广度优先搜索应用举例:计算网络跳数 图结构在解决许多网络相关的问题时直到了重要的作用. 比如,用来确定在互联网中从一个结点到另一个结点(一个网络到其他网络的网关)的最佳路径.一种建模方法是采用无向图,其中顶点表示网络结点,边代表结点之间的联接.使用这种模型,可以采用广度优先搜索来帮助确定结点间的最小跳数. 如图1所示,该图代表Internet中的6个网络结点.以node1作为起点,有不止1条可以通往node4的路径.<node1,node2,node4>,<node1,node3,nod

BA,或者称业务分析师,是企业数字能力和业务能力之间的沟通桥梁.随着企业数字转型的进一步深化,相信对BA这样的技能需求会越来越多,只是未必都用“BA/业务分析师”这样的Title. ThoughtWorks在创建之初,就有BA这样一个职位.Lupi Messenger是我的一个同事,她是ThoughtWorks的第一批BA,到现在为止做了18年,孙女都已经上小学了,我很仰慕.这二十年间变化很大,需求分析方法从最初的敏捷用户故事,演进到现在精益为基础的需求分析方法,BA的技能要求也在不断变化.整理

http://insights.thoughtworkers.org/ba-capability-and-development-path-in-thoughtworks/ 作者:ThoughtWorks – 亢江妹.未经允许,请勿私自转载. BA,或者称业务分析师,是企业数字能力和业务能力之间的沟通桥梁.随着企业数字转型的进一步深化,相信对BA这样的技能需求会越来越多,只是未必都用“BA/业务分析师”这样的Title. ThoughtWorks在创建之初,就有BA这样一个职位.Lupi Mes

乐酷工作室孙志伟:Testin云測试有广度有深度 省钱省力值得信赖 2014/10/16 · Testin · 开发人员訪谈 乐酷工作室是一个专业从事移动终端应用及游戏自主研发和运营的创业团队,眼下拥有神魔降临.将军令.赢话费赢三张等多款游戏,同一时候与百款优秀的产品单机产品在线运营.成立四年多来,已先后公布并运营了数千款大小产品,在全球的范围有着相当的知名度. 乐酷是Testin云測的忠有用户之中的一个,其总经理孙志伟表示,Testin云測有广度,在測试的过程中,包含160多种android机

图的广度和深度遍历,具体内容教材有 clc;clear all;close all; %初始化邻接压缩表compressTable=[1 2;1 3;1 4;2 4;2 5;3 6;4 6;4 7];max_vertex = max(compressTable(:)); %压缩表中最大值就是邻接矩阵的宽与高graph_matrix = compressTableToMatrix(compressTable);%从邻接压缩表构造图的矩阵表示[x,y] = cylinder(1,max_vertex

连通图的遍历(深度遍历/广度遍历) 概念:图中的所有节点都要遍历到,并且只能遍历一次. 深度遍历 广度遍历 深度遍历 概念:从一个给定的顶点开始,找到一条边,沿着这条边一直遍历. 广度遍历 概念:从一个给定的顶点开始,找到这个顶点下的所有子顶点后,再找下一层的子顶点. 深度遍历的实现思路 1,创建一个bool数组,用来识别哪个顶点已经被遍历过了. 2,递归 3,递归找给定顶点是否有下一个顶点(方法:get_first_neighbor),都找完后, 4,再递归找给定顶点之后的在3处找到的顶点后的

经过比拼,AlphaGo最终还是胜出,创造了人机大战历史上的一个新的里程碑.几乎所有的人都在谈论这件事情,这使得把“人工智能”.“深度学习”的热潮推向了新的一个高潮.AlphaGo就像科幻电影里具有人的思维和情感的机器人一样,被极大地神话了,而且这让更多的人对人工智能产生了畏惧感.那么,AlphaGo的胜利真的意味着人工智能(AI)已经超越人类了吗? 答案肯定是No. AlphaGo仍只是个机器,之所以它能够战胜李世石是完全依靠它强大的运算能力和模仿能力,但本身并不具备人类拥有的智慧.面对新的规

现在有一种类似树的数据结构,但是不存在共同的根节点 root,每一个节点的结构为 {key: 'one', value: '1', children: [...]},都包含 key 和 value,如果存在 children 则内部会存在 n 个和此结构相同的节点,现模拟数据如下图: 已知一个 value 如 3-2-1,需要取出该路径上的所有 key,即期望得到 ['three', 'three-two', 'three-two-one']. 1.广度优先遍历 广度优先的算法如下图: 从上图可

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识

GPU加速:宽深度推理 Accelerating Wide & Deep Recommender Inference on GPUs 推荐系统推动了许多最流行的在线平台的参与.随着为这些系统提供动力的数据量的快速增长,数据科学家正越来越多地从更传统的机器学习方法转向高度表达的深度学习模型,以提高其建议的质量.Google的广度和深度架构已经成为解决这些问题的一种流行的模型选择,既有其对信号稀疏性的鲁棒性,也有其通过DNN线性组合分类器API在TensorFlow中的用户友好实现.虽然这些深度学习

