diff.js 列表对比算法 源码分析】的更多相关文章

diff.js列表对比算法 源码分析 npm上的代码可以查看 (https://www.npmjs.com/package/list-diff2) 源码如下: /** * * @param {Array} oldList 原始列表 * @param {Array} newList 新列表 * @param {String} key 键名称 * @return {Object} {children: [], moves: [] } * children 是源列表 根据 新列表返回 移动的新数据,比…
Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算法的并行主要就应该是ParallelALSFactorizationJob这里的并行了,下图是这个Job的大部分操作: 这里分析并行就是看每个job任务是否可以出现多个map或者reduce即可. (1)首先分析前面三个itemRatings,对应的输入是原始文件,如果原始文件很大的话,那么这个任务…
Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (三),这个写了三篇,基本都是写QR分解,然后矩阵进过处理得到U或者M的过程,但是还是没有讲出个所以然来.mahout官网上说其是根据这篇文献得来的Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize,本来我是想…
Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with ALS-WR这个算法中的那个QR分析,真心是太复杂了.以至于国庆后面三天基本都是在郁闷中过来的,想着自己的矩阵学的是有多差呀...后来算法验证弄懂之后才发觉,尼玛,java太坑爹了吧,矩阵求个逆,有那么复杂么!!! 下面来开始验证:首先应该获得了两个变量分别是Ai和Vi,如果这两个变量不知道是啥东西,可…
Backbone 为复杂Javascript应用程序提供模型(models).集合(collections).视图(views)的结构.其中模型用于绑定键值数据和自定义事件:集合附有可枚举函数的丰富API: 视图可以声明事件处理函数,并通过RESRful JSON接口连接到应用程序. 源码分析转之网上它人的备注,特收藏一下,以免方便阅读. // Backbone.js 0.9.2 // (c) 2010-2012 Jeremy Ashkenas, DocumentCloud Inc. // Ba…
Underscore是一个提供许多函数编程功能的库,里面包含了你期待(在Prototype.js和Ruby中)的许多功能.但是没有扩展任何内置的Javascript对象,也就是说它没有扩展任何内置对象的原型.它被定位为jQuery和Backbone.js的基础层 源码注释转之网上他人之备注,特收藏以后方便阅读. // Underscore.js 1.3.3 // (c) 2009-2012 Jeremy Ashkenas, DocumentCloud Inc. // Underscore is…
导读: 本人JS菜鸟一枚,为加强代码美观和编程思想.所以来研究下jQuery,有需要进阶JS的同学很适合阅读此文!我是边看代码(jquery2.2.1),边翻“javascript高级程序设计”写的,有很多基本知识点我都写了书本对应的章节.有分析得不好的还请各位多多指教,更正! 希望我的分析对大家有所帮助,谢谢! 一.代码构成 (function(global, factory){ if ( typeof module === "object" && typeof mo…
最近公司项目经常用到一个拖拽 Sortable.js插件,所以有空的时候看了 Sortable.js 源码,总共1300多行这样,写的挺完美的.   本帖属于原创,转载请出名出处. 官网http://rubaxa.github.io/Sortable/ 技术交流qq群 302817612 拖拽的时候主要由这几个事件完成, ondragstart 事件:当拖拽元素开始被拖拽的时候触发的事件,此事件作用在被拖曳元素上    ondragenter 事件:当拖曳元素进入目标元素的时候触发的事件,此事件…
一.简介 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率的一个定理.通常在事件A发生的前提下事件B发生的概率,与在事件B发生的前提下事件A发生的概率是不一致的.然而,这两者之间有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述.其中,L(A|B)表示在B发生的前提下,A发生的概率.L表示要取对数的意思. 关键词解释: 1.p(A),p(B)表示A,B发生的概率,也称先验概率或边缘概率. 2.p(B|A)表示在A发生的前提下,B发生的概率,也称后验概率. 基本公式:p(A|B) = p(AB)/p(B) 图…
1. 对象属性拷贝的常见方式及其性能 在日常编码中,经常会遇到DO.DTO对象之间的转换,如果对象本身的属性比较少的时候,那么我们采用硬编码手工setter也还ok,但如果对象的属性比较多的情况下,手工setter就显得又low又效率又低.这个时候我们就考虑采用一些工具类来进行对象属性的拷贝了. 我们常用的对象属性拷贝的方式有: Hard Code net.sf.cglib.beans.BeanCopier#copy org.springframework.beans.BeanUtils.cop…