权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现 import java.math.BigInteger; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; /** * 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-J

https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/50480687 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法:利用TreeMa

本文就是介绍一些常见的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,很多时候,我们需要根据自己需要排序的数据类型,来自定义排序算法,但是,在这里,我们只介绍这些基础排序算法,包括:插入排序.选择排序.冒泡排序.快速排序(重点).堆排序.归并排序等等.看下图: 给定数组:int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78} 一.直接插入排序(内部排序.O(n2).稳定) 原理:从待排序的数中选出一个来,插入到前面的合适位置. package com.xtfggef.al

本月7日去了一趟链家网面试,虽然没有面上,但仍有不少收获,在此做个简单的分享,当然了主要是分享给自己,让大家见笑了.因为这次是第一次面试JAVA网站架构师相关的职位,还是有些心虚的,毕竟之前大部分时间都是在做.NET相关的技术工作,并且自己所负责过的项目规模都是比较小,并且差异也较大.在高并发性,高伸缩性的互联网网站的架构方面没有太多的经验,只是在之前空闲时阅读李智慧老师的<大型网站技术架构>一书给了我不少的启发.面试过程比较简单,首先是笔试,架构师职位主要是一些知识的理解,也有一些数据库查询

基于mahout的itembased算法 事实上mahout分布式上仅仅是实现了部分算法.比方推荐算法中Item-based和slopone都有hadoop实现和单机版实现,User-based没有分布式实现. Mahout已实现的算法(单机版和分布式版) https://mahout.apache.org/users/basics/algorithms.html 大多数情况下,我们仅仅是调用mahout的算法,要么单机版,要么分布式版. 那么mahout的分布式算法怎么调用呢? 事实上maho

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必

http://www.tuicool.com/articles/MfYjQfV 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法 时间 2016-02-18 10:46:17  ITeye 原文  http://www.iteye.com/news/31357 主题 神经网络算法Java 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关

参考美团文档:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. 性能测试数据: Snowflake算法核心 把时间戳,工作机器id,序列号组合在一起. 41-bit的时间可以表示(1L<<41)/(1000L*3600

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

问题: 比如我们要选从不同省份选取一个号码.每一个省份的权重不一样,直接选随机数肯定是不行的了,就须要一个模型来解决问题. 简化成以下的问题: 字典的key代表是省份,value代表的是权重,我们如今须要一个函数.每次基于权重选择一个省份出来 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20} 解决: 这是能想到和能看到的最多的版本号.不知道还没有更高效好用的算法. #!/usr/

前言 在上一篇<java线程池,阿里为什么不允许使用Executors?>中我们谈及了线程池,同时又发现一个现象,当最大线程数还没有满的时候耗时的任务全部堆积给了单个线程, 代码如下: ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 1, //corePoolSize 100, //maximumPoolSize 100, //keepAliveTime TimeUnit.SECONDS, //unit new LinkedBlock

之前在整理<学习排序算法,结合这个方法太容易理解了>这篇文章时,发现了一个用 Java Swing 编写的可视化算法工程,真心不错!包含了常用数据结构和算法的动态演示,先来张图感受下: 可以看到既有基本数据结构栈.队列基于数组和链表的元素插入和删除的动态演示,又有二叉查找树.平衡二叉树.B-Tree的构建和查找过程,还有图的广度和深度优先遍历过程. 文末有源码领取方式. 平衡二叉树构建动图演示 使用 a[10] = {3, 2, 1, 4, 5, 6, 7, 10, 9, 8} 构建一棵平衡二

先简单介绍LZ 现如今的情况,LZ 1992年出生,2012年实习,大专学渣一枚,实习期直接被校企合作直招到公司做.NET开发,现如今在某三线城市做后端技术经理,7年开发经验(5年.Net,2年.NET.JAVA混合开发),写下此篇文章只是希望把近年来遇到坑和心中正在迷惑的同学能够在看完LZ的遭遇能有一个前车之鉴吧.首先声明本文没有批判任何语言的思想,只是为了在如今社会,求得一席之地能养家糊口而已.接下来LZ会以实际面试经历讲述这一过程中的尴尬与无奈. 事情源自于2017年初,.NET CORE

 http://blog.csdn.net/hustjoyboy/article/details/50721535 "如何用70行Java代码实现深度神经网络算法" 的delphi版本 2016-02-23 10:58 225人阅读 评论(0) 收藏 举报 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. =====ann.pas源程序=================================== { by 阿甘 2016.2.23 参考自此篇文档如何用70行Java代码实

数据挖掘案例:基于 ReliefF和K-means算法的应用 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘(DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数

Java基于OpenCV实现走迷宫(图片+路线展示) 由于疫情,待在家中,太过无聊.同学发了我张迷宫图片,让我走迷宫来缓解暴躁,于是乎就码了一个程序出来.特此记录. 原图: 这张图,由于不是非常清晰,所以我们要进行处理.首先转换为灰度图: public static Mat RGB2Gray(Mat image) { // Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(image, gray,

Java 的八种排序算法 这个世界,需要遗忘的太多. 背景:工作三年,算法一问三不知. 一.八种排序算法 直接插入排序.希尔排序.简单选择排序.堆排序.冒泡排序.快速排序.归并排序和基数排序. 二.算法使用 1 直接插入排序 使用场景: 如把新的数据插入到已排好的数据列中. 实现思想: a.将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列: b.将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列: c.对第四个数.第五个数……直到最后一个数,重复第二步.  代码实现: /** * @author tjt *

一.排序的基本概念 排序:将一个数据元素集合或序列重新排列成按一个数据元素某个数据项值有序的序列 稳定排序:排序前和排序后相同元素的位置关系与初始序列位置一致(针对重复元素来说,相对位置不变) 不稳定排序:排序前和排序后相同元素的位置关系与初始序列相比发生改变 排序算法分类: 内部排序:将所有数据加载到内部存储器中完成,待排序序列完全存放在内存中的排序 插入排序:直接插入和希尔排序 选择排序:直接选择排序和堆排序 交换排序:冒泡排序和快速排序 归并排序 分配排序:桶排序,基数排序,计数排序 外部