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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
66910编辑于 2022-11-08 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.3K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
72940发布于 2019-11-08 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏U3D技术分享
《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
1K10编辑于 2022-10-28 - 来自专栏InCerry
.NET周刊【4月第2-3期】
https://www.cnblogs.com/hez2010/p/18813775/dotnet-nativeaot-distroless-statically-linked-app
97510编辑于 2025-05-04 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。
6.2K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3树
因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下： （1）2-3 树要么为空要么具有以下性质： （2）对于 2- 节点，和普通的 BST 节点一样，有一个数据域和两个子节点指针，两个子节点要么为空，要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树： ? 图2.1 2-3 树性质 性质： （1）对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 （2）当节点有一个关键码的时，节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点： ? img 2-3树为满二叉树，删除叶子节点 操作步骤：若2-3树是一颗满二叉树，将2-3树层树减少，并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中，同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中，如果生成了4
86610发布于 2019-09-03 - 来自专栏算法无遗策
（基于2-3树）
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了，如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质，是看不出所以然。 此时我们借着2-3树去理解基本的红黑树，当然我会在后几篇文章介绍2-3-4树以及基于2-3-4树的红黑树。 红黑是指被指向节点的链接颜色，对于一颗2-3树，因为3-节点的存在有很多不同的二叉树的表示，所以我们只考虑左倾的情况。 （和2-3树等价的，任意节点到其叶子节点的高度都是相同的）。 因为2-3树不存在永久的4-节点，4-节点终归要分解的（在2-3-4树中，为了更好地插入和删除，4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点）2-3树一样不行，所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连
1.1K20发布于 2020-01-02 - 来自专栏静之森
记录折腾路上用到的教程 自2-3开始
netdata: Real-time performance monitoring
72920编辑于 2021-12-28 - 来自专栏Android知识点总结
2-3树与红黑树
直到今天了解了2-3树，才豁然开朗。2-3树是一种神奇的树，它能够保证该树是一个完美树。2-3树可以演化成红黑树，这便是保证红黑树效率的根本。 先说奇葩的2-3树，首先2-3树满足二分搜索树，但每个节点可能存在1或2个数据，对应的该节点就可能存在2或3个子节点 2-3树 ? 2-3树引入.png 2-3树插入操作： ? 2-3树.png 2-3树演化为红黑树 将三节点拆为两个节点，并将左数据节点设为红色来实现2-3树同等功能 ? 红黑树.png
62130发布于 2018-09-29 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-3)
HHDB Server在参数配置、服务监控、数据检测、安全防护、故障告警等多方面提供智能化运维服务。
64310编辑于 2025-03-07 - 来自专栏机器学习/数据可视化
NLP札记2-3种匹配方式
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
1.1K10发布于 2021-03-02 - 来自专栏Lambda
最全Java锁详解：独享锁共享锁+公平锁非公平锁+乐观锁悲观锁
最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类： 公平锁/非公平锁 可重入锁 独享锁/共享锁 乐观锁/悲观锁 分段锁 自旋锁 最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 乐观锁 VS 悲观锁 乐观锁与悲观锁是一种广义上的概念，体现了看待线程同步的不同角度 最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 3.总之： 悲观锁适合写操作多的场景，先加锁可以保证写操作时数据正确。 最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 3.典型应用: java jdk并发包中的ReentrantLock可以指定构造函数的boolean类型来创建公平锁和非公平锁（ Java线程锁 详细可以参考：高并发编程系列：4种常用Java线程锁的特点，性能比较、使用场景 本文标题：最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 转载请保留页面地址：http
1.2K20编辑于 2022-04-13 - 来自专栏mysql
MySQL锁相关总结｜悲观锁、乐观锁、读锁、写锁、表锁、行锁、页面锁、间隙锁、临键锁
总体上分成两种：乐观锁和悲观锁类型上也是两种：读锁和写锁 锁的粒度上可以分成五种：表锁，行锁，页面锁，间隙锁，临键锁 下面我们就来详细讲一下这些锁 1. 写锁 写锁又称为排他锁或者X锁（Exclusive Lock），如果当前写锁未释放，他会阻塞其他的写锁和读锁。 5. 表锁 表锁也称为表级锁，就是在整个数据表上对数据进行加锁和释放锁。 行锁 行锁也称为行级别，就是在数据行上对数据进行加锁和释放锁。特点：开销大，加锁慢，粒度小，并发度高，锁冲突概率最小。 在mysql的InnoDB存储引擎中有两种行锁，排他锁和共享锁。 共享锁：允许一个事务读取一行数据，但不允许一个事务对加了共享锁的当前行增加排他锁。排他锁：允许当前事务对数据行进行增删改查操作，不允许其他事务对增加了排他锁的数据行增加共享锁和排他锁。 间隙锁会锁住 (7,10], (10,21] 这两个间隙。不过间隙锁只会在 可重复读事务隔离级别 下才会生效。 9. 临键锁 临键锁就是行锁和间隙锁的组合，也可以理解为一种特殊的间隙锁。
1.1K10编辑于 2024-09-07 - 来自专栏软件工程
独占锁(写锁)共享锁(读锁)互斥锁
独占锁：指该锁一次只能被一个线程所持有。对ReentrantLock和Synchronized而言都是独占锁 共享锁：指该锁可被多个线程所持有。 对ReentrantReadWriteLock其读锁是共享锁，其写锁是独占锁。 读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的，读写，写读，写写的过程是互斥的。 使用方法 声明一个读写锁 如果需要独占锁则加从可重入读写锁里得到写锁 写锁demo 如果需要共享锁则加从可重入读写锁里得到读锁 读锁demo ReentrantReadWriteLock实现原理简单分析 Sync是如何同时表示读锁与写锁？ ，低16位表示写锁个数 一个线程获取到了写锁，并且重入了两次，低16位是3，线程又获取了读锁，并且重入了一次，高16位就是2 读锁的写锁的获取主要调用AQS的相关Acquire方法,其释放主要用了相关Release
1.8K30编辑于 2022-05-13 - 来自专栏Java面试
MySQL锁、加锁机制（超详细）—— 锁分类、全局锁、共享锁、排他锁；表锁、元数据锁、意向锁；行锁、间隙锁、临键锁；乐观锁、悲观锁
文章目录一、概述1.1 MySQL锁的由来1.2 锁定义1.3 锁分类二、共享锁与排他锁2.1 共享锁（S锁）2.2 排他锁（X锁）2.3 MySQL锁的释放三、全局锁3.1 介绍 3.2 语法 3.3 特点四、表级锁4.1 介绍4.2 表锁4.3 元数据锁（Meta Data Lock）4.4 意向锁（Intention Lock）五、行级锁5.1 介绍5.2 行锁 / 记录锁（Record Lock ）5.3 间隙锁（Gap Lock）5.4 临建锁（Next-Key Lock）5.5 行锁的粒度粗化六、页面锁、乐观锁与悲观锁6.1 页面锁6.2 乐观锁6.3 悲观锁七、加锁规则八、总结一、概述1.1 这里的元数据可以简单理解为一张表的表结构意向锁（分为意向共享锁、意向排他锁）：这个是InnoDB中为了支持多粒度的锁，为了兼容行锁、表锁而设计的，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查行级锁 、页面锁、乐观锁与悲观锁上述对MySQL两种较为常见的锁粒度进行了阐述（共享锁与排他锁，全局锁、表级锁、行级锁），接着再来看看页面锁、乐观锁与悲观锁6.1 页面锁页面锁是Berkeley DB存储引擎支持的一种锁粒度
35.2K1833编辑于 2024-06-24
腾讯云开发者
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