摘自:https://blog.csdn.net/qq_40006058/article/details/89678866 DKN:Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation 1.     论文出处:www2018 2.     摘要:(背景):在线新闻推荐系统致力于在庞大的新闻数据中为用户提供个性化的新闻推荐. (存在问题):一般情况下,新闻语言高度浓缩且主要由知识实体构成.已有的推荐方没有进行外部知识的抽象与学习,不能够充分地发掘

先贴问题: 1个n位正整数a,删去其中的k位,得到一个新的正整数b,设计一个贪心算法,对给定的a和k得到最小的b: 一.我的想法:先看例子:a=5476579228:去掉4位,则位数n=10,k=4,要求的最小数字b是n-k=6位的: 1.先找最高位的数,因为是6位数字,所以最高位不可能在后5位上取到(因为数字的相对顺序是不能改变的,假设如果取了后五位中倒数第5位的7,则所求的b就不可能是6位的了,最多也就是4位的79228)理解这点很重要!所以问题变成从第1位到第k+1(n-(n-k-1))取

// 此博文为迁移而来,写于2015年2月2日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102vr12.html                今天我们来讲一讲网络流.想当年的“网络流大神”的称号记忆犹新.        网络流,顾名思义,在网络上流.它的算法:Edmond-Karp算法,Dinic算法.首先我们来介绍一下Edmond-Karp算法,他的速度很慢,但是比较好理解,并且代码简单一些,一些大神都直接忽视掉这

请先参考前文:Paxos算法1 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时

Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,从我个人的经历而言,难理解的原因并不是该算法高深到大家智商不够,而在于Lamport在表达该算法时过于晦涩且缺乏一个完整的应用场景.如果大师能换种思路表达该算法,大家可能会更容易接受: 首先提出算法适用的场景,给出一个多数读者能理解的案例 其次描述Paxos算法如何解决这个问题 再次给出算法的起源(就是那些希腊城邦的比喻和算法过程) Lamport首先提出算法的起源,在没有任何辅助场景下,已经让很多人陷于泥潭,在满脑子疑问的前提下,根本无法继续接

最近学了下最大流算法,大概思想算是懵懵懂懂了,现在想把模板记录下来,以备后面深刻学习之用. #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; #define _clr(x, y) memset(x, y, sizeof (x)) #define Min(x, y) (x < y ? x : y) #define INF 0x3f3f3f3f #define N 210 int map[N][N]; int pre[

simhash是google用来处理海量文本去重的算法. google出品,你懂的. simhash最牛逼的一点就是将一个文档,最后转换成一个64位的字节,暂且称之为特征字,然后判断重复只需要判断他们的特征字的距离是不是<n(根据经验这个n一般取值为3),就可以判断两个文档是否相似. 原理 simhash值的生成图解如下: 大概花三分钟看懂这个图就差不多怎么实现这个simhash算法了.特别简单.谷歌出品嘛,简单实用. 算法过程大概如下: 将Doc进行关键词抽取(其中包括分词和计算权重),抽取出

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

前面在介绍并查集时顺便提了Kruskal算法,既然已经说到了最小生成树问题,就没有道理不把Prime算法说了. 这里面先补充下Kruskal算法的大概意思,Kruskal算法通过把所有的边从小到大排列后,不断取权值最小的边加入最小生成树(起初可能是离散的多个树,最终连成一个整体),并通过并查集来舍弃形成回路的边. Prime算法有所不同,Prime算法先将一个起点加入最小生成树,之后不断寻找与最小生成树相连的边权最小的边能通向的点,并将其加入最小生成树,是一种更符合人的主观直觉的最小生成树算法.

对于同余式 \[x^2 \equiv n \pmod p\] 若对于给定的\(n, P\),存在\(x\)满足上面的式子,则乘\(n\)在模\(p\)意义下是二次剩余,否则为非二次剩余 我们需要计算的是在给定范围内所有满足条件的\(x\),同时为了方便,我们只讨论\(p\)是奇质数的情况 前置定理 \(x^2 \equiv (x+p)^2 \pmod p\) 证明:\(x^2 \equiv x^2 + 2xp + p^2 \pmod p\)显然成立 对于\(x^2 \equiv n \pmod

今天看书看到了迪克斯特拉算法,大概用js实现一下呢,计算最短路径. 首先,迪克斯特拉算法只适用于有向无环图,且没有负权重,本例关系图如下哦,数字为权重,emmmm,画得稍微有点丑~ //大概用js实现一下迪克斯特拉算法,计算最短路径 // (6)→ A → (1) // ↑ ↑ ↓ // 起点 (3) 终点 // ↓ ↑ ↑ // (2) → B → (5) //迪克斯特拉算法只适用于有向无环图,且没有负权重 //上图()内为权重 //散列表在js中表示为对象 var graph = {};//

