min=arr[i]; arr[i]=temp; } } //console.log(min);//循环结束，得到最小的数 new_arr.push(min);//把这个最小的数放在新的数组中
关于排序算法的问题可以在网上搜到一大堆，但是纯 JS 版比较零散，之前面试的时候特意整理了一遍，附带排序效率比较。...[i]); } } return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right)); }; //算法效率比较...//--------------------------------------------------------------- //| 排序算法 | 平均情况 | 最好情况
12345678console.log(arro);//[20]字符串转换为数字let num1='1' * 1;1console.log(typeof num1) //number使用Boolean过滤数组中的所有假值
JavaScript中的math 对让我们能够对执行一些数学操作。 它具有数学常数和函数的属性和方法。 在今天的文章中将介绍 Math对象的一些有用方法。 1....Math.min() Math.min()是 js 数学库中的函数，用于将所有传递的值中的最小值返回给该方法。...Math.max() Math.max()方法可返回两个指定的数中带有较大的值的那个数。 Math.max(0, 150, 30, 20, -8, -200) // 150 3....实现将初始种子选择到随机数生成算法;它不能被用户选择或重置。 Math.random() // 0.15497907645259867 8.
概述 DeepWalk算法是在KDD2014中提出的算法，最初应用在图表示（Graph Embedding）方向，由于在推荐系统中，用户的行为数据固然的可以表示成图的形式，因此DeepWalk算法也常被用于推荐系统中的...算法思想 DeepWalk算法借鉴了word2vec算法的思想，word2vec是NLP中一种常用的word embedding方法，word2vec通过语料库中的句子序列来描述词与词的共现关系，进而学习到词语的向量表示...DeepWalk算法与word2vec类似，使用图中节点与节点的共现关系来学习节点的向量表示。...在DeepWalk中通过使用随机游走(RandomWalk)的方式在图中进行节点采样来模拟语料库中的预料，进而使用word2vec的方式学习出节点的共现关系。 2.1....RandomWalk RandomWalk是一种可重复访问已访问节点的深度优先遍历算法。
机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法 特征工程之数据预处理（上） 特征工程之数据预处理（下） 特征工程之特征缩放&特征编码 特征工程(完) 常用机器学习算法汇总比较...(上） 上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法，本文会继续介绍四种算法--SVM、朴素贝叶斯、KNN 以及 kmean 算法，其中最后一种是无监督学习的聚类算法，前面三种也是非常常见的算法...，特别是 SVM，在 2012 年 AlexNet 网络的成功之前，一直都是图像分类中非常常用的分类算法。...测试的时候，将测试样本都分别送入所有分类器中，取得到最大值的类别作为其分类结果。这是因为到分类面距离越大，分类越可信。...，下一篇会介绍最后几种常见的算法，包括目前非常常用的深度学习网络--卷积神经网络。
用户的资料模型取决于所用学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。...其基本思想非常易于理解，在日常生活中，我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。协同过滤正是把这一思想运用到电子商务推荐系统中来，基于其他用户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。...关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零售业中已经得到了成功的应用。...算法的第一步关联规则的发现最为关键且最耗时，是算法的瓶颈，但可以离线进行。其次，商品名称的同义性问题也是关联规则的一个难点。...4）特征组合（Feature combination）：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用。
它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。...此时，左边部分中各元素都小于或等于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 然后，左边和右边的数据可以独立排序。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。...这样，整个算法的时间复杂度为O(nlog2n)。 最坏的情况：每次所选的中间数是当前序列中的最大或最小元素，这使得每次划分所得的子表中一个为空表，另一子表的长度为原表的长度-1。...通常采用“三者值取中”方法，即比较H->r[low].key、H->r[high].key与H->r[(10w+high)/2].key，取三者中关键字为中值的元素为中间数。
一、原地算法在谈sort之前，我们先了解一下原地算法，什么事原地算法呢？所谓原地算法就是说基于原有的数据结构进行一定的操作修改，而不借助额外的空间。...使用原地算法时，其内存干净，空间复杂度是O(1)，可以减少没必要的内存，避免造成内存浪费和冗余。当然，减小内存损耗会带来算法复杂度和时间消耗的增加，所以是一个Tradeoff。...测试：测试某数据在数组中各个位置的次数。...obj[index]++ : obj[index] = 1}输出：图片图示：图片ECMAScript中关于Array.prototype.sort(comparefn)的标准，其中并没有规定具体的实现算法...temRandom,1)//抽取一张后，要除去这张牌，然后在剩下的牌中继续抽 } return temp}shuffle(arr)抽取的牌放置旁边在抽取的那副牌冲除去随机抽取的那张牌附：本文用到的JS
onkeyup="this.value=this.value.replace(/[^a-z_-]/g,'')" //限制只能输入英文字母和_和- onkeyu...
