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iOS 面试策略之算法基础4-5节
这些数据结构都是了解 Swift 和算法的基础。从今以后的文章，我们将更多的关注于通用算法，这次我们就来聊聊排序和搜索。 一般情况下，好的排序算法性能是 O(nlogn)，坏的性能是 O(n^2)。 举个例子： // 原数组 [[2, 1], [1,3], [1,4]] // 排序算法一 [[1,3], [1,4], [2, 1]] // 排序算法二 [[1,4], [1,3], [2, 1]] 排序算法一中，这两个元素位置与原数组相同，故称其为稳定算法。而排序算法二则是不稳定算法。 而在 Swift 源代码中，sort 函数采用的是一种内省算法（IntroSort）。它由堆排序、插入排序、快速排序 3 种算法构成，依据输入的深度选择最佳的算法来完成。
1.1K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
我们将这些在运行机器学习算法之前需要指定的参数，称之为超参数。kNN算法中的k就是kNN算法的超参数。 和超参数相对应的概念就是模型参数，模型参数就是在模型训练过程中，机器学习算法根据训练样本学习到的参数。 其实可以简单理解： 超参数，需要在使用机器学习算法之前指定的数值，指定不同的数值可能为模型带来不同的泛化能力，使用机器学习算法相同，但是其中的超参数不同，也可以认为是两种不同的模型，因此可以看出超参数还是很重要的 实现自己寻找最好k值 下面使用实验搜索的方式寻找kNN算法中超参数k。 ? KNN其他的超参数 kNN中不仅有k这一个超参数，考不考虑距离也是kNN算法的超参数。 ?
74630发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
87340发布于 2020-09-16 - 来自专栏java一日一条
InnoDB引擎算法和优化
1 innodb存储引擎介绍 innodb存储引擎支持两种常见的索引：B+树索引和哈希索引。 innodb支持哈希索引是自适应的，innodb会根据表的使用情况自动生成哈希索引。 聚集索引 Innodb存储引擎表是索引组织表，即表中数据按主键顺序存放。而聚集索引就是按每张表的主键构造一颗B+树。并且叶节点存放整张表的行记录数据。每张表只能有一个聚集索引（一个主键）。 叶级别不包含行的全部数据，叶级别除了包含行的键值以外，每个索引行还包含了一个书签（bookmark），该书签告诉innodb存储引擎，哪里可以找到与索引对应的数据。 DROP PRIMARY KEY | DROP {INDEX|KEY} index_names DROP [ONLINE|OFFLINE] INDEX index_name ON tbl_name 算法 同时要考虑插入B+树的三种情况，每种情况都可能导致不同的插入算法。如下表所示： ? B+树插入的3种情况 我们实例分析B+树的插入，在图1的B+树中，我们需要插入28这个值。
1K10发布于 2018-12-06 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
每个环境多都可以向上搜索作用域链，以查询变量和函数名，（访问局部变量比访问全局变量要快，javascript引擎在优化标识符查村做的很ok，可以忽略不计）。
68440发布于 2018-09-27 - 来自专栏程序员互动联盟
【专业技术】引擎算法探究
大于3维的空间我们想象不出来，但是算法是一样的。 如果我们有下面的数据 ? 那么通过用欧式距离公式可知： 《机器学习》与《python编程》的距离＝ ? 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0]] 推荐引擎 similarity * userRating if simTotal == 0: return 0 else: return ratSimTotal/simTotal #预计得分 推荐引擎代码 ''' 推荐引擎: 给用户推荐N个最喜欢的课程 input ds: 评价矩阵 userIdx: N: 最高推荐N个结果 simFunc estFunc ''' 局限 * 这个算法需要对整个数据集进行多次复杂的计算，如果数据量很大，则性能可能无法接受。一种解决办法是对矩阵进行SVD分解，把高维度的矩阵转换成低维度度的矩阵。
