第1篇介绍了插入排序算法，这里要提出一个问题：学习算法仅仅是积累一个又一个的算法实现吗？ 当然不是。比算法本身更重要也更基础的，是对算法的分析：能够证明其正确性，能够理解其效率。...正确性 当我们设计或者实现完成一个算法后，如何证明它是正确的呢？ 对于程序员来说，司空见惯的做法是，我们会找几个测试用例，也就是事先定义好的输入输出，然后把输入送进程序里跑一下。...如果算法能自动结束，且输出和预期一致，我们就认为算法是ok的。 可是我们无法穷举输入，如何能确定未来的某一输入就一定会有正确的输出呢？靠测试用例是无法保障算法的正确性的。...这个过程类似于数学归纳法，为了证明某条性质成立，需要证明一个基本情况和一个归纳步。第一步“初始化”可以对应“基本情况”，第二步“保持”对应于“归纳步”。...以后，我们还会用到循环不变式来证明其他算法的正确性。
1 EM算法的背景介绍 如何用迭代法估计模型的参数，这是EM算法的基础。...2 抛出EM算法的迭代公式 首先，先看看如何进行迭代，这里先给出EM算法中的参数迭代公式： 上式表示在第 轮迭代的过程中，能够利用第 轮的参数估计值 ，去迭代估计出第 轮的参数 。...换句话说，如何能保证从 开始， 一直到 的迭代过程中，每一次迭代都能使似然函数 的值不断增大，实现最终的收敛性。本质上，只要保证每次迭代 的值都在增大，那么这个方法就是可行的、有效的。...利用公式形式化的描述和证明这个问题，即： 对于任意轮数 ，通过迭代公式的方法实现 的迭代之后，一定能够满足logP(X| )小于等于logP(X| )，等价于 。 下面开始证明。...KL散度 设 和 是随机变量X上的2个概率分布，则在离散和连续变量的情形下，相对熵的定义分别为： KL散度是用来衡量 和 分布之间的距离，因此具有一个非常重要的性质，那就是非负性，即 ，当
在Ceph集群中，数据的可靠性和高可用性是通过以下机制和算法实现的：数据冗余：Ceph使用数据冗余机制来保证数据的可靠性。每个数据对象都会被分成若干个片段，并且在集群中的多个节点上进行冗余存储。...CRUSH算法：Ceph使用CRUSH（控制可扩展的高度可用性）算法来决定数据对象在集群中的存储位置。...CRUSH算法基于一致性哈希的思想，通过将数据对象和存储节点映射到类似坐标的命名空间中，动态地计算数据对象应该放置在哪个存储节点上。这种动态映射使得Ceph可以在集群扩展或缩小时自动重新平衡数据。...尤其是在集群扩展或缩小时，CRUSH算法会频繁地重新计算数据的存储位置，造成一定的系统负载。配置合适的副本策略是权衡可靠性和性能的关键。...较高的副本数和冗余级别能提供更好的可靠性和高可用性，但同时也会增加存储开销和复制延迟。用户需要根据具体需求和资源限制来选择合适的副本策略。
验证IP地址合法性 import org.apache.commons.validator.routines.InetAddressValidator; public class IPValidator...Boolean res6 = checkIpValid(ipv6); System.out.println("res6 = " + res6); } } String类型算数表达式的值
简介 Raft是一种集群选举策略算法，用于保证集群的一致性。 Raft将单节点的状态变化转为日志，通过日志同步和日志回放保证一致性。当少数节点挂掉集群依然可以对外提供服务。...Raft是一个CP系统，牺牲了部分可用性（当leader切换时，服务短时间内不可用）。...来自Leader的心跳会刷新节点内的一个用以触发选举的超时定时器（下文称为候选定时器）。...节点收到拉票信息后进行判断是否投票，若候选人任期不大于自己则拒绝投票（若和当前一样，则手上必然已经无票），若候选人日志序号比当前节点小则拒绝投票。...此机制结合领导者下台机制，我们会发现SOFAJRAFT用了一种很巧妙的方法解决了同一时间出现两个领导者的问题（问题3）：当候选人预选成功的时候，说明一半以上的节点请求当前领导者异常，请求超时的时间与领导者下台定时器的超时时间一致
噪声通常是出现在“数据采集”的过程中的，且具有随机性和不可控性，比如数据标注(通常会有人工参与)的时候手滑或者打了个盹、采集用户数据的时候仪器产生的随机性偏差、或者被试在实验中受到其他不可控因素的干扰等...此时样本本身的特异性也会纳入模型之中，导致预测值的变异性更大。 如何降低偏差(bias)?...参考Machine Learning Yearning,Andrew Ng 增加算法的复杂度，比如神经网络中的神经元个数或者层数，增加决策树中的分支和层数等。...，dropout等)，不过有增加方差的风险； 调整模型结构，比如神经网络的结构； 如何降低方差(variance)?...减少神经网络的层数等； 优化模型的结构有时候也会有用； K最近邻算法(K-NearestNeighbor)中随着K的增大bias和variance会怎么变化？
