暑假了就有时间写写博客了，大一的师弟们也要进入算法的领域了，于是我就写了一个简略版基于最大主曲率算法的指静脉识别给他们入门用，
https://jingyan.baidu.com/article/cbf0e500eb95582eaa28932b.html
大家好，我是程序员吴师兄，欢迎来到 图解剑指 Offer 结构化专栏，在这个专栏里我将和大家一起学习如何用结构化的思维来思考、解题、写代码，希望能帮助你即使在面试的时候紧张也能做对。
因为某些私人原因 只能讲这样以图片的形式将我写的手指静脉预处理 切割部分的文档分享出来。 百度百科： 手指静脉识别技术是一种新的生物特征识别技术，它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。 工作原理，是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。利用这一固有的科学特征，将实现对获取的影像进行分析、处理，从而得到手指静脉的生物特征，再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。 手指静脉图像的识别和比对，由一块目
虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作，然而从各大公司面试来看，算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。
云层老师从Loadrunner如何进行用户行为模拟、性能指标监控、性能调优三个方面进行讲解，让同学们不仅仅掌握了Loadrunner的使用方法，还带大家对于性能测试有了更深的认识。
一、什么是聚类分析 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。 ——《百度百科–聚类分析》
平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率，也可以认为是可运行进程的平均数。
算法复杂度是我们来衡量一个算法执行效率的一个度量标准，算法复杂度通常主要有时间复杂度和空间复杂度两种。时间复杂度就是指算法代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间，而空间复杂度则是指算法中用来存储的数据结构所占用的空间。往往一个时间复杂度比较低的算法拥有着较高的空间复杂度，两者是互相影响的，我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点。本文会简单介绍一下用于描述算法的性能和复杂程度的大O表示法。
为简单起见，采用了IEEE 802.16e标准中的2/3A码率的码字，并选择1536的码长作为具体的验证举例。该LDPC码是准循环码，每个循环子矩阵的行重为1。其校验矩阵可以用母矩阵表示为
文中的一些图片以及思想很多都是参考https://www.cnblogs.com/My-code-z/p/5712524.html 大佬的思想 以及自己做一些个人理解的补充 细化算法原理理解起
简介 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 重要
数据是指所有被计算机存储，处理的对象。 数据元素是数据的基本单位，是运算的基本单位，通常具有完整确定的实际意义。数据元素常常又简称为元素。 数据元素由数据项组成。在数据库中，数据项要成为字段或域。它是数据不可分割的最小标识单位。数据可有若干数据元素组成，而数据元素又由若干个数据项组成。 数据的逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系。所谓逻辑关系是指数据元素之间的关联方式或邻接关系。 集合中任何两个节点之间都没有邻接关系，组织形式松散。线性结构中结点按照逻辑关系一次排成一条链，节点之间一个一个依次相连接。树形结构具有分支层次特性，其形态像自然界中的树。上层的节点可以下和下层多个节点相连接，但下层节点只能和上层的一个节点相邻接。图结构最复杂，其中任何两个节点都可以邻接。 数据的逻辑结构在计算机中的实现称为数据的存储结构。一般情况下一个存储结构可以包括两个部分： 1.存储数据元素。 2.数据元素之间的关联关系。 表示数据元素之间关联方式的主要有顺序存储方式和链式存储方式。 顺序存储方式是指所有存储结点存放在一个连续的存储区内。利用节点在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。 链式存储方式是指每个存储结构节点除了含有一个数据元素外，还包含指针，每个指针指向一个与本节点有逻辑关系的节点。用指针来表示数据元素之间的逻辑关系。 运算是指在某种逻辑结构上施加的操作，即对逻辑结构的加工，这种加工以数据的逻辑结构为对象。 评价算法的好坏的因素包括正确性，易读性，健壮性，时空性。 算法的时间复杂度是算法中基本运算重复执行次数量的度量。 时间复杂度，常见的阶数有常数阶O(1)对数阶O(log2n)线性阶O(n)多项式阶O(nc)指数阶O(Cn) 最坏时间复杂度是指对相同输入量二不同输入数据时，算法时间用量最大值。 平均时间复杂度是指对所有相同输入数据量的各种不同输入数据算法时间用量的平均值。
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术，这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
本文介绍了HTML、CSS、JavaScript压缩对于前端性能优化的影响，并给出了代码示例和结论。
前几天在群里看到小杜分享一篇文章，《html写法对gzip压缩率的影响》，为此我也对这点分析了一下。 不知道大家有没有看过这文章，作者是来自微博懒懒交流会，其内容我这里先简述一下。