90790发布于 2018-03-16 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
25820编辑于 2022-03-07 规则引擎开发现在已经演化成算法引擎了
Together规则引擎的基本结构规则引擎就是个程序，它用专家的知识来解决问题，给出答案。它也叫基于规则的管理系统或者决策管理系统DRMS。推理算法就是规则引擎的大脑，它管理着一大堆规则和事实。 规则引擎推理算法原理Rete 算法：这是一种高效的模式匹配算法，广泛用于专家系统和规则引擎中。它通过构建一个网络结构，减少重复匹配的计算，提高处理大量规则和数据的效率。 Rete 算法及其衍生算法Rete-II、Rete-III、Rete-NT、Rete-OO，是为规则引擎推理算法而生，历史悠久，而且不断迭代演进。主流厂商的规则引擎大都采用Rete 算法及其衍生算法。 因此Rete 算法已经成为行业的事实标准。规则引擎适用场景规则引擎主要用于执行基于条件的业务规则判断和决策，而不是实现通用逻辑算法。 拒绝匹配拥抱算法Together规则引擎抛弃了传统规则引擎线性匹配的规则建模方式，但它包含了传统规则引擎
38810编辑于 2025-09-04- 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
81520编辑于 2023-01-09 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4- ，如高级动态规划、贪心算法、图论算法等。 在解决基础级题目时，你通常如何选择合适的算法和数据结构？ 参考资料 《算法竞赛进阶指南》- 李煜东 《算法导论》- Thomas H.
30510编辑于 2025-11-13 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据，这个时候可以使用wx.request这个API，在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。
54010编辑于 2025-08-25 - 来自专栏冰霜之地
由FlexBox算法强力驱动的Weex布局引擎
目录 1.Weex布局算法 2.Weex布局算法性能分析 3.Weex是如何布局原生界面的 一. Weex布局算法 打开Weex的源码的Layout文件夹，就会看到两个c的文件，这两个文件就是今天要谈的Weex的布局引擎。 也就是说Weex和React-Native的布局引擎都是同一套代码。 当前React-Native的代码里面已经没有这两个文件了，而是换成了Yoga。 ? Yoga本是Facebook在React Native里引入的一种跨平台的基于CSS的布局引擎，它实现了Flexbox规范，完全遵守W3C的规范。 原理也是会用到JSCore，将JS写的JSON或者自定义的DSL，经过本地的picassoEngine布局引擎转换成Native布局，最终利用锚点的概念做到高效的布局。
2.9K40发布于 2018-08-29 - 来自专栏思考是一种快乐
推荐引擎算法 - 猜你喜欢的东西
大于3维的空间我们想象不出来，但是算法是一样的。 如果我们有下面的数据 ? 那么通过用欧式距离公式可知： 《机器学习》与《python编程》的距离＝ ? 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0]] 推荐引擎 similarity * userRating if simTotal == 0: return 0 else: return ratSimTotal/simTotal #预计得分 推荐引擎代码 ''' 推荐引擎: 给用户推荐N个最喜欢的课程 input ds: 评价矩阵 userIdx: N: 最高推荐N个结果 simFunc estFunc ''' 局限 * 这个算法需要对整个数据集进行多次复杂的计算，如果数据量很大，则性能可能无法接受。一种解决办法是对矩阵进行SVD分解，把高维度的矩阵转换成低维度度的矩阵。
1.8K10发布于 2019-09-23 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
71930发布于 2018-06-25 - 来自专栏一尘SEO
什么是Google算法？认识谷歌搜索引擎的3大算法
