这就引出了：高纳德置乱算法（洗牌算法）。...这个算法很牛逼却很好理解，通俗的解释就是：将最后一个数和前面任意 n-1 个数中的一个数进行交换，然后倒数第二个数和前面任意 n-2 个数中的一个数进行交换……以此类推。... selected_add(j) result[i] = population[j] return result setsize 变量虽然看得一头雾水，但是下面的 if 和...那么就是说，洗牌算法和记录已选项算法之间是各有优劣的。这让我有点惊讶，不明摆着洗牌算法更优吗？...创建副本也需要消耗时间和空间，算法自然也是要把这考虑进去的。当需要取的样本数量 K 相较于样本总体数量 N 较小时，随机取到重复值的概率也就相对较小。
最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。 ?...下面介绍两种求最小生成树算法 1.Kruskal算法 此算法可以称为“加边法”，初始最小生成树边数为0，每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边，加入到最小生成树的边集合里。...Prim算法 此算法可以称为“加点法”，每次迭代选择代价最小的边对应的点，加入到最小生成树中。算法从某一个顶点s开始，逐渐长大覆盖整个连通网的所有顶点。...**************************************************** CSDN 勿在浮沙筑高台 http://blog.csdn.net/luoshixian099算法导论...AdjMatrix(adjMat); //邻接矩阵 cout << "Prim :" << endl; MiniSpanTree_Prim(adjMat,0); //Prim算法
设计一个好的算法需要设计者根据实际要解决的问题，充分发挥自己的分析和综合能力，经过认真构思、仔细设计和耐心调整。 在算法的设计过程中，最重要的是创新精神。...2.3递归法 递归（Recursion）是设计和描述算法的一种有力的工具，由于它在复杂算法的描述中被经常采用，为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。...能采用递归描述的算法通常有这样的特征：为求解规模为N的问题，设法将它分解成规模较小的问题，然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解，并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法，分解成规模更小的问题...2.5回溯法 回溯法（Backtracking）也称为试探法，该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制，并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。...如迷宫问题和八皇后问题都可以采用回溯方法来设计求解算法。
3 L1和L2有什么区别？ 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。...为了防止overfitting，可以用的方法有很多，下文就将以此展开。...另外，需要提一下，对于基于mini-batch的随机梯度下降，w和b更新的公式跟上面给出的有点不同： ? ?...对比上面w的更新公式，可以发现后面那一项变了，变成所有导数加和，乘以η再除以m，m是一个mini-batch中样本的个数。...在机器学习中，算法本身并不能决出胜负，不能武断地说这些算法谁优谁劣，因为数据对算法性能的影响很大。 ?----
总第85篇 01|基本概念： 提升方法的基本思想：对于任何一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比任何一个专家单独的判断好。 先来看两个概念：强可学习和弱可学习。...弱可学习与强可学习之间是有一定的差距，如果已经发现弱可学习算法，那么能否将它提到强可学习算法，这里的如何提升就是提升方法需要解决的问题。最具代表性的就是AdaBoost算法。...02|AdaBoost算法： 假设给定一个二分类的训练数据集 ? 其中，每个样本点由实例和标记组成。x是实例空间，y是标记集合。...03|前向分布算法： 考虑加法模型(每一轮迭代的分类函数的加和) ? 其中， ? 为基函数， ? 为基函数的参数， ? 为基函数的系数。...04|前向分步算法与AdaBoost关系： AdaBoost 算法可以认为是模型为加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。
