简介: The Secret Rules of Modern Living: Algorithms (2015) 导演: David Briggs主演: Marcus du Sautoy类型: 纪录片官方网站: http://www.bbc.co.uk/programmes/p030s6b3制片国家/地区: 英国语言: 英语上映日期: 24 Sep 2015片长: 1 hour   主要内容: 介绍算法在现代生活中的应用(极力推荐这部纪录片),有趣.直观.富有实际意义,主要包含以下几种算法: 1…

描述 约翰叔叔希望能够廉价连接他的供水系统,但是他不希望他的竞争对手知道他选择的路线.一般这样的问题需要选择最便宜的方式,所以他决定避免这种情况而采用第二便宜的方式. 现在有W(3 <= W <= 2000)个供水站,其中最多有P(P <=20,000)< span="">条管道,每一条管道连接了两个水站,并且不存在一条管道连接同一个水站,两个水站之间最多只有一条管道.每条管道有一定的费用.请寻找第二便宜的连接方式,使所有的水站相连. 假设最便宜的方案有且…

在新文章“MapReduce模式.算法和用例”中,Ilya Katsov提供了一个系统化的综述,阐述了能够应用MapReduce框架解决的问题. 文章开始描述了一个非常简单的.作为通用的并行计算框架的MapReduce应用,这个框架适用于很多要求大量节点进行的计算和数据密集型计算,包括物理和工程仿真,数值分析,性能测试等等.接下来是一组算法,通常用于日志分析.ETL和数据查询,包括计数及求和,数据整理(基于特定函数),过滤,解析,验证和排序. 第二大部分是关于MapReduce模式,Katsov…

如果具有同样关键字的纪录的在排序前和排序后相对位置保持不变.一些算法本身就是稳定的,如插入排序,归并排序,冒泡排序等,不稳定的算法有堆排序,快速排序等. 然而,一个本身不稳定的算法通过一点修正也能变成稳定的算法.有一些特定的方式可以做到,一般来说,任何排序算法中的比较本质上都是不稳定的,通过修改关键的比较操作,充分考虑两个比较单位相等的情况,都可以将算法变得稳定.…

原文出处: 不会停的蜗牛    通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过…

按书上练习完,就可以知道日常的用处啦 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # learn <<Problem Solving with Algorithms and Data Structures>> # Release 3.0 # chengang882 @ 2016-12-20 # 它可以检查常用的语法里,({[]})这些符号是否是正常闭合的 # Completed implementation of a stack AD…

  package Mypackage; import java.util.Scanner; public class 全排列{ static int a[]=new int[10]; static int book[]=new int[10]; static int n=0; static void dfs(int step)//step表示出现在第几个盒子里面前 { int i; if(step==n+1)//如果站在第n+1个盒子面前,则表示前n个盒子已经放好扑克牌. { for(i=1;…

PBFT是Practical Byzantine Fault Tolerance的缩写,意为实用拜占庭容错算法.该算法是Miguel Castro (卡斯特罗)和Barbara Liskov(利斯科夫)在1999年提出来的,解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题,将算法复杂度由指数级降低到多项式级,使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行.该论文发表在1999年的操作系统设计与实现国际会议上(OSDI99).没错,这个Loskov就是提出著名的里氏替换原则(LSP)的人,2008年图灵奖得主.…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Mysql中utf8_general_ci与utf8_unicode_ci有什么区别呢?在编程语言中,通常用unicode对中文字符做处理,防止出现乱码,那么在MySQL里,为什么大家都使用utf8_general_ci而不是utf8_unicode_ci呢?   用了这么长时间,发现自己竟然不知道utf_bin和utf_general_ci这两者到底有什么区别..ci是 case insensitive, 即 "大小写不敏感", a 和 A 会在字符判断中会被当做一样的;bin 是二…

Mysql中utf8_general_ci与utf8_unicode_ci有什么区别呢?在编程语言中,通常用unicode对中文字符做处理,防止出现乱码,那么在MySQL里,为什么大家都使用utf8_general_ci而不是utf8_unicode_ci呢? 用了这么长时间,发现自己竟然不知道utf_bin和utf_general_ci这两者到底有什么区别..ci是 case insensitive, 即 "大小写不敏感", a 和 A 会在字符判断中会被当做一样的;bin 是二进制…

