摘要:通过对各大门户网站、论坛和贴吧的留言和评论的爬取，录入后台数据库。用户可根据主题、内容进行搜索查看。通过利用中科院分词算法进行实现对爬去下来的内容进行分词处理，分词处理后的结果利用自行研究出来的基于权值算法实现的中文情感分析进行评论的倾向性分析，通过对句子结构和主张词以及情感副词的判断来对评论的情感倾向性做出有效地判断，通过情感权值计算后可给出评论的倾向性以供用户查阅和进行其他相关工作。
贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法，其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解，从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。
在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。
梯度下降是一种优化算法，用于查找给定函数的局部最小值。它被广泛用于高级机器学习算法中，最小化损失函数。
📷 🤵♂️ 个人主页: @计算机魔术师 👨💻 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 文章目录 一、说在前面 二、两数之和 2.1、暴力枚举 2.1.1 python实现 2.1.2 java实现 3.1 哈希表(Hash table) 3.1.1 python实现 3.1.2 Java实现 一、说在前面 刷题是一件日积月累的事情，我们在刷题中要保持良好习惯，让每一道题发挥最大作用！以下是 某ACM🥇金牌选手所建议的刷题方式，觉得很不错,给大家参考一下 如何正确的做一道题 从
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本篇应该是稳定性「三十六计」系列的一篇：超时重试。但是「设置默认的超时和重试是一个基础设施的基本素养」这句话我在我们组内三次开会的时候都说了。表达了我的一个理念。
（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
快速边缘保留滤波是通过积分图像实现局部均方差的边缘保留模糊算法，计算简单而且可以做到计算量跟半径无关。 首先局部均方差滤波中计算局部均值的公式如下：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172402.html原文链接：https://javaforall.cn
0, 常用加密算法的Java实现(一) ——单向加密算法MD5和SHA 常用加密算法的Java实现总结(二) ——对称加密算法DES、3DES和AES 1, DES DES与3DES js前端3des加密 后台java解密 BASE64Decoder小解 DES和RSA加密数据传输信息Java实现 ---- java 实现文件内容的加密和解密 2, AES 关于CryptoJS中md5加密以及aes加密的随笔 如何使用CryptoJS的AES方法进行加密和解密 note:(1) 需要使用Crypto
前言：“熵”最初是热力学中的一个概念，后来在信息论中引入了信息熵的概念，用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0。以最大熵理论为基础的统计建模已经成为近年来自然语言处理领域最成功的机器学习方法。
数据结构想必大家都不会陌生，对于一个成熟的程序员而言，熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合，特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。
图像滤镜和调色是程序员常常使用的工具，可以为照片增添特效和个性化。在Java中，我们可以利用图像处理库来实现图像滤镜和调色功能，下面将介绍如何使用Java来实现这些功能。
最近看了一个项目的代码，用到了SM2，SM3，SM4，瞬间懵逼，一会用SM2，一会用SM3，一会又用SM4，SM？？？
在开发过程中使用得比较多的算法就是排序算法和查找算法了，今天先盘点一下常见的排序算法中的两个大类交换排序和插入排序。
爬山法是一种贪婪的方法，对于一个优化问题，其大致图像(图像地址)如下图所示：
在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检测、字符识别，形状识别。二值化+数学形态学能解决很多计算机识别工程中目标提取的问题。
勾选主键：当数据进行填报时，会根据你勾选主键字段的值进行判断，如果这个数据表中有这个值，会根据这个值作为条件进行数据修改（update）；如果这个数据表中没有这个值,就进行数据插入(insert into)。
AI的算法你还记得多少？他们都是如何用Python和Java实现的？恐怕很多人一下子就慌了。
Springboot是基于Spring的二次封装，目的在于减少配置，而Spring是一群大神，花了好几年的时间维护过来的，并且经历了这么多年的实战运用，所以可谓是身经百战，经验丰富的一个框架了，他的算法和性能应该是得到了极致的优化（我猜的，其实没研究过源码）
首先，排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
1）算法和数据结构就是编程的一个重要部分，你若失掉了算法和数据结构，你就把一切都失掉了。 2）编程就是算法和数据结构，算法和数据结构是编程的灵魂。
这种算法是普通的红包算法，每个人的红包金额是随机分配的。分配过程中，每个人的红包金额的上限是当前红包总金额除以当前剩余人数，这样能够保证每个人最终都能获得一定的红包金额。 2. 普通红包平均算法
插入排序算法介绍 排序算法是最简单的算法，也是最基本的算法。顾名思义，插入排序就是把当前待排序的元素插入到一个已经排好序的列表里面。 一个非常形象的例子就是右手抓取一张扑克牌，并把它插入左手拿着的排好序的扑克里面。插入排序的最坏运行时间是O(n2)， 所以并不是最优的排序算法。特点是简单，不需要额外的存储空间，在元素少的时候工作得好。 插入排序算法Java实现 Java里面有很多数据类型，我们选取的是最简单的整数，但这并不失一般性。即使是自己定制化的对象，实现了java.lang.Comparable,