利用素数算法来加强企业文档管理软件的效能和安全性，可是个有趣的法子。这可不只是在电影里才看得到的情节，素数算法可以在好几个方面给软件的性能和安全性添点料。...下面就来看看有哪些酷炫的方式吧：加密和安全性：在密码学的大舞台上，素数可是当红炸子鸡！比如，有一种叫做RSA的加密算法，就是喜欢玩大素数分解的游戏。...你可以利用素数，生成和管理加密的“钥匙”，这样就能让你的数据穿上坚固的铠甲。用素数算法来打造强大的密钥，这是在保护敏感文件的机密性上可是大有裨益哦。...还可以把素数生的哈希值或签名嵌进文件里，轻松验证文件的完整性，防止擅自“涂改”。搜索和索引升级：素数在哈希算法里也是名人，深受欢迎，可以借助素数算法，设计一套更强劲的文件索引和搜索系统。...如果你的软件要应付海量的文件或数据，可以利用素数把任务分成小块，然后让不少机器一起并行努力，提高软件的整体表现。随机性和安全种子：素数算法可以助你生成一个安全的版本。
Department of Animal Science, Universityof California, Davis, CA, USA 本研究开发了一个新工具，Distanced，使用Bayesian算法...，用于评价序列之间的差异，准确评估α多样性。...结果表明其准确定优于DADA2和Deblur。 该方法基于mean pairwise distance (MPD)，MPD也属于α多样性。...由于这种方法基于距离，其不仅可以代表序列之间的相关性，还可代表丰度与均匀度。这使得MPD比其他多样性指数更有用。 样本中所有序列之间的两两距离取平均来计算MPD。...检测到的和理论上的序列距离吻合的最好。 环境样本进一步验证。Distanced仍最优。
IPO-MD算法结合了IPO和Nash-MD的优点，旨在捕获这两种方法的最佳方面。...A：论文通过以下步骤解决确保大型语言模型与人类偏好对齐的问题： 等价性证明：首先，论文证明了两种现有的对齐方法——身份策略优化（IPO）和纳什镜像下降（Nash-MD）——之间的等价性。...算法对比：论文详细比较了不同算法在特定任务上的表现，包括对比性、在线/离线数据使用、正则化采样等属性，并讨论了这些属性如何影响算法的性能和适用性。...算法稳定性和鲁棒性：深入研究算法在面对不同类型的偏好数据、噪声和对抗性样本时的稳定性和鲁棒性。...主要贡献： 方法等价性证明： 论文首先证明了两种对齐方法——身份策略优化（IPO）和纳什镜像下降（Nash-MD）——之间的等价性。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。 图数据在现实世界的各种应用中无处不在。...为了更深入地理解这些图，图挖掘算法多年来发挥了重要作用。然而，大多数图挖掘算法缺乏对公平性的考虑。因此，它们可能对某些人口次群体或个人产生歧视性的结果。...这种潜在的歧视导致社会越来越关注如何缓解图挖掘算法中表现出的偏见。本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。首先介绍了几个广泛使用的公平性概念和相应的指标。...然后，对现有的去偏置图挖掘算法技术进行了有组织的总结。展示了不同的现实世界应用在去偏后如何受益于这些图挖掘算法。对当前的研究挑战和开放问题提出了见解，以鼓励进一步取得进展。...Part 2:图挖掘公平性符号与度量 Fairness Notions and Metrics in Graph Mining Why is it necessary to define fairness
要去计算根号2的值，我们可以拆分为两个问题。 1）怎么证明根号2是无理数 2）根号2的无理数值是怎么计算出来的？ 我们来从求知的角度来证明下根号2（√2）为什么是无理数？...方法1：尾数证明法： 假设根号2是一个有理数，那么根号2就可以使用a/b的形式来标识，其中(a,b)=1,(表示a 与 b 最大的公因数是1）,a和b都是正整数，明确了这些条件，我们就开始证明了。...第6步：按照目前的尾数可选项，a和b存在公因数5，和(a,b)=1是相矛盾的。...2）4*c*c=2*b*b得到 b*b=2*c*c，可以得到b也是偶数 3）a,b都是偶数，这和(a,b)=1相矛盾 所以根号2是一个无理数，可以说明的是希帕索斯就是用这种方法证明的。...计算机如何计算根号2 当然还有很多高大上的方法来进一步辅助，比如牛顿迭代法，二分法等 那么如何在计算机中来计算得到根号2呢， 这里要介绍一个传奇算法：算法名字就是：0x5f375a86，看起来像是一个内存地址一样
