Galton Code -从递归到迭代

Galton Code是一种编码方法，用于将数字序列转换为二进制编码。它是由英国数学家Francis Galton在19世纪提出的。

在Galton Code中，数字序列被视为二叉树的路径。每个数字都对应于树的一个分支，0表示向左分支，1表示向右分支。通过遍历树的路径，我们可以将数字序列转换为二进制编码。

Galton Code的优势在于它可以有效地压缩数字序列，并且可以通过简单的迭代算法进行编码和解码。它在一些需要对数字序列进行高效存储和传输的应用场景中非常有用。

在云计算领域，Galton Code可以应用于数据压缩和传输方面。例如，在云存储中，当需要存储大量数字序列时，使用Galton Code可以减少存储空间的占用，并提高数据传输的效率。

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回归均值查尔斯·达尔文的表兄弟弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）观察了几代豌豆的大小。他得出的结论是，自然选择将导致大小豌豆同时存在。如果我们进行定向繁殖，那么豌豆的大小就可以掌控。...但这只是小概率事件，如果发生事件数量足够多，猴子的准确率就会下降，直到它回归到均值。 ? 什么是机器学习回归？在此图中，红色直线最适合点标记的所有数据。...分类方法决策树归纳：我们从标记为tuple的类构建决策树。它具有内部节点、分支和叶节点。内部节点表示对属性、分支，测试结果、叶节点和类标签的测试。涉及的两个步骤是学习和测试，而且很快。...它迭代处理数据，并将目标值与结果进行比较以学习。懒惰学习者：在懒惰学习者方法中，机器存储训练元组并等待测试元组。这支持增量学习。这与早期学习者的方法形成对比。 ML分类示例让我们举个例子。...我们向您展示ITF条形码，Code 93条形码，QR码，Aztecs和数据矩阵等。遍历大多数示例之后，现在就轮到我们向您展示代码时，确定代码的类型了。

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用大白话如何理解递归的本质？

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100天搞定机器学习|day43 几张GIF理解K-均值聚类原理

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【Linux】信号的保存

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leetcde算法面试套路之二叉树

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基本算法之-递归

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Linux系统-进程信号

ret=waitpid(-1,&status,0); if(ret>0&&WIFEXITED(status)) { cout<<"wait success exit code...ret=waitpid(-1,&status,0); if(ret>0&&WIFEXITED(status)) { cout<<"wait success exit code...(Delivery) 信号从产生到递达之间的状态,称为信号未决(Pending) 进程可以选择阻塞 (Block )某个信号被阻塞的信号产生时将保持在未决状态,直到进程解除对此信号的阻塞...,才执行递达的动作注：阻塞和忽略是不同的，只要信号被阻塞就不会递达，而忽略是在递达之后可选的一种处理动作 2、在内核中的表示信号在内核中的表示示意图：解释：每个信号都有两个标志位分别表示阻塞...在上图，SIGHUP信号未阻塞也未产生过，当它递达时执行默认处理动作；SIGINT信号产生过，但正在被阻塞，所以暂时不能递达。

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关于useEffect的一切

所以可以分为递与归两个阶段。我们知道，递是从根节点向下一直到叶子节点，归是从叶子节点一路向上到根节点。 effectList的构建发生在归阶段。...所以，effectList的顺序也是从叶子节点一路向上。 useEffect对应fiber作为effectList中的一个节点，他的调用逻辑也遵循归的流程。...现在，我们有充足的知识回答第一个问题：由于归阶段是从Child到Parent到App，所以相应effectList也是同样的顺序。所以useEffect回调函数执行也是同样的顺序。...所以，更好的方式是从React运行流程来理解useEffect的执行时机。渲染按照流程，effectList会在渲染器中被处理。...参考资料 [1] 在线Demo: https://code.h5jun.com/haxufe/edit?js,output

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第十五篇：ReactDOM.render 是如何串联渲染链路的？（下）

Demo 所对应的调用栈中，第一个 completeWork 出现在下图红框选中的位置：从图上我们需要把握住的一个信息是，从 performUnitOfWork 到 completeWork，中间会经过一个这样的调用链路...按照深度优先遍历的原则，当遍历到叶子节点时，“递”阶段就结束了，随之而来的是“归”的过程。...我们知道，当前的 Fiber 节点之所以会进入 completeWork，是因为“递无可递”了，才会进入“归”的逻辑，这就意味着当前 Fiber 要么没有 child 节点、要么 child 节点的 completeWork...因此对于 h1 节点的兄弟节点来说，当下的第一要务是回去从 beginWork 开始走起，直到 beginWork “递无可递”时，才能够执行 completeWork 的逻辑。...接下来我们再来看 h1 的父节点 div：在向下递归到 h1 的过程中，div 必定已经被遍历过了，也就是说 div 的“递”阶段（ beginWork）已经执行完毕，只剩下“归”阶段的工作要处理了。

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经典算法——单向链表反转

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k-means聚类

从N个样本随机选取K个样本作为质心 2. 对剩余的每个样本测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3. 重新计算已经得到的各个类的质心 4....迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束注：这里的距离我们一般采用欧式距离 Matlab实现 kmeans算法实现 function [ IDX, C ] = kmeans(...IDX: n*1的向量，指示每个点所在聚类中心的索引 % C: n*k的矩阵，聚类中心 n = size(X, 1); % 点的个数 m = size(X, 2); % 点的维数 % 1.从nums...对剩余的每个向量测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 DIST = zeros(n, k); % DIST为每个点到聚类中心的距离 for i = 1:n for...迭代2~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束 residual = norm(M - C); % 计算新质心和原始质心的距离 disp(['新的质心与原质心距离为：' ,

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Python 字典 dict

= {country: code for code, country in DIAL_CODES} print(country_code) >>> {'China': 86, 'India': 91...: country.upper() for country, code in country_code.items() if code < 66}) >>> {1: 'UNITED STATES',...collections.OrderedDict 这个类型在添加键的时候会保持顺序，因此键的迭代次序总是一致的。...更倾向于从 UserDict 而不是从 dict 继承的主要原因是，后者有时会在某些方法的实现上走一些捷径，导致我们不得不在它的子类中重写这些方法，但是 UserDict 就不会带来这些问题。...这样做的好处是，UserDict 的子类就能在实现 __setitem__ 的时候避免不必要的递归，也可以让 __contains__ 里的代码更简洁。

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工控网络基础入门篇之轻松的扩散污染

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