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文章/答案/技术大牛

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xingoo, 一个梦想做发明家的程序员

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Flink基础：时间和水印

flink 大数据 windows unix 编程算法

本篇终于到了Flink的核心内容：时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。

2020-11-24

9180

基于TensorFlow的深度学习系列教程 2——常量Constant

spark tensorflow 编程算法

在tensorflow中，数据分为几种类型: 常量Constant、变量Variable、占位符Placeholder。其中：

2019-07-02

6860

2017CS231n学习笔记——计算机视觉的概述

深度学习机器学习系统架构编程算法图像处理

这门课程是由stanford大学计算机视觉李飞飞以及她的学生制作的，也叫做CS231n，是偏专业性的深度学习+计算机视觉课程。

2018-09-21

6340

吴恩达机器学习笔记 —— 18 大规模机器学习

机器学习 mapreduce 深度学习编程算法

有的时候数据量会影响算法的结果，如果样本数据量很大，使用梯度下降优化参数时，一次调整参数需要计算全量的样本，非常耗时。

2018-08-09

3070

吴恩达机器学习笔记 —— 17 推荐系统

机器学习推荐系统编程算法深度学习

推荐系统是机器学习在工业界应用最广泛的方向，很多电子商务类、咨询类的平台都在做个性化推荐的工作，通过机器学习的算法让自己的平台个性定制，千人千面。

2018-08-09

5840

吴恩达机器学习笔记 —— 12 机器学习系统设计

机器学习编程算法

针对垃圾邮件分类这个项目，一般的做法是，首先由一堆的邮件和是否是垃圾邮件的标注，如[(邮件内容1,是),(邮件内容2,否),(邮件内容3,是)...]。然后我们针对邮件的内容去做分词，搜集全部词语组织成词表；由于邮件内容的词通常都是常用词，因此可以取top500的词组织成词表，然后替换内容邮件。

2018-07-31

3430

吴恩达机器学习笔记 —— 14 无监督学习

机器学习无监督学习编程算法

还有一个算法在这次的课程中没有提到，就是kmeans++，它与上面的kmeans不同的是，选择中心点是首先随机选择一个，然后选择一个离当前最远的作为下一个中心点....

2018-07-31

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推荐系统指标评测——覆盖率与基尼系数的算法与应用

推荐系统编程算法

评测指标是衡量推荐系统优劣的数据支持，目前应用广泛的有：点击率、转化率、精准率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等等。不同的指标衡量的标准和目的是不一样的...今天就来介绍一下覆盖率和多样性是如何计算和应用的。更多推荐系统资源，请参考——《推荐系统那点事儿》覆盖率如何评价推荐系统的优劣，可以通过推荐的内容覆盖率来衡量。当然它并不是唯一的准则....覆盖率顾名思义就是推荐商品占整个推荐池的比例，它描述了一个推荐系统对长尾商品的挖掘能力（推荐池即你想推荐的商品池子，由于大部分电商都有一些脏数据或者自己定义了

2018-03-28

2.4K0

【设计模式】—— 策略模式Strategy

　　模式意图　　定义一系列的算法，把他们封装起来，使得算法独立于适用对象。　　比如，一个系统有很多的排序算法，但是使用哪个排序算法是客户对象的自有。因此把每一个排序当做一个策略对象，客户调用哪个对

2018-01-18

5590

【插件开发】—— 10 JFace开发详解

编程算法 listview textview android

前几篇讲过SWT的使用，但是SWT是基本的小控件，只能针对使用简单的数据类型，比如字符串，数字等等。但是遇到了复杂的类，该怎么办呢？　　不要担心！这里就可以使用JFace了，它是对SWT的封装，可以

2018-01-18

2.9K0

【插件开发】—— 7 SWT布局详解，不能再详细了！

前文回顾： 1 插件学习篇 2 简单的建立插件工程以及模型文件分析 3 利用扩展点，开发透视图 4 SWT编程须知 5 SWT简单控件的使用与布局搭配 6 SWT复杂空间与布局搭配　

2018-01-18

1.3K0

【插件开发】—— 5 SWT控件以及布局使用

前文回顾： 1 插件学习篇 2 简单的建立插件工程以及模型文件分析 3 利用扩展点，开发透视图 4 SWT编程须知　　经过前几篇的介绍，多少对SWT又有了一些认识，那么这篇继续来看一下一些控件的组合使用。　　首先是几种简单的控件，Label,Text,Button,Combo这些都是些常用的简单框架，但是为了能够构造出整齐的布局，还是要多花些心思的。　　除了这些简单的控件外，还有点复杂的控件，比如Table和树、选项卡和菜单等等，这里就先不做介绍了。　　为了整个这些控件，经常要使用两个