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(

星期一的早上,我在办公区鸟瞰窗外,目光所到之处,用顾城的那首"你看天时很近,看我时很远"倒是格外的应景.作为一名父亲,看着工位上3M的口罩,想想此刻还在熟睡的孩子,多少有些无奈--又是PM25指数200+的一天.这么大的中国,如何给孩子找一方净土,让孩子能够健康快乐的成长.正是带着这样的一个想法,我查询了几个我比较关注的城市的PM值,比如北京,成都,杭州,深圳,厦门等地方,都不理想,一种赶尽杀绝的节奏,难道在中国只能做君子,自强不吸?同时,我个人发现一个情况,我的手机是华为荣耀6plu

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,

/////转自http://blog.csdn.net/suxinpingtao51/article/details/8015147#userconsent# 微软亚洲技术中心的面试题!!! 1．进程和线程的差别. 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.与进程的区别:(1)调度:线程作为调度和分配的基本单位,进程作为拥有资源的基本单位(2)并发性:不仅进程之间可以并发执行,同一个进程的多个线程之间也可并发执行(3)拥有资源:进程是拥有资源的独立单位,线程不拥有系统资源,但可以访问

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/5243181.html [正文] 豆瓣链接:https://book.douban.com/subject/26598045/ [目录] 01 什么是全栈工程师 02 如何成为全栈工程师 03 从学生到工程师 04 野生程序员的故事 05 工程师事业指南 06 全栈工程师眼中的HTTP 07 高性能

https://www.douban.com/group/topic/11395706/ 作者:伊藤清 当我得知苏联伟大的数学家,84岁的 Andreyii Nikolaevich Kolmogorov 教授于1987年10月20日离开人世时,我感到像是失去了支柱那样悲哀与孤寂.在我还是学生时(1937年)读了他的名著<概率论的基本概念>之后,便立志钻研概率论,并持续了50年之久.对于我来说,Kolmogorov 就是我的数学基础. 我与 Kolmogorov 教授仅会过 3 次面.第一次是1

转自:http://www.math.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=14819&extra=&page=1 原作者: wcboy 现在的论坛质量比以前差了,大部分都是来解题问答的,而且层次较低.以前论坛中,Qullien很令人印象深刻,但愿他能在国外闯出一片天空.现在 基础数学版代数&数论子版中那几个讨论代数几何的还不错.不期望目前论坛出现很多高层次高手,高层次高手应该站在好课题上高观点讨论数学,出 现这样的网友,看他们的言论非常过

微软亚洲技术中心的面试题!!! ．进程和线程的差别. 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. 与进程的区别: (1)调度:线程作为调度和分配的基本单位,进程作为拥有资源的基本单位 (2)并发性:不仅进程之间可以并发执行,同一个进程的多个线程之间也可并发执行 (3)拥有资源:进程是拥有资源的独立单位,线程不拥有系统资源,但可以访问隶属于进程的资源.  (4)系统开销:在创建或撤消进程时,由于系统都要为之分配和回收资源,导致系统的开销明显大于创建或撤消线程时的开销. 2.测试方法 人

Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,细致入微2.提供给读者一系列分析源码的实用技巧,并给出一个合理的阅读顺序3.始终抓住资源分配.消息传递.容错处理等基本问题,抽丝拨茧4.一步步寻找答案,所有问题迎刃而解,使读者知其然更知其所以然 内容简介 书籍计算机书籍 <Apache Spark源码剖析>以Spark

虽已数年,但未就学习专门写过文章,这回破处了.苍蝇不叮没有缝隙的鸡蛋,领导不做没有跟拍的表演,同样,想到写CSS学习的文章也是有原因的(虽然我的不少行为没有原因). 情景再现(尊重隐私,下面故事中人名均为化名,有加工): 如月姑娘(本届D2上微博中奖上台最漂亮的那位)的内部分享会--关于CSS3 background相关内容~~--一顿巴拉巴拉-- 如月:假设背景图片500px*500px,则应用background-size:50%后,显示的背景图片大小就是250px*250px三晶:咔!不对

版权所有所有:没有马缰绳chhuach(CSDN博客源).转载请注明出处. 禁止www.haogongju.net转载. 特此声明 一.开篇: 9月底,找工作接近尾声,笔者主要经历了2015年南京站百度.阿里.腾讯.美团.趋势科技.大众点评.华为的笔试.面试.当中拿到百度.美团.趋势科技.华为的软件研发offer. 找工作是幸苦的,笔者曾一天来回跑面百度.大众点评.趋势科技三家公司. 一天面试4面是常见的.一大早出门,有时候连午饭都顾不上吃,回到学校就5点了.吃过晚饭,一天就过了.中间有非常多打