随机算法 从可用的节点中，随机挑选一个节点来访问。...轮询算法能够保证所有节点被访问到的概率是相同的。 在实现时，轮询算法通常是把所有可用节点放到一个数组里，然后按照数组编号，挨个访问。...轮询算法能够保证所有节点被访问的概率相同，而加权轮询算法是在此基础上，给每个节点赋予一个权重，从而使每个节点被访问到的概率不同，权重大的节点被访问的概率就高，权重小的节点被访问的概率就小。...适用场景： 与加权轮询算法预先定义好每个节点的访问权重不同，采用最少活跃连接算法，客户端同服务端节点的连接数是在时刻变化的，理论上连接数越少代表此时服务端节点越空闲，选择最空闲的节点发起请求，能获取更快的响应速度...一致性 hash 算法，是通过某个 hash 函数，把同一个来源的请求都映射到同一个节点上。
降噪是音频图像算法中的必不可少的。 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑，简而言之，美化。 图像算法和音频算法 都有其共通点。 图像是偏向 空间 处理，例如图片中的某个区域。...音频降噪目前感觉大有所为，像前面分享的《基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)》 能达到这样的降噪效果，深度学习 确实有它独到的一面。...做算法最核心的思路就是使用各个算法的核心思想，放大它的优点，弱化它的缺点。 当然，做人也是如此。 音频降噪算法，网上公开的算法不多，资源也比较有限。...至于算法的实现，见源代码: 浮点版本: noise_suppression.c 定点版本: noise_suppression_x.c 算法提供4个降噪级别，分别是： enum nsLevel {...完整示例代码： #include #include #include //采用https://github.com/mackron/dr_libs
一些算法优化的知识点，由于历史的原因， WebRTC的实现已经不是当下最优的思路。 但也是非常经典的。 例如: AGE算法中的WebRtcSpl_Sqrt 快速开平方的实现。...每个算法有两个基本指标， 性能，效果。 WebRTC 着力于音频通信，所以它对性能的要求是极高的。 而算法的性能的优化，绝大多数情况的思路，都是特例化。 以前在公司开技术分享会的时候，也分享过。...科普下算法优化的思路： 1.尽可能多用局部变量，编写最短，最有效的闭合函数。 为了编译处理的时候，能最终用上寄存器，去缓存。...7.当然如果能用特定算法思路数据接口进行优化也是可以的，例如查表之类的。 好像有点跑题了，回到主题上。 抽空把以上提及的几个算法整理成 单文件实现的方式,并附加示例代码。 便于学习或者工程化之用。...用cmake即可进行编译示例代码，详情见CMakeLists.txt。 若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨。 联系邮箱：gaozhihan@vip.qq.com
近日，上海交通大学金贤敏研究团队发布了最新研究成果，不仅研发出了全球首个基于光子集成芯片的物理系统可扩展的专用光量子计算原型机，还在这台原型机上实现了一种叫做“快速到达问题”的量子加速算法。...据悉，研究团队在飞秒激光直写制备的三维光量子集成芯片中成功构建了大规模六方粘合树并演示了量子快速到达算法内核，相比经典情形展示了平方级加速，而且最优效率提高一个数量级。...量子行走是专用专用量子计算的重要内核，已经在许多优化算法中被理论预测具有明显量子加速效果。
我们用利用 l o w c o s t lowcost lowcost数组来表示到集合中最近的距离，用 c l o s e s t closest closest数组来表示最小生成树的边。...我们用顶点来形容边，也就是说我们要求的就是 c l o s e t closet closet数组。...其中 c l o s e s t [ i ] closest[i] closest[i]表示的值就是与 i i i顶点相邻边的顶点序号。具体看代码（附带打印最小生成树代码）。...; typedef pair pll; typedef pair pii; //*******************************分割线，以上为自定义代码模板...：第一个是在 l o w c o s t lowcost lowcost中求最小值，其频度为 n n n，第二个是重新选择具有最小权值的边，频度为 n n n，由此我们可知Prim算法的时间复杂度为 O
论编程语言的安全性，作为历史最悠久的编程语言，C 仍然是开源漏洞最多的一个，但 PHP 的变化却最大，为什么 PHP 更容易受到攻击？ ? 开源漏洞又一次出现了增加的趋势。...2019 年每种语言最严重的开源跨站脚本 在 2019 年发布的开源漏洞中，跨站脚本（Cross-site scripting，即 XSS）几乎是所有顶级编程语言中最常见的漏洞类型。 ?...在上述编程语言中，最严重的是 C 语言出现的缓冲区错误（CWE-119），而带有输入验证不当（CWE-20）漏洞位居第二。 通过这些数据，我们可以看出与软件开发社区有关的常见问题。...尽管 C 仍然是开源漏洞最多（占 30%）的语言，但这是因为 C 是最古老的语言之一，我们至今仍在使用一些非常受欢迎的开源项目。...无论你喜欢还是讨厌 C 语言，无可否认，没有其他语言可以与 C 编写的大量代码竞争。 然而，令人不解的是 PHP 的变化最大，从 2009 年开源代码漏洞的 15%一路上升到 2019 年的 27%。
在讲算法之前，上一些前人的资料。...整个算法非常简单， 最核心的点是 切分5个频段， 用上了时序信息去算哈希。 对于有时序的数据，肯定要用上时序性维度，不然是有失偏颇的。 之余图片，就要用空间性维度，之余视频，时间和空间都要有。...当然，我本人业余时间在研究自己构思的一个音频检索算法，还在开展中， 算法复杂度当然会更高，但是效果和后续检索准确度会大有提升。 上面提到的shazam和dejavu，本人以纯c 原汁原味实现之。...代码来也: #include #include #include #include #include "fft.h" //ref...while (c = *str++) hash = ((hash << 5) + hash) + c; return hash; } int generateHashes
100 #include int max[M][M],allocation[M][M],need[M][M],available[M]; int i,j,n,m,r; void testout() //算法安全性的检测
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
