JS散度(Jensen-Shannon)JS散度度量了两个概率分布的相似度，基于KL散度的变体，解决了KL散度非对称的问题。一般地，JS散度是对称的，其取值是0到1之间。...定义如下： KL散度和JS散度度量的时候有一个问题：如果两个分配 离得很远，完全没有重叠的时候...，那么KL散度值是没有意义的，而JS散度值是一个常数。
JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。...现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布添加描述 和 ，其JS散度公式为：
Jensen-Shannon divergence JS散度是基于KL距离提出的改进，取值在0到1之间： ?...JS散度是对称的并且取值在0-1之间，另外，KL与JSD都存在一个问题，在很极端的情况下，KL值没有意义，JSD会趋于一个常数，这样在算法中梯度变为了0. 欢迎关注！
Three.js提供了各种的粒子系统创建方式。从官网例子的demo来看，可以总结分为两类，分别是Points和Sprite。...应用上面的知识点，小编做了一个礼花的小demo，礼花的展示效果大致分为三步： 绽放前，飞线动画向上运动。...绽放出球形礼花。 往下往外坠落礼花消失。...参考文章： https://threejs.org/docs/ https://www.solutiondesign.com/blog/-/blogs/webgl-and-three-js-particles...《Three.js开发指南》 谢谢阅读，如有问题请各位大大指正！
散列，是一种常用的数据存储技术，优势在于可以快速的插入或取出，使用它的数据结构，叫散列表。 它的优势哈，插入、删除、取用数据都很快，但对于查找却效率低下。...散列表在JS里只能是基于数组来进行设计了。它的数据存储是和该元素对应的键，并保存在数组的特定位置。感觉和对象很类似。 在存储的时候，通过散列函数将键映射为一个数字，这个数的范围是0至散列表的长度。...这个就是散列表，书中第88页， 这是一个简单的电话本，把名字d,u,r,r这四个字母的ASCII码加在一起，413(键)。就把散列值和名字Durr(值)对应起来了。...散列函数有时会重复，因为也许会有另外几个字母的ascii值相加也等于413，这就是把二个键映射成一个值了，这就叫碰撞。...另外一个知识点就是，编写散列函数时对数组大小的考虑，一般来讲，数组长度应该是个质数。 /****/ 质数：指整数在一个大于1的自然数中，除了1和此整数自身外，没法被其他自然数整除的数。
https://yy123.ink/blog/upload/preview/20194i5kb94215/index.html
在介绍这个数据结构如何实现之前，先让我们看看散列函数的相关知识。...散列函数 所谓散列函数，只要知道以下这两个性质即可： 同一个数值进行散列，得到的结果必然相同； 当散列结果相同时，不一定是同一个数值。...散列表 这个数据结构的核心就是如何解决散列冲突。有两种最简单的方法，它们是分离链接法和开放地址法，下面来介绍这两种方式。...我们假设一个整数的散列值是它本身，由于表中没有那么多空，所以要把这个值与表长取模，即value % tableSize。...实现 这里以开放地址法为例，实现一个以字符串为key的散列表。
什么是lose lose散列函数呢？其实lose lose散列函数就是简单的把每个key中的所有字母的ASCII码值相加，生成一个数字，作为散列表的key。...当然，这种方法并不是很好，会生成很多相同的散列值。下面会具体的讲解如何解决，以及一种更好的散列函数djb2。 ...function HashMap() { // 我们使用数组来存储元素 var list = []; //转换散列值得loselose散列函数。...key的散列值。...很简单，就是让计算出的散列值尽可能的不重复。下面介绍一种比loselose散列函数更好一些的散列函数djb2。
本文将先建立一下距离和度量的概念，然后引出f散度的概念，利用共轭函数和神经网络来计算f散度，最后将简述KL散度和JS散度的问题。...在原始版本的GAN中，希望用JS散度来度量两个概率分布的距离，则选择原函数和其对应的共轭函数为 ? 代入其中则 ? 做一个简单的变换（同时注意相应调整激活函数）： ? 则有 ?...如若使用逆KL散度，则会导致Q去拟合高概率的单峰： ? 另一个需要解释的问题，为什么原始GAN中使用JS散度效果不好。...显然，这样计算得来的JS散度为常数。所以如果将判别器训练的太好（即学习到了JS散度）但JS散度为一个常数，无法提供任何梯度信息供生成器训练，就是大家常说的“学不动”。...总结 今天向大家介绍了概率密度函数的距离、由f散度定义的一系列距离、共轭函数，之后推导了如何使用fGAN生成原始的GAN，最后阐述了KL散度和JS散度的一些问题。 下期预告：对偶与WGAN
http://blog.csdn.net/yyxaf/article/details/7527878 搜索关键词：散列函数、散列表、哈希函数、哈希表、Hash函数、Hash表 散列方法不同于顺序查找、二分查找...② T为散列表(Hash Table)。 ③ h(Ki)(Ki∈U)是关键字为Ki结点存储地址(亦称散列值或散列地址)。...④ 将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(Hashing) 散列表上的运算 散列表上的运算有查找、插入和删除。...HashTable[m]； //散列表类型 2、基于开放地址法的查找算法 散列表的查找过程和建表过程相似。...只要α选择合适，散列表上的平均查找长度就是一个常数，即散列表上查找的平均时间为O(1)。 ④ 散列法与其他查找方法的区别 除散列法外，其他查找方法有共同特征为：均是建立在比较关键字的基础上。
