在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。
二维矩阵是一个由行和列组成的数学对象，通常用一个大括号括起来的矩形阵列来表示。在二维矩阵中，每个元素都有一个特定的位置，由其所在的行和列确定。具体来说，如果我们有一个m行n列的矩阵A，那么它的元素可以表示为A(i,j)，其中i表示行号，j表示列号，A(i,j)表示第i行第j列的元素。
对于一阶线性方程的求解有多种方式，这里将介绍利用高斯消去法解一阶线性方程组。在介绍高斯消去法前需要对《线性代数》做一下温习，同时在代码中对于矩阵的存储做一个简要介绍。 通常遇到矩阵我们会利用二维数组来进行对矩阵数值的存储（例如前几篇中动态规划中对于求解矩阵初始化就是利用二维数组），但在计算机的内存中是没有“二维”这种存储方式的，内存都是以“一维”的方式存储数据，那么这就带来一个问题，在代码层面定义一个二维数组时，计算机内部是怎么存储的呢？ int[][] array = new int[3][3];
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
在有向图和无向图中，如果节点之间无权值或者权值相等，那么dfs和bfs时常出现在日常算法中。不仅如此，dfs，bfs不仅仅能够解决图论的问题，在其他问题的搜索上也是最基础(但是策略不同)的两种经典算法。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
今天我们来分享一个关于蛋白活性推断的内容，最近一段时间因为一篇文章的发表，运用基因表达来推断蛋白活性，文章在Single-cell protein activity analysis identifies recurrence-associated renal tumor macrophages，杂志 Cell，顶刊，其中就用到了单细胞转录组数据来推断蛋白活性，其中用到的软件是viper,2021年5月的一个软件，值得关注。
在所有编程语言里，Python并不算萌新，从1991年发布第一个版本，至今已经快30年了。
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
需要说明的是，由于算法的代码实现主要注重思路的清晰，下方有代码实现的文章主要以Python为主，Java为辅，对于Python薄弱的同学敬请不用担心，几乎可以看作是伪代码，可读性比较好。如实在有困难可以自行搜索Java代码
Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种，是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。
通过讲解PCA算法的原理，使大家明白降维算法的大致原理，以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践，帮助大家体会算法的作用。
培训系列AmberXie 求二维数组行列之和把二维数组 a 各行之和分别放入 b…
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第103天。这是前几天一个同学去滴滴面试的原题。
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-48 算法训练 关联矩阵
你问一个人听过哪些算法，那么深度优先搜索(dfs)和宽度优先搜索(bfs)那肯定在其中，很多小老弟学会dfs和bfs就觉得好像懂算法了，无所不能，确实如此，学会dfs和bfs暴力搜索枚举确实利用计算机超强计算大部分都能求的一份解，学会dfs和bfs去暴力杯混分是一个非常不错的选择！
基于图的推荐算法，被称为personalRank,它脱胎于PageRank，用概率游走方式，计算用户对商品的关注程度，最终形成推荐。
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
本文主要讲解 数据结构中的图 结构，包括 深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树算法等，希望你们会喜欢。
协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐，以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类： 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
已经很久没深入研究过算法相关的东西，毕竟日常少用，就算死记硬背也是没有实施场景导致容易淡忘。最近在做一个脱敏数据和明文数据匹配的需求的时候，用到了一个算法叫Levenshtein Distance Algorithm，本文对此算法原理做简单的分析，并且用此算法解决几个常见的场景。
嵌套循环是一个很重要的循环格式。特别是对于后期的数组，排序，链表等等内容都有着直接的关系，所以这里必须要学明白，我们使用打印型号的方式来练习它。一定要熟练掌握。
一、介绍 1、常见的数据结构 「队列」、「栈」这两种数据结构既可以使⽤链表也可以使⽤数组实现。⽤数组实现，就要处理扩容缩容的问题；⽤链表实现，没有这个问题，但需要更多的内存空间存储节点指针。 「图」的两种表⽰⽅法，邻接表就是链表，邻接矩阵就是⼆维数组。邻接矩阵判断连通性迅速，并可以进⾏矩阵运算解决⼀些问题，但是如果图⽐较稀疏的话很耗费空间。邻接表⽐较节省空间，但是很多操作的效率上肯定⽐不过邻接矩阵。 「散列表」就是通过散列函数把键映射到⼀个⼤数组⾥。⽽且对于解决散列冲突的⽅法，拉链法需要链表特性，操作
我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德。
