โจทย์เขียนโค้ด Rust

โจทย์ 225 ข้อที่แก้ได้ด้วย Rust ตั้งแต่ลูปแรกไปจนถึงกราฟ dynamic programming และแมชชีนเลิร์นนิง เขียนโค้ดในเบราว์เซอร์ รันการทดสอบได้ทันที และรับรีวิวจาก AI

ง่าย · 134 ปานกลาง · 67 ยาก · 24

ทักษะที่จะได้ฝึก: การนับแยกสตริงแยกหลักตัวเลขลิสต์ลิสต์ 2 มิติลูปสูตรเลขคณิตGradient descentPolymorphismการหารลงตัวการเรียงลำดับ
  • Python · C++ · C#
  • ทดสอบอัตโนมัติ
  • รีวิวโค้ดโดย AI
  • แนวทางจากชุมชน
226
โจทย์
123
วิธีแก้ที่แชร์
9
ภาษา

โจทย์ทั้งหมด

ค้นหาตามหัวข้อ ภาษา หรือระดับความยาก

225 โจทย์
ง่าย

ตัวตัดคำและคลังคำศัพท์

แยกข้อความเป็นคำตัวพิมพ์เล็กและสร้างคลังคำศัพท์ที่เรียงตามความถี่ ซึ่งเป็นขั้นแรกของโมเดลภาษาทุกตัว

คุณจะได้เรียนรู้ การตัด tokenสร้างคลังคำศัพท์
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

ค่าเกนข้อมูล

คำนวณว่าการแบ่งตามฟีเจอร์ช่วยลดเอนโทรปีได้แค่ไหน ซึ่งเป็นเกณฑ์ของต้นไม้ตัดสินใจ ID3

คุณจะได้เรียนรู้ Entropyต้นไม้ตัดสินใจ
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ง่าย

Factory สร้างรูปทรง

สร้างรูปทรงจากคำอธิบายข้อความด้วย factory แล้วคืนค่าพื้นที่ของแต่ละรูป

คุณจะได้เรียนรู้ Factory methodPolymorphism
รูปแบบการออกแบบParsingmath
ยังไม่มีวิธีแก้
ง่าย

การปรับสเกลแบบ min-max

ปรับสเกลฟีเจอร์ให้ค่าที่น้อยที่สุดเป็น 0 และค่าที่มากที่สุดเป็น 1

คุณจะได้เรียนรู้ ปรับสเกลฟีเจอร์เตรียมข้อมูล
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ง่าย

Adapter ของเซนเซอร์อุณหภูมิ

ดัดแปลงค่าที่อ่านได้จากเซนเซอร์ Fahrenheit, Kelvin และ Celsius ให้มาอยู่ในอินเทอร์เฟซ Celsius เดียว

คุณจะได้เรียนรู้ Adapter patternแปลงหน่วย
รูปแบบการออกแบบParsingmath
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

ลำดับการคืนทรัพยากรแบบ RAII

หาลำดับที่ resource ซึ่งอยู่ใน scope จะถูกปล่อยเมื่อ scope สิ้นสุด ตามหลัก RAII

คุณจะได้เรียนรู้ RAIIสแตก
Data-structuresSimulationStacks
ยังไม่มีวิธีแก้
ง่าย

การคูณเมทริกซ์

คูณเมทริกซ์สองตัว ซึ่งเป็นการคำนวณเบื้องหลังทุกเลเยอร์ของโครงข่ายประสาทเทียม

คุณจะได้เรียนรู้ เมทริกซ์พีชคณิตเชิงเส้น
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ง่าย

ฟังก์ชันค่าสูญเสียแบบ categorical cross-entropy

วัดค่าสูญเสียของตัวจำแนกหลายคลาสจากความน่าจะเป็นที่ทำนายและคลาสที่ถูกต้อง

คุณจะได้เรียนรู้ Loss ของการจำแนกประเภทลอการิทึม
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

การจัดกลุ่มแบบ K-means

แบ่งจุดออกเป็น k กลุ่มโดยกำหนดจุดให้กับเซนทรอยด์ที่ใกล้ที่สุดและย้ายเซนทรอยด์ซ้ำไปเรื่อยๆ

คุณจะได้เรียนรู้ การจัดกลุ่มจุดศูนย์กลาง
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

การเข้ารหัสตำแหน่งแบบไซน์

คำนวณเวกเตอร์ตำแหน่งแบบไซน์และโคไซน์ที่ Transformer บวกเข้ากับ embedding ของ token

คุณจะได้เรียนรู้ การเข้ารหัสตำแหน่งตรีโกณมิติ
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

ตัวจำแนกแบบ K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด

ทำนายป้ายกำกับด้วยเสียงข้างมากของจุดฝึก k จุดที่ใกล้ที่สุด

คุณจะได้เรียนรู้ KNNการวัดระยะทาง
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

ตัวจำแนกแบบ Naive Bayes

ทำนายคลาสจากฟีเจอร์แบบหมวดหมู่ด้วยทฤษฎีบทของเบย์และการปรับเรียบแบบลาปลาซ

คุณจะได้เรียนรู้ ทฤษฎีบทของเบย์Laplace smoothing
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ง่าย

การปรับมาตรฐานด้วย z-score

ทำให้ฟีเจอร์มีค่าเฉลี่ย 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1

คุณจะได้เรียนรู้ การทำให้เป็นมาตรฐานค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ง่าย

สร้างออบเจกต์ JSON

เปลี่ยน keys และ values ให้เป็นสตริงของ JSON object พร้อม escape เครื่องหมายอัญประกาศและเครื่องหมาย backslash อย่างถูกต้อง

คุณจะได้เรียนรู้ รูปแบบ JSONการ escape
ParsingStrings
ยังไม่มีวิธีแก้
ง่าย

ค่าความไม่บริสุทธิ์ของจีนี

วัดว่าป้ายกำกับในกลุ่มปะปนกันแค่ไหน ซึ่งเป็นคะแนนที่ต้นไม้ตัดสินใจใช้เลือกการแบ่ง

คุณจะได้เรียนรู้ ต้นไม้ตัดสินใจตัววัดความไม่บริสุทธิ์
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

การสุ่มด้วย temperature และ top-k

เลือก token ถัดไปแบบโมเดลภาษา: เก็บ logit สูงสุด k ตัว ใช้ temperature แล้วสุ่ม

คุณจะได้เรียนรู้ การสร้างข้อความการสุ่มตัวอย่าง
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย (กำลังสองน้อยที่สุด)

หาเส้นตรงที่เข้ากับจุดข้อมูลมากที่สุดด้วยสูตรกำลังสองน้อยที่สุด

คุณจะได้เรียนรู้ กำลังสองน้อยที่สุดการถดถอย
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้
ปานกลาง

การถดถอยเชิงเส้นด้วยการลดเกรเดียนต์

เรียนรู้ความชันและจุดตัดแกนของเส้นตรงด้วยการไล่ลงตามค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยซ้ำๆ

คุณจะได้เรียนรู้ Gradient descentการถดถอย
aiการเรียนรู้ของเครื่อง
ยังไม่มีวิธีแก้