算法的定义:算法是解决实际问题的一种精确的描述方法,目前,广泛认同的定义是:算法的模型分析的一组可行的确定的和有穷的规则 算法的五个特性:有穷性,确切性,输入,输出,可行性.目前算法的可执行的步骤非常广泛,常见的算法包括递归,推进,穷举,贪婪,动态化规,和迭代 算法的归类: 按照算法的应用领域,算法可以分为:基本算法,数据结构相关的算法,几何算法,图论算法,规划算法,加密算法,解密算法,排序算法,查找算法,并行算法,和数论算法 按照算法结果的确信性分析,算法可以分为确定性算法和非确定性算法 确定…

微软的规则引擎   很多朋友会问,.Net平台有没有规则引擎?像Java就有很多的规则引擎,Drools,ILog都做得非常好,但.Net好像还没有哦.很多知道规则引擎,但不知道.Net的朋友都烦这个事. 微软公司事实上本身就提供两个规则引擎,即BizTalk Server和Windows Workflow Foundation.下们我们将讨论一下BizTalk,Workflow和CKRule之前的特点.   微软业务规则引擎(MS BRE) 第一个规则引擎被称为微软业务规则引擎(有时候叫“MS…

大学期间,我在别人的基础上,写了一个简易的斗地主程序. 主要实现了面向对象设计,洗牌.发牌.判断牌型.比较牌的大小.游戏规则等算法. 通过这个斗地主小项目的练习,提高了我的面向对象设计能力,加深了对算法的理解. 最近把这些设计和算法分享给大家,过些天会上传斗地主程序的源码. 项目截图 定义一张牌Card a.一张牌的类型 // 一张牌的大类型 public enum CardBigType { HEI_TAO, HONG_TAO, MEI_HUA, FANG_KUAI, XIAO_WANG, D…

前情回顾 上一个博文我们提到象棋运动的函数dealWithChess,但是只是说该函数完成了棋子的选择和移动功能 其实在这个函数里,在移动棋子之前,是要对棋子的移动是否合法进行判断的,我们一起来看看如何对棋子进行判断的 判断移动规则入口 在dealWithChess中,关注如下代码,这个judgeAction就是判断棋子移动是否合法的入口了…

Mysql中utf8_general_ci与utf8_unicode_ci有什么区别呢?在编程语言中,通常用unicode对中文字符做处理,防止出现乱码,那么在MySQL里,为什么大家都使用utf8_general_ci而不是utf8_unicode_ci呢? ci是 case insensitive, 即 "大小写不敏感", a 和 A 会在字符判断中会被当做一样的; COLLATE是校对集的意思,可以理解为,排序规则 ; utf8_general_ci 不区分大小写,这个你在注册用…

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做…

C3算法 一.知识点补充: 拓扑排序:在图论中,拓扑排序(Topological Sorting) 是一个 有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph) 的所有顶点的线性序列.且该序列必须满足下面两个条件: 每个顶点出现且只出现一次 若存在一条从顶点A到顶点B的路径,那么在序列中顶点A出现在顶点B的前面,如下图: 显然它是DAG图,那么如何进行拓扑排序那? 1.从DAG途中选择一个没有前驱(即入度为0)的顶点并输出2.从图中删除该顶点和所有以它为起点的有向边.3.重复1和2…

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念.热热身嘛- 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发…

数据挖掘主要分为4类,即预测.分类.聚类和关联,根据不同的挖掘目的选择相应的算法.下面对R语言中常用的数据挖掘包做一个汇总: 连续因变量的预测: stats包 lm函数,实现多元线性回归 stats包 glm函数,实现广义线性回归 stats包 nls函数,实现非线性最小二乘回归 rpart包 rpart函数,基于CART算法的分类回归树模型 RWeka包 M5P函数,模型树算法,集线性回归和CART算法的优点 adabag包 bagging函数,基于rpart算法的集成算法 adabag包 b…