但当快手日播放量成长到百亿次级，日上传视频量达千万条级时，如何通过它实现每个人独特的幸福感，让每个人都有机会被世界看到？...英特尔产品与技术的加入，以更强劲的计算力和更优化的算法，帮助快手AI平台更好地记录了我们的生活。...在图像检索方面，K-Means聚类算法是目前快手 AI平台重要的算法之一，快手AI 平台可以迅速将用户上传的视频进行索引归类，加入特征库，并通过推荐系统向用户推荐匹配度和相关性最高的视频。...为此，英特尔一方面帮助快手对其算法进行优化，通过重构数据结构和完全矢量化的方法，使算法的数据处理效率得以提高。...未来，双方还计划在AI基础设施构建，软件、算法优化等多个维度开展更深层次的合作，以技术之“芯”，帮助人们记录和分享在这个美好世界中的点点滴滴。
在Java中，可以使用递归或迭代的方式来实现树的遍历和搜索算法。树的遍历有三种常见的方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。而树的搜索算法包括广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。...下面将详细介绍这些算法的实现方法。 1 树的遍历算法： 1.1 前序遍历： 前序遍历先访问根节点，然后递归地遍历左子树，最后递归地遍历右子树。...TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int val) { this.val = val; } } 以上就是在Java中实现树的遍历和搜索算法的方式...无论是遍历算法还是搜索算法，都可以使用递归或迭代的方式来实现。对于深度优先搜索算法，可以根据实际情况选择递归实现或迭代实现；而广度优先搜索算法一般使用迭代的方式来实现，利用队列作为辅助数据结构。...根据具体需求和树的结构，可以选择合适的算法来应用于实际场景中。
当谈到提升企业电脑监控软件的安全性时，咱们不妨考虑一下序列模式挖掘算法，它们其实就是电脑监控软件的"秘密武器"，能够帮助我们识别和分析用户以及系统行为中的种种奇奇怪怪的模式。...这可不是为了解密谜题，而是为了更好地抓住那些异常活动和潜在的安全威胁。下面我们来看看如何用序列模式挖掘算法来提高企业电脑监控软件的安全性：数据收集：收集有关用户和系统活动的详细数据。...这可能包括登录和注销事件、文件访问、应用程序使用、网络通信等等。数据预处理：清洗和规范化数据，确保数据的一致性和可用性。可能需要进行数据降维或特征工程以减少噪声。...这可以包括自动隔离受感染的计算机、禁用受感染的帐户或发出警报通知安全团队。持续改进：定期审查和改进序列模式挖掘算法以及异常检测规则。威胁景观不断变化，因此需要保持软件的灵活性和适应性。...改进企业电脑监控软件的安全性是一个持续不断的过程，就像是养护一座花园一样。我们要不断更新算法和策略以适应新的威胁，同时要确保合法合规地收集和使用数据，以保护用户的隐私权。
---- 文章目录 算法复杂度 加餐 最好、最坏、平均复杂度 均摊时间复杂度 算法复杂度 算法的执行效率，粗略地讲，就是算法代码执行的时间。...但是，如何在不运行代码的情况下，用“肉眼”得到一段代码的执行时间呢？...n是一个可以取无穷大的未知数，相对于N^2来说，2n+3微不足道，所以舍去，而 2N^2和N^2则可以同化表示为N^2 我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码就可以了...空间复杂度的计算方法亦如是，只是把时间换成了算法消耗的空间了，表示算法的存储空间与数据规模之间的增长关系。...对于 insert() 函数来说，O(1) 时间复杂度的插入和 O(n) 时间复杂度的插入，出现的频率是非常有规律的，而且有一定的前后时序关系，一般都是一个 O(n) 插入之后，紧跟着 n-1 个 O(