算法复杂度是我们来衡量一个算法执行效率的一个度量标准，算法复杂度通常主要有时间复杂度和空间复杂度两种。时间复杂度就是指算法代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间，而空间复杂度则是指算法中用来存储的数据结构所占用的空间。往往一个时间复杂度比较低的算法拥有着较高的空间复杂度，两者是互相影响的，我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点。本文会简单介绍一下用于描述算法的性能和复杂程度的大O表示法。 我们先来看一段简单的代码，来帮助我们理解什么是大O表示法： function increm
损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。 代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。 目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。
作者：Jack Pu 链接：www.jackpu.com/qian-duan-mian-shi-zhong-de-chang-jian-de-suan-fa-wen-ti/ 虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作，然而从各大公司面试来看，算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。 Q1 判断一个单词是否是回文？ 回文
因为treeMap 底层是红黑树,要对数据进行操作,首先要采用二分法的规则进行查找,这时候要找到某个key,最多需要运算的次数为log2(n),记为log(n)]
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本篇梳理希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。而机器之心也在文末给出了这些算法的具体实现细节。 对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情，总的来看，有如下几种方式：生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。 然而，就实践经验来看，这些都不是实战过程中最有效的分类算法的方式。
SimHash是什么 SimHash是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 》中提到的一种指纹生成算法或者叫指纹提取算法，被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中，作为locality sensitive hash（局部敏感哈希）的一种，其主要思想是降维，什么是降维？ 举个通俗点的例子，一篇若干数量的文本内容，经过simhash降维后，可能仅仅得到一个长度为32或64位的二进制由01组成的字符串，这一点非常相似我们的
作者｜zzbozheng 原文｜http://imweb.io/topic/586b2206b3ce6d8e3f9f99ce 前几天在群里看到小杜分享一篇文章，《html写法对gzip压缩率的影响》，为此我也对这点分析了一下。 不知道大家有没有看过这文章，作者是来自微博懒懒交流会，其内容我这里先简述一下。 Gzip算法主要由哈费曼和LZ77算法组成。 如果文件中有两块内容相同的话，那么只要知道前一块内容的位置和大小，通过特定的压缩标识符， 我们就可以确定后一块的内容。所以我们可以用位置长度这样一对信息，来替
所谓滤镜，最初是指安装在相机镜头前过滤自然光的附加镜头，用来实现调色和添加效果，也就是硬件滤镜。
周末，陪女朋友去电影院看了《复仇者联盟4：终局之战》，作为一个漫威粉三个小时看的是意犹未尽。出来之后，准备和女朋友聊一聊漫威这十年。
Thymeleaf是适用于Web和独立环境的现代服务器端Java模板引擎。Thymeleaf的主要目标是在开发工作中带来优雅的自然模板。在传统的web开发时通常使用的是jsp页面，首先需要在pom文件中引入springmvc相关的包，然后写springmvc的配置文件（包括访问资源的路径解析），之后还需再web.xml中配置访问路由。每次开发前都需要编写大量的配置文件。
HTML5学堂-码匠：数据快速的计算与排序，与前端页面性能有直接的关系。由于排序的算法有很多，在本次“算法系列”的分享当中，我们先从简单易上手的选择排序法开始，其它的排序算法会随后陆续跟大家一起分享。 算法的基本概念 算法是什么，它有何作用 为解决一个问题而采取的方法和步骤，称为算法。 我们可以把算法看成一本“福字剪纸教程”，其中每一种算法就是剪纸教程中的一种包含“固定步骤”的剪纸方法，使用者只要按照步骤进行剪纸，就可以剪出好看的福字。 之所以有这么多的算法，在于不同算法解决问题的效率各有不同，适合不同的场
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection，而不是feature extraction。
一年一度的国赛就这样结束了，来的快，去的快，留下的都是遗憾。对于数学建模我感觉就是整体对题的把握，很重要。这里不是说非要做到什么程度，我只是指写作时的一种状态。对于我来说，我的论文一定是已经过了一天的时候推倒重写，二次重构我才能抓到一些东西。
