部分算法总结 1.希尔排序 基本思想: 希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本...希尔排序是非稳定排序算法。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。...希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。...;i++) { System.out.print(a[i]+" "); } } 2.归并算法...基本介绍 归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治
简介 XPath即为XML路径语言（XML Path Language），它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言。 XPath基于XML的树状结构，提供在数据结构树中找寻节点的能力。
最终确定多个数求和时候的方案。...然后以这个基准数字比较，确定另外一个数字的位置在基准左边还是右边。 3个数时： 首先寻找基准数，如第一个数字。然后以这个基准数字比较，确定另外两个数字的位置在基准左边还是右边。...然后以这个基准数字比较，确定另外n-1个数字的位置在基准左边还是右边。然后递归缩小问题的规模。...等，都是贪婪算法。 动态规划 使用网格来进行的算法解决问题，首先计算缩小的问题规模，进而确定最终问题规模。 问题提出 ?...参阅：算法图解书 其它 狄克斯特拉算法不能计算包含负边权的图，如果需要计算则需要贝尔曼--福德算法。
确定聚类算法中的超参数 聚类是无监督学习的方法，它用于处理没有标签的数据，功能强大，在参考资料 [1] 中已经介绍了几种常用的算法和实现方式。...其中 K-均值（K-Means）算法是一种常用的聚类方法，简单且强大。 K-均值算法首先要定义簇的数量，即所谓的 k ——这是一个超参数。另外还需要定义初始化策略，比如随机指定 k 个簇的初始质心。...但是如何更科学地确定这些参数，关系到 K-均值算法聚类结果的好坏。...对于 K-均值算法而言，可以通过惯性（Inertia）解决这个问题，找到最佳的聚类数量 k。...寻找最佳簇数 下面以一个示例，说明如何确定最佳的聚类数量。使用 Scikit-Learns 的 make_blobs 函数创建了一个具有二维特征的数据集。
FRAX（ Fractional-Algorithmic Stablecoin Protocol）是在以太坊网络上推出并与美元挂钩的去中心化，部分抵押的稳定币。...最初是完全抵押的，其目的是逐步过渡到完全算法的稳定币协议 本文简要介绍 FRAX 稳定币，其运行机制，铸币模型以及处理金融冲击的能力。...两个代币的比例由抵押比例确定。例如，比率为 60％意味着可以用 0.60 美元的 USDC 和 0.40 美元的 FXS 铸造 1 美元的 FRAX： ?...FRAX赎回-抵押率为60％抵押率为60％的示例 FRAX 通过 USDC 抵押担保，但与 DAI 等稳定币相反，FRAX 设计为部分抵押担保。...风险 如果 FRAX 供应量增加并且协议变得更具算法性，则持有 FXS 会有所帮助。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 本文主要调研了一下海量图片(>1000000张)去重的方法，在调研之前，先考虑一下自己能想到的方法的可行性。...文献发表：《基于pHash分块局部探测的海量图像查重算法》https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?...为了测试效果，返回一部分相同的图片并显示。...这部分样本是无法探测到的。 Bucket如何建立？比较简单的方法是计算x到其他样本的最大距离，按照最大距离将距离区间划分成若干等分。...这里我们以基于minHash的局部敏感Hash算法为例。 首先讲解一下minHash算法的步骤： 对每个样本生成二值化的特征向量（列形式）。
return -1; } 举个例子，有一字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"是否包含另一个字符串"ABCDABD" Knuth-Morris-Pratt算法简称...KMP算法的思想是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率 ? 8 针对搜索词，制《部分匹配表》(制作方法后面详细解析) ?...9 已知空格与D不匹配时，前面六个字符"ABCDAB"是匹配的 查表可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此按照下面的公式算出向后移动的位数 移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值...15 "部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。...16 "部分匹配"的实质 有时候，字符串头部和尾部会有重复。 比如，"ABCDAB"之中有两个"AB"，那么它的"部分匹配值"就是2（"AB"的长度）。
导读：冷泉港实验室的研究团队设计了一种全新的方法来分析基因组序列——Scalpel，通过复杂的算法精确定位插入或缺失突变的基因组位点，此方法可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症的病人。...最近，冷泉港实验室（CSHL）的一个研究团队设计了一种全新的方法来分析基因组序列，精确定位插入或缺失突变的基因组位点，此方法可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症的病人。...尽管现如今基因组测序技术已经有了突破性进展，然而突变的多样性仍然使得确定突变位点充满挑战。...Scalpel，包含了一个计算机公式或者说算法，然后为所给区域创建一个新的序列，这就像拼凑谜语的破碎片段一样。...定量生物学家Schatz说到：“这些突变就像基因组中的精细切口，在这些切口处DNA插入或者删除，Scalpel为我们提供了一种放大镜头，使得我们能够精确定位切口的位置。”
