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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 5-4 向量化
使用向量化运算实现线性回归算法 前面使用sklearn的思想封装了一个名为"SimpleLinearRegression1"的类，在类中使用for循环的方式来求解参数a的值。 ? ? ? ?
92920发布于 2019-11-13 - 来自专栏Java经验之谈
导航软件如何规划"最短路线"？
算法 针对求"最短路径"的场景，有一种经典的算法叫做： "Dijkstra 算法"由荷兰计算机科学家 Edsger Wybe Dijkstra 在1956年发现 这也就是我们本篇的重点了， 算法问题很难用一两句话解释清楚 ，所以接下来我将分步骤拆解"应用Dijkstra 算法计算最短路径"的过程， 大家需要从过程中感受和体会Dijkstra 算法的思路和原理。 的最短路径，所以之前无法到达的顶点(4、6)，在该步骤就可以通过顶点5间接的到达了 于是再次统计距离 dist 1-2：270 dist 1-3：300 dist 1-4 > 1-5 （200） + 5- 3 细节来了，注意看这里的顶点4，由于前两步我们打通了顶点2、5的最短距离，因此到达顶点4的路径有两条： dist 1-4 > 1-5 （200） + 5-4（260）：460 1-2 （270） + dist 1-2：270 dist 1-3：300 dist 1-4 > 1-5 （200） + 5-4（260）：460 dist 1-5：200 dist 1-6 > 1-3 （300） + 3-6
1.2K10编辑于 2022-02-23 - 来自专栏Elasticsearch&Lucene
【腾讯云ES】分片均衡算法深入浅出
一个分片为什么被平衡到某台节点而不是其他节点，集群以及索引的分片如何保证在每台节点上大致相同，什么条件下会触发平衡等等问题都困扰了我好久，今天我们以例子的方式深入浅出的分析分析分片均衡的算法策略参数ES8.0 ，今天我们用一个非常简单的例子只解释下平衡分片算法的逻辑(实际过程要复杂的多，该过程阉割了不必要的逻辑和实现的细节)我们首先创建2个索引index1和index2，每个索引6个主分片无副本，如下表：索引名分片数副本数 该索引平均在每台节点的分片数)复制4、计算每个索引在所有节点的权重及差值假设先遍历到index1，index1在3台节点上的分片个数分别为3、2、1，index1在每台节点上的权重分别为：node1：(5- 在3台节点的权重差为最大值减去最小值=1+1.45=2.45 > 1复制index2在3台节点上的分片个数分别为2、3、1，index2在每台节点上的权重分别为：node1：(5-4)* 0.45 + 如果能保证每台节点每块磁盘的使用率大致一样就更好了，不然可能导致磁盘使用不均2、平衡分片时缺少了对QPS的预估，如果能保证每台节点写入和查询的QPS大致一样，就不会存在热点问题了3、ES基于这种随机的算法
1.5K30编辑于 2022-12-12 - 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5-4 使用函数求素数和
习题5-4 使用函数求素数和 本题要求实现一个判断素数的简单函数、以及利用该函数计算给定区间内素数和的函数。 素数就是只能被1和自身整除的正整数。注意：1不是素数，2是素数。
2.9K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏数据结构与算法
计算机是如何理解表达式的？从中缀到后缀一文搞定！
表达式 在学习数据结构和算法时，我们常常会接触到表达式的不同写法，它们分别是中缀表达式、前缀表达式和后缀表达式。 我们日常最熟悉的表达形式就是中缀表达式，如下所示： 5-4\*3/(2+1) 中缀表达式最符合人类的书写和阅读习惯，但对于计算机来说，它却并不友好。 流程如下： 二、前缀表达式 前缀表达式又称波兰表达式，其特点是：运算符写在两个操作数的前面，如下所示： -5\*4/3+12 该前缀表达式所对应的中缀表达式是 5-4\*3/(2+1) 前缀表达式的优势在于 三、后缀表达式（重点） 后缀表达式也叫逆波兰表达式，其特点是：运算符写在两个操作数之后，比如： 54321+/\*- 该后缀表达式所对应的中缀表达式同样是 5-4\*3/(2+1) 后缀表达式的优势 不需要括号
71610编辑于 2025-04-22 - 来自专栏分布式研究小院
Paxos: (Optimize): Asymmetric Acceptors
类似 erasure-code 的算法也可以应用到paxos上以降低paxos的数据冗余. consensus-bugs/blob/main/CN.md#paxos-optimize-asymmetric-acceptors Paxos Asymmetric Paxos Asymmetric Paxos 5- 这个算法只能应用于 paxos, 因为raft 的 leader 只从本地一个副本重建committed的数据, 而这个算法需要2个或更多节点的数据.