简介K最近邻（K-nearest neighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的机器学习方法，可以用于分类和回归问题。它的思想非常简单，但在实践中却表现出了出色的效果。...本文将介绍KNN算法的原理、应用场景和优缺点，并通过示例代码演示其实现过程KNN算法原理KNN算法基于一个假设：相似的样本具有相似的特征。...数据预处理：在应用KNN算法之前，需要对数据进行预处理。常见的预处理步骤包括去除停用词、词干提取和编码转换等。模型训练：将预处理后的数据集划分为训练集和测试集。...使用KNN算法对训练集进行训练，调整K值和距离度量方式来优化模型性能。可以通过交叉验证等技术来选择最优的K值。模型评估：使用训练好的模型对测试集进行预测，并与真实标签进行比较。...KNN算法优缺点KNN算法有以下优点简单直观，易于实现和理解适用于多分类问题对于样本分布不规则的情况，表现良好然而，KNN算法也存在一些缺点需要存储全部训练样本，计算复杂度较高对于高维数据，效果不佳对于样本不平衡的数据集
渐进时间复杂度 为了寻找最佳比较排序算法，我们需要得知比较排序的渐进时间复杂度。但是实际上排序算法通常会受到数组的实际值的影响，因此这里我们先考虑最坏情况。...只需要知道比较的次数，就能求出算法的时间复杂度。 设总共需要比较 x 次，每次比较可以得到两种不同的可能的排列。...例如数组 [a,b,c]，比较 b 和 c ，则可能对应以下两种排列 [a,b,c] [a,c,b] 所以，根据比较的次数就可以得到所有排列的个数，一次比较会产生 2 个不同的排列，那么 x 次比较就会产生...种不同的排列 因此可以列出不等式 也就是说，任何基于比较的排序算法，它的时间复杂度至少应该是 O(logn!)...阶乘符号让这个复杂度看起来非常难受，因此我们把阶乘展开 所以比较排序的时间复杂度至少应该是 O(nlogn) 在最坏情况下，堆排序和归并排序的时间复杂度都是O(nlogn)，因此这两种排序方法比起其它比较排序更优
它通过数据分片和分布式查询来实现高性能和可扩展性。数据分片的实现方法：ClickHouse将数据划分为多个分片（Shard），每个分片包含表中的一部分数据。...相关的概念和算法：数据复制：ClickHouse支持在多个节点上复制数据以提供高可用性和容错能力。它使用基于日志复制的复制机制来将数据复制到各个节点。...分布式排序：ClickHouse支持在分布式环境下进行排序操作，通过在每个节点上进行局部排序，并使用类似于归并排序的方法将结果合并。...压缩算法：为了减少存储和网络传输的成本，ClickHouse使用多种压缩算法对数据进行压缩。常用的压缩算法包括LZ4、Zstd和Delta压缩等。...这些概念和算法共同贡献了ClickHouse的高性能、可扩展性和可靠性，使其成为大数据分析和数据仓库的理想解决方案。
01 算法 1、算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。...2、算法的特性 （1）有穷性 （2）确定性 （3）可行性 （4）输入 （5）输出） 02 算法设计的要求 1、正确性：算法应该满足具体问题的需求。...4、效率与低存储量需求：通俗地说，效率指的是算法执行的时间。 03 算法的效率和存储空间需求 1、算法执行时间需要通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。...2、度量一个程序的执行时间的方法 （1）事后统计的方法 （2）事前分析估算的方法 3、空间复杂度 S（n）=O（f（n）），其中n为问题的规模，一个上机执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常数...、变量和输入数据之外，还需要一些对数据进行操作的工作单位和存储一些为实现计算所需信息的辅助空间。
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题，叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”，特别像之前写头条号的套路，然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号，后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了...：） PageRank算法和HITS算法都属于比较著名的链接链接分析方法，作为经典方法，由此也衍生出一些列相关方法，从下图就可以看出这两种方法的前世今生。 ?...其中， 某个子集合具有特殊性质， 很多算法会从这些具有特殊性质的子集合出发，给予子集合内网页初始值，之后根据这个特殊子集合内网页和其他网页的链接关系，按照一定方式将权值传递到其他网页。 ?...在HIST算法中，分为Hub页面和Authority页面，Authority页面是指与某个领域或者某个话题相关的高质量页面，Hub页面则是包含很多指向高质量Authority页面链接的网页，比如，hao123...Hub页和Authority页之间是相互增强的关系，HITS算法基于的是下面的两个基本假设： 基本假设1：一个好的Authority页面会被很多Hub页面指向。
