# Chinese translations for R package # Copyright (C) 2005 The R Foundation # This file is distributed under the same license as the PACKAGE package. # 陈斐 <feic@normipaiva.com>, 2006. # 邓小冬 DENG Xiaodong <xd_deng@hotmail.com>, 2015. # msgid &qu

概念 TOTP算法(Time-based One-time Password algorithm)是一种从共享密钥和当前时间计算一次性密码的算法. 它已被采纳为Internet工程任务组标准RFC 6238,是Initiative for Open Authentication(OATH)的基石,并被用于许多双因素身份验证系统. TOTP是基于散列的消息认证码(HMAC)的示例. 它使用加密哈希函数将密钥与当前时间戳组合在一起以生成一次性密码. 由于网络延迟和不同步时钟可能导致密码接收者必须尝试

1. 首先下载官方GO語言安装包: https://code.google.com/p/go/wiki/Downloads?tm=2 2. 设置 GOPATH 在任意磁盘根目录新建一个文件夹,名字随意,这个将会是我们的工作目录,像我把它命名为 @Go @Go 目录下新建三个目录: bin  pkg  src 之后在“计算机”---“属性”---“高级系统设置”---“高级"---”环境变量“---”系统变量“下面点击新建添加: 变量名:GOPATH 变量值:D:\@Go 为了能在系统里调用我们自

http://makedreamvsogre.blogspot.tw/2014/01/ios-dependenciesogre-source.html 可能有人會想問我為什麼要自行編譯IOS Dependencies,主要是因為Ogre提供PreBuild的版本是用C++11編譯,當使用到一些ThirdParty Library沒辦法使用C++11編譯的時候或沒有Source Code的ThirdParty Library,這就很重要了(比方Particle Universe 1.6),在此跟大

#include<stdio.h> int main() { int a,b,c; while(scanf("%d %d %d",&a,&b,&c)!=EOF) if(a<b){ int flag=a; a=b; b=flag; } if(a<c){ int flag=a; a=c; c=flag; } if(b<c){ int flag=b; b=c; c=flag; } printf("%d %d %d",a

#include<stdio.h> int main() { int n,m; while(scanf("%d %d",&n,&m)!=EOF) if(n<m) printf("%d %d",m,n); else printf("%d %d",n,m); ; }

机器学习实战笔记-k-近邻算法 目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结 本章介绍了<机器学习实战>这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据:再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算

k-近邻算法概述 简单地说,谷近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优 点 :精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 适用数据范围:数值型和标称型. 它的工作原理是:存在一个样本数 据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系.输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最 近 邻 )的分类标签.一般来说,我们 只

# 算法实例 # 排序算法Sort 歸併排序MergeSort 算法說明 歸併的思路是任意兩個元素可以比較大小,那麼任意兩個有序的元素集合也可以通過比較大小的方式歸併成一個有序的元素集合 任何的無序元素集合可以拆分的最小的可比較單位是元素本身,例如List list = new List() { 23, 42, 4, 16, 8, 23, 15, 3, 9, 55, 0, 23, 34, 12, 2, 46, 25, 25 };可以拆分到最小的元素為{{23},{42},{4},{16},{8}

# 算法实例 # 排序算法Sort 信箱排序PigeonHoleSort https://en.wikipedia.org/wiki/Pigeonhole_sort 算法說明 1.信箱算法使用一個完整的序列來存放排序後的數據 2.我們常用的序列是不連續的,{2,3,5,2}中間缺少了元素{4},而信箱算法的存放序列是連續的我們如果以最小的元素{2}來定位,每個位置只是表示其有多少個相同的元素那麼{2,3,5,2}可以表示成{2,1,0,1}[即連續空間中有兩個2,壹個3,零個4,壹個5] 3.該

之所以不写系列文章一.系列文章二这样的标题,是因为我不知道我能坚持多久.我知道我对事情的表达能力和语言的丰富性方面的天赋不高.而一段代码需要我去用心的把他从基本原理-->初步实现-->优化速度 等过程用文字的方式表述清楚,恐怕不是一件很容易的事情. 我所掌握的一些Photoshop中的算法,不能说百分之一百就是正确的,但是从执行的效果中,大的方向肯定是没有问题的. 目前,从别人的文章.开源的代码以及自己的思考中我掌握的PS的算法可能有近100个吧.如果时间容许.自身的耐心容许,我会将这些东西慢

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

当前商业虚拟机的垃圾收集都采用"分代收集"算法,即根据对象生命周期的不同,将内存划分几块,一般为新生代和老年代,不同的代根据其特点使用最合适的垃圾收集算法 一,标记-清除算法: 该算法分为"标记"."清除"2个过程,首先标记需要清除的对象,然后统一清除 这个算法有2个明显的缺点: 1,标记和清除的效率都不高 2,垃圾收集后,内存碎片化严重 二,复制算法: 将内存分大小相同的2块,每次只使用其中的一块.当一块中的内存耗光,则将还活着的对象复制到另一

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如下图所示: 第一部分是一个项

在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的.重点会和传统的DNN比较讨论. 1. 回顾CNN的结构 在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我

首先保证这一篇分析查找算法的文章,气质与大部分搜索引擎搜索到的文章不同,主要体现在代码上面,会更加高级,会结合到很多之前研究过的内容,例如设计模式,泛型等.这也与我的上一篇面向程序员编程--精研排序算法不尽相同. 关键字:二分查找树,红黑树,散列表,哈希,索引,泛型,API设计,日志设计,测试设计,重构 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算. 当今世纪,IT界最重要的词就是"数据!数据!数据!",高效检索这些信息的能力是处理他们的重要前提.数

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

春晚好看吗?不存在的!!! 在Java数据结构和算法(三)——冒泡.选择.插入排序算法中我们介绍了三种简单的排序算法,它们的时间复杂度大O表示法都是O(N2),如果数据量少,我们还能忍受,但是数据量大,那么这三种简单的排序所需要的时间则是我们所不能接受的.接着我们在讲解递归 的时候,介绍了归并排序,归并排序需要O(NlogN),这比简单排序要快了很多,但是归并排序有个缺点,它需要的空间是原始数组空间的两倍,当我们需要排序的数据占据了整个内存的一半以上的空间,那么是不能使用归并排序的. 本篇博客将

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:基于hash的方法:PCY算法, Multistage算法, Multihash算法 Apriori算法的改进 {All these extensions to A-Priori have the goal of minimiz