STL所有算法简介 STL中的所有算法(70个) 参考自:http://www.cppblog.com/mzty/archive/2007/03/14/19819.htmlhttp://hi.baidu.com/dinglinbin/blog/item/887e7c30c12e429ba9018e30.html STL算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>,<functional>组成.要使用 STL中的算法函数必须包含头文件<algori…

一.引言 在讲算法之前,先看两个例子: 例子一:背包问题,一个书包,一堆物品,每个物品都有自己的价值和体积,装满书包,使得装的物品价值最大. 例子二:投资问题,n个项目,第i个项目投资为ci 收益为pi,总投资不得超过C,如何选择项目总收益最大. 如前所述,PSO模拟鸟群的捕食行为.设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物.在这个区域里只有一块食物.所有的鸟都不知道食物在那里.但是他们知道当前的位置离食物还有多远.那么找到食物的最优策略是什么呢.最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域.…

机器学习常见算法简介 - 原文链接:http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-methods-infographic/ 应该使用哪种机器学习算法? 很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标. 不要使用最复杂的算法,除非其结果值得付出昂贵的开销和资源. 这里给出了一些最常见的算法,按使用简单程度排序. 1. 决策树(DT,Decision Trees) 在进行逐步应答过程中,典型的决策树分析会…

有两篇文章一篇讲解(下面copy)< PageRank算法简介及Map-Reduce实现>来源:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/pagerank-introduction.html 另一篇<PageRank简介-串讲Q&A.docx> http://docs.babel.baidu.com/doc/ee14bd65-ba71-4ebb-945b-cf279717233b PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的…

简介 工作的过程中经常会遇到这样一个问题,在构建模型训练数据时,我们很难保证训练数据的纯净度,数据中往往会参杂很多被错误标记噪声数据,而数据的质量决定了最终模型性能的好坏.如果进行人工二次标记,成本会很高,我们希望能使用一种无监督算法帮我们做这件事,异常检测算法可以在一定程度上解决这个问题. 异常检测分为 离群点检测(outlier detection) 以及 奇异值检测(novelty detection) 两种. 离群点检测:适用于训练数据中包含异常值的情况,例如上述所提及的情况.离群点检测…

Redis集群搭建,伪分布式集群,即一台服务器6个redis节点 一.Redis Cluster(Redis集群)简介 集群搭建需要的环境 二.搭建集群 2.1Redis的安装 2.2搭建6台redis服务 2.2.1关闭redis服务或集群 2.3创建集群 2.4测试集群 2.4.1客户端测试连接 2.4.2redis集群命令 2.4.3redis集群的重新启动 一.Redis Cluster(Redis集群)简介 redis是一个开源的key value存储系统,受到了广大互联网公司的青睐.…

一,nginx的负载均衡集群的特点: 1,nginx集群和lvs的不同? lvs集群:工作在第4层(传输层) nginx集群:工作在第7层(应用层) lvs集群:性能更强 nginx集群:功能更强:可以针对域名/目录等进行配置 lvs:不支持重发请求 nginx集群:检测到错误后可以重发请求 2,调度算法有哪些? rr (轮询) wrr (就是rr的基础上加上权重weight) ip_hash (根据ip分发) url_pash (根据url分发) least_conn (分发给连接数少的机器)…

群号511751143 海洋女神installshield群…

昨天下午有网友收到微信6.3.28新版内测邀请,不过这个内部体验目前貌似只对安卓手机开放,苹果的IOS系统还不支持,会提示“你当前使用的是非安卓设备,不建议下载安卓体验包,但你仍可邀请朋友尝鲜”.最新安卓微信内测版主要的新功能是1.群主可启用需群主确认才可邀请朋友进群功能.2.聊天可以发送GIF动图 1.群主可启用需群主确认才可邀请朋友进群功能. 哎哟喂,多出这么个功能,以后对于微信管理群那是要多方便啊,再也不操心别人乱拉人进群,这个对于成员的甄别得到的大大的保证,也不怕说那些三更半夜或者是忙时…

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特…