在Java中，可以使用图数据结构和相关算法实现图的遍历和最短路径算法。下面将详细介绍如何使用Java实现这些算法。...这里我们介绍两种常见的最短路径算法：迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）和贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）。...1、迪杰斯特拉算法： 迪杰斯特拉算法用于计算带权重图的单源最短路径。它使用贪心策略逐步确定距离起始节点最近的节点，并根据节点之间的边权重更新路径长度。...{ System.out.println("Node " + i + ": " + distance[i]); } } } 以上是使用Java实现图的遍历和最短路径算法的详细说明和示例代码...通过这些算法，我们可以对图进行遍历，并找到从一个节点到其他节点的最短路径。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的算法来解决问题。
指南最后给出了主流的 AI 算法 / 模型的适用场景，以及对这些算法 / 模型的可解释性分析，可作为实践任务中结合应用场景特点选择能够满足领域要求的可解释性的 AI 算法 / 模型的参考。...1、算法的应用场景和可解释性分析 《Explanation decisions made with AI》指南给出了主流的 AI 算法 / 模型的适用场景，以及对这些算法 / 模型的可解释性分析，作者对主流模型的可解释性情况进行了梳理总结...算法类型 可能的应用 解释 线性回归 （LR） 在金融（如信用评分）和医疗保健（根据生活方式和现有的健康状况预测疾病风险）等高度监管的行业中具有优势，因为它的计算和监督都比较简单。...规则列表和规则集是所有最佳性能和不透明的算法技术中具有最高程度的可解释性之一。然而，它们也与DT有相同的可能性，即当规则列表变长或规则集变大时，可理解的程度就会消失。...随着数字经济的发展，国内外都越来越重视算法 / 模型的公平性、透明性、可解释性和问责制。
简单来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果 1.3 数据结构和算法的重要性 在校园招聘的笔试中： 当前校园招聘笔试一般采用Online Judge形式， 一般都是20-30道选择题，...如果还有一个派生类继承了这个类，那么如何计算这两个类，各自实例化了多少对象？ 你了解联合体和结构体吗？ 如何测试一个机器是大端还是小端？ 你了解队列和栈吗？ 怎么用两个栈实现一个队列。...写一道算法题 某应届生百度的面试： 手写五道题，三道编程题，一道数据库，一道linux 数据库的题两问 算法了解的如何，插入排序编程 说一下IP,TCP,ARP 内核是什么 IP层主要功能 map和...- 知乎 (zhihu.com) 1.4 如何学好数据结构和算法 死磕代码 注意画图和思考 2.时间复杂度和空间复杂度 2.1 算法效率 2.1.1 如何衡量一个算法的好坏 如何衡量一个算法的好坏呢？...2.1.2 算法的复杂度 算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间（内存）资源，因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度 时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢
大数据文摘作品 作者：Andy 主播：段天霖 在美国的计算机程序及代码问答平台Stack Overflow上，有这样一个神级问题，它在2013年被提出之后，就引发了上千人总计万字以上的激烈讨论：如何在洗完衣服后把洗衣机里...其实小到一双袜子，大到整个人类社会，排序都是无处不在的：当你打开微信，聊天信息是由最新时间排序的；当你在某宝剁手，商品是按热度排序的；当你百度一下你就知道，你所看到的链接也是按照相关性排列的，甚至度娘和其他搜索引擎本身就是一个复杂的排序引擎...当时很多人并不看好这项发明的应用前景，认为它只适用于处理政府事务，事实证明悍跳预言家是很容易被实力打脸的，几年后，Hollerith的公司合并更名为International Business Machines...O(2^n)，指数复杂度 一种比较坏的情况，每增加一个对象花费翻倍。 平方级：冒泡排序和插入排序 最经典的两种经典排序算法就是冒泡排序和插入排序。有多经典呢？...因此在评价一个算法时我们不仅要关注它的排序效率，还需要关心它有多强的抗干扰性，即在这样一个充满不确定性的世界中取得足够可信结果的能力。
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