39120编辑于 2022-12-23 - 来自专栏木又AI帮
【leetcode刷题】2019/3/7 T13-买卖股票的最佳时机
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。 比如，对于数组[4, 2, 3, 1, 5 , 6]，计算2-4, 3-4, 1-4, 5-4, 6-4, 3-2, 1-2, 5-2, …, 6-1, 6-5，最终得到最大值6-1=5 那么问题来了， 比如计算了5-2，还需要计算5-4吗？ 当然不用！ 不可能卖出价相同的情况下，买入价更小，反而赚得更少。 那么我们可以用一个变量min0来存储当前位置股票最低价，这样，当前最多赚钱max(0, 当前价-min0) 该算法的时间复杂度为O(n) 【代码】 python版本 class Solution(object
50510发布于 2019-07-18 - 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
一、题目描述 本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。 输入格式: 输入在一行中给出一个正整数N。 输入样例: 5 输出样例: 0.917 二、思路分析 观察交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+...发现， 分子：1，2，3，4，5，6...
3.1K30发布于 2021-07-14 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-5.神经网络Neural Networks (part two)
（详细推导过程参见反向传播算法，以及李宏毅的机器学习课程：youtube,B站）。 ? 图5-1 BP算法步骤 在实现反向传播算法时，有如下几个需要注意的地方。 具体的，可以通过数值的方法(如图5-3所示的)计算出较精确的偏导，然后再和BP算法计算出来的进行比较，若两者相差在正常的误差范围内，则BP算法计算出的应该是比较正确的，否则说明算法实现有误。 在第四步中，由于代价函数是非凸(non-convex)函数，所以在优化过程中可能陷入局部最优值，但不一定比全局最优差很多（如图5-4），在实际应用中通常不是大问题。 也会有一些启发式的算法（如模拟退火算法，遗传算法等）来帮助跳出局部最优。 ? 图5-4 陷入局部最优(不一定比全局最优差很多) 代码1：随机初始化连接权重 function W = randInitializeWeights(L_in, L_out) %RANDINITIALIZEWEIGHTS
1K100发布于 2018-03-13 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(4) --神经网络(part two)
（详细推导过程参见反向传播算法）。 ? 图5-1 BP算法步骤 在实现反向传播算法时，有如下几个需要注意的地方。 (1) 需要对所有的连接权重(包括偏移单元)初始化为接近0但不全等于0的随机数。 具体的，可以通过数值的方法(如图5-3所示的)计算出较精确的偏导，然后再和BP算法计算出来的进行比较，若两者相差在正常的误差范围内，则BP算法计算出的应该是比较正确的，否则说明算法实现有误。 在第四步中，由于代价函数是非凸(non-convex)函数，所以在优化过程中可能陷入局部最优值，但不一定比全局最优差很多（如图5-4），在实际应用中通常不是大问题。 也会有一些启发式的算法（如模拟退火算法，遗传算法等）来帮助跳出局部最优。 ? 图5-4 陷入局部最优(不一定比全局最优差很多) 附代码：(继续往下看) 代码1：随机初始化连接权重 function W = randInitializeWeights(L_in, L_out) %
71750发布于 2018-04-04 - 来自专栏跨界架构师
分布式系统关注点——仅需这一篇，吃透「负载均衡」妥妥的
怎么均衡的背后是策略在起作用，而策略的背后是由某些算法或者说逻辑来组成的。 比如，导航中的算法属于「路径规划」范畴，在这个范畴内又细分为「静态路径规划」和「动态路径规划」，并且，在不同的分支下还有各种具体计算的算法实现，如Dijikstra、A*等。 同样的，在软件系统中的负载均衡，也有很多算法或者说逻辑在支撑着这些策略，巧的是也有静态和动态之分。 二、常用「负载均衡」策略图解 下面来罗列一下日常工作中最常见的5种策略。 比如「5-4，3，2-1」和上面的案例相比，最终比例是一样的，但是效果不同。「5-4，3，2-1」更容易产生并发问题，导致服务端拥塞，且这个问题随着权重数字越大越严重。 这些负载均衡算法之所以常用也是因为简单，想要更优的效果，必然就需要更高的复杂度。比如，可以将简单的策略组合使用、或者通过更多维度的数据采样来综合评估、甚至是基于进行数据挖掘后的预测算法来做。
62020发布于 2018-10-09 - 来自专栏程序员小藕
固定资产投资监管微信实现
6.1 系统主要功能模块介绍 6.2 功能模块设计 6.2.1 用户功能管理 6.2.2 项目库管理功能 6.2.3 项目问题督办管理功能 6.2.4 统计分析管理功能 7 编码 7.1 代码实现与核心算法 如图5-2所示： image.png 图5-2 固定资产投资监管微信平台系统首页 子界面 用户个人信息展示界面，如图5-3所示： image.png 图5-3 用户个人信息页面 项目法人功能首页，如图5- 4所示： image.png 图5-4 项目法人首页 项目法人项目申请页面，如图5-5所示 image.png 图5-5 项目法人项目申请页面 项目申请信息页面，如图5-6所示： image.png 图
47110编辑于 2022-05-09 - 来自专栏落雨的专栏
【Python】学习笔记week10-0 循环
count+1 sum=sum+eval(s) s=input() print("该歌手最终成绩为{:.1f}".format(sum/count)) 【PYTHON】1-2/3+3/5- #循环 题目描述 求和 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+...