1、前馈神经网络、反馈神经网络、BP网络等，他们之间的关系 前馈型神经网络： 取连续或离散变量，一般不考虑输出与输入在时间上的滞后效应，只表达输出与输入的映射关系；在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输入到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈，可用一个有向无环图表示。常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（Back Propagation）网络、RBF（Radial Basis Function）网络等。 BP网络： BP网络是指连接权调整采用了反向传播（Back Propagation）学习算法的前馈网络。与感知器不同之处在于，BP网络的神经元变换函数采用了S形函数（Sigmoid函数），因此输出量是0~1之间的连续量，可实现从输入到输出的任意的非线性映射。 由上可知BP网络是通过BP算法来修正误差的前馈神经网络 反馈型神经网络： 取连续或离散变量，考虑输出与输入之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述系统的模型。
Nginx负载均衡 客户端的访问都被代理到后端的一台服务器上，最终会出现性能瓶颈，从而导致效率降低，前端用户的访问速度急速下降，要解决这个问题就需要添加多台httpd，同时承受大量并发连接，每台服务器接收的并发连接降低了，效率就高了，nginx作为代理，在收到客户端的请求时，会分发到不同的后端服务器，但是nginx收到请求之后会分配到那个服务器之上，有什么规律和需求，就需要用调度算法来分配. upstream语法 # upstream的定义必须在server{..}外定义 upstream <组名
归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，归并排序对序列的元素进行逐层折半分组，然后从最小分组开始比较排序，合并成一个大的分组，逐层进行，最终所有的元素都是有序的
RRT与PRM一样，也是概率完备且不最优的。概率完备是指只要解存在就一定能在某一时刻找到。但解不一定是最优的。RRT与PRM相比，有一个优势就是，它在构建图的过程中就在寻找路径。
举一个简单易懂的例子：将电子邮件分类为“ 垃圾邮件 ”或“ 非垃圾邮件”（二分类的典型特征“非此即彼”，关于二分类，后文会涉及）。
HTTP 是明文传输，意味着端到端之间的任意节点都知道内容是消息传输内容是啥，这些节点可以是 路由器，代理等。
机器学习作为一门多领域交叉学科，已经存在很长时间了，但近些年才开始火热起来。本文中列出了你需要知道的机器学习领域的算法，了解这些你就可以解决在机器学习中所遇到的任何问题。但这只是个覆盖大部分基础算法的
OPIC，是Online Page Importance Computation的缩写，是一种改进的PageRank算法
网页开发每天与浏览器相伴，一切展示来自于各类资源的加载。性能优化一定要有衡量指标，所谓“一切有据（数据）可循”，那么 PerformanceResourceTiming 则是你不容错过的一个官方 API。
虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作，然而从各大公司面试来看，算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。 Q1 判断一个单词是否是回文？ 回文是指把相同的词汇或句子，在下文中调换位置或颠倒过来，产生首尾回环的情趣，叫做回文，也叫回环。比如 mamam redivider . 很多人拿到这样的题目非常容易想到用for
控制节点，也叫中央控制器，主要负责根据url地址分配线程，并调用爬虫节点进行具体的爬行。
后面会把前端进阶的课程内容都总结一遍。有些都是很常见的知识，但是为了梳理自己的知识树，所以尽量模糊的地方都会记录
matlab中switch语句看了好几本教材上的例子都未看懂核心，不知谁能提供if-else-end语句所对应的是多重判断选择，而有时也会遇到多分支判断选择的问题。 MATLAB语言为解决多分支判断选择提供了switch-case语句。 switch-case语句的一般表达形式为： switch〈选择判断量〉 Case 选择判断值1 选择判断语句1 case 选择判
机器学习主要用于解决分类、回归和聚类问题，分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类的类别）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一个类别称作负类（negative class），比如判断垃圾邮件。多分类问题是指从多个分类中选择一个类别。
JS是一种脚本语言，也是一种面向对象的语言，可用于HTML、web、服务器、PC、智能手机等等。
例如由于日志文件过大导致硬盘无法写入、网络路由无效等可以通过调整硬件状态进行恢复的失败情况。
当写一个volatile变量时，JMM会把线程对应的本地内存中的共享变量值刷新到主内存。
无监督学习是指从无标注数据中学习模型的机器学习问题。无标注数据是自然得到的数据，模型表示数据的类别、转换或概率无监督学习的本质是学习数据中的统计规律或潜在结构，主要包括聚类、降维、概率估计。
Volatile的特征： A、禁止指令重排（有例外） B、可见性 Volatile的内存语义： 当写一个volatile变量时，JMM会把线程对应的本地内存中的共享变量值刷新到主内存。 当读一个vo
机密性要求保护数据内容不能泄露，加密是实现机密性要求的常见手段。加密技术的过程如下。
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