在Mittelmann的求解器测试网页上，悄无声息的添加了COPT线性规划求解器（Simplex单纯形算法版本），两个网页显示，COPT求解器成功的占据了榜首的位置，以明显的优势将原来的CLP挤下了冠军宝座。
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在，用户可以充分利用它构建更大的集群，NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表，也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
上一期内容提到了BayesPrism算法用于单细胞数据的反卷积，BayesPrism算法在实际应用中非常占用计算资源以及消耗使用者的时间。那么是否有较好的替代包呢？
NO.54 聚类算法——k-means 首先我们从聚类算法说起。前面讲过，聚类算法是在没有训练集的情况下对要分析的数据进行一个类别划分。简单来说，就是直接观察数据的分布，将它们“聚集”成多个类别。聚类算法最经典的一个问题叫作k-cluster。简单来说，就是现在有一批数据，我们要根据这批数据 的值将它们划分成k 类。 对其进行一个形式化的定义，就是： 输入——在一个n 维特征空间里面的数据项集合。 输出——划分为k 个类别的数据项。 小可：这个n 维特征空间是什么？ Mr. 王：有一个数据域的数据我们叫它
它被广泛应用于数据的底层存储，像集合类Set、Map用到了红黑树、数据库索引使用了平衡树。
RSA 是非对称的加密算法，其中它有一些相关的数学公式。让我们从一道题开始了解 RSA 的数学公式。
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如果我们得到一个整数，比如：123，要获取这个整数有几位，该如何使用C语言进行计算呢？ 这个题目，牵扯到一点算法，要稍微思考一下。 我说一下我的思路： 在大的思路上，我是使用while循环。 需要一个计数器，也就是一个计数的变量，这个变量的初始值，是0 ， 每当计算一次，增加一位的时候，这个变量需要加1 在每一次的循环步骤之内，让被计算位数的整数，除以10，直到商为0为止 使用代码表示，如下图所示： 在上图代码中，第8行到第12行，就是这个算法的核心代码。 上面代码中，变量num是将要被计算位数的整
总有一天，你会站在最亮的地方，活成自己曾经渴望的模样—— 苑子文 & 苑子豪《我们都一样 年轻又彷徨》
论文: Corner Proposal Network for Anchor-free,Two-stage Object Detection
opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法，根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug，导致surf算法无法使用，会抛出如下异常：
虽然是个小小的区别！但是在Python里面是重要的。你需要将None和不含任何值的空数据结构区分开。
1 Oracle 中的计算，不同的位置的计算会造成最终的结果不同的问题，请见下图
推出一个新系列，《看图轻松理解数据结构和算法》，主要使用图片来描述常见的数据结构和算法，轻松阅读并理解掌握。本系列包括各种堆、各种队列、各种列表、各种树、各种图、各种排序等等几十篇的样子。
道格拉斯-普克算法 (Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。它的优点是具有平移和旋转不变性，给定曲线与阈值后，抽样结果一定。—摘自百度百科 📷 如果有8个点，如上图（1），抽稀步骤如下： 在曲线首尾两点间虚连一条直线,求出其余各点到该直线的距离，如右图（1）。 选到点到直线距离的最大者与阈值相比较,若大于阈值,则记录该点,否则将直线两端点间各点全部舍去，如右图（2），记
欢迎各位码友来到猫头虎博主的博客！今天，我们来聊聊一个在程序员生涯中不可或缺的话题——算法。在这个数据驱动的时代，算法无处不在，它们深深嵌入在我们的代码中，帮助我们高效、精准地解决问题。作为编程界的小伙伴，算法就如同我们的利剑，是我们在软件世界中决斗的不二法门。🗡️🌐
算法是程序的灵魂，架构是灵魂的躯体，最近对这两句话感触很深，但很多程序员甚至忽略算法存在，更不要说是架构层面的东西，有些程序员甚至有些疑问，做编程也有几年了碰到关于算法的东西实在是很少，平时用到的算法主要存在两个方面的原因：一种是里面涉及的编程里面可以用更好的算法来代替但是本身由于意识层面的问题，感觉不到可以采用更加优秀的算法，时间久了忽略了算法的真实存在；第二种本身工作上触及到的算法比较少，感受不到算法的重要性。
尽管相当数量的人工智能服务，是由云计算网络提供，但在响应低延迟、保护隐私、应用场景等方面，手机AI芯片无可替代。例如人脸解锁，图像增强、识别，智能助手，拍照场景识别，这些你我每天都会接触的功能，离不开手机神经引擎的加持。