从算法的原理开始 用眼睛看起来很简单的事情，如何用程序来实现呢？ 在动手编程之前，我们首先要想清楚如何做，也就是说我们先要能够找到一个用自然语言可以描述的办法，来确定无向图中是否有环。...人肉模拟运行算法 我们来找两个例子，按照算法模拟运行一下。 第一个例子 先看图一，图一中节点1，2，3的度是2，节点4和5的度是3，而节点6和7的度是1。 ?...直观来看，算法是有效的。 确定数据结构 那么下面是不是就该编程实现了？稍等，别忘了，程序 = 算法 + 数据结构。我们现在只有算法，还没有描述无向图的数据结构。...这个列表就是算法的输入。 ? 现在来看算法本身。...做完这些就该进入到最核心的循环部分了。循环中的关键则是：把与队首元素相邻节点的度减 1。 我们该怎么找到与队首节点相邻的节点呢？
20 斤，收益 100 元； 商品 2：重量 10 斤，收益 60 元； 商品 3：重量 40 斤，收益 100 元； 商品 4：重量 30 斤，收益 120 元； 对于每件商品，顾客可以购买商品的一部分...解决问题的思路【贪心算法】 贪心算法是每一步都追求最优的解决方案； 如何选择是最优的商品？【计算每个商品的收益率（收益/重量）】 使用贪心算法进行选择！...【直至所选商品的总重量达到 50 斤】 注意：虽然贪心算法每一步都是最优的解决方案，但整个算法并不一定是最优的。 3....贪心算法解决部分背包问题的完整代码 ''' Descripttion: version: 1.0.0 Author: Rattenking Date: 2022-07-12 14:13:34 LastEditors
对于大部分程序员而言，算法在工作中不是必须的，但是你要找工作，特别是刚毕业参加校招的学生，想进入一些比较大的公司，是必须要学好算法的。...此外，在提高自我技术水平的过程中，比如去阅读一些优秀的代码的时候，也是需要算法功底的，就像去看 redis 源码的时候，起码得知道跳表吧。...算法学的好，不论对你思考问题的方式还是对你编程的思维都会有很大的好处。...今天大叔给大家推荐一个学习算法的开源网站，在这个网站上面，收录了包括 Python、Java、C++、JavaScript、Go 等多种主流编程语言的算法代码实现。...我们再来看看，目前 Java 实现的算法。 小结 网站上面提供的算法，以及覆盖的编程语言、相关扩展学习资源，还是很全面的。要是能把这些算法都刷一遍，相信大家都能拿到满意的 offer！
蓝桥杯突击复习准备——部分算法汇总 一、一些库函数 lower_bound(a,a+n,x) //二分查找，查找大于或等于x的第一个位置，只能查找vector数组，返回值为vector::iterator...= 0x3f3f3f3f; int g[N][N]; // 存储每条边 int dist[N]; // 存储1号点到每个点的最短距离 bool st[N]; // 存储每个点的最短路是否已经确定...dist); dist[1] = 0; for (int i = 0; i < n - 1; i ++ ) { int t = -1; // 在还未确定最短路的点中...idx; // 邻接表存储所有边, e[]是权重 int dist[N]; // 存储所有点到1号点的距离 bool st[N]; // 存储每个点的最短距离是否已确定...floyd算法 — 模板题 AcWing 854.
STL算法部分 库为 Algorithm 算法库 Functional函数式编程 Numeric 基础性的数值算法 一一：find 查找类有13个函数，详情请百度。...} return 0; } 五：算术算法4个 Accumulate 对迭代器标示的序列段 算和。...六 生成和异变算法，6个 这个我也不懂，和填充元素有关系。 七，关系算法，8个（比较重要） Max min 这个返回大的和小的。...八：集合算法4个 Set_union 构造一个有序序列，包含两个序列中所有的不重复元素。...Set_intersection构造一个有序序列，找出相交的集合部分元素 Set_difference 构造一个有序序列，找出第一个存在，第二个不存在的。
无监督算法 k means是怎么确定k值的 From https://blog.csdn.net/gxq1221/article/details/81113346 腾讯18年数据挖掘 有三种方法 数据的先验知识...，可视化分析 基于结构的算法：即比较类内距离、类间距离以确定K。...参考： https://www.zhihu.com/question/29208148 知乎问答k值怎么确定 KNN和k-means的区别 KNN是一种memory-based learning，需要带
) 6、决策树和随机森林(非线性有监督分类模型) 1、线性回归(有监督值预测算法模型) 由点与点之间的关系反推出函数表达式的过程就是回归，回归在机器学习中解决的问题就是值预测问题；确定一条最好的直线来拟合所有的点...，假设直线是y=W0+W1X，确定直线就是确定W0和W1的值； ? ...梯度下降停止的条件： Ⅰ、当计算得到的误差值小于指定的误差值 Ⅱ、当迭代到指定次数 训练数据集一般分为两部分： Ⅰ、训练集 Ⅱ、测试集 一般训练集和测试集8|2分。 ...) 是垃圾邮件且含有Viagra的概率 P(Viagra) 所有邮件内含有Viagra的概率 P(spam|Viagra) 含有Viagra且是垃圾邮件的概率 计算贝叶斯定理中每一个组成部分的概率...K-Means算法实现步骤： ? ? K-Means算法训练过程： ? K值的选取一般可以根据问题的内容来确定，也可以根据肘部法确定。 ?
