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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。
64710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
69740发布于 2019-11-08 - 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． 案例学习：统计页面基本信息 从工具箱中拖过一个tabControl控件，并在其下面添加一个label标签，设置及运行后的样式如图2-7所示。 ?
2.1K10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 返回有关数据库和数据库对象的信息 安全函数 返回有关用户和角色的信息 字符串函数 对字符串（char 或 varchar）输入值执行操作 系统函数 执行操作并返回有关SQL Server中的值、对象和设置的信息 系统统计函数 返回系统的统计信息 文本和图像函数 对文本或图像输入值或列执行操作，返回有关这些值的信息 1. 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
2K10发布于 2020-01-08 - 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。 ！！！
1.1K20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
95510编辑于 2022-10-28 - 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
82110发布于 2019-09-03 - 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
91010编辑于 2025-05-04 - 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
70520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
60230发布于 2018-09-29 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-3)
操作日志智能分析 管理平台提供统计select、insert、update、delete、事务开启、提交、回滚等SQL语句执行耗时及执行次数详情的操作日志智能分析功能。 用户也可以自主查询页面统计结果得到SQL执行的情况，分析出哪些SQL语句需要优化，有利于系统性能提升。 业务数据汇报 可对年度集群运行状况的关键数据进行汇总报告，以便了解集群运行状况。
53810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
当单字数也相同，优先返回逆向最长匹配的结果 def count_single_char(word_list): # 统计单字成词的个数 return sum(1 for word in word_list
1.1K10发布于 2021-03-02 - 来自专栏Hank’s Blog
2-3 R语言基础 矩阵和数组
> x <- matrix(1:6,nrow = 3,ncol = 2) #第一个是内容，第二个，第三个是行列 > x[1,2] [1] 4
44320发布于 2020-09-16 - 来自专栏全栈程序员必看
Epel镜像_镜像包
一.安装清华大学开源软件镜像站的epel镜像,即yum源 yum install epel-release 二.安装epel镜像,即yum源 1. RHEL 5) wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-5.repo 2）将 repo 配置中的地址替换镜像站地址
4.5K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏朱永胜的私房菜
镜像导出和镜像导入
镜像导出 首先，我们需要在有网络连接的机器上获取需要的Docker镜像。我们可以使用docker pull命令从Docker Hub上拉取镜像，也可以使用docker build命令构建自己的镜像。 假设我们已经获取到了所需的镜像，我们可以使用docker save命令将镜像导出到一个tar文件中： docker save -o <path for generated tar file> <image 镜像导入 接下来，我们需要将导出的tar文件拷贝到没有网络连接的机器上。 images 输出中应该包含刚刚导入的镜像信息。 注意：在导入镜像时，需要保证本地没有同名的镜像存在，否则会导致导入失败。可以使用docker rmi命令删除本地同名镜像。
2.1K10编辑于 2023-08-17 - 来自专栏网络工程师笔记
什么是镜像？端口镜像、VLAN镜像、MAC镜像、流镜像等，一文带你了解
01 镜像概念 1.1 定义 镜像是指将指定源的报文复制一份到目的端口。指定源被称为镜像源，目的端口被称为观察端口，复制的报文被称为镜像报文。 1.3 镜像源 镜像源可以是： 端口：将指定端口接收或发送的报文复制到观察端口，此时的镜像被称为端口镜像。 1.4 镜像方向 镜像方向是指将镜像端口指定方向的报文复制到观察端口，包括： 入方向：将镜像端口接收的报文复制到观察端口上。此时的镜像被称为入方向镜像。 02 镜像原理描述 2.1 端口镜像 端口镜像是指将指定端口接收或发送的报文复制到观察端口。根据观察端口的不同，端口镜像分为本地端口镜像和二层远程端口镜像。 图1-2 本地端口镜像示意图 【2】二层远程端口镜像 观察端口为二层远程观察端口的端口镜像，被称为二层远程端口镜像。如图1-3所示，二层远程端口镜像中镜像报文的具体转发过程如下。
5.1K21编辑于 2022-10-31
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