replace(/-/g,"")：将字符串2所有的 - 替换为“”，及去掉 - 注：/ /g 代表全局的意思 var newAttr = ['a','b','c'],temp='a'; jQuery中：...$.inArray(temp, newArr)判断数组中是否存在某一个元素 返回下标，如果存在返回值为>=0; ②$('#id')[0] : 判断某个节点是否存在,可在其后面加 [0] 打印看是否有内容...③Jquery中children与find之间的区别 0 1</td...h1,h2,p").toggleClass("blue"); css() - 设置或返回样式属性 ⑤jQuery 删除 remove() - 删除被选元素（及其子元素） empty() - 从被选元素中删除子元素...(不删除本身元素) ⑥js中map的存取值 var myMap = new Map(); // 添加键 myMap.set("a", "和键'a string'关联的值"); myMap.set
数组方法：在Array.prototype中定义 ECMAScript3: 12个 join reverse sort concat slice splice push\pop unshift\shift...Array.from Array.of copyWithin find findIndex fill ECMAScript7: 1个 includes 字符串方法：在String.prototype中定义...ECMAScript6: 8个 includes startsWith endsWith at repeat padStart\padEnd 字符串模板 对象方法：在Object.prototype中定义
//设置select的选中效果 $("#selectDianzhang").find("option[value='"+userId+"']").attr("selected",true); //js...） var deleteImageSrc=function(index){ debugger //imageSrcArray.remove(index);//删除数组中的元素...//显示 }else{ document.getElementById("checkIdentityCard").style.display= "none"; //隐藏 } } js...中json字符串 转 数组 value 是json字符串 var brands=""; if(value!...} brands=brands.substring(0,brands.length-1); } return brands; js
概述 在前DeepLearning时代，以Logistic Regression（LR）为代表的广义线性模型在CTR，CVR中得到了广泛的应用，主要原因包括： 模型足够简单，相当于不包括隐含层的神经网络...随着算法的不断发展，随后也出现了许多的优化方案，如FM算法通过在线性模型的基础上引入交叉项，GBDT+LR算法通过GBDT模型对特征的学习，有效的处理特征交叉问题。...在训练的时候，模型中的embedding向量参与模型一起运算。隐含层的计算方法为： 其中， 称为激活函数，如ReLUs。...Wide & Deep模型中的参数为 ， 和 。...文中将Wide & Deep模型应用在Google play的apps推荐中。 模型的训练之前，最重要的工作是训练数据的准备以及特征的选择，在apps推荐中，可以使用到的数据包括用户和曝光数据。
现在提供几种常用的加密/解密算法。 ...hashPasswordForStoringInConfigFile.ToString(); return s.ToLower().Substring(8, 16); } 4.Sha1签名算法.../// /// 签名算法 /// /// ...) { throw new Exception(ex.Message); } } 5.Sha256加密算法...{ throw new Exception(e.Message, e); } } 以上是一些较为常用的算法代码
统计性描述经常用到散点图 统计性描述更为侧重单变量的描述，即描述X、X与X之间的关系，在通过X去描述Y的时候，我更关心X与Y间存在何种关系，此时便需要借助散点图去印证X与Y相关的内在一致性，并通过方差...以二元线性回归为例，回归公式为： Y=b0+b1*x1+b2*x2+u 其中Y是由实物转化为统计问题的结构，通常用来表示具体的需求，实际建回归模型时最主要的两个问题，一是Y的可获取性（能不能拿到...通常银行业中则能够实现，银行业中指标获取便利。 ? 逻辑回归太重要 ? 逻辑回归模型的方程式与线性回归类似，区别在于Y的量化特征不同。...针对行的分析与针对列的分析不同，列表示各种变量，而行表示人的特征或是行为特征，商业中对行较为关注，而研究领域中对列的分析尤为看重。...客户价值分析领域常用的模型为RFM模型，例如某人在京东下了第一单，发现物流服务、线上购物体验、客服服务都很好，于是后续接连下单购买多次，通常，单量、购买时间长短、消费金额这三个指标是客户价值模型的核心衡量指标
2 您应用那些推荐算法？ 转自公众号：阿里技术
关于排序都会讲的名词：（我自己的理解） 时间复杂度： 指排序过程中，程序消耗的时间。 空间复杂度： 指排序过程中，程序所消耗内存的大小。 ...15 j+1对应的数是18 16 35和18比 17 35大于18，互换位置 18 先把35存到temp中 19 再让前边的大值35等于后边比他小的18 20 最后把存在temp中前边较大的值...j+1对应的数是67 36 95和67比 37 95大于67，互换位置 38 先把95存到temp中 39 再让前边的大值95等于后边比他小的67 40 最后把存在temp中前边较大的值95...j+1对应的数是56 52 95和56比 53 95大于56，互换位置 54 先把95存到temp中 55 再让前边的大值95等于后边比他小的56 56 最后把存在temp中前边较大的值95...j+1对应的数是56 97 67和56比 98 67大于56，互换位置 99 先把67存到temp中 100 再让前边的大值67等于后边比他小的56 101 最后把存在temp中前边较大的值67
continue } obj[item] = item } 优点 只有一个循环，所以性能很好 缺点 如果数组中出现对象则存在问题（因为对象的属性名不能是对象，遇到会转换为字符串） 如果数组中存在数字...10和字符串’10’，则也会认为是重复的 数组中的值如果是undefined可能也会出现问题 indexOf检测方式 let newAry = [] for (let i = 0; i < arr.length
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