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Coding-Challenges in C#
226 Challenges, die du in C# lösen kannst, von den ersten Schleifen bis zu Graphen, dynamischer Programmierung und Machine Learning. Schreib deinen Code im Browser, führe die Tests sofort aus und erhalte ein KI-Review.
Einfach · 134 Mittel · 68 Schwierig · 24
Fähigkeiten, die du übst: ZählenStrings aufteilenZiffern extrahieren2D-ListenArithmetikFormelnListenSchleifenBedingungenEin DurchlaufGleitkommazahlenGradientenabstieg
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Mittel
Gradienten eines einzelnen Neurons
Nutze die Kettenregel, um herauszufinden, wie sich der Verlust mit jedem Gewicht und dem Bias eines Sigmoid-Neurons ändert.
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KettenregelGradienten
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Einfach
Summiere ein Array
Addiere alle Werte in einer Liste.
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AkkumulatorenLeere Listen
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Einfach
Differenz der Quadrate
Ziehe die Summe der Quadrate vom Quadrat der Summe ab.
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FormelnArithmetik
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Einfach
Verlustfunktionen: MSE, MAE und Kreuzentropie
Miss, wie falsch die Vorhersagen eines Modells sind, mit mittlerem quadratischem Fehler, mittlerem absolutem Fehler oder binärer Kreuzentropie.
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MSEKreuzentropie
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Einfach
Ein einzelnes künstliches Neuron
Berechne die Ausgabe eines Neurons: gewichtete Summe der Eingaben plus Bias, durch Sigmoid geleitet.
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NeuronenGewichtete Summen
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Mittel
Layer-Normalisierung
Normalisiere jede Zeile auf Mittelwert 0 und Varianz 1, dann skaliere und verschiebe sie, wie es jeder Transformer-Block tut.
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Layer-NormTransformer
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Schwierig
Backpropagation in einem zweischichtigen Netz
Berechne alle Gradienten der Gewichte und Biases eines Netzes mit einer verborgenen Sigmoid-Schicht und einer Sigmoid-Ausgabe.
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BackpropagationKettenregel
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Mittel
Digitale Wurzel
Summiere die Ziffern wiederholt, bis nur noch eine Ziffer übrig bleibt.
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Verschachtelte SchleifenZiffernsummen
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Einfach
Ableitungen von Aktivierungsfunktionen
Berechne die Ableitung von Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU oder tanh an jedem Wert, die Steigungen, die Backpropagation braucht.
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AbleitungenBackpropagation
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Mittel
Ziffern-Potenzsumme
Addiere jede Ziffer, potenziert mit ihrer Position von links.
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Ziffern extrahierenPotenzenSchleifen
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Einfach
Zustandsverteilung einer Markov-Kette
Führe eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über eine Anzahl von Schritten durch die Übergangsmatrix einer Markov-Kette.
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Markov-KettenWahrscheinlichkeit
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Mittel
Vorwärtsdurchlauf einer Dense-Schicht
Berechne die Ausgaben einer vollständig verbundenen Schicht mit wählbarer Aktivierung.
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Dense-SchichtenAktivierungen
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Einfach
Schachfeld-Farbe
Bestimme die Farbe eines Feldes auf einem 8x8-Brett.
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KoordinatenParität
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Mittel
Minimax-Tic-Tac-Toe
Wähle den perfekten Tic-Tac-Toe-Zug, indem du den ganzen Spielbaum mit Minimax durchsuchst.
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MinimaxSpielbäume
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Mittel
Mini-Batch-Gradientenabstieg
Trainiere ein lineares Modell, indem du die Gewichte nach jedem kleinen Batch statt nach dem ganzen Datensatz aktualisierst.
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Mini-BatchesGradientenabstieg
Noch keine Lösungen
Einfach
Stunden, Minuten und Sekunden
Wandle eine Dauer in Sekunden in einen kompakten, lesbaren String um.
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ZeiteinheitenString-Formatierung
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Schwierig
Multi-Head-Self-Attention
Projiziere die Eingabe in Queries, Keys und Values, führe Attention in mehreren Heads parallel aus und kombiniere sie.
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Multi-Head-AttentionMatrixprojektionen
Noch keine Lösungen
Einfach
Gradientenabstieg mit Momentum
Wende Momentum-Updates an, die einen Teil des vorherigen Schritts behalten, damit das Training in gleichbleibende Richtungen schneller wird.
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MomentumOptimierer
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