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hhdb数据库介绍(9-7)
计算节点提供数据节点内的存储节点高可用，当主存储节点不可用时，计算节点将自动切换到从存储节点。
33910编辑于 2024-11-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-7 scikit-learn中的逻辑回归
本小节主要介绍使用sklearn实现逻辑回归算法以及添加多项式项的逻辑回归算法，sklearn为逻辑回归自动封装了正则化，通过调整C和penalty以解决模型过拟合的问题。 这是因为对于像逻辑回归和SVM等这些比较复杂算法，sklearn在实现的时候强迫我们使用模型正则化，而在J(θ)前面加入超参数C的方式让我们在实现算法的时候不得不进行模型的正则化。 ? 上面的图示就是逻辑回归算法针对现在的样本数据得到的决策边界。 接下来使用sklearn实现添加多项式项的逻辑回归算法对上面的样本数据进行试验。 ? 接下来绘制一下添加多项式项后的逻辑回归算法的决策边界。 ? ? 此时的决策边界能够比较准确的对所有样本进行分类。 在开始介绍逻辑回归算法的时候提到过逻辑回归只能解决二分类问题，不过我们可以通过一些技术手段来扩展逻辑回归算法应用到多分类任务中，下一小节将会介绍如何让逻辑回归算法解决多分类的问题。
1.4K40发布于 2020-02-29 - 来自专栏孟君的编程札记
24点解法
数字范围为1-9 运算符号支持+-*/ 01 ▼ 从指定可能的计算表达式入手 思路 计算24点会使用4个数字，运算符号，可能包含0到2个括号，如： 24 = 8/(9-7)*6 24 = 8/((9-7)/6) 24 = (8*6)/(9-7) 24 = 6/((9-7)/8) 24 = (6*8)/(9-7) 我们先列举计算24点可能使用的表达式： nononon (non) 表示运算符号 接下来，我们要做的就是： 计算出数字的全排列（去重）以及运算符号的全排列（4*4*4 = 64种组合） 将数字和运算符的结果组合在一起，依次对上述可能的计算表达式进行替换，得到诸如8/((9- 7)/6)的结果 然后借助JDK中的脚本引擎ScriptEngine计算每个表达式的结果（如8/((9-7)/6)的结果）， 如果计算结果与24的差值小于某一个较小的误差范围，可认为是一种有效的计算结果
1.2K20发布于 2020-03-06 - 来自专栏MyTechnology
每日一刷：两数之和
自言自语 题目来源于leetcode，每日一刷小算法。 第i次（第二次）循环，9-7=2，此时2正好在map中。返回2对应的value和for循环中的i 从结果看，这种解法更加高效！ ?
37620发布于 2020-07-31 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
图9-6 为虚拟机打开容错 （7）为虚拟机打开容错之后，右击虚拟机名称，在FT中可以看到，关闭FT、迁移辅助虚拟机等选项，如图9-7所示。 图9-7 FT界面 10 启动容错虚拟机 在配置好容错虚拟机之后，可以启动容错虚拟机，查看效果，主要步骤如下。 （1）右击容错虚拟机，在弹出的对话框中选择”启动→打开电源”，如图10-1所示。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 来自专栏小浩算法
漫画：两数之和
在这里就是9-7=2。我们可以看到2在map中已经存在。 <3> 所以，2和7所在的key对应的value，也就是[0,1]。就是我们要找的两个数组下标。 算法思想最重要，使用go纯属本人爱好。同时，本系列所有代码均在leetcode上进行过测试运行，保证其严谨性！ ?
36430发布于 2020-03-31 - 来自专栏终身学习者
面试官:你能回答这两个简单的问题吗
firstFn().then(console.log) // 1 firstFn().then(console.log) // 1 firstFn().then(console.log) // 1 问题分析 与算法问题相比 方法2：使用 Map 通常，当使用两个for循环来求解一个问题时，我们需要意识到算法的时间复杂度(o(n2))是可以优化的。 步骤2： 读 7，发现目标值是 9-7 = 2。 2 存在于 sumCache中，0 和 1 的索引将被直接返回。 你认为使用 Map 的方法是否简单明了，比for循环容易得多？ 这很好。
47630编辑于 2022-05-23 - 来自专栏thinkphp+vue
面试官：你能回答这两个简单的问题吗
then(console.log) // 1 firstFn().then(console.log) // 1 firstFn().then(console.log) // 1 复制代码 问题分析 与算法问题相比 方法 2：使用 Map 通常，当使用两个 for 循环来求解一个问题时，我们需要意识到算法的时间复杂度 **(o (n2))** 是可以优化的。 步骤 2： 读 7，发现目标值是 9-7 = 2。 2 存在于 sumCache 中，0 和 1 的索引将被直接返回。 你认为使用 Map 的方法是否简单明了，比 for 循环容易得多？ 这很好。
54230编辑于 2022-05-20 - 来自专栏用户1692782的专栏
编码原理（五）--熵编码--CAVLC
011，此时编码后的序列为 0000 100 || 011 3.编码除拖尾以外的非零系数的level（ZigZag逆序，从右到左）: 非零系数的level编码首先将非零系数从有符号变成无符号，算法如下 初始值为0，如果非零系数 > 10且 拖尾数目 < 1的时候，suffix_length初始值为1，suffix_length变化更新的算法为： if(suffix_length == 0) 根据表9-7，得知，此部分编码为“111”，此时的编码序列为： 0000 100 || 011 | 1 | 0010 | 111 5.
4K50发布于 2020-04-10 - 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 - 来自专栏福大大架构师每日一题
2025-07-27：将数组变相同的最小代价。用go语言，你有两个长度均为 n 的整型数组 arr 和 brr，还有一个整数 k
arr[i] - brr[i])） • 对两个数组排序后： • arr排序后: [-7, 5, 9] • brr排序后: [-5, -2, 7] • 调整代价为：| -7+5 | + |5+2| + |9- • 所以空间复杂度为 O(1) 或考虑语言排序算法额外栈空间，最坏也为 O(log n)。 9, 5] brr = [7, -2, -5] k = 2 result = min_cost(arr, brr, k) print(result) 我们相信Go语言和算法为普通开发者提供了困境的 在这里，您可以找到最新的Go语言教程、算法解析、提升面试竞争力的秘籍以及行业动态。
26010编辑于 2025-07-27 - 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 - 来自专栏程序员
数组循环移动的几种解决方法
则步骤如下： 首先，申请9-7=2个单位的内存空间，起始地址为temp。将num指向的前面两个单位的内容放置在temp中。 上述算法的正确可以利用数论中完全剩余系的知识进行证明。我们可以将要移动的数组num想象成一个长为n的环。从环上某一点开始，然后每次前进m步。经过n/d步之后，将回到原点。 上述算法即保证了每个元素都向后循环移动m步（且只移动一次），又将额外的内存消耗从O(m)降至了O(1)。当然，代价是引入了额外数值计算。如求最大公约数。 附：最后一种解法的完整代码如下。
1.1K20发布于 2019-05-25 - 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 ?
2.5K140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。
89531发布于 2019-08-15 - 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
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