NumPy包括几个常量： np.e、np.pi、 np.inf、 np.nan、np.NINF、np.PZERO & np.NZERO、np.euler_gamma、np.newaxis
聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用；而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域，数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。 1 原理 聚类算法种类繁多，且其中绝大多数可以用R实现。下面将选取普及性最广、
【导读】SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图。最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。
作为程序员，算法是我们编程生涯中不可或缺的一部分。它们是解决问题和优化代码的关键。无论是在开发Web应用、移动应用，还是进行数据分析和人工智能研究，算法都是必备的工具。掌握算法可以帮助我们设计更优雅、更高效的解决方案，同时提升我们的编程技能。
OpenGLES（九）- GLSL案例：灰度 灰度滤镜 原图 灰度效果图 三通道图：图片每个像素点都有三个值(RGB)表示 ，所以就是三通道。也有四通道的图(RGBA)。RGB色彩模式是工业界的一种
这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。 如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。
大家好，我是陈彬，目前在快手负责短视频架构工作，主要负责构建快手的移动端多媒体引擎，提供短视频拍摄、编辑、发布等视频创作的基础能力，还有消费侧的播放器SDK和短视频后端转码服务。在加入快手之前，从事过很多视频技术相关的领域，如视频编解码算法、传输算法、多媒体芯片、OTT设备等。
终于不是零offer了。。。 从2月底开始复习各种知识点，3月中旬已经有同学拿到了offer，而我直到最近才offer call了，这两个多月真是经历了好多... 因此写一篇文章记录和纪念这段时光...另外会给出一些有印象的面试题，大部分就不写了，因为网上都有，我挑一些没说过的点写 1.阿里（0.9面挂） 我走的内推。因为阿里的流程是做完在线笔试题（一道，编程，大概是遍历DOM所有节点）才能进入面试，然而我没做就面了，so我怀疑不是一面。。 印象深的问题 （1）动态规划 - 硬币问题，就是2毛面额，5毛面额
在一个无向图G中，若将某个节点v去除之后后G所包含的连通域增多，则v称作切割节点（cut vertex或关节点（articulation point）。如果一个图不含任何关节点则称之为双连通图，最典型的就是完全图。任一无向图都可视作由若干个极大的双连 通子图组合而成，这样的每一子图都称作原图的一个双连通域（bi-connected component）。例如下图中的节点3和5就是关节点。
(测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])。注意，我们返回了一个 ListNode 类型的对象 ans，这样：ans.val = 3, ans.next.val = 4, ans.next.next.val = 5, 以及 ans.next.next.next = NULL.
这个算法的关键在于：当深度优先遍历访问到顶点u时，假设图中还有顶点v是没有访问过的点，如何判断顶点v在不经过u
LeetCode 是一个汇集了诸多算法题库的编程网站，许多开发者在初学算法时，都会跑到 LeetCode 网站上面刷题，也有一些开发者为了过微软、Google、Facebook 等国际大企的面试，选择刷 LeetCode 来快速提升自己的编程能力与算法能力，以便顺利通过面试。
最近两天终于闲来写写之前的Python代码，好久没做，手有点生，编程这个活就是这样，得需要经常写，不然认生。今天的主题比较随意，任务就是爬取拉勾网的数据并且做简要的数据分析，本文直接给出我的个人分析结论，存在比较片面的情况。感谢@某某给的提供的初始代码，我给忘了谁了，加我的人太多，发的消息我可能没看见，可以在给我发一次，两次我没回复，那就是这个问题我回答不了，或者说百度很轻松能回答你。废话少说，直奔主题。
对于”监督学习”(supervised learning)，其训练样本是带有标记信息的，并且监督学习的目的是：对带有标记的数据集进行模型学习，从而便于对新的样本进行分类。而在“无监督学习”(unsupervised learning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。对于无监督学习，应用最广的便是”聚类”(clustering)。
