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大流感:致命瘟疫史诗

这两本是之前有朋友在评论里推荐: 《牧羊少年奇幻之旅》 《大流感:致命瘟疫史诗》 画外音:坚持一件事很难,但读书,真的有用。 《牧羊少年奇幻之旅》 小时候,有人问我们梦想是什么? 15分钟,扫码听书《牧羊少年奇幻之旅》 《大流感:致命瘟疫史诗》 由历史学家约翰·M·巴里带来全面回顾1918年大流这本书,被美国科学院评为2005年度最佳科学/医学类图书。 在以冷静客观笔调描述了大流社会图景,以深入浅出逻辑解释了病毒与人类之间战争关系之后,《大流感:致命瘟疫史诗》中更加宝贵对瘟疫留给人类遗产进行了深刻反思,展现出了理性光辉。 所以1918年大流最后一条教训,即那些身居要职权威人士必须降低可能离间整个社会恐慌,可谓知易行难。 这是流感,仅仅只是流感。 让我们一起通过《大流感:致命瘟疫史诗》来反思如何应对病毒。 15分钟,扫码听书《大流感,致命瘟疫史诗》 不知不觉,坚持读书3年了,希望我们一起,养成自律习惯。

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懒惰算法—KNN

总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是吗? 该算法常用来解决分类问题,具体算法原理就是先找到与待分类值A距离最近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,也就是要找他周围几个值;第二部分是距离计算,即找出距离他最近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,这也是为何被称为算法原因。 测试算法:将提供数据利用交叉验证方式进行算法测试。 使用算法:将测试得到准确率较高算法直接应用到实际中。 5、应用算法: 通过修改inX值,就可以直接得出该电影类型。

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    网络流大流入门(从普通算法到dinic优化)

    大流问题(maximum flow problem),一种组合最优化问题,就是要讨论如何充分利用装置能力,使得运输流量最大,以取得最好效果。 求最大流标号算法最早由福特和福克逊与与1956年提出,20世纪50年代福特(Ford)、(Fulkerson)建立“网络流理论”,是网络应用重要组成成分。 网络流图是一张只有一个源点和汇点有向图,而最大流就是求源点到汇点间最大水流量,下图问题就是一个最基本,经典大流问题 ? f(u,v)是可行流(对于最大流问题而言,所有管道上流量必须都是可行流)。 好了,弄懂了一些定义,接下来就可以介绍著名Ford-Fulkerson算法了。 ?

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    KNN:容易理解分类算法

    KNN是一种分类算法,其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习算法,具体可以分为以下几个步骤 1. 第一步,载入数据,因为是监督学习算法,所以要求输入数据中必须提供样本对应分类信息 2. 第二步,指定K值,为了避免平票,K值一般是奇数 3. K值为3时,绿色点归类为红色,K值为5时,绿色点归类为蓝色。由此可见,K值选取是模型核心因素之一。 除此之外,还有另外一个因素,就是距离计算。 在scikit-learn中,使用KNN算法代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1], 3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

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    OpenCV基于标记控制分水岭分割算法演示

    常见图像分割算法之一 分水岭分割 图像分水岭分割是基于图像形态学语义分割算法,常见算法实现主要基于标记分水岭分割方法,图示如下: ? 主要原因是常见分水岭算法是基于灰度基本与距离变换结果寻找分割线,很容易导致过度分割,过度分割合并有比较复杂,而基于标记(marker)分水岭分割算法就比较稳定,一般情况下不会产生过度分割问题。 所以OpenCV中也完成了基于标记(marker)分水岭分割算法。 图像分水岭分割流程 正常对于输入图像首先需要转换为灰度图像、然后二值图像,通过距离变换生成标记,然后使用分水岭变换算法得到输出结果,可视化输出即可。 其中距离变换是很重要一个环节,另外在输入图像质量不佳情况下,通常会通过高斯或者非局部均值进行去噪以后在完成上述一系列操作,完整流程图示如下: ?