二分查找法主要是解决「在一堆有序的数中找出指定的数」这类问题,不管这些数是一维数组还是 多维数组,只要有序,就可以用二分查找来优化. 二分查找是一种「分治」思想的算法,大概流程如下: 1.数组中排在中间的数字 A,与要找的数字比较大小 2.因为数组是有序的,所以: a) A 较大则说明要查找的数字应该从前半部分查找 b) A 较小 则说明应该从查找数字的后半部分查找 3.这样不断查找缩小数量级(扔掉一半数据),直到找完数组为止 题目:在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都

时隔两个多月了,前段时间在弄Socket,就没有弄这个了.现在好了,花了几天的时间,终于又完成了一小部分了.这一小节主要讲α,β,δ,θ等等波段之间的关系.废话不多说,直接给出这几天的成果. 上一次,我们分析了attention(专注度)和meditation(冥想度)与疲劳之间的关系.如下图 上面的曲线上一小节已经简单说明了,现在要说明的是曲线的前半部分是普通测试,后面一小段两对线有点分离的部分是模拟闭眼休息状态,全身放轻松.从图中可以看出是否精神集中从专注度和冥想度是可以简单的看出来了. 接

这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KMP算法.大概学过信息学的都知道,是个比较难理解的算法,今天特把它搞个彻彻底底明明白白. 注意到这是一个改进的算法,所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来,其实理解的关键就在这里,一般的匹配算法: int Index(String S,String T,int pos)//参考<数据结构>中的程序 { i=pos;j=;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length

1#树上倍增 以前写的博客:http://www.cnblogs.com/yyf0309/p/5972701.html 预处理时间复杂度O(nlog2n),查询O(log2n),也不算难写. 2#st表(RMQ) 首先对一棵树进行dfs,得到欧拉序列,记录下每个节点的第一次出现位置. (先序遍历这棵树,访问到的节点(无论是从深的一层返回还是父节点访问)就加入到序列中,序列长度为2 * n - 1) 根据欧拉序列神奇的特性,两个点第一次出现的位置之间,深度最小的一个点,是这两个点LCA(反正我是不

——转自:{老码农的专栏} 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时刻,

引言 在上一节中,我讲述了如何实现射线与三角形的交叉检测算法.但是,我们应该知道,在游戏开发中,一个模型有很多的三角形构成,如果要对所有的物体,所有的三角形进行这种检测,就算现在的计算机运算能力,也是无法高效的完成.所以,我们需要通过其他的手段来提早剔除一些不可能发生交叉的物体,这种早退的思想,大量的运用在3D游戏技术中.在本篇文章中,我将像大家讲述如何实现射线与轴向包围盒AABB的交叉检测.如果读者不明白什么是轴向包围盒,请看这篇文章. Ray-AABB交叉检测算法 现如今,有很多的Ray-A

以前 曾经有一个人教会我一件事 要学会相信一些看似不可能的事  当你真的相信的时候  或许 没有什么事情是不可能的 ——<秦时明月•与子同归> 在编译原理的众多书籍中,陈述了很多生成语法树的经典算法,它们大多是基于递归的方式进行工作的.在本文中,将与大家分享一种基于迭代方式的.易于理解的语法树生成算法,由于其一次成功迭代仅生成一个语法“树枝”的处理特点,可称之为单步算法. 我们将通过对中缀表达式的语法树生成实验进行算法细节的初步阐述与验证. 第一阶段:简单模型 我们第一阶段的中缀表达式语法规定

简介:本Demo是参照这个网站上的Demo自己用Java实现的.将Java打包为Jar,再将Jar转为exe,源代码及程序Demo下载请点我. K-Means算法简介 我尽量用通俗易懂但不规范的语言来描述K-Means算法. K-Means算法是数据挖掘十大算法之一,是一种聚类算法,也是最简单的无监督学习(unsupervised learning)算法之一. 假设有一个元素集合,我们的目标是将该集合中的元素划分成K个簇(就是K个部分),每个簇内的元素相似度较高,不同簇的元素相似度较低(正所谓物

最近做一个东西,要用到快速傅里叶变换,抱着蛋疼的心态,自己尝试写了一下,遇到一些问题. 首先看一下什么叫做快速傅里叶变换(FFT)(来自Wiki): 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换.快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理.计算大整数乘法.求解偏微分方程等等. 对于复数串行,离散傅里叶变换公式为: 直接变换的计算复杂度是O(n^2).快速傅里叶变换可以计算出与直接计算相同的结果,但只

顾名思义,CART算法(classification and regression tree)分类和回归算法,是一种应用广泛的决策树学习方法,既然是一种决策树学习方法,必然也满足决策树的几大步骤,即:1特征的选择 2决策树的生成 3 决策树的剪枝 三大步骤,CART算法既可以用于分类还可以用于回归. CART是在给定输入随机变量X的条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法,CART 有个特性就是其假设决策树全部是二叉树,也就是说其结点只有两种选择,'是'和'否',说专业点就是决策树递归的二分