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  • 来自专栏刷题笔记

    7-9 人以群分 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”

    74020发布于 2019-11-08
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    【笔记】Operator课程(7-9)

    Interface AddAfter(item interface{}, duration time.Duration) } 在通用队列的基础上增加了延迟执行的方法 延迟执行使用比较多的是时间轮算法 AddRateLimited(item interface{}) { q.DelayingInterface.AddAfter(item, q.rateLimiter.When(item)) } 通过限流算法计算需要延迟多久执行

    37020编辑于 2023-04-12
  • 来自专栏刷题笔记

    7-9 最长对称子串

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。

    76230发布于 2019-11-08
  • 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
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-9 目录树 (30 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中,保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称

    71410发布于 2019-11-07
  • 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
  • 来自专栏后端开发从入门到入魔

    7-9 JAVA-水仙花数

    水仙花数是指一个N位正整数(7≥N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 要求编写程序,计算所有N位水仙花数。

    40510编辑于 2024-03-01
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸

    01 特征脸 前几个小节再使用PCA用于降维的时候,样本数据X从n维空间映射到k维空间,我们只需要使用PCA算法求出样本数据矩阵的前k个主成分就行了。

    1.4K20发布于 2019-11-23
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《代码整洁之道》笔记(7-9章节)

    多个条件分支记录错误信息,可以封装进一个方法,在记录异常信息的地方抛出异常,并给出相应信息。在该方法外部捕获,记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。

    56010编辑于 2022-06-28
  • 规则引擎开发现在已经演化成算法引擎

    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ReganYue's Blog

    【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))

    本题目要求读入1个正整数n,然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。

    1.4K10发布于 2021-09-16
  • 来自专栏刷题笔记

    【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配

    7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。

    81710发布于 2020-06-23
  • 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
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格

    41420发布于 2019-11-08
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分

    7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。

    37420发布于 2020-09-15
  • 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
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