一、题目 1、算法题目 “给定一个只含数字的字符串，计算并返回解码方法的总和。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：91....'Z' -> "26" 要 解码 已编码的消息，所有数字必须基于上述映射的方法，反向映射回字母（可能有多种方法）。...AAJF" ，将消息分组为 (1 1 10 6) "KJF" ，将消息分组为 (11 10 6) 注意，消息不能分组为 (1 11 06) ，因为 "06" 不能映射为 "F" ，这是由于 "6" 和...具体来说就是，对于字符串s，在解码的时候判断使用了s中的那些字符，会出现两种情况： 使用了一个字符，对s[i]进行解码，可以解码成A~I中的某个字母，再根绝剩余字符进行解码 使用了两个字符，既s[i]和s...[i-1]进行解码，与第一种情况类似，s[i-1]不能等于0，并且s[i-1]和s[i]组成的整数必须小于等于26 由此，可以写出状态转移方式，进行动态规划： fi=fi−1,其中 s[i]/0 fi
Python 算法基础篇：图的基本概念和表示方法 引言 图是计算机科学中的一种重要数据结构，它是由节点和边组成的集合，用于表示物体之间的关系。...本篇博客将重点介绍图的基本概念和表示方法，包括有向图、无向图、带权图的概念，以及邻接矩阵和邻接表两种常用的图表示方法，并通过实例代码演示图的创建和基本操作，每行代码都配有详细的注释。...图的表示方法 在计算机中，图可以通过两种主要的方式进行表示：邻接矩阵和邻接表。 2.1 邻接矩阵表示法 邻接矩阵是一个二维数组，用来表示图中节点之间的连接关系。..._graph_dict[to_node].append(from_node) 接下来，我们实现获取图中所有节点和边的方法。...，包括有向图、无向图、带权图的概念，以及邻接矩阵和邻接表两种常用的图表示方法。
来源丨AI公园 编辑丨AiCharm 作者：Aritra Roy Gosthipaty and Ritwik Raha 编译：ronghuaiyang 导读 在本文中，我们会学习到DETR中应用的方法...因此，研究人员提出以下算法。 在预测和GT目标之间产生最佳二分匹配的损失 优化特定目标的边界框损失 最优二分匹配 这里让我们暂停一下来理解什么是二分匹配。...目标的最优二分匹配 在我们讨论如何将上述二分匹配的概念应用于GT和预测目标之前，让我们首先熟悉一下术语和命名法。...查找匹配对的过程类似于以前的目标检测器中用于将建议框或锚框链接到图像中的实际目标的方法。主要区别在于，对于直接的集合预测，我们需要找到唯一的一对一匹配，没有任何重复。...现在的任务是在GT和预测这两个集合之间找到最佳二分匹配。 让表示N的所有可能的排列组合。如果N=2， =1,2,2,1，这表示着我们的GT集合和预测集合各有两个元素。
它提供了大量的机器学习算法实现，包括分类、回归、聚类、降维等。sklearn还包括用于模型评估、数据预处理和特征选择的工具，以及用于模型训练和预测的API接口。...安装sklearnpip install -U scikit-learnsklearn的特点简单易用：sklearn提供了简洁和一致的API接口，方便使用者快速上手多样化的算法：sklearn集成了各种机器学习算法...，包括监督学习、无监督学习和半监督学习算法数据预处理：sklearn提供了丰富的数据预处理工具，包括数据的缺失值处理、数据标准化、特征选择等模型评估与选择：sklearn提供了多种模型评估指标和交叉验证方法...在算法选择上，分类问题和回归问题通常使用不同的机器学习算法。...总结总之，KNN算法是一个简单而有效的机器学习算法，适用于许多分类和回归问题。通过选择适当的参数和数据预处理技术，可以提高算法的性能和准确性。
文章目录 OPTICS 算法 两个阶段 OPTICS 算法 第一阶段 生成族序 待处理队列样本的 核心距离 与 可达距离 OPTICS 算法 第二阶段 数据准备 OPTICS 算法 第二阶段 工作流程...OPTICS 算法 示例 题目 OPTICS 算法 示例 人为判断 OPTICS 算法 示例 第一次迭代 OPTICS 算法 示例 第二次迭代 OPTICS 算法 示例 第三次迭代 OPTICS 算法...样本的两个距离 : 在上面的待处理队列 Q 中 , 每个样本对象 都有一个 核心距离 和 可达距离 ; 2 ....中分布的样本数量是否大于等于 MinPts = 3 阈值 个数 , 也就是除 A 外 , 应该还有另外 2 个样本 , 这里发现其 \varepsilon -邻域 中还有 样本 B 和样本...中分布的样本数量是否大于等于 MinPts = 3 阈值 个数 , 也就是除 B 外 , 应该还有另外 2 个样本 , 这里发现其 \varepsilon -邻域 中还有 样本 A 和样本
