有趣的算法(三)——Hash算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、Hash算法 近期看到用hash实现基于hash的简单的小型数据库(传统大型数据库用的都是B+tree),感觉挺感兴趣,故先研究hash算法,近期会用hash实现一个小的数据库。 Hash表(Hash Table)又称为散列表,通过把关键字key映射到数组的一个位置,来访问记录。这个映射函数称为hash函数,存放记录的数组称为hash表。 1、hash函数 作用是把任意长度的输入,通过hash算法得到固定函
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
提到搜索引擎,大家首先想到的一般是ElasticSearch。在文本作为信息主要载体的阶段,ElasticSearch技术栈是文本搜索的最佳实践。然而目前搜索领域的数据基础发生了深刻的变化,远远超过文本的范畴。视频、语音、图像、文本、社交关系、时空数据等非结构化数据构筑了更加“立体”的语义基础。
基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris(大神级人物,写了很多文章)提出的,我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法,但是速度也是非常慢的,所以当时也没有继续做深入的研究,前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化,因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码,由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚,因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读。
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊,连带娃都这么技术流…… 今年夏天,谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子,用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型,开发了一个“猜拳机器”,能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程,详细介绍了怎样构建这个机器,以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下,适合有一定编程基础的同学,需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器: 上面视频中,
作者 | 郭人通 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 提到搜索引擎,大家首先想到的一般是ElasticSearch。在文本作为信息主要载体的阶段,ElasticSearch技术栈是文本搜索的最佳实践。然而目前搜索领域的数据基础发生了深刻的变化,远远超过文本的范畴。视频、语音、图像、文本、社交关系、时空数据等非结构化数据构筑了更加“立体”的语义基础。 传统的文本搜索技术与实践方法很难套用到新兴的数据搜索场景上。主要的原因是,在非结构化数据中含有大量隐式的语义信息,而这些信息没办法通过语言文字进行准
在写STL的时候,我就意识到了缺少了一篇数据结构。 提到数据结构,很多学生可能会想到学校里上的数据结构的课,教的那些数组、链表、栈、队列、树、图等
本文探讨的不是关于深度学习方面的,但可能也会涉及一点儿,主要是因为 Kernel(内核)的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法,你可能会问为什么,我将在文中回答这个问题。
当应用于搜索时,匹配学习可以描述如下。一组查询文档对D=(q1,d1,r1),(q2,d2,r2),...,(qN,dN,rN)作为训练数据给出,其中 i 和 qi,di和ri(i=1,...,N)分别表示查询,文档和查询文档匹配度(相关性)。每个元组 r)∈D的生成方式如下:查询q根据概率分布P(q)生成,文档d根据条件概率分布P(d∣q)生成,并且相关性r是根据条件概率分布 P(r∣q,d)生成的。这符合以下事实:将query独立提交给搜索系统,使用query words检索与query关联的文档,并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。
排序,就是重新排列表中的元素,使表中的元素满足按关键字递增或递减的过程。为了査找方便,通常要求计算机中的表是按关键字有序的。
从《基于比较的排序结构总结 》中我们知道:全依赖“比较”操作的排序算法时间复杂度的一个下界O(N*logN)。但确实存在更快的算法。这些算法并不是不用“比较”操作,也不是想办法将比较操作的次数减少到 logN。而是利用对待排数据的某些限定性假设 ,来避免绝大多数的“比较”操作。桶排序就是这样的原理。
10月24号那天,也就是传说中的1024程序员节,我翻开日历的时候,看到一段代码:
在机器学习之逻辑回归(Logistics Regression)中,我们考虑了这样一个问题:
选自machinelearningmastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:乾树、刘晓坤 本文以搜索问题的视角重构机器学习,为我们提供了新的思维架构,富有启发意义。 由于针对某一特定问题设计一套完美的智能系统难以控制,所以机器学习的实际应用极具挑战。 实际生产中并没有完全适用于你的问题的训练集和算法,一切都等你自己去发现。 我们最好将机器学习应用看成针对特定项目的已知知识和可用资源寻找输入到输出的最佳映射的搜索问题。 在本文中,你将会学到如何将机器学习应用于搜索问题。 读完本文
flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似,在功能上,与 map 和 mapPartitions 一样,flatMap 也是用来做数据映射的,在实现上,对于给定映射函数 f,flatMap(f) 以元素为粒度,对 RDD 进行数据转换。不过,与前两者相比,flatMap 的映射函数 f 有着显著的不同。对于 map 和 mapPartitions 来说,其映射函数 f 的类型,都是(元素) => (元素),即元素到元素。而 flatMap 映射函数 f 的类型,是(元素) => (集合),即元素到集合(如数组、列表等)。因此,flatMap 的映射过程在逻辑上分为两步:
尽管客户端 JavaScript 具有逻辑一致性,但可能存在仅在服务器上运行时才会显现的错误。以下示例演示了尝试获取不存在的乐队时会发生什么:
现实生活中,一家公司通常拥有不同领域的业务,比如字节跳动有抖音、今日头条、西瓜视频,微信有看一看、公众号、视频号。而多个领域中可能有的领域数据多有的领域数据少,跨领域推荐(cross-domain recommendation)就旨在使用数据充足的领域数据帮助数据不足的领域进行更好的推荐。
在自然语言处理(NLP)领域,BERT 等预训练语言模型极大地提升了诸多 NLP 任务的性能。但是,这类预训练语言模型通常计算开销大,内存占用也大,因此很难在一些资源紧张的设备上有效执行。
在推荐系统中,冷启动或长尾是一个常见的问题,模型在数据量较少的user或item上的预测效果很差。造成冷启动样本预测效果不好的重要原因之一是,冷启动样本积累的数据比较少,不足以通过训练得到一个好的embedding(通过user或item的id,映射到一个可学习的向量),进而导致模型在这部分样本上效果较差。我曾经在长尾预测效果不好怎么办?试试这两种思路中介绍过长尾问题的2种解法。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 匿名函数 ---- Python 匿名函数 1.lambda 函数定义 2.应用一:列表排序 3.应用二:映射函数 map 4.应用三:选择函数 filter ---- 1.lambda 函数定义 Python 中提供了一项非常有用的功能:利用 lambda 函数来替代 def, 创建一个临时简单
今天给大家介绍吉林大学计算机科学与技术学院杨博老师团队在ICLR2020的一篇论文,该研究针对MPNN现存的一些问题提出了一种新的图神经网络的几何聚合方式,其核心思想是:图上的聚合可以受益于图的连续空间,实验结果表明该研究具有显著效果。
应用机器学习很具挑战性,因为设计完美的学习系统相当困难。 一个问题永远没有最好的训练数据集或者最好的算法,最好的只能是目之所及。 机器学习的应用可以理解为一个搜索问题,即根据某个项目的已知信息和可获取的资源,找到从输入到输出的最好的映射。在本文你即将看到把应用机器学习当作搜索问题的概念。 阅读完本译文你会了解到: 1. 应用机器学习是一个逼近未知映射(输入到输出)函数的问题。 2. 设计上的某些决定比如数据和算法的选择局限了映射函数的选择。 3. 机器学习的搜索概念化有助于合理地选择集成算法,算法的查验以及
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域。这个“Python快速实战机器学习”系列,用Python代码实践机器学习里面的算法,旨在理论和实践同时进行,快速掌握知识。
我们先来说说 map 算子的用法:给定映射函数 f,map(f) 以元素为粒度对 RDD 做数据转换。其中 f 可以是带有明确签名的带名函数,也可以是匿名函数,它的形参类型必须与 RDD 的元素类型保持一致,而输出类型则任由开发者自行决定。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。[size=medium] Apache 中RewriteRule 规则参数 Apache模块 mod_rewrite 提供了一个基于正则表达式分析器的重写引擎来实时重写URL请求。它支持每个完整规则可以拥有不限数量的子规则以及附加条件规则的灵活而且强大的URL操作机制。此URL操作可以依赖于各种测试,比如服务器变量、环境变量、HTTP头、时间标记,甚至各种格式的用于匹配URL组成部分的查找数据库。
PHP 的数组是一种非常强大灵活的数据类型,在讲它的底层实现之前,先看一下 PHP 的数组都具有哪些特性。
引导式超分辨率是用于多个计算机视觉任务的统一框架。它输入信息是含有某个目标物体的低分辨率源图像(例如,使用飞行时间相机获取的透视深度)和一个来自不同区域的高分辨率引导图像(例如,来自常规相机的RGB图像),目标是输出源图像的高分辨率版本(在我们的示例中为高分辨率深度图)。
散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。简单来说,哈希表是一种依赖哈希函数组织数据,以达到常数级别时间复杂度,插入和搜索都非常高效的数据结构。
《C语言参考手册(原书第5版)》是C语言的详尽参考手册,分为两部分:第一部分讨论了C语言的所有语言特征,包括词法、预处理机制、声明、类型、表达式、语句以及函数等基本语言特征;第二部分讨论了C语言的标准库,针对它们不同的功能分别进行详细介绍。为了帮助读者理解相关概念,《C语言参考手册(原书第5版)》在讨论C语言及其标准库的细节时,提供了许多实例和解释。第一部分的各章还提供了练习题和主要练习的解答,这些练习可帮助读者加深理解C语言的基本功能和特性。
来源:jerrylead 本文通过多个例子为你介绍支持向量积核函数,助你更好地理解。 核函数(Kernels) 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子