第74题：编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：
前言 ????原题样例 ????C#方法：动态规划 ????Java 方法一：动态规划 ????Java 方法二：矩阵快速幂 ????总结 ????往期优质文章分享 ????前言 ???? 每
之前写了一篇分析MapReduce实现矩阵乘法算法的文章：Mapreduce实现矩阵乘法的算法思路 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/106646.htm
从本文开始，我将开启一个新的系列文章的编写数据结构与算法，在本系列文章中，我将对牛客、LeetCode等主流算法刷题平台的精彩题目进行讲解，实现语言包括Python（主）、Javascript、C、C++，同时我也会将相关算法与我们的实际开发项目结合，帮助大家更好的理解这略显枯燥的算法。
多表代换密码首先将明文M 分为由n 个字母组成的分组, , … ，对每个分组的加密为 ≡ + ( ), = , , … 其中，（A,B）是密钥，A 是 × 的可逆矩阵，满足gcd(|A|,N)=1,( |A|是A 的行列式)， = (, , … ), = (, , … ), = (, , … ),对密文的解密为 ≡ −( − )( ), = , , …
AES的加解密过程和DES一样，都是通过分组加密、分组解密。所谓分组加密，就是将待加解密的内容按照128位进行分组，将密钥按照128位、192位、256位进行分组，分别将分组后的明文与相应分组后的密钥进行加解密。
黑白图像常采用灰度图的方式存储，即图像的每个像素填充一个灰色阶段值，256节阶灰图是一个灰阶值取值范围为0-255的灰阶矩阵，0表示全黑，255表示全白，范围内的其他值表示不同的灰度。
今天给大家演示一下Java经典算法：螺旋矩阵。给定一个正整数 n，生成一个包含 1 到 n2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵，该算法的时间复杂度是O(n^2)。
时代和技术在发展，如果站着不动，就会落后，这也就是为什么提倡“终身教育”。刻意练习，每日精进。让我们的知识不会落后太久。
机器之心报道 Tencent 深度学习是近些年来人工智能技术发展的核心，伴随而来的机器学习框架平台也层出不穷。到现在，一家科技巨头没有一个主导的机器学习平台都不好意思跟人打招呼，比如谷歌有 TensorFlow、微软有 CNTK、Facebook 是 Torch 的坚定支持者、IBM 强推 Spark、百度开源了 PaddlePaddle、亚马逊则是 MXNet 的支持者。而为了尽可能地获得开发者支持和抢占发展先机，很多平台都选择了开源。 在去年 12 月 18 日的腾讯大数据技术峰会暨 KDD China
给定一个包含 m × n 个格子的面板，每一个格子都可以看成是一个细胞。每个细胞都具有一个初始状态：1 即为活细胞（live），或 0 即为死细胞（dead）。
时间序列异常检测 （原文链接：http://wurui.cc/tech/time-series-anomaly-detection/） 本文总结了我在时间序列异常算法方面的一些经验。读者需要对常规机械学习算法有一定的了解。希望本文能帮助有相关需求的工程师快速切入。 EGADS Java Library EGADS (Extendible Generic Anomaly Detection System)（https://github.com/yahoo/egads）是Yahoo一个开源的大规模时间序列异常检
参考链接：https://leetcode-cn.com/problems/shun-shi-zhen-da-yin-ju-zhen-lcof/solution/mian-shi-ti-29-shun-shi-zhen-da-yin-ju-zhen-she-di
在自然语言处理领域，我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本，往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时，在很多推荐系统中，由于无法直接就整体文本进行利用，往往会现对文本进行汇总，常用的方法就是embedding或者关键词抽取，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。让我们看下有哪些快速上手可用的方法。
旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。从图论的角度来看，该问题实质是在一个带权完全无向图中，找一个权值最小的Hamilton回路。由于该问题的可行解是所有顶点的全排列，随着顶点数的增加，会产生组合爆炸，它是一个NP完全问题。由于其在交通运输、电路板线路设计以及物流配送等领域内有着广泛的应用，国内外学者对其进行了大量的研究。早期的研究者使用精确算法求解该问题，常用的方法包括：分枝定界法、线性规划法、动态规划法等。但是，随着问题规模的增大，精确算法将变得无能为力，因此，在后来的研究中，国内外学者重点使用近似算法或启发式算法，主要有遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法和神经网络等。
由 N 个整数元素（有正数也有负数）组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[n])，这个数组有很多连续子数组，那么其中数组之和的最大值是什么呢？
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