一、【模版】前缀和 牛客网—【模版】前缀和 #include #include using namespace std; int main() { int n...int l,r; while(q--) { cin>>l>>r; cout<<dp[r]-dp[l-1]<<endl; } return 0; } 二、【模板】二维前缀和...hash[0]=1;//默认有一个前缀和为0的数组 int sum=0;//记录前缀和 int ret=0;//记录有多少个和为k的子数组...]+dp[x1-1][y1-1]-dp[x2][y1-1]-dp[x1-1][y2]; } return answer; } }; 十、前缀和算法总结...1、前缀和并不一定真的需要搞一个前缀和数组 2、用哈希存前缀和相关数据的话要注意hash[0] 3、无论dp数组是开的n还是开的n+1，都要注意和原数组之间的映射关系。
之前，我们在类中定义的方法都是对象方法，也就是说这些方法都是发送给对象的消息。...实际上，我们写在类中的方法并不需要都是对象方法，例如我们定义一个“三角形”类，通过传入三条边长来构造三角形，并提供计算周长和面积的方法，但是传入的三条边长未必能构造出三角形对象，因此我们可以先写一个方法来验证三条边长是否可以构成三角形...，这个方法很显然就不是对象方法，因为在调用这个方法时三角形对象尚未创建出来（因为都不知道三条边能不能构成三角形），所以这个方法是属于三角形类而并不属于三角形对象的。..._c)) def main(): a, b, c = 3, 4, 5 # 静态方法和类方法都是通过给类发消息来调用的 if Triangle.is_valid(a, b, c...，有的地方也称之为类的元数据对象），通过这个参数我们可以获取和类相关的信息并且可以创建出类的对象，代码如下所示。
提示和注释 提示：setTimeout() 只执行 code 一次。... 定义和用法 clearInterval() 方法可取消由 setInterval() 设置的 timeout。...clearInterval() 方法的参数必须是由 setInterval() 返回的 ID 值。...setInterval() 方法会不停地调用函数，直到 clearInterval() 被调用或窗口被关闭。...由 setInterval() 返回的 ID 值可用作 clearInterval() 方法的参数。
上一节我们详细的介绍了组合分类方法中的boosting提升算法中经典的adaboost提升算法，当然还有其他的提升算法例如：前向分步算法（adaboost算法是该算法的一个特殊情况，）、提升树算法（基于加法模型和前向分布算法...），其中提升树的学习算法即损失函数有：平方误差损失函数、指数损失函数、梯度损失函数等在这里就不细讲他们了，因为他们的算法思想都是基于boost提升的，只是学习算法不同罢了，有兴趣的同学可以参考李航的《统计学习方法...装袋（bagging，表示自助聚集（bootstrap aggregation））： 这一节我们主要介绍的是组合分类方法中的另一个大类基于bagging的方法，他所代表的最典型的的算法就是随机森林算法，...特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。...所以随机森林除了基学习器使用CART决策树和特征的随机选择以外，其他方面与bagging方法没有什么不同。
1 函数与方法 函数与方法有什么区别？...("i am a dog") } func (c cat) say() { fmt.Println("i am a cat") } 2 值方法和指针方法 golang中定义一个方法形式为 func...那dv.say()和cp.say()有没有问题呢？「没有问题」,编译能够正常通过并运行出正确的结果。...type sayer interface { say() } 按照前面的理解，*dog和dog都可以调用say()方法，所以他们都实现了sayer。...var say sayer say = &dv //这样赋值 看完这篇文章，再也不用担心我搞不清楚指针类型和值类型接收者的区别了！^^^
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