如何确定各个指标的权重，这里介绍两种方法：熵值法和pca确定权重。也可用于特征工程中确定特征权重。 一、熵值法 1、熵的概念 信息论中，熵是对随机变量不确定性的度量。...熵值越小，无序程度越小，不确定性越小，信息量越大；熵值越大，无序程度越大，不确定性越大，信息量越小。可用熵值计算特征的离散程度，离散程度大的特征对综合值影响更大。 ...熵的计算公式 2、熵值法确定权重 指标1 指标2 …… 指标m … … … … 确定指标1到指标m的权重 指标值不同取值的出现次数相差大，熵小，信息量大，权重应大；指标值不同取值的出现次数相差小，...熵值法确定权重的步骤： 1、归一化 对指标值进行归一化，归一化时，应考虑指标值的影响 当指标值越大越好时，可使用公式 x=(x-xmin)/(xmax-xmin) 当指标值越小越好时，可使用公式 x=(...用pca确定权重系数需要知道三个条件： 指标在各主成分线性组合中的系数 主成分的方差贡献率 指标权重的归一化 ex：n个主成分，m个指标 w表示各主成分的系数，wij表示第一个主成分第j个指标的系数，fi
二阶段提交是达成共识的常用方式，如果你需要设计新的共识算法的时候，也可以考虑这个方式。 2.除了共识，Basic Paxos 还实现了容错，在少于一半的节点出现故障时，集群也能工作。...它不像分布式事务算法那样，必须要所有节点都同意后才提交操作，因为“所有节点都同意”这个原则，在出现节点故障的时候会导致整个集群不可用。
目录 简要说说map reduce 详细说一下Hadoop map reduce的流程 简要介绍下hive 什么是数据仓库 Hive的使用场景 Hive的构成包括哪些部分？...spark运行流程 flink checkpoint和savepoint的区别 Flink 的 Exactly Once 语义怎么保证 udf，udaf，udtf的区别 搜索 query匹配检索 大数据部分...参考： https://cloud.tencent.com/developer/article/1492346 Hive的构成包括哪些部分？...主要分为三个部分： 用户接口层 常用的三个分别是CLI命令行接口，JDBC/ODBC 和 WebUI。其中最常用的是CLI，CLI启动的时候，会同时启动一个Hive副本。...匹配和检索算法。都有哪些方法。https://www.nowcoder.com/discuss/213960 还不会。。。。
推荐系统算法 推荐系统的架构 From https://blog.csdn.net/gxq1221/article/details/81113346 腾讯18年数据挖掘 一般都是三个模块： 召回：从上百万个物品中挑选出几千个候选集...gxq1221/article/details/81113346 腾讯18年数据挖掘 协同过滤：基于userCF（基于行为相似的召回），基于itemCF WordtoVec：基于内容相似的召回 参考： 《推荐系统算法实践...推荐算法中增量更新部分的计算，通过流式计算的方式来进行更新，比如FTRL算法是可以做像LR模型的在线学习的，而DNN模型去做在线学习会比较困难。在线训练的优势之一，是可以支持模型的稀疏存储。...比如说wide and Deep部分，wide部分可以用FTRL去做在线学习，deep部分是DNN是没办法去做在线学习的 参考： From https://zhuanlan.zhihu.com/p/81752025...模型可稳定半小时更新（在线学习） 比如说wide and Deep部分，wide部分可以用FTRL去做在线学习，deep部分是DNN是没办法去做在线学习的
我相信大部分人会回答：“Yes，I do.” 是的，作为云计算领域的一个新兴概念，云原生现在频繁出现在我们的视野中。很多互联网大咖把它奉为至宝，走到哪说到哪。
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