散列是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术。 每个关键字被映射到从0-TableSize-1这个范围中的某个数，并且被放到适当的单元中。...这种映射就叫做散列函数 我认为，先用散列函数将我们所要进行操作的集合整合成散列表，是对之后的操作的一种便利。放到实际中去，我们要进行操作的集合不仅仅只是数字，例如图书馆中的书籍分类等等。...我们可以通过某种规定，将每个关键字放到合适的为止上去，编写散列函数。但是难免会遇到两个关键词被单列到同一个值的情况，（称为冲突），如何解决冲突是一个很关键的问题，之后另开博。...} for(i = 0; i < 9; i++) //输出散列表 printf("%d ", b[i]); return 0; } 输出结果如图 如果关键字是字符串...设所有关键字最多8个字符长，由于char类型的值最多是127，因此这个散列函数之恩那个取值在0到27*8之间，若TableSize超过了1w，显然这并不是一种均匀的分配。
二、理解hashCode() 散列的价值在于速度：散列使得查询得以快速执行。...三、HashMap的性能因子 容量(Capacity):散列表中的数量。 初始化容量(Initial capacity):创建散列表时桶的数量。...尺寸(Size):当前散列表中记录的数量。 负载因子(Load factor):等于"size/capacity"。负载因子为0，表示空的散列表，0.5表示半满的散列表，依次类推。...备注：为使散列分布均衡，Java的散列函数都使用2的整数次方来作为散列表的理想容量。对现代的处理器来说，除法和求余是最慢的动作。使用2的整数次方的散列表，可用掩码代替除法。...也就是说，它必须基于对象的内容生成散列码。 应该产生分布均匀的散列码。如果散列码都集中在一块，那么在某些区域的负载就会变得很重。
Hello小伙伴们大家好～～今天带来的是散列，这个其实是一个很重要然而很多人不是很理解的技术。散列是什么呢，是一种数据存储技术，能够达到经过散列后的数据可以快速地插入或取用，这种结构就是散列表。...HashTable的实现 在此处我们还是基于数组来实现，使用散列表存储数据时，通过一个散列函数将键映射为一个数字，每个键值映射为一个唯一的数组索引。还是原来的老步骤，一个散列表会需要什么呢？...计算散列值、向散列中插入数据、从散列中读取数据，并显示散列表中数据分布的方法。...如果键是整型，最简单的散列函数就是以数组的长度对键取余 // 如果键是随机的整数，则散列函数应该更均匀地分布这些键。...使用这种技术，即使两个键散列后的值相同，依然被保存在同样的位置，只不过它们在第二个数组中的位置不一样罢了。 2）线性探测法：线性探测法隶属于一种更一般化的散列技术:开放 寻址散列。
散列函数五种设计方法 1.直接地址法 2.除留余数法 3.数字分析法 4.平方取中法 5，折叠法 同理：在处理不同情况时，如果有更优解的散列函数，我们也可以自己进行设计 处理冲突的方法...拉链法 如何理解拉链法，下面举一个例子： 3.再散列函数法 公共溢出区法 在查找时，对给定值，通过散列函数计算得出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功，...如果相对于基本表而言，有冲突的数据很少的情况下，公共溢出区的结构对于查找性能来说还是非常高的 有冲突的关键字存储到溢出表的时候，是按照顺序存储的，而不是通过散列函数计算得出散列地址再进行存储，并且查找的时候也是按顺序查找...} //找到空位后，插入关键字 elem[addr] = key; //元素个数加一 count++; return true; } //查找关键字,查找成功返回关键字的散列地址...int searchHash(int key) { int addr = Hash(key);//获取查找关键字的散列地址 //如果与哈希数组中对应的散列地址存储的关键字不一样，说明需要通过线性探测法往后查找
复杂度分析: 顺序查找: O(n) 二分查找: O(\log_2n) 散列方法: O(C) 散列表与散列方法 将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应...: Address=Hash( ) 需要解决两个问题: 找到一个合适的散列函数,避免或尽量减少冲突 拟定解决冲突的方案 散列函数 取余法 散列表中地址数位m, p为不大于m但最接近m的质数....闭散列又叫开地址法. 所有的桶都直接放在散列表数组中,并且把该数组组织成环形结构. 每个桶只有一个元素. 当发生冲突时, 把这个元素存放进表中”下一个”空桶中.寻找空桶的方法有很多....它是对于散列表中每个地址而言的, 其实就是从每个桶到下一个空桶需要探查的次数的平均值. 散列表存储的是元素集合, 不允许关键码相同的元素存在....再散列 当表项数>表的70%时, 可以再散列. 即, 建立一个两倍大的表, 新的散列函数取距离原规模两倍大小最近的素数. 处理冲突的开散列(链地址)方法 将同义词放入同一个桶.