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    史上透彻KMP算法讲解

    作 者:柳行刚 编 辑:李文臣 1 字符串匹配是经典KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例,查找是否包含串"ABCDABD"? ? 图二 3 上图中,D与空格不相等,但是它有前缀AB与后缀AB相当,KMP思想就是利用最长公共前缀与最长公共后缀相等,来加快每次不相等时移动距离,来提高搜索效率。 ? 查next数组可知,最后一个匹配字符B对应"部分匹配值"为2,因此后移动位数:移动位数 = 已匹配字符数 - 对应部分匹配值。因为 6 - 2 等于4,所以将搜索词向后移动4位。 ? 下面是next数组和匹配算法参照代码。 返回位置是从0开始

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    【干货】谷歌 TensorFlow 工程负责人:标记大规模图片简方法

    我使用过,甚至自己写过许多不同为此设计用户界面,但最后令人惊讶是,OSX 系统里内嵌在 stock 中 Finder 生产力居然是最高! 在 Finder 中选择以分栏视图浏览文件(在窗口顶端工具栏中,视图浏览方式从左数第三个图标)。 选择第一张图片。你可以在右边栏目中看到该图片预览。 非常方便是,删除后,窗口会自动呈现下一个图像。 如果我有一大堆图片需要分别标记到不同类别中,而非简单地剔除杂项,那么我就会使用稍微复杂一点办法——OSX 系统中“标签(Tags)”功能。 另一个我常用快速剔除小部分杂项文件办法是:在 Finder 中用图标视图打开图片文件夹,然后增大位于窗口右下角预览视窗大小。 我青睐这些小技巧原因主要是因为它们“轻量”,我不需要下载任何特定软件,而且Finder 加载预览速度可以打败任何我用过客户端软件,浏览图片速度非常快。总而言之,我希望我总结对你有所裨益。

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    具有多个标记顶点基于量子行走搜索算法(CS)

    量子漫步是开发量子算法有力工具,通常是基于在有多个标记顶点图中搜索一个顶点,Ambainis解决元素差异问题量子算法是最出色例子。 在这篇工作中,我们讨论了利用在任意图上有多个标记顶点基于量子行走搜索算法来计算找到一个标记顶点时间复杂度解析表达式问题,扩展了先前基于Szegedy量子行走解析方法,该方法只适用于二部图。 两个基于二维网格和超立方体量子漫步例子展示了我们方法细节。 具有多个标记顶点基于量子行走搜索算法.pdf

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    基于标记数据学习降低误报率算法优化

    无论是基于规则匹配策略,还是基于复杂安全分析模型,安全设备产生告警都存在大量误报,这是一个相当普遍问题。 也就是说安全分析人员通过对告警打标签方式,可以将专业经验传授给智能算法,自动得反馈到策略和模型当中,使之对安全事件做出更精准判断。 MIT研究人员[1] 介绍了一种将安全分析人员标记告警日志作为训练数据集,令机器学习算法学习专家经验,使分析算法持续得到优化,实现自动识别误报告警,降低误报率方法(以下简称“ 标签传递经验方法” 这种把安全分析人员专业智能转化成算法分析能力过程,会让分析算法随着数据积累而更加精确。继而逐渐摆脱人工干预,提高运维效率。如下图所示: ? 总结 本文通过一组模拟实验数据和随机森林算法,从理论上验证了“标签传递经验方法”有效性。即通过安全分析专家对告警日志进行有效或误报标记,把专家知识技能转化成机器学习模型分析能力。

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    疯子算法总结14--ST算法(区间值)

    ②不过区间在增加时,每次并不是增加一个长度,而是基于倍增思想,用二进制右移,每次增加2^i个长度 ,最多增加logn次 这样预处理了所有2幂次小区间值  关于倍增法链接 查询: ③对于每个区间 ,分成两段长度为区间,再取个值(这里两个区间是可以有交集,因为重复区间并不影响值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3,另一种分成3,4,6和5,3,最大值都是6,没影响。 )预处理,O(1)查询值  但不支持修改 预处理时间复杂度O(nlogn),查询时间O(1)。 y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础,向区间内跳1<<x 次方区间中最大值,(注//意i到i长度为一)。

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    小白入门简单机器学习算法

    有没有比较简单适合小白入手算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单机器学习算法kNN入手,慢慢通过一些简单例子来理解机器学习。 你可以用pip安装,也可以直接下载anaconda这个神器,非常方便,一下子把机器学习,数据分析要库全部安装了,省你一个一个下载. 2.挑个简单数据集 工欲善其事,必先利其器。 :有花萼、花瓣和花蕊三个部分,花萼就是绿色那部分在外边,然后是花瓣,里面是花蕊. 训练数据 测试测试集数据 看准确率得分 最后模型调整参数,降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors简称,我觉得是机器学习里面简单算法.它核心思想就是 简单说就是让相似的K个样本来投票决定。