想做好Google SEO，就必须认识Google算法，并深入了解Google搜索引擎的运作原理。 Google算法介于用户与搜索引擎索之间，Google通过算法，让用户的搜索需求能迅速得到解决，也能利用算法避免搜索结果中充斥垃圾内容，或以黑帽SEO手法排名的网站。 三、Google Panda熊猫算法 Google一直以来都相当看重用户的体验，为了确保用户在使用谷歌搜索引擎时，都能获得高质量的内容，于是在2011年发布了熊猫算法，目的是减少Google搜索引擎中内容农场或低质量网站的存在 但该网站和被链接的网站并不具有相关性，这种情况很容易被企鹅算法认定为恶意链接，且违反搜索引擎规则，接着受到惩罚。 Google搜索引擎算法 https://www.dustseo.com/news/711.html
4.1K3022发布于 2020-09-22 - 来自专栏BM CTF
人工智能算法：推动未来的技术引擎
在金融领域，AI算法可以预测市场走势，帮助投资者做出更明智的决策。 二、人工智能算法的种类 人工智能算法种类繁多，每种算法都有其独特的优势和适用场景。 三、人工智能算法的未来趋势 随着技术的不断进步，人工智能算法的发展也呈现出以下趋势： 算法性能持续提升：随着计算能力的提升和数据资源的日益丰富，人工智能算法的性能将不断提高，为实现更复杂的任务提供可能。 算法可解释性增强：为了提高算法的可信度和可接受度，未来的AI算法将更加注重可解释性，使得人们更容易理解算法的工作原理和决策依据。 算法安全与伦理问题日益凸显：随着AI算法的广泛应用，如何保障数据安全、避免算法偏见和歧视等问题将越来越受到关注。 四、总结 人工智能算法作为推动未来发展的重要技术引擎，正以其独特的魅力改变着我们的生活。
79110编辑于 2024-02-20 - 来自专栏灯塔大数据
【干货】微信广告引擎与播放节奏算法实践
来源： http://airjd.com/m
1.1K50发布于 2018-04-04 - 来自专栏数据科学与人工智能
R语言玩数据：数据+算法+计算引擎+知识表达
作者：陆勤 ---- 摘要：介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 文章《R语言玩数据：R语言和数据》介绍了R语言和数据。 本文介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 一、数据 ? 数据的观点，如下： 玩数据首先要拥有数据，”巧妇难为无米之炊“。 业务问题是什么？预期目标是什么？ 如何从数据中学习到有用的知识，就需要算法+计算引擎+知识表达。 二、算法 ? 算法的观点，如下： 算法是什么？ 同一问题，面对多种算法处理时，选择那种既能够达到预期效果，又能够简单易用的算法，换句话说，“若无必要，勿增实体！” 三、计算引擎 ? 算法要让计算机来执行，面对各种逻辑弄清楚后，落地就是“计算”了。 因此，熟悉常用的计算引擎和选择合适的计算引擎，也是非常重要的。 数据人网的数据技术里面包括R、Python、Hadoop和Spark，实则它们都可以当作一种计算引擎。
82660发布于 2018-02-28 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
86150发布于 2018-05-17 - 来自专栏后台全栈之路
小面试官教你 MySQL——引擎、索引和算法
数据库的核心算法实际上是由引擎来实现的。早期 MySQL 数据库有以下三个主流引擎： MyISAM: 这是 MySQL 5.5 之前的默认引擎。其不支持事务处理的系统中基本上没什么人用了。 InnoDB: 这是 MySQL 5.6 以及之后的默认引擎。如果你不知道应该选什么引擎的话，选它基本没错。 Memory: 这是一个特殊的引擎，该引擎存取的数据，全部放在内存中，不会落入磁盘。 哈希表 哈希（hash）算法相信大家都了解了，本文就不赘述。哈希算法的时间复杂度为 O(1)。在 MySQL 中，前文提到的三个主要引擎只有 Memory 引擎在索引中使用了哈希算法。 那为什么其他引擎不是用这个算法呢？因为其他引擎需要考虑落地硬盘的问题啊。 哈希的算法虽然简单，但是哈希表在实际应用中需要考虑表的扩容和缩容的问题。 原文标题：小面试官教你 MySQL——引擎、索引和算法 发布日期：2020-11-09 原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1745351。
1.1K31发布于 2020-11-09
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