选择键值，冲突的时候采取不同的策略 散列函数： 简单的散列函数： 1 int hash(const string & key,int tableSize) 2 { 3 int hashVal =...key.length();++i) 5 { 6 hashVal + = key[i]; 7 } 8 return hashVal % tableSize; 9 } 比较好的散列函数...分离链接法 分离链接散列表的类构架 1 template 2 class HashTable 3 { 4 public: 5 explicit...与 散列表大小的 比值 执行一次查找所需的时间：计算散列函数值所需要的常数时间加上遍历表所用的时间 不使用链表的散列表： 当冲突发生时，直接寻找下一单元 使用探测策略的散列表的类接口...if(oldArray[i].info == ACTIVE) 13 insert(oldArray[i].element); 14 } 15 } 对探测散列表的再散列
这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。 通俗的解释 ? 基本思想 ?...散列表几个重要概念 ： 散列函数、装载因子、散列冲突 装载因子：= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度 是散列表装满程度的标志因子。...因此，一些采用开放定址法的 hash库，如 Java 的系统库限制了荷载因子为 0.75，超过此值将 resize 散列表。 散列冲突： 就是指多个元素通过散列函数计算得到的散列地址是相同的。...散列函数： 散列函数选取原则： 好的散列函数 = 计算简单 + 分布均匀 数据结构中的散列函数： ? 主要的散列冲突的解决办法 开放寻址法： ?...拉链法（链地址法） 将散列到同一个存储位置的所有元素保存在一个链表中。 再散列法： 即在上次散列计算发生冲突时，利用该次冲突的散列函数地址产生新的散列函数地址，直到冲突不再发生。
散列 散列为一种用于以常数平均时间执行插入，删除和查找的技术。一般的实现方法是使通过数据的关键字可以计算出该数据所在散列中的位置，类似于Python中的字典。...关于散列需要解决以下问题： 散列的关键字如何映射为一个数（索引）——散列函数 当两个关键字的散列函数结果相同时，如何解决——冲突 散列函数 散列函数为关键字->索引的函数，常用的关键字为字符串，则需要一个字符串...->整数的映射关系，常见的三种散列函数为： ASCII码累加（简单） 计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ （不太好，3个字母的常用组合远远小于可能组合） 计算所有字符加权和并对散列长度取余...，发生冲突，本次使用分离链接法解决： 每个散列中的数据结构有一个指针可以指向下一个数据，因此散列表可以看成链表头的集合 当插入时，将数据插入在对应散列值的链表中 访问时，遍历对应散列值的链表，直到找到关键字...，因此需要定义一个散列节点用于计算散列值 point := h.table[temp.hash].next for point !
采用散列技术将记录存在在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表。那么，关键字对应的记录存储位置称为散列地址。 散列技术既是一种存储方法也是一种查找方法。...散列技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关，因此，散列主要是面向查找的存储结构。...总的目的就是为了提供一个散列函数，能够合理地将关键字分配到散列表的各个位置。...2.5 除留余数法 此方法为最常用的构造散列函数方法。对于散列表长为m的散列函数公式为： mod是取模（求余数）的意思。...总之，开放定址法只要在散列表未填满时，总是能找到不发生冲突的地址，是常用的解决冲突的方法。 3.2 再散列函数法 对于散列表来说，可以事先准备多个散列函数。
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