本文转自:http://www.trinea.cn/android/android-imagesdcardcache/ 本文主要介绍一个支持图片自动预取.支持多种缓存算法.支持数据保存和恢复的图片Sd卡缓存的使用.功能及网友反馈的常见问题解答. 需要二级缓存或ListView和GridView图片加载请优先使用ImageCache. 与Android LruCache相比主要特性:(1). 使用简单  (2). 轻松获取及预取新图片  (3). 可选择多种缓存算法(FIFO.LIFO.LRU.M…

在搭建好solrCloud搜索集群后,通过编写基本的查询显示语句已经能够通过输入关键字查询到相应结果进行显示,但是在显示结果排序上以及不相关信息过滤问题上,如何制定合理的打分规则得到理想的结果集确实比较麻烦的.Solr本身的排序打分规则是继承自Lucene的文本相关度的打分即boost,这一套算法对于通用的提供全文检索的服务来讲,已经够用了,但是想要根据实际业务需求定制自己的打分机制来获取理想的查询结果,文本相关度的打分是远远不够的. 如何来定制实际业务需求的的排序打分规则(boost)呢?经过…

大学期间,我在别人的基础上,写了一个简易的斗地主程序. 主要实现了面向对象设计,洗牌.发牌.判断牌型.比较牌的大小.游戏规则等算法. 通过这个斗地主小项目的练习,提高了我的面向对象设计能力,加深了对算法的理解. 最近把这些设计和算法分享给大家,过些天会上传斗地主程序的源码. 项目截图 定义一张牌Card a.一张牌的类型 // 一张牌的大类型 public enum CardBigType { HEI_TAO, HONG_TAO, MEI_HUA, FANG_KUAI, XIAO_WANG, D…

一.对比 1.utf8_general_ci 不区分大小写,utf8_general_cs 区分大小写 2.utf8_bin: compare strings by the binary value of each character in the string 将字符串每个字符串用二进制数据编译存储,区分大小写,而且可以存二进制的内容. 3.utf8_unicode_ci校对规则仅部分支持Unicode校对规则算法,一些字符还是不能支持:utf8_unicode_ci不能完全支持组合的记号.…

更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)一看就懂的解析 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念.热热身嘛- 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,…

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升…

目录 1.分类规则原理 1.1 1R单规则算法 1.2 RIPPER算法 2. 规则学习应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估性能 5)提高性能 6)选择决策树中的分类规则 1.分类规则原理 if-else逻辑:前件由特征值的特定组合构成,在满足规则的条件下,后件描述用来指定的分类值. 决策树必须从上至下应用,而规则是单独存在的事实.通常比决策树更简洁.直接和理解. 规则学习应用于以名义特征为主,或全部是名义特征的问题. "独立而治之":与决策树的"…

规则引擎-drools 1 .场景 1.1需求 商城系统消费赠送积分 100元以下, 不加分 100元-500元 加100分 500元-1000元 加500分 1000元 以上 加1000分 ...... 1.2传统做法 1.2.1 if...else if (order.getAmout() <= 100){ order.setScore(0); addScore(order); }else if(order.getAmout() > 100 && order.getAmou…

1 .场景 1.1需求 商城系统消费赠送积分 100元以下, 不加分 100元-500元 加100分 500元-1000元 加500分 1000元 以上 加1000分 ...... 1.2传统做法 1.2.1 if...else if (order.getAmout() <= 100){ order.setScore(0); addScore(order); }else if(order.getAmout() > 100 && order.getAmout() <= 50…

前言 Drools是一款老牌的java规则引擎框架,早在十几年前,我刚工作的时候,曾在一家第三方支付企业工作.在核心的支付路由层面我记得就是用Drools来做的. 难能可贵的是,Drools这个项目在十几年后还依旧保持着开源和更新. https://github.com/kiegroup/drools 而LiteFlow也是一款java规则引擎,于2020年开源.经过2年的迭代,现在功能和特性也非常棒,很适合用在高复杂度的核心业务上,同时又能保持业务的灵活性. https://gitee.com…