HTML5学堂-码匠：前几期“算法之旅”跟大家分享了冒泡排序法和选择排序法，它们都属于时间复杂度为O(n^2)的“慢”排序。今天跟大家分享多种排序算法里使用较广泛，速度快的排序算法 —— 快速排序法 [ 平均时间复杂度为O (n logn) ]。 Tips 1：关于“算法”及“排序”的基础知识，在此前“选择排序法”中已详细讲解，可点击文后的相关文章链接查看，在此不再赘述。 Tips 2：如果无特殊说明，本文的快速排序是从小到大的排序。 快速排序法的原理 快速排序是一种划分交换排序，它采用分治的策略，通常称其
散列表是一种以平均O(1)时间插入、删除和查找的数据结构，可是类似于findMax，findMin等操作则需要以O(N)的时间才能完成
图 1：(a)分离式头部：给定单目视频输入，DELTA 输出分离的基于网格的人脸和基于 NeRF 的头发。(b)分离式人体：给定单目视频输入，DELTA 输出分离的基于网格的人体和基于 NeRF 的服装。(c)利用 DELTA 学习到的分离的头发和服装，我们可以轻松地将任何头发和服装转移到由单张图像估计得到的人体上。
前景回顾:我们用 环形链表的方法巧妙解决了约瑟夫问题 可是链表就到处为止了吗？当然不是 下面带给大家两道我刷过较为经典的算法题 两道面试的真题 一道是tx 一道阿里的
哈希是一种通过对数据进行压缩, 从而提高效率的一种解决方法，但由于哈希函数有限，数据增大等缘故，哈希冲突成为数据有效压缩的一个难题。本文主要介绍哈希冲突、解决方案，以及各种哈希冲突的解决策略上的优缺点。
上回说到，无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵，进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率，继续改进三元组的存储方式可能不好办了，需要换一种存储方式。至于存储方式也不需要我们去实现，SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式，它就是另一个板块，这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式，分别是{BSR, CSC, CSR, LIL}，这一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵！
4、ABSDM（Architecture-Based Software Design Model）把整个基于体系结构的软件过程划分为体系结构需求、体系结构设计、体系结构文档化（）、（）和体系结构演化等6个子过程。
刀具刃口与切削工件接触的同时，根据作用力的大小，工件在刀刃刀尖作用的部位先产生变形。当这个力逐渐增大时，工件被刃口分成两部分，刃口继续向材中切进去。从工件切下分离出去的部分，被刀具前面压缩，受剪切应力和弯曲应力作用产生变形，成为切屑。切削过程中，作用于被切工件上的力其大小、作用方向，根据工件的性质、刀具的条件、切削参数的不同变化。图示各应力的主要作用区域。1为刀具刃口压入产生的集中应力；2为刀具前刀面与切屑接触产生的摩擦力；3为刀具前刀面上切屑因为弯曲产生的压缩应力；4为刀具前刀面因为切屑弯曲产生的拉应力；5为作用于切削方向的压应力或拉应力；6为为作用于垂直切削方向的剪切应力；7为大切削角切削时的压缩剪切应力；8为端向切削时使木纤维发生弯曲的弯曲应力；9为端向切削时作用在木纤维上的最大拉应力。
画外音：集合g1中包含u1，集合g2中包含u1，合并后的微信群g3也只包含一个u1。
作者：龙心尘 && 寒小阳 （感谢投稿） 原文：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49284391 一、 引言 前一篇文章关于逻辑回归的很多神奇特性还没来得及深入展开，下面进一步深入。 为了降低理解难度，本文试图用最基础的初等数学来解读逻辑回归，少用公式，多用图形来直观解释推导公式的现实意义，希望使读者能够对逻辑回归有更直观的理解。 二、 逻辑回归问题的通俗几何描述 逻辑回归处理的是分类问题。我们可以用通俗的几何语言重新表述它： 空间中
逻辑回归问题的通俗几何描述 逻辑回归处理的是分类问题。我们可以用通俗的几何语言重新表述它： 空间中有两群点，一群是圆点“〇”，一群是叉点“X”。我们希望从空间中选出一个分离边界，将这两群点分开。 注
红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.
