- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏一位计算机小白的学习日记
C:9-9题目：蛇形矩阵
在蛇形矩阵填充算法中，值为 0 通常表示该位置尚未被填充数字。
72210编辑于 2024-10-21 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-9)
读写分离功能默认设置为关闭。开启读写分离功能，可在计算节点的配置文件server.xml中，将strategyForRWSplit属性设置为大于0的值。例如：
30710编辑于 2024-11-29 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
长这么大才读懂高并发核心编程，限流原理与实战，Nginx漏桶限流
Nginx漏桶限流详解 使用Nginx可通过配置的方式完成接入层的限流，其ngx_http_limit_req_module模块所提供的limit_req_zone和limit_req两个指令使用漏桶算法进行限流 在浏览器中输入如下测试地址： http://nginx.server:8081/nginx/ratelimit/demo 10秒内连续刷新，第1次的输出如图9-9所示。 图9-9 Nginx限流后10秒内连续刷新的第1次输出 10秒内连续刷新，第1次之后的输出如图9-10所示。 1MB大约能存储16 000个IP地址，10MB大约可以存储16万个IP地址，也就是可以对16万个客户端进行并发限速，当共享内存区域耗尽时，Nginx会使用LRU算法淘汰最长时间未使用的key值。
88680编辑于 2022-10-28 - 来自专栏医学和生信笔记
审稿人问：如何对两条回归直线进行比较？
孙振球《医学统计学》第4版例9-9、例9-10 某地方病研究所调查了8名正常儿童和10名大骨节病患儿的年龄与其尿肌酐含量（mmol/24h）。 正常儿童数据见例9-1，大骨节病儿童数据见例9-9，问：回归直线是否不平行？ x = c(13,11,9,6,8,10,12,7), y = c(3.54,3.01,3.09,2.48,2.56,3.36,3.18,2.65)) # 例9-
15710编辑于 2026-05-19 - 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。
89431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 - 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。
66610编辑于 2023-05-13 - 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 - 来自专栏烟草的香味
GC算法-复制算法
还记得标记清除算法的问题是什么吗? 内存碎片化严重. 现在好了, 碎片化问题解决了, 每次GC执行后, 内存空间都是连续的啦. 实现 想一想GC执行的步骤是什么? 复制算法分配新的对象变简单了, 有没有? 因为地址都是连续的, 所以申请新的地址也不用遍历链表等一堆操作, 直接按着地址划分空间就行了. 分析 很明显, 复制算法解决了标记清除的一个大问题, 内存碎片化严重. 在这里, 根本不存在碎片化问题的好嘛. 而复制算法将所有可分配的内存都放到一起了, 直接切割即可. 更好的局部访问: 复制算法复制后将对象与子对象放到一起, 这样缓存在读取的时候就能够一起读取, 防止多次读取数据. 当然, 缺点也很明显. 我看到有一种多空间复制算法, 为了提高堆的使用效率. 将堆空间分成N份, 其中的两份使用复制算法, 剩余的使用其他方法执行GC. 我实在是没有明白这么做的好处在哪....
86220发布于 2020-04-08 - 来自专栏全栈程序员必看
【算法详解】洗牌算法
，那么这种算法是符合要求的；这在个前提下，尽量降低时间和空间复杂度。 算法实现 第一个算法： 随机抽出一张牌，检查这种牌是否被抽取过，如果已经被抽取过，则重新抽取，知道找到没有被抽取的牌；重复该过程，知道所有的牌都被抽取到。 这种算法是比较符合大脑的直观思维，这种算法有两种形式： 1. 第三个算法: Fisher–Yates shuffle算法 该算法每次随机选取一个数，然后将该数与数组中最后(或最前)的元素相交换(如果随机选中的是最后/最前的元素，则相当于没有发生交换)；然后缩小选取数组的范围 博文; 该算法复杂度为O(n)，且各元素随机概率相等。
2.8K31编辑于 2022-11-08 - 来自专栏半生瓜のblog
【算法】贪心算法
贪心算法 概念解释 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题求解的时候，每一步选择都采用最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。 贪心算法所得到的结果往往不是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果。 贪心算法并没有固定的解发框架，算法的关键是贪心策略的选择，根据不用问题选择不同的策略。 解题思路： 用贪心算法的思想，每一步都用能用的最大纸币即可。 会提示找不开，这种情况下我们使用贪心算法得到的答案就不是最优解，因为我们一直在尝试用最大的纸币来尽可能的使用最少的张数来解决问题。这就不是最优的。 贪心算法没有固定的框架，关键是看你怎么选择。 这种情况就需要调整策略，甚至，就不适用贪心算法。 贪心算法是尽力找到近似的最优解，注重的是速度，不是精准度，并不是说一定能找到合适的解,或是一定能找到解 。 对应问题根据情况不同选择合适的算法解决。
62230编辑于 2023-05-13 - 来自专栏畅游IT
算法 之 排序算法
排序算法: (在接下来的排序算法中,我们默认排序是升序的,也就是从小到大排序!!!!!) 3. 希尔排序是非稳定排序算法。该方法因 D.L.Shell 于 1959 年提出而得名。 交换排序: 5.1 冒泡排序: 冒泡排序是一种十分简单的排序,是大多数学编程的同学接触到第一种排序算法; 冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法,它重复地走访过要排序的元素列 归并排序: 归并排序: 是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 基于比较的排序算法的总结: 8. 计数排序: 计数排序是一个非基于比较的排序算法，该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。
52210编辑于 2024-04-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号