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相比同类产品动辄上万，小米发布会上亮相的九号平衡车仅售1999元，可谓赚足了眼球。不过，一时风光无两的九号平衡车背后的故事，你造吗？ “九号平衡车发布之后，有人问我用腿去控制转向是不是Ninebot发明的。这让我想起了苹果和施乐，在这里施乐指的是Segway，因为这个专利是他们的。不过我们之间的故事没那么狗血，或许你早有耳闻，前不久我们刚把Segway收了，花了一大笔钱。” 王野是Ninebot联合创始人，他对自家产品的自述颇为风趣。那么，你对这个不太狗血，或者说有点狗血的故事感兴趣吗？ 一、Ninebot
摘要: Jvm Structure 正文: Java 虚拟机结构 Class文件格式 数据类型 原始类型(基本类型) 数值类型{整数[byte8 short16 int32 long64 char16]、浮点[float32 double64]} 布尔类型{boolean8} returnAddress类型{表示一条字节码指令的操作码} 引用类型 编译器应当在编译期间尽最大努力完成可能的类型检查，使得虚拟机在运行期间无需进行这些操作 编译器会在编译期或运行期会将byte和short类型的数据带符号扩展
完美和微信hr面完之后就给了口头offer，蚂蚁得再等几天 阿里，4场技术面+hr面 一面： 面试官说：聊一聊你的项目/paper吧 我：blabla说一通，问了问能不能去杭州实习，就没了 二面： 面试官：聊一聊你的项目/paper吧 我：blabla说一通，就没了 三面： 主管面 面试官：聊一聊你的项目/paper吧 我：blabla说一通 面试官：你的研究领域对于蚂蚁金服这块有什么应用吗？ 我：blabla说了一下 四面： 交叉面 面试官：聊一聊你的项目/paper吧 我：blabla说一通 面试官：说
何彬，携程市场营销研发部高级研发经理，10多年互联网研发和架构经验。2014年加入携程，负责携程广告、新媒体推广和市场大数据平台的构建、研发工作。
上两篇我们主要就是说了A*算法结合OpenCV进行室内地图路线规划，在具体使用过程中发现，遇到比较复杂的地形路线后，计算的时间太长了，经过了一些基础的优化（最近开始学习算法了）后，还是不足以使用到生产环境中，所以就有了今天这篇JPS的跳点算法。
近日，机器之心发表文章《 3D 重建：硬派几何求解 vs 深度学习打天下？》，对几何与深度学习两种方法进行了对比。
在华电附近打印材料时发现一露天二手书贩卖教材,价格尚可遂买几本常用工具书.正好最近遇到一点算法小问题,尝试整理一下.
*原创作者：兜哥，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 前言 在企业安全建设专题中偶尔有次提到算法的应用，不少同学想深入了解这块，所以我专门开了一个子专题用于介绍安全领域经常用到的机器学
在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准，和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位，从而达到两块点云自动配准的效果，其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换，以得到整体的数据模型，问题的关键是如何让得到坐标变换的参数R（旋转矩阵）和T（平移向量），使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小，，目前配准算法按照过程可以分为整体配准和局部配准，。PCL中有单独的配准模块，实现了配准相关的基础数据结构，和经典的配准算法如ICP。
首先跟各位读者朋友道个歉，这篇文章来的较晚，距离上一篇有关数据分析中异常值的判断已超过3个月。在《Python数据清洗--异常值识别与处理01》文中，介绍了两种单变量的异常识别方法，分别是分位数法（即借助于箱线图的策略）和Sigma法（即借助于正态分布的假设）。
比如精细的图形拾取（尤其是一些没有填充只有描边的图形）。如果光标点到最近点的距离小于某个阈值，计算图形就算被选中。
计算点到多边形最短距离的基本原理是：依次计算点到多边形每条边的距离，然后筛选出最短距离。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/JN_rainbow/article/details/89194166
什么是Bayesian Statistics？ Bayesian statistics is a particular approach to applying probability to statistical problems。 在statistical inference上，主要有两派：频率学派和贝叶斯学派。 Frequentist statistics tries to eliminate uncertainty by providing estimates. Bayesian statistic
深度学习：作为机器学习的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工神经网络。
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