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Coding-Challenges in Rust
225 Challenges, die du in Rust 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 · 67 Schwierig · 24
Fähigkeiten, die du übst: ZählenStrings aufteilenZiffern extrahieren2D-ListenArithmetikFormelnListenSchleifenBedingungenEin DurchlaufGleitkommazahlenGradientenabstieg
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Einfach
Wort-Tokenizer und Vokabular
Zerlege Text in kleingeschriebene Wörter und baue ein nach Häufigkeit sortiertes Vokabular, der erste Schritt jedes Sprachmodells.
Du lernst
TokenisierungVokabular aufbauen
Noch keine Lösungen
Mittel
Informationsgewinn
Berechne, wie stark die Aufteilung nach einem Merkmal die Entropie verringert, das Kriterium hinter ID3-Entscheidungsbäumen.
Du lernst
EntropieEntscheidungsbäume
Noch keine Lösungen
Einfach
Formen-Factory
Erzeuge Formen aus Textbeschreibungen mit einer Factory und gib die Fläche jeder Form zurück.
Du lernst
Factory-MethodePolymorphie
Noch keine Lösungen
Einfach
Min-Max-Normalisierung
Skaliere ein Merkmal so, dass sein kleinster Wert 0 und sein größter 1 wird.
Du lernst
MerkmalsskalierungDatenvorverarbeitung
Noch keine Lösungen
Einfach
Adapter für Temperatursensoren
Passe Messwerte von Fahrenheit-, Kelvin- und Celsius-Sensoren an eine gemeinsame Celsius-Schnittstelle an.
Du lernst
Adapter-MusterEinheiten umrechnen
Noch keine Lösungen
Mittel
RAII-Freigabereihenfolge
Bestimme, in welcher Reihenfolge Ressourcen freigegeben werden, wenn ihre Scopes enden, wie RAII es garantiert.
Du lernst
RAIIStacks
Noch keine Lösungen
Einfach
Matrizenmultiplikation
Multipliziere zwei Matrizen, die Operation hinter jeder Schicht eines neuronalen Netzes.
Du lernst
MatrizenLineare Algebra
Noch keine Lösungen
Einfach
Kategoriale Kreuzentropie
Miss den Verlust eines Mehrklassen-Klassifikators aus seinen vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten und den richtigen Klassen.
Du lernst
KlassifikationsverlustLogarithmen
Noch keine Lösungen
Mittel
K-Means-Clustering
Teile Punkte in k Cluster ein, indem du sie wiederholt dem nächsten Zentroid zuordnest und die Zentroide verschiebst.
Du lernst
ClusteringZentroide
Noch keine Lösungen
Mittel
Sinusförmige Positionskodierung
Berechne die Sinus- und Kosinus-Positionsvektoren, die Transformer zu den Token-Embeddings addieren.
Du lernst
PositionskodierungTrigonometrie
Noch keine Lösungen
Mittel
K-Nächste-Nachbarn-Klassifikator
Sage ein Label per Mehrheitsentscheid der k nächstgelegenen Trainingspunkte voraus.
Du lernst
KNNAbstandsmaße
Noch keine Lösungen
Mittel
Naive-Bayes-Klassifikator
Sage eine Klasse aus kategorialen Merkmalen mit dem Satz von Bayes und Laplace-Glättung voraus.
Du lernst
Satz von BayesLaplace-Glättung
Noch keine Lösungen
Einfach
Z-Score-Standardisierung
Zentriere ein Merkmal auf 0 und skaliere es auf eine Standardabweichung von 1.
Du lernst
StandardisierungMittelwert und Standardabweichung
Noch keine Lösungen
Einfach
Ein JSON-Objekt bauen
Wandle Schlüssel und Werte in einen JSON-Objekt-String um und escapiere dabei Anführungszeichen und Backslashes korrekt.
Du lernst
JSON-FormatEscaping
Noch keine Lösungen
Einfach
Gini-Unreinheit
Miss, wie gemischt die Labels einer Gruppe sind, das Kriterium, mit dem Entscheidungsbäume Aufteilungen wählen.
Du lernst
EntscheidungsbäumeUnreinheitsmaße
Noch keine Lösungen
Mittel
Temperatur- und Top-K-Sampling
Wähle das nächste Token wie ein Sprachmodell: Behalte die k höchsten Logits, wende die Temperatur an und ziehe eine Stichprobe.
Du lernst
TextgenerierungSampling
Noch keine Lösungen
Mittel
Einfache lineare Regression (kleinste Quadrate)
Lege mit den Formeln der kleinsten Quadrate die bestpassende Gerade durch Datenpunkte.
Du lernst
Kleinste QuadrateRegression
Noch keine Lösungen
Mittel
Lineare Regression mit Gradientenabstieg
Lerne Steigung und Achsenabschnitt einer Geraden, indem du schrittweise den mittleren quadratischen Fehler hinabsteigst.
Du lernst
GradientenabstiegRegression
Noch keine Lösungen
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