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Kotlin超简单实现StepView
= "订单提交成功描述", timeLineState = TimeLineState.ACTIVE)) listContent.add(BaseBean(leftTitle = "11 = "订单付款成功描述", timeLineState = TimeLineState.ACTIVE)) listContent.add(BaseBean(leftTitle = "11 = "仓库已经接单描述", timeLineState = TimeLineState.ACTIVE)) listContent.add(BaseBean(leftTitle = "11 rightTime = "已出库描述", timeLineState = TimeLineState.ACTIVE)) listContent.add(BaseBean(leftTitle = "11 rightTime = "已发货描述", timeLineState = TimeLineState.CURRENT)) listContent.add(BaseBean(leftTitle = "11
95820发布于 2018-12-13 - 来自专栏网络
Aerospike在实时竞价广告中的应用
前端广告投放请求通过决策引擎（投放引擎）向用户画像数据库中读取相应的用户画像数据，然后根据竞价算法出价进行竞价。竞价成功之后就可以展现广告了。 在用户画像系统中，缓存主要用来存储用户（设备）的标签属性，根据不同的定向规则，定义的缓存数据格式不同，如图11-11所示。 图11-11 缓存数据格式 根据上图可知，用户数据统一存储在缓存库UPF中，然后根据用户ID的加密类型（加密方式有MD5、SHA1、明文）分不同的缓存表，同时也会为每一个第三方adx请求过来的数据建立一个缓存库 离线标签引擎通过基于HDFS的HIVE/SPARK对设备的APP安装情况，以及广告投放的效果数据，根据规则和算法，然后把标签数据缓存中ASCACHE中，这里的AS就是Aerospike。
2.3K80发布于 2018-01-22 - 来自专栏盛开在夏天的太阳
java编程思想第四版第十三章字符串 习题
Match "" at positions 8-7 Match "" at positions 9-8 Match "" at positions 10-9 Match "s" at positions 11 positions 30-29 Match "s" at positions 31-31 Match "" at positions 32-31 Match "s" at positions 11 Match "" at positions 8-7 Match "" at positions 9-8 Match "" at positions 10-9 Match "s" at positions 11
40620发布于 2020-09-27 - 来自专栏平也
Go语言库系列之aurora
BgGray(24-1), Gray(4-1, " 03-19 ").BgGray(20-1), Gray(8-1, " 07-15 ").BgGray(16-1), Gray(12-1, " 11
66410发布于 2020-04-08 - 来自专栏人人都是架构师
Go每日一库之151：aurora（终端输出上色）
-1), Gray(4-1, " 03-19 ").BgGray(20-1), Gray(8-1, " 07-15 ").BgGray(16-1), Gray(12-1, " 11
53420编辑于 2023-10-02 - 来自专栏FreeBuf
KasperskyOS安全操作系统终于发布了，一点儿Linux血统都没有
卡巴斯基 CEO Eugene Kaspersky本周一在他的官方博客上确认，这款代号11-11历时14年从头打造的KasperskyOS在2月20日当天发布。
2K100发布于 2018-02-23 - 来自专栏技术分享
【算法】----BF算法&KMP算法
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。 在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。 答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
58310编辑于 2024-06-18 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
2K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏半生瓜のblog
【算法】查找算法
查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询，是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。 查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较，所以查找的效率通常取决于比较所花的时间，而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。 数组是特殊的块索引（一个块一个元素）： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image- [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png )] 分块查找的算法分两步进行，首先确定所查找的节点属于哪一块，即在索引表中查找其所在的块，然后在块内查找待查询的数据。
1K20编辑于 2023-05-13 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】xgboost算法
小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？ XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下： 输入：训练集 ? 输出：提升树 步骤： （1）初始化 （2） 对m=1,2,3……M a）计算残差 ?
2K90发布于 2018-03-27 - 来自专栏Super 前端
算法--分治算法
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例： 示例： 归并排序 详见：javascript排序算法 示例： 二分查找法（二分法） 二分查找也称折半查找，其要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
89631发布于 2019-08-15 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】Adaboost 算法
小编邀请您，先思考： 1 Adaboost算法的原理是什么 ？ 2 Adaboost算法如何实现？ 是一个加法模型，而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了，什么是加法模型，什么又是前向分步算法呢？ 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面，咱们来具体看下前向分步算法的算法流程： 输入：训练数据集 ? 损失函数： ? 基函数集： ? 输出：加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后，我们说Adaboost 还有另外一种理解，即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。 前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?
2.6K140发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】SVD算法
2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？ 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石 本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。
2K121发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
1.9K60发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】GBDT算法
小编邀请您，先思考： 1 GBDT算法的原理是什么？ 2 GBDT算法如何做正则化处理？ GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该占一席之地。 分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别，但是由于样本输出不是连续的值，而是离散的类别，导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。 除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索，二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。 多元分类算法 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些，对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。 由于GBDT的卓越性能，只要是研究机器学习都应该掌握这个算法，包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。
1.6K80发布于 2018-03-27 - 来自专栏用代码征服天下
算法——查找算法
1、顺序查找： 定义： 顺序查找（Sequential Search） 又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。 代码： import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查找
1.1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏半生瓜のblog
【算法】分治算法
分治算法 将一个规模为N的问题分解为k个较小的子问题，这些子问题遵循的处理方式就是互相独立且与原问题相同。 两部分组成： 分(divide):递归解决较小的问题。
67010编辑于 2023-05-13 - 来自专栏cloudskyme
算法——递推算法
递推算法是一种简单的算法，即通过已知条件，利用特定关系得出中间推论，直至得到结果的算法。 递推算法分为顺推和逆推两种。 相对于递归算法,递推算法免除了数据进出栈的过程，也就是说,不需要函数不断的向边界值靠拢,而直接从边界出发,直到求出函数值. ,它的作用不能忽视.所以,在把握这两种算法的时候应该特别注意。 \n",fn); //输出结果 return 0; } java递归算法分析 递归算法分析：就是把复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题，一直分解下去，直到子问题有答案为止，也就是说到了递推的出口 递归算法要注意的两点： (1) 递归就是在方法里调用自己; (2) 在使用递归算法时，必须要有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
2K80发布于 2018-03-20 - 来自专栏平也
Go语言库系列之aurora
-1), Gray(4-1, " 03-19 ").BgGray(20-1), Gray(8-1, " 07-15 ").BgGray(16-1), Gray(12-1, " 11
61700发布于 2020-04-05
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