分布式后台服务在面临高并发挑战时，为了保障服务的高可用，业界已经有较为成熟的经验和方法，往往需要采取如下几种措施：
电机转子、机床主轴、风机叶轮、汽轮机转子、汽车零部件、汽车轮胎和空调风叶等旋转零部件在制造过程中都需要经过动平衡才能平稳正常地运转。一个不平衡的转子在其旋转过程中对其支承结构和转子本身产生一个压力,并导致振动。动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速，告知转子不平衡点，通过加重或是减重的方式来校正动平衡。
请注意，本文编写于 1140 天前，最后修改于 1140 天前，其中某些信息可能已经过时。
本文介绍基于ENVI软件，实现最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像监督分类方法的具体操作，同时进行分类后处理操作，并对不同分类方法结果加以对比分析。
因为要准备面试，本文以李航的《统计学习方法》为主，结合西瓜书等其他资料对机器学习知识做一个整理。
最优化问题指的是在给定条件下，找到一个目标函数的最优解，即找到能够使目标函数取得最大值或最小值的变量取值。常用的优化方法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法、模拟退火等。最终，通过对最优解的检验和实施，可以实现资源的最优分配或其他最优解决方案。
如果大家对机器学习算法有所涉猎的话，想必你一定看过《统计学习方法》这本书，里面介绍了统计学中的一些基本算法和知识点，本文进行了详细的总结。
一、缘起 《100亿数据1万属性数据架构设计》文章发布后，不少朋友对58同城自研搜索引擎E-search比较感兴趣，故专门撰文体系化的聊聊搜索引擎，从宏观到细节，希望把逻辑关系讲清楚，内容比较多，分上下两期。 主要内容如下，本篇（上）会重点介绍前三章： （1）全网搜索引擎架构与流程 （2）站内搜索引擎架构与流程 （3）搜索原理、流程与核心数据结构 （4）流量数据量由小到大，搜索方案与架构变迁 （5）数据量、并发量、策略扩展性及架构方案 （6）实时搜索引擎核心技术 可能99%的同学不实施搜索引擎，但本文一定对
目前主板控制芯片组多采用此类封装技术，材料多为陶瓷。采用BGA技术封装的内存，可以使内存在体积不变的情况下，内存容量提高两到三倍，BGA与TSOP相比，具有更小体积，更好的散热性能和电性能。
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1 从阿里数据分析师笔试看职业要求 以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识
计算机的工作离不开软件的控制指挥。软件具有开发工作量大、开发投资高，而复制容易、复制费用极低的特点。计算机软件作为作品形式之一，根据国家颁布的软件著作权法规所获得的保护。为了保护软件开发者的合理权益，鼓励软件的开发与流通，广泛持久地推动计算机的应用，需要对软件实施法律保护，禁止未经软件著作权人的许可而擅自复制、销售其软件的行为，许多国家都制订有保护计算机软件著作权的法规。2002年，我国颁布了《计算机软件保护条例》对软件实施著作权法律保护作了具体规定。
他开始自学Vue3并使用SpringBoot3完成了一个前后端分离的Web应用系统，并打算将其用Docker容器化后用K8s上云。
不合理的需求，如何能轻松搞定？ 文章较长，建议提前收藏。 可能99%的同学不做搜索引擎，但99%的同学一定实现过检索功能。搜索，检索，这里面到底包含哪些技术，希望本文能够给大家一些启示。 需求一：我想做一个全网搜索引擎，不复杂，和百度类似就行，两个月能上线吗？ 全网搜索引擎架构与流程如何？ 全网搜索引擎的宏观架构如上图，核心子系统主要分为三部分（粉色部分）： （1）spider爬虫系统； （2）search&index建立索引与查询索引系统，这个系统又主要分为两部分： - 一部分用于生成索引数据bui
对于稍微数据量大一点的表，如果不适用索引，那么性能效率都会很低；如果绕开了索引，直接进行分区分表，数据库集群读写分离来解决性能问题的话，那么未免也太小题大做了。
产品检测方法一般有核磁共振氢谱 (HNMR)，液质联用 (LCMS)，高效液相色谱 (HPLC)。我们一般通过核磁共振确定结构式 (产品是否正确) 和大概纯度 (是否含杂质及杂质大概比例)，通过 LCMS 或 HPLC 测定确定产品具体纯度 (产品需要有紫外吸收)。
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在银行、支付公司以及电商平台的支付系统中，如果不是只做交易转发，而是真正需要做账务处理清结算，一定会涉及到账户体系的设计，一套好的账户体系应该是与业务无关的。账户体系在银行叫核心系统，在支付公司或者电商平台都是虚拟账户体系。在这一篇里我们主要讲讲支付系统的账户体系的产品设计，在下一篇里重点介绍技术设计中需要考虑的问题。