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    SMO算法通俗易懂解释

    任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容问题,可以随时扫码关注公众号「图灵猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享,以及免费SSR节点和学习资料 求解对偶问题,常用算法是SMO,彻底地理解这个算法对初学者有一定难度,本文尝试模拟算法作者发明该算法思考过程,让大家轻轻松松理解SMO算法。文中“我”拟指发明算法大神。 001、初生牛犊不怕虎 最近,不少哥们儿向我反映,SVM对偶问题求解算法太低效,训练集很大时,算法还没有蜗牛爬得快,很多世界著名学者都在研究新算法呢。 等等,哥们说现有算法比较慢,所以我绝对不能按照常规思路去思考,要另辟蹊径。 蹊径啊蹊径,你在哪里呢? 我冥思苦想好几天,都没有什么好办法,哎!看来扬名立万事儿要泡汤了。 关注微信公众号,点击“学习资料”菜单即可获取算法、编程资源以及教学视频,还有免费SSR节点相送哦。

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    最快简单排序算法:桶排序

    现在我们举个具体例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场我们主人公小哼,上面这个可爱娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们分数按照从高到低排序。 因为其实真正桶排序要比这个复杂一些,以后再详细讨论,目前此算法已经能够满足我们需求了。 这个算法就好比有11个桶,编号从0~10。 另外此处每一个桶作用其实就是“标记”每个数出现次数,因此我喜欢将之前数组a换个更贴切名字book(book这个单词有记录、标记意思),代码实现如下。 桶排序从1956年就开始被使用,该算法基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过,其实这并不是真正桶排序算法,真正桶排序算法要比这个更加复杂。 但是考虑到此处是算法讲解第一篇,我想还是越简单易懂越好,真正桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点是:我们目前学习简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上排序算法。为什么呢?

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    物联网资产标记方法研究【二】——基于聚类算法物联网资产识别算法

    资产数据向量化提取流程 聚类算法包括基于距离K-Means聚类算法,基于层次划分Hierarchical Agglomeration聚类算法,基于密度EM聚类算法,以及DBSCAN等多种不同方式聚类算法 重新寻找没被聚类核心点,重复步骤12直到收敛 我们采用100万物联网资产数据进行两种聚类算法时间开销评估发现基于距离计算KMeans算法明显优于基于密度计算DBSCAN算法,如表所示。 在海量信息中聚类得到结果里往往一次聚类难以得到细分物联网资产设备,因此先利用KMeans算法进行第一次聚类,由于资产数据量大,聚类算法速度不能太慢,所以KMeans算法可以简单高效得到聚类结果。 聚类算法应用流程 经过聚类之后物联网资产中有大量聚类簇满足资产特征,从而对后续指纹提取以及专家验证提供了便捷算法支持,加速了物联网资产识别过程。 当然现有采用聚类算法方式还不够完美,一方面对于资产识别效果严重依赖于算法聚类效果,无法保证聚类结果中有效物联网资产出现数量;另一方面聚类算法本身稳定程度比较有限,无论是评估效果还是保证算法稳定性都比较困难

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    深度 | Pedro Domingos解析机器学习五大流派中算法精髓

    机器学习五大流派(主要算法) 符号主义——逻辑学、哲学——逆向演绎 相信填补现有知识空白 联结主义——神经科学——反向传播 希望从大脑运行方式得到启发 进化主义——进化生物学——遗传编码 遗传算法 他证实了,有些事物是与最佳临近算法相连,这种算法是首个基于相似度算法,稍后将对此详细讲解。 Vladimir Vapnik发明了支持向量机,内核机,成为当时运用最广,成功基于相似度学习机。 这些都是原始类比推理形式。人们,例如Douglas Hofstadter,也致力于研究许多复杂高端学习机。 这个问题中所涉及一些推理过程不是理想化,其中之一便是,所得出得这条边界线可能不是正确,因为真正边界线可能更为平滑。 机器学习五大流派,其中存在问题及解决方案 再返回来,我们之前讲到机器学习大流派,我们发现每个流派都存在各自能够更好解决一个问题。每一个流派都有一种特定算法,这种算法可以解决出现问题。

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    谁能想到,求算法还能优化?