29.2K87编辑于 2021-12-11 - 来自专栏山东朗坤网络卫士
网线测试仪可以测哪些线缆故障？
反接故障——反接是因为进行端接操作时将同一线对在铜缆两端的针位接反了，比如一端为5-4，另一端却为4-5。 错对故障——错对就是将一对线接到另一端的另一对线上，比如一端接在了5-4针上，另一端却接在了3-6针上。 串绕故障——串绕是将原来的两对线分别拆开后又重新组成的线对，包括分岔线对、分离线对和拆分线对。
2.5K20发布于 2021-03-18 - 来自专栏云霄雨霁
排序算法总结
稳定性：如果一个排序算法能够保留数组中重复元素的相对位置，则可以被称为稳定的。有很多办法能够将任意排序算法变为稳定的，但一般只有在稳定性要求是必要的情况下才会去实现。 java系统库中主要的的排序算法java.util.Arrays.sort()实际上代表了一系列排序算法： 每种原始数据类型有一种不同的排序算法 一个适用于所有实现了Comparable接口的数据类型的排序算法 使用排序算法解决其他问题的思想是算法设计领域的基本技巧----归约的一个例子。规约是指为了解决某个问题而发明出来的一个算法正好可以用来解决另一个问题。 下面是排序算法解决一些其他问题的例子： 找出重复元素 对大数组，平方级别的算法将元素互相比较一遍不太合适。我们可以先将数组排序，然后记录连续出现的重复元素即可。 因为0-1，3-1，2-4，5-4这4对数字在两组数列中相对顺序不同。可以根据插入排序算法设计一个算法计算Kendall tau距离。
74100发布于 2018-05-30 - 来自专栏java思维导图
仅需这一篇，妥妥的吃透 “ 负载均衡 ”
怎么均衡的背后是策略在起作用，而策略的背后是由某些算法或者说逻辑来组成的。 比如，导航中的算法属于路径规划范畴，在这个范畴内又细分为静态路径规划和动态路径规划，并且，在不同的分支下还有各种具体计算的算法实现，如 Dijikstra、A* 等。 同样的，在软件系统中的负载均衡，也有很多算法或者说逻辑在支撑着这些策略，巧的是也有静态和动态之分。 常用负载均衡策略图解 下面来罗列一下日常工作中最常见的 5 种策略。 轮询 ? 比如「5-4，3，2-1」和上面的案例相比，最终比例是一样的，但是效果不同。 「5-4，3，2-1」更容易产生并发问题，导致服务端拥塞，且这个问题随着权重数字越大越严重。 这些负载均衡算法之所以常用也是因为简单，想要更优的效果，必然就需要更高的复杂度。 比如，可以将简单的策略组合使用、或者通过更多维度的数据采样来综合评估、甚至是基于进行数据挖掘后的预测算法来做。
70120发布于 2019-11-05 - 来自专栏跨界架构师
分布式系统关注点——仅需这一篇，吃透「负载均衡」妥妥的
怎么均衡的背后是策略在起作用，而策略的背后是由某些算法或者说逻辑来组成的。 比如，导航中的算法属于「路径规划」范畴，在这个范畴内又细分为「静态路径规划」和「动态路径规划」，并且，在不同的分支下还有各种具体计算的算法实现，如Dijikstra、A*等。 比如「5-4，3，2-1」和上面的案例相比，最终比例是一样的，但是效果不同。「5-4，3，2-1」更容易产生并发问题，导致服务端拥塞，且这个问题随着权重数字越大越严重。 lbcompare.png 这些负载均衡算法之所以常用也是因为简单，想要更优的效果，必然就需要更高的复杂度。 比如，可以将简单的策略组合使用、或者通过更多维度的数据采样来综合评估、甚至是基于进行数据挖掘后的预测算法来做。
68020发布于 2018-10-08 - 来自专栏编程创造城市
jQuery键盘事件的应用【jQuery框架应用入门13】
常见键盘事件如表5-4所示。 表5-4键盘按键事件 键盘事件 说 明 keydown 当键盘按下时第一个发生的事件，对所有按键有效 keypress 当键盘按下时第二个发生的事件，对中文和特殊按键无效 keyup 当键盘弹起时发生的事件
1.1K10编辑于 2024-05-29 - 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。
58110编辑于 2024-06-18 - 来自专栏机器人课程与技术
第31届国际信息学奥林匹克竞赛真题-2019-
中学生信息学最大规模国际赛事： IOI2019官网 28枚金牌 中文版真题 1-1 1-2 1-3 2-1 2-2 2-3 3-1 3-2 3-3 4-1 4-2 4-3 4-4 5-1 5-2 5-3 5-
67630发布于 2019-08-29
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