布隆过滤器(Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景,这个时候往往我们都是采用 Hashmap,Set 或者其他集合将数据保存起来,然后进行对比判断,但是如果元素很多的情况,我们如果采用这种方式就会非常浪费空间。这个时候我们就需要 BloomFilter 来帮助我们了。
C++中的内存管理机制和C语言是一样的,但在具体内存管理函数上,C语言的malloc已经无法满足C++面向对象销毁的需求,于是祖师爷在C++中新增了一系列内存管理函数,即 new 和 delete 著名段子:如果你还没没有对象,那就尝试 new 一个吧
先说JNI(Java Native Interface)吧,有过不同语言间通信经历的一般都知道,它允许Java代码和其他语言(尤其C/C++)写的代码进行交互,只要遵守调用约定即可。首先看下JNI调用C/C++的过程,注意写程序时自下而上,调用时自上而下。
Stream 是一组用来处理数组、集合的API,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。 Java 8 中之所以费这么大的功夫引入 函数式编程 ,原因有两个:
机器学习和人工智能 机器学习和人工智能的区别:“好的,谷歌!有什么事吗?你能演奏我最喜欢的曲目或者预订一辆从宫殿路到MG路的出租车吗?” “亚历克莎,几点了?”“早上5点叫醒我。”“你能告诉我明天的会
导语:推荐系统中个性化推荐最为复杂,个性化推荐涉计到很多基础技术:用户画像,用户曝光记录,推荐算法策略等等,其中用户画像和用户曝光记录的设计好坏直接影响推荐系统的性能和效率,布隆过滤器应用到用户曝光记录,在存储和判断方面,有着非常明显的优势。本文结合自己的实践经验,简单介绍一下如何设计一个优雅的用户曝光记录功能。
今天开始分享C语言里面的存储类型、作用域、生命周期、链接属性等知识点,我们写完一个程序,不只说知其,更要知其所以然。
假设我们要在Python代码中要调用如下C语言实现的mul函数将两个整数相乘,函数add将两个整数相加,创建demo_module.c,代码如下
伪数组的属性名应该是索引,所以上面的例子中,属性名是字母的都得不到结果,因为没有该索引位置上的属性,所以最终的结果是 undefined。
这是我13年前创作和发表在互联网上的文章,这么多年过去了,这篇文章仍然在到处传播。现在贴回Linuxer公众号。 全文目录: C语言嵌入式系统编程修炼之道——背景篇 C语言嵌入式系统编程修炼之道——软件架构篇 1.模块划分 2.多任务还是单任务 3.单任务程序典型架构 4.中断服务程序 5.硬件驱动模块 6.C的面向对象化 总结 C语言嵌入式系统编程修炼之道——内存操作篇 1.数据指针 2.函数指针 3.数组vs.动态申请 4.关键字const 5.关键字volatile 6.CPU字长与存储器位宽不一致处
公司的硬件让我帮忙调用一个so文件,想着一直都没机会自己写一个jni,于是就答应了,在调用的过程中还踩了不少坑,特地写一篇博客记录一下。
A Gentle Introduction to Applied Machine Learning as a Search Problem 浅谈应用型机器学习作为一种搜索问题 应用型机器学习是具有挑战性的,因为针对给定问题设计完善的学习系统是非常棘手的。 (因为)没有最好的训练数据或最好的算法来解决你的问题,只有你可以发现的最好的。(作者的意思是你发现的最好的并不一定是最好的,还可能有更好的,译者注) 机器学习的应用被认为是最好的解决输入到输出的最佳映射的搜索问题,因为给定项目中知识和资源都是可用的。 在这
SpellGCN:Incorporating Phonological and Visual Similarities into Language Models for Chinese Spelling Check
经过了前面四篇文章的学习,相信大家对Stream流已经是相当的熟悉了,同时也掌握了一些高级功能了,如果你之前有阅读过集合框架的基石 Collection 接口,是不是在经过前面的学习,以前看不懂的东西,突然之间就恍然大悟了呢?
原文地址:https://machinelearningmastery.com/applied-machine-learning-as-a-search-problem/
目前随着新能源汽车的发展,智能化成为一个重要的发展方向,而芯片领域的万金油-FPGA在发动机控制单元、辅助驾驶及通信系统(包括车辆对车辆(V2V)通信和车辆对基础设施(V2I)通信。通过V2V和V2I通信,车辆能够实现实时交通信息的共享,从而提高交通安全性和效率)等领域都发挥着重要作用。下面结合发动机控制单元和辅助驾驶介绍一下FPGA在这两方面的应用。
本文介绍了如何使用计算机视觉技术检测车道线,主要包括使用高斯模糊、Canny边缘检测、Hough变换等方法对车道线进行检测,以及通过这些方法对车道线进行提取、拟合和展示。同时,还介绍了一种基于ROI(Region of Interest)的车道线检测方法,该方法通过边缘检测、Canny边缘检测、Hough变换等步骤对车道线进行检测,并通过拟合、平滑等处理提取出车道线。最后,通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
截至到目前为止,其实我们已经接触了不少的python内置函数,而map函数也是其中之一,map函数是根据指定函数对指定序列做映射,在开发中使用map函数也是有效提高程序运行效率的办法之一.
假设我们现在有一个输入属性(input attribute)x,有时候我们会将这个x给映射到一组新的集合上去,
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