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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-4 实现逻辑回归算法
本小节主要依据sklearn的设计理念封装我们自己的逻辑回归算法，最后在jupyter中调用并实现。 a 实 现 逻 辑 回 归 算 法 在之前的小节中详细推导了逻辑回归算法的损失函数。 由于逻辑回归算法没有解析解，只能通过梯度下降算法更新迭代求解，因此我们又详细推导了损失函数相应的梯度向量以及向量化的梯度表达式。 通过之前的学习我们知道逻辑回归算法和线性回归算法有很多相似之处，我们完全可以在原来实现的LinearRegression基础上修改成LogisticRegression。 接下来就具体的实现我们自己的逻辑回归算法： 导入相应的模块 由于逻辑回归算法解决的是分类问题，所以通过accuracy_score准确率来评估模型的好坏。 在这里我们仿照sklearn中的设计模式，将LogisticRegression封装成类，通过在类中定义方法实现相应的算法逻辑。
83520发布于 2020-02-26 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-4)
计算节点有两类用户，一类是计算节点数据库用户，用于操作数据，执行SELECT，UPDATE，DELETE，INSERT等SQL语句。另一类是关系集群数据库可视化管理平台用户，用于管理配置信息。此章节将着重介绍计算节点用户相关内容。
35610编辑于 2025-03-10 - 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 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 - 来自专栏Michael阿明学习之路
搜索引擎背后的数据结构和算法
搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。 百度、Google 这样的搜索引擎公司，面试时，会格外重视考察候选人的算法能力。 1. 利用图的遍历搜索算法，来遍历整个互联网中的网页。 搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。具体点讲的话，先找一些比较知名的网页（权重比较高）的链接（比如新浪主页、腾讯主页），作为种子网页链接，放入到队列中。 总结 以上只是一个搜索引擎设计的基本原理，有很多优化、细节并未涉及，如计算网页权重的 PageRank 算法、计算查询结果排名的 tf-idf 模型等等。 涉及的数据结构和算法有：图、散列表、Trie树、布隆过滤器、单模式字符串匹配算法、AC自动机、广度优先遍历、归并排序等。 如果有时间，自己写代码实现一个简单的搜索引擎。
1.5K10发布于 2021-02-20 - 来自专栏茹莱神兽博客
360搜索引擎站长平台上线算法详解
360搜索引擎站长平台出台的算法不多，但是辐射的区间从网页内容质量、用户体验度、用户需求度以及搜索公正与用户安全展开；与百度搜索平台算法有相似之处，关于搜索安全，百度搜索引擎和360搜索引擎都会在搜索结果里面进行提示 2.1、360搜索悟空算法2.0 360搜索悟空算法2.0能更加准确快速地识别各种网站被黑客攻击的行为，降低恶意网站在搜索引擎中的不良展现和对用户的影响，严厉打击此类针对360搜索的作弊行为。 5、360搜索八戒算法 该算法旨在控制站群、克隆站、虚假信息站和严重影响正常用户访问浏览的网站。 以上就是360搜索引擎站长平台上线的所有算法，从搜索安全、用户需求，用户体验以及网页内容质量等四方面维度进行解读。 搜索引擎出台的所有算法旨在为用户提供优质、稀缺、原创规范的内容，站长需要不断提升自身站点的原创内容覆盖度，通过产出高质量原创内容来体现站点自身价值。
1.3K20编辑于 2024-10-07 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《C++与高效物理引擎算法：打造逼真虚拟世界》
在当今的数字时代，无论是令人沉浸其中的游戏世界，还是复杂的工程模拟，高效的物理引擎算法都起着至关重要的作用。而 C++作为一种强大的编程语言，为实现高效的物理引擎算法提供了坚实的基础。 本文将探讨 C++如何实现高效的物理引擎算法，带你走进这个充满挑战与创新的领域。 一、物理引擎算法的重要性 物理引擎算法是构建虚拟世界的关键组成部分。 这使得基于 C++实现的物理引擎算法可以广泛应用于各种领域，提高了算法的通用性和可扩展性。 三、实现高效物理引擎算法的关键技术 1. 碰撞检测 碰撞检测是物理引擎算法的核心技术之一。 优化和并行计算 为了提高物理引擎算法的效率，可以使用优化算法和并行计算技术。优化算法可以对物理引擎算法的参数进行调整和优化，提高算法的性能和稳定性。 五、未来发展趋势 随着计算机技术的不断发展，物理引擎算法也在不断进步和创新。未来，物理引擎算法将更加注重真实感和效率的平衡，同时也将更加智能化和自适应。
