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5-5 各个服务应用启动
yum -y install gcc gcc-c++ autoconf automake make
33820编辑于 2023-01-09 - 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5-5
图2-xx WXML源码图2-xx 真实的DOM树开发者写的WXML源码与真实的DOM树之间存在较大的差异，需要经过一个最小树算法，如图2-xx所示。 图2-xx 最小树算法示例将非小程序组件节点剔除后才能呈现出与WXML源码一致的效果。WXML面板的最终效果如图2-xx所示。图2-xx WXML面板的最终效果
80910编辑于 2025-08-25 - 来自专栏算法修养
pta 习题集 5-5 最长连续递增子序列 （dp）
Count the Sheep Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 686 Accepted Submission(s): 295 Problem Description Altough Skipping the class is happy, the new term still can drive luras anxi
89390发布于 2018-04-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-5 衡量线性回归指标mse,rmse,mae
本小节主要介绍衡量线性回归算法的一些指标。 回归问题如何评价？ ? 前面在kNN算法中，为了评估训练的kNN算法的好坏，我们将数据集划分为训练集合测试集两个部分： 训练集，训练拟合模型； 测试集，评估训练好的模型。 在kNN分类中，我们将在训练集上训练好的模型，在测试集上进行预测，得到的测试结果与测试集中已知的样本标签（监督学习）进行对比，统计样本分类正确的占比作为评估kNN分类算法好坏的指标。 比如说，两个人A, B都在做一个房产预测的算法，A说自己做的房产预测的方法在上面的衡量标准下得到误差累计的平方和是1000，B则在此衡量标准下得到的是800，很显然并不能说明B的算法更好，因为我们不知道 这里要注意： 前面介绍线性回归算法的时候，在训练过程中的损失函数或者目标函数没有定义成MAE平均绝对值误差，是因为绝对值不是一个处处可导的函数，所以他不方便用来求极值，但是这个方法完全可以评价线性回归算法
3.7K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏数据和云
性能优化：认识B树索引分裂
2005年创建了个人网 www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章，获得广大同行的高度评价。 按照分裂时，2个数据块上分布的数据比例，分为5-5分裂和9-1分裂： § 5-5分裂：新旧2个数据块上的数据基本相等； § 9-1分裂：大部分数据还在原有数据块上，只有少量数据被转移到新的数据块上。 下面例子中，枝节点和叶子节点都发生了9-1分裂： 注意，这里的统计结果中，枝节点的分裂方式并未显示，但从 Trace 文件中可以看到，新分裂的节点数据块上只有少量数据，发生的是9-1分裂： 5-5分裂 下面代码是第三种情况的例子代码： 可以看到该分裂为5-5分裂，从索引树结构上也可以看出： 实际上，无论是9-1分裂还是5-5分裂，其目的都是为了减少分裂，因为节点分裂是一个代价高昂的操作： 当发生9-1 保证新的数据块上有最大的空闲空间插入新值，因而减少了分裂的发生； 发生5-5分裂时，通常表上的并发事务较多，且插入、删除的数据比较分散，因此需要保持分裂的新、老数据块上有相当的空闲空间以容纳新事务、新数据
2.1K30发布于 2018-03-06 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
【DB笔试面试566】在Oracle中，什么是索引分裂？
l 5-5分裂：当发生5-5分裂时，有一半索引记录仍存在当前块，而另一半数据移动到新的节点中，旧节点和新节点上的数据比例几乎是持平的。 5-5分裂发生的条件： 1、当左侧节点发生新值插入时（插入到叶子节点中的索引键值小于该块中的最大值）。 2、当发生DML操作时，索引块上没有足够空间分配新的ITL槽。 对性能来说，无论是9-1分裂，还是5-5分裂，都会影响系统的性能。通过10224事件可以生成索引块分裂及删除的trace： SYS@lhrdb> !
1K30发布于 2019-09-29 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【组合数学】排列组合 ( 集合排列、分步处理示例 )
{(5-5)!} = 5! {(5-5)!} = 5! ( 3 ) 分步汇总 ( 乘法原则 ) : 将上述两个步骤的排列方案个数相乘 , 就是最终结果 ; N = 5! \ 5! 3. {(5-5)!} = 5! {(5-5)!} = 5!
1.4K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
K-Means算法原理和简单测试
这是学习笔记的第 2011 篇文章 今天学习了下K-Means算法，很多语言和工具都有成型的库和方法，不过为了能够督促自己理解，还是做了一些额外的工作，自己设想了一个例子，假设有10名员工，我们根据他们的技术能力和沟通能力来评估一下他们的综合能力 得到一个差异值，即两点之间的距离，可以使用欧式距离来得到，比如P1到P3的距离就是（10-7）（10-7）+（10-5）（10-5）开根号，得到的值为5.8 P2到P3的距离是(7-5)(7-5)+(5- 5)(5-5) 开根号，得到的值为2 按照这种算法，得到如下的一个列表： P1 P2 P3 5.8 2 P4 4.2 2.8 P5 5.7 1.4 P6 5 2.2 P7 6.4 1 P8 1.4 5.7
76720发布于 2019-06-18 - 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5-5 使用函数统计指定数字的个数
习题5-5 使用函数统计指定数字的个数 本题要求实现一个统计整数中指定数字的个数的简单函数。
2.7K20发布于 2020-09-15 - 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 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^9-4*x^5-5*x return 0; } 此时的x为：4.020566884828，在matlab中计算一下 >> x = 4.020566884828 x = 4.0206 >> x^9-4*x^5-
53620编辑于 2022-07-27 - 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 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5-6 项目申请信息页面 信息通知页面，如图5-7所示： image.png 图5-
47210编辑于 2022-05-09 - 来自专栏blackheart的专栏
[C#1] 11-接口
l.y = 6; Console.WriteLine(l);//[6-6] l.Change(5, 5); Console.WriteLine(l);//[5- 5] object o = l; Console.WriteLine(o);//[5-5] //o对Change方法一无所知，所以先转型为Location //临时的Location，当改变它的字段时，原有的已装 //箱的<o>则不受这样的影响 ((Location)o).Change(9, 9); //[5-
82890发布于 2018-01-19 - 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 - 来自专栏数据和云
性能优化：认识B*Tree 索引分裂（二）
2005年创建了个人网www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章，获得广大同行的高度评价。 这一算法缺陷在9i及之前版本都存在，如下图所示： 分裂前，所有左枝节点、叶子节点都已经饱和，左分裂造成连锁分裂，促成树的增长。 在10g中，这个缺陷被修正了：当左枝节点已经饱和时，会先检查其兄弟右枝节点是否为空，如果为空，则将左枝节点的部分数据（5-5）转移到右枝节点，从而避免左枝节点的分裂，如下图所示： 这一算法的修正避免了左分裂造成树的迅速增长
1.7K50发布于 2018-03-06 - 来自专栏数据和云
性能优化：B*Tree 索引分裂之存储参数
2005年创建了个人网www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章，获得广大同行的高度评价。 我们再插入一些中间数据，造成5-5分裂： 可以看到，发生分裂的数据块的空闲率为556/2048=27.1%，可见PCTFREE（60）也被忽略了。 --- Fuyuncat TBC ---
1K40发布于 2018-03-06 - 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JavaEdge
Spring Cloud微服务实战之应用通信(更新 ing)1 HTTP vs RPC3 负载均衡器：Ribbion4 追踪源码自定义负载均衡策略
ILoadBalancer RibbonLoadBalancerClient#getServer(ILoadBalancer loadBalancer) ILoadBalancer#getAllServers() 5-
77361发布于 2018-06-13 - 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】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
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