记忆力竞赛化的活动。参与者需要在短时间内记忆尽可能多的信息，如一副洗乱的扑克牌、长串数字或复杂的图形等。 这不仅是一场对记忆力的挑战，更是对心智控制、专注力和心理素质的全面考验。 竞技记忆的技巧： 联想记忆：通过将抽象信息与熟悉事物关联，形成更容易记忆的图像。 二、应用记忆：日常生活的智慧 与竞技记忆相比，应用记忆更贴近日常生活，它关注如何将记忆技巧应用于学习、工作和生活中。 竞技记忆强调技巧和速度，而应用记忆强调实用性和长期记忆。两者之间的技巧和策略有交集，也有各自的特点。
46710编辑于 2024-01-04 - 来自专栏机器学习入门与实战
⻓短期记忆LSTM
候选记忆细胞 4. 记忆细胞 5. 隐藏状态 6. LSTM与GRU的区别 7. LSTM可以使用别的激活函数吗？ 8. 代码实现 9. 参考文献 1. 这篇将介绍另⼀种常⽤的⻔控循环神经⽹络：**⻓短期记忆（long short-term memory，LSTM）[1]。 （某些⽂献把记忆细胞当成⼀种特殊的隐藏状态），从而记录额外的信息。 输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样，⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。 关于激活函数的选取，在LSTM中，遗忘门、输入门和输出门使用Sigmoid函数作为激活函数；在生成候选记忆时，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。
2K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏AI SPPECH
35：Multimodal Memory系统设计：短期记忆、长期记忆、结构化+Graph记忆架构
记忆架构的结合，构建高效的多模态记忆系统。 技术实现 5.1 短期记忆实现 5.2 长期记忆实现 5.3 结构化记忆实现 5.4 Graph记忆实现 5.5 多模态融合实现 5.6 完整系统实现 6. 本节为你提供的核心技术价值 掌握Multimodal Memory系统设计，通过短期记忆、长期记忆、结构化和Graph记忆架构的结合，构建高效的多模态记忆系统，提升AI系统的知识管理和推理能力，解决传统记忆系统的局限性 结构化记忆 结构化组织知识 提高知识的可访问性 Graph记忆 基于图结构存储知识 捕捉知识间的关系 记忆管理 管理不同记忆组件 协调记忆的存储和检索 记忆检索 从不同记忆组件中检索信息 快速找到相关信息 、长期记忆、结构化记忆和Graph记忆，构建完整的Multimodal Memory系统。
35210编辑于 2026-04-05 - 来自专栏数智转型架构师
通俗讲解大模型短期记忆 vs 长期记忆
有些同学问：智能体的 Memory 中 短期记忆（Short-term memory）与长期记忆（Long-term memory）是什么意思？有什么区别？ 其中记忆包括短期记忆和长期记忆。 短期记忆是智能体在单一会话中维护即时上下文的能力。 工作机制： 它完全依赖于大模型（LLM）的上下文窗口。 拿 Cherry Studio 为例，长期记忆是通过“全局记忆”实现的。 你可以手动添加记忆，也可以在智能体里开启记忆。它就会把自己需要记忆的信息做判断，然后自动存储。 我们可以在整体设置这里打开全局记忆。 我们在和他们聊天的时候，它会先检索相关的记忆，然后再回答我们的问题。 如果它认为有些信息需要记住，也会自动保存到记忆中。 听着很完美，实际上还是会存在很多问题。 有时候记忆是 AI 自动决策的，没有和用户确认，那么这些记忆可能是错误的。 有了记忆之后，有些模型不够聪明，它有时会强行和相关记忆上靠，导致回答并不是我们想要的信息。
1.2K10编辑于 2026-03-04 - 来自专栏Elastic Stack专栏