2018-01-18

1K0

剑指OFFER之字符串的排列（九度OJ1369）

题目描述：输入一个字符串,按字典序打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串abc,则打印出由字符a,b,c所能排列出来的所有字符串abc,acb,bac,bca,cab和cba。输入：每个测试案例包括1行。输入一个字符串,长度不超过9(可能有字符重复),字符只包括大小写字母。输出：对应每组数据,按字典序输出所有排列。样例输入： abc BCA 样例输出： abc acb bac bca cab cba ABC ACB BAC BCA CAB CBA 解题思路：　　这道题要注意两个问题：

2018-01-18

5350

剑指OFFER之打印1到最大的N位数（九度OJ1515）

题目描述：给定一个数字N，打印从1到最大的N位数。输入：每个输入文件仅包含一组测试样例。对于每个测试案例，输入一个数字N(1<=N<=5)。输出：对应每个测试案例，依次打印从1到最大的N位数。样例输入： 1 样例输出： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 解题思路：　　直接通过n快速指定比最大的那个数大1的数，10,100,1000,10000,100000.... 　　输出，就行了... 代码： #include <stdio.h> int main(void){ int n,i

2018-01-18

5140

剑指OFFER之调整数组顺序使奇数位于偶数前面找（九度OJ1516）

题目描述：输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于位于数组的后半部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。输入：每个输入文件包含一组测试案例。对于每个测试案例，第一行输入一个n，代表该数组中数字的个数。接下来的一行输入n个整数。代表数组中的n个数。输出：对应每个测试案例，输入一行n个数字，代表调整后的数组。注意，数字和数字之间用一个空格隔开，最后一个数字后面没有空格。样例输入： 5 1 2 3 4 5 样例输出：

2018-01-18

5350

剑指OFFER之复杂链表的复制（九度OJ1524）

题目描述：输入一个复杂链表（每个节点中有节点值，以及两个指针，一个指向下一个节点，另一个特殊指针指向任意一个节点）。输入：输入可能包含多个测试样例，输入以EOF结束。对于每个测试案例，输入的第一行为一个整数n (1<=n<=1000)：n代表将要输入的链表元素的个数。（节点编号从1开始）。接下来有n个数，表示链表节点中的值。接下来有n个数Ti，Ti表示第i个节点的另一个指针指向。 Ti = 0 表示这个指针为NULL。输出：对应每个测试案例，输出n行，每行有二个数，第一个代表当前节点值，第

2018-01-18

4310

剑指OFFER之链表中倒数第k个节点（九度OJ1517）

题目描述：输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点。 (hint: 请务必使用链表。) 输入：输入可能包含多个测试样例，输入以EOF结束。对于每个测试案例，输入的第一行为两个整数n和k(0<=n<=1000, 0<=k<=1000)：n代表将要输入的链表元素的个数,k代表要查询倒数第几个的元素。输入的第二行包括n个数t(1<=t<=1000000)：代表链表中的元素。输出：对应每个测试案例，若有结果，输出相应的查找结果。否则，输出NULL。样例输入： 5 2 1 2 3 4 5 1 0 5

2018-01-18

4260

KMP算法初探

[edit by xingoo] kmp算法其实就是一种改进的字符串匹配算法。复杂度可以达到O(n+m)，n是参考字符串长度，m是匹配字符串长度。传统的算法，就是匹配字符串与参考字符串挨个比较，如果

2018-01-18

4640

剑指OFFER之从1到n中出现1的次数（九度OJ1373）

题目描述：亲们！！我们的外国友人YZ这几天总是睡不好,初中奥数里有一个题目一直困扰着他,特此他向JOBDU发来求助信,希望亲们能帮帮他。问题是：求出1~13的整数中1出现的次数,并算出100~1300的整数中1出现的次数？为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数。输入：输入有多组数据,每组测试数据为一行。每一行有两个整数a,b(0<=a,b

2018-01-17

4830

剑指OFFER之丑数（九度OJ1214）

题目描述：把只包含因子2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14不是，因为它包含因子7。习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第N个丑数。输入：输入包括一个整数N(1<=N<=1500)。输出：可能有多组测试数据，对于每组数据，输出第N个丑数。样例输入： 3 样例输出： 3 解题思路：　　最简单的思路是，从1到大数，每个数都检测一遍是否是丑数，检测方法可以考虑 int ugly(int number){ if(number%2 =

2018-01-17

5770

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