除了前面说的梯度下降法，牛顿法也是机器学习中用的比较多的一种优化算法。牛顿法的基本思想是利用迭代点
排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。内排序有可以分为以下几类： (1) 插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。 (2) 选择排序：简单选择排序、堆排序。 (3) 交换排序：冒泡排序、快速排序。 (4) 归并排序 (5) 基数排序 当然，所需要辅助空间最多的是：归并排序 所需要辅助空间最少的是：堆排序 平均速度最快的：肯定是快速排序啦 具有不稳定性的：快速排序，希尔排序，堆
然后使用油画风格的滤镜OilPaintFilter看看效果，OilPaintFilter的使用方式就一句话：）
垃圾回收机制（GC）对大部分开发者来说应该不陌生，特别是Java开发者或多或少都跟GC打过交道。 GC的优点是实现对堆上分配的内存动态回收，避免内存泄漏。但是GC的缺点是对性能有一定影响，特别是stop the world问题， 而且GC什么时候回收内存是不确定的，开发者无法知晓。
也可以用FileReader和FileWrite实现文件的读写，只是在字节流的读取和写入的时候效率较低，
MD5算法 密码在数据库当中是如何存储的?明文还是密文？ 很显然做为一家负责人的公司密码应该采用密文在数据库中存储 这样做即使数据库被攻破密码采用了加密也不会得到泄露 MD5算法介绍 MD5是一种
今天小编帮大家整理了Java的8种经典算法。不论是笔试还是面试，都是非常实用的干货。不论你是菜鸟还是高手，非常值得一看！不转发也是挺可惜的~
第一次接触EM算法，是在完成半隐马尔科夫算法大作业时。我先在网上下载了两份Baum-Welch算法的代码，通过复制粘贴，修修补补，用java实现了HMM算法（应用是韦小宝掷两种骰子的问题）。然后，参考有关半隐马尔科夫算法的论文，照着论文中的公式修改隐马尔科夫算法，完成了大作业。现在回想起来，就隐隐约约记得有一大堆公式。最近，我看到一篇很好的文章，对EM算法的计算有了进一步的了解
给定一个含有n个元素的整型数组a，求a中所有元素的和。问题的难点在于如何使用递归上。如果使用递归，则需要考虑如何进行递归执行的开始以及终止条件，首先如果数组元素个数为0，那么和为0。同时，如果数组元素个数为n，那么先求出前n-1个元素之和，再加上a[n-1]即可。此时可以完成递归功能。总之，递归就是在某个函数的执行过程中首先判断它的终止条件参数，终止条件参数满足终止条件则执行完毕，终止条件参数不满足终止条件则调用它自身执行某项运算，比如这里求和就是执行加法。凡是递归一定都有一个参数作为终止条件，比如这里是数组中未加入求和队列的元素个数，初始为数组长度。因为终止条件参数的初始值为数组长度，所以从数组的最后一个元素作为求和队列的第一个元素开始，每递归一次就将数组中的一个元素划归到求和队列中，同时将终止条件参数减1，直到其未为0，标明所有元素都已加入求和队列，返回求和队列的值即可。可见递归至少有两个参数，终止条件参数以及递归对象。
上篇文章里面用java实现了DES的核心算法，并且对外提供了一个比较简单的接口，可以直接使用，不过有一个问题就是这个算法只是核心，只能实现对64位二进制进行加密。所以要在实际状况下使用的话需要进行预处理才行。
作者 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 虽然一直以来，微软的不少产品在很多层面都有使用 Java 语言，但近日其官网上的一则「Microsoft is committed to the success of Java developers」（微软致力于 Java 开发者的成功）的公告正式吹响了微软全面拥抱 Java 的号角。 对此，我们也不禁好奇，继构建 C#、.NET、TypeScript、Visual BASIC、JScript 等语言之外，微软为何要大费周章地再去深入 Java
常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：
选择排序（Selection Sort）的基本思想是不断地从数组当中未排序的部分选取关键字最小的记录，并将该记录作为已排序部分的最后一个记录（考虑升序排列的情况）。算法主要就是维护一个给定数组的两个子数组：
对称密码算法是当今应用范围最广，使用频率最高的加密算法。它不仅应用于软件行业，在硬件行业同样流行。各种基础设施凡是涉及到安全需求，都会优先考虑对称加密算法。
我们在面试的时候时常会问到我们算法题，而算法题当中排序算法题是问到最多的。应广大同学的建议，我特意整理了一下Java常见的排序算法，我尽量从概念，原理，代码这几方面详细阐述旨在让大家知道、理解、应用。
首先，我们来看效果，一共五个颜色不相同的球，每撞击一下边界，分数加1，分数越大，球的速度越快。（效果是动态的）
最近工作比较忙, 不怎么有时间来更新公众号文章. 刚松手, 就想来搞一篇. 所以这篇文章搬运来自自己博客中的文章
分布式系统是由多台计算机组成的系统，各个计算机通过网络进行通信和协作，共同完成一个任务。在分布式系统中，常常需要解决一些挑战，例如数据一致性、并发控制、负载均衡等问题。下面将重点介绍如何使用Java实现分布式锁和一致性哈希，以应对分布式系统中的并发和数据分布的问题。
选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。
好巧！刚好前几天有同学私信也问过我这个问题：面临专业分流，计算机大类到底该选择哪个学科呢？
8种排序之间的关系: 1、 直接插入排序 （1）基本思想： 在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序
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