说好的写dijkstra 算法堆优化版本的,但是因为,妹子需要,我还是先把Floyd算法写一下吧!啦啦啦! 咳咳,还是说正事吧! ------------------------------------------------说正事专用分隔符------------------------------------------ 用一个关系式,表达一下Floyd算法和dijkstra算法之间的关系 是不是很好懂,其实就把dijkstra算法做了n遍,额鹅鹅鹅,也不能说n遍吧,看有多少个点, 每个点轮

前言 解决并发编程中的可见性和有序性问题最直接的方法就是禁用CPU缓存和编译器的优化.但是,禁用这两者又会影响程序性能.于是我们要做的是按需禁用CPU缓存和编译器的优化. 如何按需禁用CPU缓存和编译器的优化就需要提到Java内存模型.Java内存模型是一个复杂的规范.其中最为重要的便是Happens-Before规则.下面我们先介绍如何利用Happens-Before规则解决可见性和有序性问题,然后我们再扩展简单介绍下Java内存模型以及我们前篇文章提到的重排序概念. volatile 在前一

对深度学习感兴趣,热爱Tensorflow的小伙伴,欢迎关注我们的网站!http://www.tensorflownews.com.我们的公众号:磐创AI. 一. 介绍 世界上每天都在生成数量惊人的文本数据.Google每秒处理超过40,000次搜索,而根据福布斯报道,每一分钟我们都会发送1600万条短信,并在Facebook上发布510,00条评论.那么一个外行人来说,是否真的很难处理如此庞大的数据量? 仅新闻网站和其他在线媒体每小时就会产生大量的文本内容.如果没有合适的工具,分析文本数据的模

要本着应用到实际工作中目的去学时间序列分析,才能深入浅出的学会,不要纠结于理论,只听我的,我有信心说明白. 本章内容 趋势分析 序列分解 序列预测 序列分解 统计学基础铺垫 划分 时间序列按照季节性划分: 季节性时间序列 非季节性时间序列 时间序列包含什么 趋势部分 不规则部分 季节性部分 非季节性时间序列 √ √ 不包含 季节性时间序列 √ √ √ 特别强调:这里的季节性 非季节性时间序列分解 移动平均(MA-Moving Average)的两种方法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中

马尔可夫模型与隐马尔可夫模型 作者:白宁超 2016年7月11日15:31:11 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇

1-盒模型的两种标准: IE :width 和 height属性 是包括padding和border在内的. w3c:width 和 height 属性,就是单纯的内容的宽高,padding 是内容之外的附加值. IE标准盒模型 w3c标准盒模型 我发现我以前总是记得有点混乱.现在绝对不会忘记了.box-sizing属性可以定义要使用哪种盒模型 解决这个问题分方法1:不要给元素添加具有指定宽度的内边距,尝试将内边距或者外边距添加到元素的父元素或者子元素. 方法2:待补充?? 2-对box-siz

介绍 崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律.在很多领域我们都希望找到这个规律,比如计算机中的指令顺序,句子中的词顺序和语音中的词顺序等等.一个最适用的例子就是天气的预测. 首先,本文会介绍声称概率模式的系统,用来预测天气的变化 然后,我们会分析这样一个系统,我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的,并不是我们观察到的现象.比如,我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化. 最后,我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题,比如根据一些列海藻的观察记录,分析出这几天

谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计

JDK5引入了JMM新规范:JSR-133,引入了happens-before/可见性等概念,对synchronized/volatile/final等关键词进行了语义定义.解决了:final变量在构造器中初始化的线程安全问题以及volatile变量与no-volatile变量之间的重排序问题. 为什么需要Memory Model 在多线程的场景下,thread1修改了一个变量后,thread2要读取这个变量,其间可能会发生指令执行顺序的问题(因为编译器优化指令.处理器重排指令.写数据缓存未及时

介绍: 大数据是不是海市蜃楼,来自小橡子只是意淫奥克斯,大数据的发展,而且要从头开始,基于大数据建设国家.项目-level数据中心行业将越来越多,大数据仅供技术,而非溶液,临数据组织模式,数据逻辑模式的问题. 它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉.希望可以给大家以启迪.參与交流请加群:347018601 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方式,它是指导数据仓库进

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52489321 马尔可夫网 马尔可夫网在计算机视觉领域通常称为马尔可夫随机场(Markov random fields, MRF). 马尔可夫网是刻画X上联合分布的一种方法. 与贝叶斯网一样,马尔可夫网可以视为定义了一系列由图结构确定的独立性假设. 皮皮blog 无向图模型误解示例 P-map 不能构建贝叶斯网的一个示例 x1表示这个学生对概念存在误解,x0表示没有. 例3.8 Note: 其中的bd