论编程语言的安全性，作为历史最悠久的编程语言，C 仍然是开源漏洞最多的一个，但 PHP 的变化却最大，为什么 PHP 更容易受到攻击？ 开源漏洞又一次出现了增加的趋势。...2019 年每种语言最严重的开源跨站脚本 在 2019 年发布的开源漏洞中，跨站脚本（Cross-site scripting，即 XSS）几乎是所有顶级编程语言中最常见的漏洞类型。...在上述编程语言中，最严重的是 C 语言出现的缓冲区错误（CWE-119），而带有输入验证不当（CWE-20）漏洞位居第二。 通过这些数据，我们可以看出与软件开发社区有关的常见问题。...尽管 C 仍然是开源漏洞最多（占 30%）的语言，但这是因为 C 是最古老的语言之一，我们至今仍在使用一些非常受欢迎的开源项目。...无论你喜欢还是讨厌 C 语言，无可否认，没有其他语言可以与 C 编写的大量代码竞争。 然而，令人不解的是 PHP 的变化最大，从 2009 年开源代码漏洞的 15%一路上升到 2019 年的 27%。
说起红眼算法，这个话题非常古老了。 百度百科上的描述： “红眼”一般是指在人物摄影时，当闪光灯照射到人眼的时候，瞳孔放大而产生的视网膜泛红现象。...当然其实最简单的思路，就是转色域空间处理后再转回RGB。 记得在2015年的时候， 曾经一度想要寻找红眼移除过度自然的算法思路， 当时仅仅是好奇，想要学习之。...直到2016年，在一个Delphi 图像控件的源码里看到了一个红颜移除算法函数。 把代码转写成C之后验证了一下，效果不错，过度很自然。...人脸检测部分，详情见博文《MTCNN人脸检测 附完整C++代码》 算法步骤： 检测人脸，对齐得到人脸五个特征点。...算出两眼球之间的距离， 估算眼球的大概大小， (示例代码采用 两眼球之间的距离的九分之一) 计算相应的半径， 按圆形修复眼球颜色即可。
我记得这博客刚开始写的时候，好多网友问我，为什么你要写那么多图像模糊算法， 图像模糊算法好像很鸡肋啊，没什么用的吧。 这就大错特错了，因为模糊算法是图像算法中，典型的包含空间信息的全局算法。...也就是说，如果要玩好图像算法，玩好模糊算法就是标配。...matlab代码如下: % Read the image A=imread('input.jpg'); % Seperate the Channels R=A(:,:,1); G=A(:,:,2);...= 0; C < Channels; C++) { pOutput[C] = pLocalLut[pInput[C]]; }...附完整C代码： /** *implmentation of Local Color Correction using Non-Linear Masking published by Nathan Moroney
冒泡排序算法的原理 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。...代码实现 /** * Created by 冲哥 on 2020.11.28 * 微信关注公众号【C语言中文社区】，免费领取200G精品学习资料 */ #include int
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....代码实现 1. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...训练过程 简单起见，假定训练集只有4个人：A,B,C,D，他们的年龄分别是14,16,24,26。其中A、B分别是高一和高三学生；C,D分别是应届毕业生和工作两年的员工。...代码实现 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行 GitHub：https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.2%20GBDT...pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
对于PageRank算法，维基百科和网上很多大牛的博客已经讲得很详细了，这里附上一个自己写的PageRank算法C++实现版本： /* * Author: YANG Xiangyu * The Chinese
银行家算法 例子： T0时刻进程P1提出需要（1、0、2）个资源的请求 T0时刻进程P4提出需要（3、3、0）个资源的请求 T0时刻进程P0提出需要（0、2、0）个资源的请求 定义全局变量：...Allocation[a][i] = Allocation[a][i] + Request[i]; Need[a][i] = Need[a][i] - Request[i]; } } } 完整代码...系统处于不安全状态\n"); } printf("请输入资源请求的进程（0：P0 1:P1 2:P2 3:P3 4:P4）："); scanf("%d",&a); printf("输入请求A、B、C资源的数目
// input array is assumed to be sorted public int BinarySearch(int[] arr, int x)...
2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法。 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正， 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理。...最简单算法实现思路，采用 霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测， 当然也可以用霍夫变换检测圆。 在倾斜矫正算法中，自然就是检测直线。...最近有点强迫症犯了，开始回归本源，强迫自己用c语言来实现， fastsin以及fastcos 来自 arm公司的开源项目。 霍夫变换相关算法原理，请移步 百度 google 维基百科。...或直接看代码实现，可了悟于心。 有事没事，多看看业内大公司的开源项目， 萝卜白菜都有，重点是学习其思路。 嗯，有些网友可能会说，opencv一两行代码就可以做到了。...对的，一些sdk,api,开源框架一两句代码是做到了， 知道，用到，与真正做到，这是两条路。 我只想说一句，愿世界和平。
KNN（K- Nearest Neighbor），即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。简单来说，它是根据“最邻近”这一特征来对样本进行分类。...目录 1、大致了解KNN 2、原理分析 2.1一些数学知识 2.2算法思想 3.代码实现 1、大致了解KNN 一提到KNN，很多人都想起了另外一个比较经典的聚类算法K_means，但其实，二者之间是有很多不同的...有关K_means的具体思想以及实现可以简单参考：机器学习之K_means（附简单手写代码） 古语说得好，物以类聚，人以群分；近朱者赤，近墨者黑。... 总得来说，KNN算法思想可以用一句话概括：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近，用上面的距离公式描述）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
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