在上一篇文章里，我们聊到了计算机存储器系统的金字塔结构，其中在 CPU 和内存之间有一层高速缓存，就是我们今天要聊的 CPU 三级缓存。
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之前我们讨论的 PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签 y 的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA 来降维，但 PCA 没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。
构建系统发育树属于群体遗传学分析范畴，随着时间和地理位置的变化，新冠病毒经过多次迭代，在基因组上会累积不同的突变，已经与祖先产生明显的不同。通过对多个序列进行系统发育分析，不仅可以厘清不同物种之间的亲缘关系，而且可以重塑新冠病毒的演化过程，具有重要的现实意义。例如某地新发疫情，可以对样本快速测序，构建全基因组序列，然后对其进行系统发育分析，快速定位到系统发育树中，可以快速鉴定新发菌株的亲缘关系，对于疫情防控溯源具有重要的指导作用。
手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，
散列表（或哈希表，HashMap）是一种最优时间复杂度可以达到O(1)的数据结构，其原理是根据指定键的hash值来确定它在表中的大致位置，之后再去寻找。在介绍这个数据结构如何实现之前，先让我们看看散列函数的相关知识。
其过程为：首先在z轴坐标为20 的上方生成n个随机点作为正类，在z轴坐标为10 的下方生成n个随机点作为负类。此时在平面z= 10, z= 20 作为隔离带。然后45度旋转x坐标轴，再返回这些点在新坐标轴中的坐标。注意这里混洗了数据，否则会发现数据集的前半部分都是正类，后半部分都是负类，需要混洗数据从而让正负类交叉出现。
排序也称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程
要弄懂上面的问题，我们首先要了解Python内部是如何实现dict和set类型的。我们先来看看dict的内部结构，dict其实本质上是一个散列表（散列表即总有空白元素的数组，Python会保证至少有三分之一的数组元素是空的），dict的每个键都占用一个表元，而一个表元中又分为两个部分，分别是对键的引用和对值的引用。
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和di
流固耦合，是研究可变形固体在流场作用下的各种行为以及固体变形对流场影响这二者相互作用的一门科学。它是流体力学 (CFD) 与固体力学 (CSM) 交叉而生成的一门力学分支，同时也是多学科或多物理场研究的一个重要分支。流固耦合力学的重要特征是两相介质之间的相互作用，变形固体在流体载荷作用下会产生变形或运动。变形或运动又反过来影响流体运动，从而改变流体载荷的分布和大小，正是这种相互作用将在不同条件下产生形形色色的流固耦合现象。当你研究的问题，不仅涉及到了流场的分析，还涉及到了结构场的分析，而且二者之间存在着明显的相互作用的时候，你就考虑进行流固耦合分析。
快速排序，应用到分治法。 下面先了解一下什么是分治法？ 分治法，顾名思义，分而治之。先将问题进行分解，然后将分离的问题进行求解，最后将所有分离的解进行合并，得到最终解。 分治法，“大事化小，小事化了，
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成，例如学号为01100168表示是1系，10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息，可以建立一张表，但是不能用学号作为下标，学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余，即得到编号作为该表的下标，那么，要查找学号为01100168的成绩的时候，只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O（1）时间复杂度内完成成绩查找。
光从名字上应该也能猜到，HashMap肯定是基于hash算法实现的，这种基于hash实现的map叫做散列表（hash table）。
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/20938113
单细胞 RNA 测序（Single cell RNA sequencing，scRNA-seq）是一种在单细胞水平上利用 RNA 测序对特细胞群体进行基因表达谱定量的高通量实验技术。待测组织经过单细胞分离、RNA 提取、逆转录、文库构建和测序，便可利用数据分析获得多个细胞的基因表达谱。
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