48710编辑于 2024-12-09 - 来自专栏数据安全架构与治理
《数据安全架构设计与实战》勘误表
本着为读者负责的原则，现将勘误表发布出来： 2019年12月第1版第2次印刷勘误 P102（9.3节）图9-4第四个方框应为“乙方私钥解密” P149（12.4.4节）“HIDS需要针对以上口风险”应为 2019年10月第1版第1次印刷勘误 P98（9.1节）图9-1右下侧编号⑧应为编号⑤ P102（9.3节）图9-4第四个方框应为“乙方私钥解密” P126（11.3节）“访问使用临时随机口令”应为“访客使用临时随机口令 ”应为“登录的来源IP地址” P149（12.4.4节）“HIDS需要针对以口风险”应为“HIDS需要针对以上风险” P210（15.6.1节）提示改为勾选框 P245（16.4.1节）“SM示例加密算法 ”应为“SM系列加密算法” 前言致谢名单少一个顿号 后续大家可以访问 https://github.com/zhyale/book1 ，点击 “勘误.md” 文件，即可看到更新的内容。
53220编辑于 2022-06-02 - 来自专栏张叔叔讲互联网
如何建设一个类似神策的平台
除了使用完整的产品方案，神策还提供可以单独购买使用的服务，表9-4中简要介绍了各服务的主要应用场景。 表9-4 神策数据相关产品及适用场景 产品名称 主要功能点 应用场景 神策分析 报表（配置数据形成报表）概览（数据看板）分析（事件、留存、漏洞）书签智能预警分析 基于全渠道采集的数据，可以实现各类分析功能 神策智能运营 运营计划流程画布微信运营内容管理 制定运营计划，实现精准运营 神策智能推荐 物品库栏位（推荐规则） 配置推荐物料和策略，借助算法能力实现智能推荐。 查询引擎 如图9-28所示，所有功能请求最终都会转化为数据执行任务，数据执行任务通过SQL语句的形式进行表达，最终借助查询引擎从Hive或者ClickHouse中找到满足条件的数据。 由于Hive和ClickHouse的优劣势和所支持的业务场景不同，查询引擎需要支持按任务类型路由到不同执行引擎的功能。 查询引擎需要高度抽象，其暴露的功能接口与具体引擎无关，对外隐藏具体的执行细节。
1.1K30编辑于 2023-11-05 - 来自专栏算法工程师的学习日志
C++代码编程的一个小插曲
方程组为：x^9-4*x^5-5*x^3-270000=0，范围为0~10； C++代码方式： #include <iostream> #include "math.h" #include <iomanip 0; } cout是我调试用的，便于实时看看结果 输出结果可以看到为4.02057 为了验证我的结果是否正确，我在用matlab自带的fsolve函数来求解一遍 >> x = fzero("x^9- 4*x^5-5*x^3-270000",2); >> x x = 4.0206 >> x^9-4*x^5-5*x^3-270000 ans = -5.8208e-11 和我的结果很接近 而且这个误差符合要求，但我把C++的计算结果4.02057带入方程组去计算，发现这个误差值为1.897，和预计的相差较大， >> x = 4.02057 x = 4.0206 >> x^9- endl; return 0; } 此时的x为：4.020566884828，在matlab中计算一下 >> x = 4.020566884828 x = 4.0206 >> x^9-
47820编辑于 2022-07-27 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题9-4 查找书籍
习题9-4 查找书籍 给定n本书的名称和定价，本题要求编写程序，查找并输出其中定价最高和最低的书的名称和定价。 输入格式: 输入第一行给出正整数n（<10），随后给出n本书的信息。
2.5K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏机器之心
借力算法，海天瑞声驾驭自动驾驶“新引擎”
在这个 “临门一脚” 的关键时刻，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，不可或缺的是海量的场景数据支撑。 海天瑞声自动驾驶数据业务的主要内容 有时，客户也并不清楚什么样的数据方案更符合算法需求。例如较之经验相对丰富的互联网大厂，传统车企更需要拥有丰富方案设计经验的服务商，帮忙引导、梳理并细化出具体需求。 通过技术对技术、算法层面的反复沟通，海天瑞声可以帮助客户找到更加贴合使用场景的数据方案，缩减研发周期、加快落地进程，同时避免客户花费更多成本。 由于算法会先介入做判断，标注员的工作很大程度上是一个校正过程，效率和准确率都有极大的保证。 长远来看，只有在安全、合规的角度下树立数据服务标杆，才能在行业里实现良币驱逐劣币，真正让人工智能成为新一轮技术革命的引擎。
41830编辑于 2022-03-24
腾讯云开发者
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