A*属于搜索的一种,启发式搜索,即:每次搜索时加一个估价函数 这个算法可以用来解决K短路问题,常用的估价函数是:已经走过的距离+期望上最短的距离 通常和Dijkstra一起解决K短路 BZOJ1598:牛跑步 求前K短路 因为A*算法我们每次用来向外拓展的是估价函数最小的点,那么,我们必定能够得到,第一个到达n的是最短路.(Dijkstra的贪心,可证) 那么,我们思考一下,第二个到达n的就是次短路! 由此观之:第K个到达的就是K短路 因此,A*算法可以用来解决K短路问题 附上代码: #incl

0. 引言 0x1:为什么会有条件随机场?它解决了什么问题? 在开始学习CRF条件随机场之前,我们需要先了解一下这个算法的来龙去脉,它是在什么情况下被提出的,是从哪个算法演进而来的,它又解决了哪些问题,它有哪些优缺点. 实际上我们可以不太严谨地这么说,HMM -> HEMM -> CRF,它们之间是逐渐演进的结果. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM).以及条件随机场(Cond

前提知识: Java内存模型(JMM)是一个概念模型,底层是计算机的寄存器.缓存内存.主内存和CPU等.  多处理器环境下,共享数据的交互硬件设备之间的关系: JMM: 从以上两张图中,谈一谈以下几个概念: 1.缓存一致性协议(MESI): 由于每个处理器都含有私有的高速缓存,在对缓存中数据进行更新后,其他处理器中所含有的该共享变量的缓存如果被处理器进行读操作,就会出现错误.有些计算机采用LOCK#信号对总线进行锁定,当一个处理器在总线上输出此信号时,其它处理器的请求将被阻塞,那么该处理器就能独

网上有很多关于Java内存模型的文章,在<深入理解Java虚拟机>和<Java并发编程的艺术>等书中也都有关于这个知识点的介绍.但是,很多人读完之后还是搞不清楚,甚至有的人说自己更懵了.本文,就来整体的介绍一下Java内存模型,目的很简单,让你读完本文以后,就知道到底Java内存模型是什么,为什么要有Java内存模型,Java内存模型解决了什么问题等. 为什么要有内存模型 在介绍Java内存模型之前,先来看一下到底什么是计算机内存模型,然后再来看Java内存模型在计算机内存模型的基

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特

css基础选择器 # *(统配选择器): 控制html, body,以及body下所有用于显示的标签 # div(标签选择器): 该标签名对应的所有该标签 # .(class选择器)(eg: .div => class="div"): 类名为div的所有标签 # #(id选择器)(eg: #div => id="div"): id名为div的唯一标签 选择器的优先级 # 理解: 控制范围约精确,优先级越高,所设置的样式就会覆盖优先级低的相同属性样式 #

前几天,发了一篇文章,介绍了一下JVM内存结构.Java内存模型以及Java对象模型之间的区别.有很多小伙伴反馈希望可以深入的讲解下每个知识点.Java内存模型,是这三个知识点当中最晦涩难懂的一个,而且涉及到很多背景知识和相关知识. 网上有很多关于Java内存模型的文章,在<深入理解Java虚拟机>和<Java并发编程的艺术>等书中也都有关于这个知识点的介绍.但是,很多人读完之后还是搞不清楚,甚至有的人说自己更懵了.本文,就来整体的介绍一下Java内存模型,目的很简单,让你读完本文

很多时候,定义清楚问题比解决问题更难. 什么是MapReduce? 它不是一个产品,而是一种解决问题的思路,它有多个工程实现,Google在论文中也给出了它自己的工程架构实现. MapReduce这个编程模型解决什么问题? 能够用分治法解决的问题,例如: 网页抓取 日志处理 索引倒排 查询请求汇总 … 画外音:能够发现,现实中有许多基于分治的应用需求. 为什么是Google,发明了这个模型? Google网页抓取,分析,倒排的多个应用场景,当时的技术体系,解决不了Google大数据量高并发量的需

隐马尔可夫(HMM)模型 隐马尔可夫模型,是一种概率图模型,一种著名的有向图模型,一种判别式模型.主要用于时许数据建模,在语音识别.自然语言处理等领域广泛应用. 概率图模型分为两类,一类:使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或者贝叶斯网:第二类:使用无向图表示变量间的依赖关系,称为无向图模型或者马尔可夫网. 判别式模型:考虑条件分布P(Y, R | O),生成式模型:考虑联合分布P(Y, R, O) HMM三个假设 当前观测值只由当前隐藏状态决定 当前隐藏状态由前一个隐藏状态决定