    O(n),但如果我们以 if 判断次数作为算法效率评估标准,算一下 for 循环中 if 语句判断次数: 第一个算法显然需要固定2n次 if 比较,第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。 接下来,我们想办法优化这两个算法,使这两个算法只需要固定1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般解法还能优化呢?肯定是因为没有充分利用信息,存在冗余计算。 因此,算法在 if else 比较次数为 2,总时间复杂度是多少呢? 这就涉及递归算法复杂度分析,设算法复杂度为 (n为递归函数处理元素个数,或者称为问题规模),那么可以得到如下公式: 其中 是因为 2 个子问题递归调用,每个子问题规模是原来 1/2; 有很多方法,比如说高中学过「特征方程」,或者算法分析常用「主定理」等等,对于这个问题很容易解,这里就直接写答案了: 可见分治法解决这个问题比较次数基本上是1.5n,比一开始算法最坏情况下2n比较次数要好一些

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    凯撒加密算法简单对称加密)

    凯撒算法 概述 凯撒密码是罗马扩张时期朱利斯• 凯撒(Julius Caesar)创造,用于加密通过信使传递作战命令。它将字母表中字母移动一定位置而实现加密。 这里,移动位数“2”是加密和解密所用密钥。 只要传入明文和偏移量即可加密,解密需要传入密文和负偏移量就可以解密。 输出结果: 原文:Hello 加密后:Jgnnq 解密后:Hello 安全性 凯撒密码由于加解密比较简单,密钥总共只有 26 个,攻击者得到密文后即使不知道密钥,也可一个一个地试过去,最多试 输出结果: 原文:Hello 加密后:Jhpqu 解密后:Hello

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    接地气负载均衡算法(含代码)

    随机算法 从可用节点中,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概率是相同。 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。 适用场景: 跟随机算法类似,各个服务节点被访问概率也基本相同,也主要应用在各个服务节点性能差异不大情况下。 轮询算法能够保证所有节点被访问概率相同,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概率不同,权重大节点被访问概率就高,权重小节点被访问概率就小。 适用场景: 与加权轮询算法预先定义好每个节点访问权重不同,采用最少活跃连接算法,客户端同服务端节点连接数是在时刻变化,理论上连接数越少代表此时服务端节点越空闲,选择空闲节点发起请求,能获取更快响应速度

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    性能优化|讲清楚垃圾回收算法

    标记-清除算法 标记-清除分为标记和清除两个阶段,在标记阶段jvm会在需要回收对象上面打上标记标记阶段完成后,jvm开始执行清除动作,这个阶段会清除掉那些被标记需要回收对象。 结论:使用标记-清除算法,清理垃圾后会发现存活对象分布位置比较零散,如果有有大对象需要分配的话,很难有连续空间进行分配;缺点:效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题,jvm大师们研究出了复制算法 使用复制算法,内存前后对比 ? ? 结论:解决了内存碎片问题,但是会导致内存空间缩减一半,适用于存活对象少区域。 标记整理算法 标记整理算法步骤和标记-清除是一样,不过最后多加一步就是整理,用来整理存活对象造成内存碎片,使用标记-整理后内存前后对比: ? ? 分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代,一个是年轻代,一个是老年代,在年轻代中使用复制算法,因为年轻代存活对象少,比较适合使用复制算法,老年代使用标记整理算法,因为老年代垃圾比较少,所以适用于标记整理算法

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    Python手写机器学习简单KNN算法

    作者|苏克1900 来源|高级农民工(ID:Mocun6) 摘要:从零开始学习机器学习简单 KNN 算法。 今天开始,我打算写写机器学习教程。 ---- 02 kNN 算法介绍 接下来,我们就要从这个故事中开始接触机器学习了,机器学习给很多人感觉就是「难」,所以我编了上面这个故事,就是要引出机器学习一个简单算法:kNN 算法(K-Nearest 学会 kNN 算法,只需要三步: 了解 kNN 算法思想 掌握它背后数学原理(别怕,你初中就学过) 最后用简单 Python 代码实现 在说 kNN 算法前说两个概念:样本和特征。 02 数学理论 K 近邻算法基本思想我们知道了,来看看它背后数学原理。该算法「距离」在二维坐标轴中就是两点之间距离,计算距离公式有很多,一般常用欧拉公式,这个我们中学就学过: ? 我们使用 Python 手写完成了一个简易 kNN 算法,是不是不难? 如果觉得难,来看一个更简单方法:调用 sklearn 库中 kNN 算法,俗称调包,只要 5 行代码就能得到同样结论。

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