AI Agent 记忆：使用 Elasticsearch 管理记忆，打造智能 Agent
例如，当我们想要跨不同对话持久保存用户偏好等记忆时，我们可以在需要时将这些记忆注入到新的对话中，这被称为长期记忆。为什么要修改对话历史？ 程序性记忆：Agent 如何运作程序性记忆 定义了 Agent 的行为方式，而非它知道或记住什么。在实践中，这包括：何时存储记忆。何时检索记忆。如何总结对话。如何使用工具。 程序性记忆决定了记忆如何使用，而非存储了什么内容。情景性记忆：发生了什么情景性记忆 捕捉与某个实体和上下文相关的特定经历。例如：“彼得的生日是明天，他想吃牛排。” 语义性记忆：客观事实语义性记忆 代表关于世界的抽象化、通用化知识，独立于任何单一交互或个人背景。与情景性记忆（与谁说了什么、何时说的相关）不同，语义性记忆捕捉的是普遍为真的事实。 记忆压缩是一个完全不同的话题，但你可以实施一些策略来总结和存储旧的记忆，同时完整地检索新的记忆。
19710编辑于 2026-04-29 - 来自专栏AI大模型
Spring AI 实战：聊天记忆之DB存储，长期记忆
在前文当中，我们已经介绍了 Agent 的记忆能力，并基于 Spring AI 的聊天记忆组件，实现了具备记忆功能的智能行程规划 Agent。 二、记忆策略设计 在完成持久化改造的基础上，还需配套建立记忆数据的管理、更新与失效机制： 为用户记忆配置 TTL 过期策略（如 7 天有效期），自动清理冗余数据； 通过提示词工程，让 Agent 仅保留核心偏好 中配置 MySQL 连接信息和 JDBC 记忆参数； step 3：初始化记忆组件：绑定JdbcChatMemoryRepository 与 ChatMemory，配置双记忆类型； step 4：开发业务服务 ：封装带记忆的行程规划逻辑，支持记忆类型动态切换 step 5：提供接口：设计标准化 HTTP 接口，支持规划、清除、查询功能。 未查询到记忆时，按当前需求正常规划，不提示记忆相关信息。
45620编辑于 2026-03-31 - 来自专栏远在上海
非典那年记忆
ABP core 的框架在过年期间，从1.0突然升级到2.0了，。 整个ABPCore 虽然版本变化 大，但使用流程基本不变吧， 我看官网上文档基本完毕了，官网文档有一个外国人视频，当时版本尚是0.18，总共有2小时吧。记录个学习笔记吧！
1.2K20发布于 2020-02-12 - 来自专栏TechBlog
离散无记忆与有记忆信源的序列熵
文章目录 离散无记忆信源的序列熵 信源的序列熵 离散有记忆信源的序列熵 平稳有记忆N次扩展源的熵 离散无记忆信源的序列熵 马尔可夫信源的特点：无后效性。 当信源无记忆时： \begin{aligned} p(\bar{X}&\left. 对于有记忆信源,就不像无记忆信源那样简单, 它必须引入条件熵的概念, 而且只能在某些特殊情况下才能得到一些有价值的结论。 : 若进一步又满足平稳性时 H(\bar{X})=\sum_{l}^{L} H\left(X_{l}\right) \quad H(\bar{X})=L H(X) 平稳有记忆N次扩展源的熵 设 X 为离散平稳有记忆信源, X 的 N 次扩展源记为 X^N， X^{N}=\left[X_{1} X_{2} \cdots X_{N}\right] 根据熵的可加性,得 H\left(X^
1.3K20编辑于 2023-02-26 - 来自专栏计算机工具
长期记忆、短期记忆、遗忘机制及门控机制；
长期记忆、短期记忆、遗忘机制及门控机制智能问答系统实现长期记忆、短期记忆、遗忘机制以及门控机制的方法如下： 长期记忆的实现- **使用数据库存储**：将大量的知识、信息和历史交互数据存储在数据库中。 这样系统可以通过遍历知识图谱来获取更全面和深入的知识，实现长期记忆。短期记忆的实现：滑动窗口- **使用缓存技术**：在系统内存中设置缓存，用于临时存储近期使用过的信息。 它可以根据不同的条件和策略，决定哪些信息可以进入系统的不同记忆模块，哪些信息可以被保留或遗忘。 遗忘门决定了从过去的记忆中丢弃多少信息；输入门控制新的信息有多少可以进入记忆单元；输出门决定了当前的记忆状态有多少可以作为输出。 - **示例**：假设用户询问“人工智能的发展历程”，系统通过输入门将相关的历史数据输入到记忆单元中，同时遗忘门会根据之前的记忆和当前的输入决定丢弃一些不相关的旧信息。
74721编辑于 2025-01-18 - 来自专栏DeepHub IMBA
理解 Agent 记忆：从无状态模型到持久化记忆架构
Agent 记忆遵循相同的逻辑。 Agent 记忆的四种类型 Agent 记忆并非单一概念，它是一个四层体系，各层服务于不同目的。 四种记忆类型映射到技术栈的不同组件上。工作记忆对应上下文窗口；情景记忆和语义记忆对应外部数据库（向量存储、关系型数据库、键值存储）；程序记忆对应模型权重和系统提示词。 记忆系统需要衰减机制。旧的、低相关性的记忆应当逐渐淡出；相互矛盾的记忆（先说偏好 Python，后来又切换到 Go）需要被清理，否则知识库会随时间推移变得陈旧且自相矛盾。 Mem0 大概是目前应用最广的记忆层方案。它介于 agent 和数据库之间，自动处理写入、检索、遗忘逻辑——接入技术栈后即可管理情景记忆和语义记忆。 API 设计简洁：保存记忆、搜索记忆，剩下的交给它。
88610编辑于 2026-03-31 - 来自专栏机器之心
独家 | 专访AAAI 2018最佳论文作者，记忆增强蒙特卡洛树搜索细节解读
这篇论文提出了记忆增强的蒙特卡洛树搜索（M-MCTS）方法，M-MCTS 的核心思想是将 MCTS 结合一种记忆结构，其中每一项记录包含一个特定状态的信息。 论文链接：https://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/ps/2018/Chenjun-Xiao-M-MCTS-aaai18-final.pdf 摘要：我们在本文中提出记忆增强的蒙特卡洛树搜索 MCTS 结合记忆 我们现在介绍记忆增强 MCTS（M-MCTS）算法。图（1）提供了简要的图示。 M-MCTS 和常规的 MCTS 的主要区别在于，M-MCTS 搜索树的每一个节点都会存储统计的一个扩展集合： ? 这里，N_M 是近似记忆值 V_M(s) hat 的估计次数。 我们的方法，记忆增强的蒙特卡洛树搜索（M-MCTS），将原始的 MCTS 算法与存储框架相结合，来提供基于存储的在线数值近似。未来，我们计划探索以下两个方向。
95380发布于 2018-05-10 Agent记忆治理-从规则文件到长期的记忆系统
比如你在Codex里同模块开了AB两个工作树，A窗口让Agent查清楚了项目架构，发现某个接口不能改；然后你在B窗口继续做另一个需求，B窗口里的Agent并不知道这个约束。 我理解的Agent记忆至少可以分三层：短期记忆、项目记忆、全局长期记忆。短期记忆是当前会话状态，比如这个任务做到哪一步了。项目记忆是项目规则、架构、命令、踩坑记录。 五、记忆系统会不会增加token消耗这是一个很合理的担心。很多人一听“记忆系统”，第一反应是：是不是又要把更多东西塞进prompt？好的记忆系统不应该这样做。 agents-memory的思路不是把所有记忆一次性注入上下文，而是把记忆放在外部，需要时再按预算召回。checkpoint是写入外部记忆，不等于每次都注入。 跨窗口记忆不同步，需要共享项目记忆和活跃任务索引。长期记忆缺失，需要分层记忆、可解释检索和晋升机制。规则文件仍然重要，但它只是入口。真正成熟的Agent使用方式，是把记忆当成工程资产来治理。
000编辑于 2026-06-04
腾讯云开发者
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