前言 又是一个夜黑风高的晚上,带上无线耳机听一曲.突然很感慨一句话:生活就像心电图,一帆风顺就证明你挂了. 就如同我们干运维的,觉得很简单的事情,有时候能干出无限可能.还是言归正传吧,这一次我们来说说stringhash分区算法. 1.hash分区算法 2.stringhash分区算法 3.enum分区算法 4.numberrange分区算法 5.patternrange分区算法 6.date分区算法 7.jumpstringhash算法 StringHash分区算法的配置 <tableRule

地理围栏算法解析 http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4471742.html 地理围栏(Geo-fencing)是LBS的一种应用,就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界,当手机进入.离开某个特定地理区域,或在该区域内活动时,手机可以接收自动通知和警告.如下图所示,假设地图上有三个商场,当用户进入某个商场的时候,手机自动收到相应商场发送的优惠券push消息.地理围栏应用非常广泛,当今移动互联网主要app如美团.大众点评.手淘等都可看到其应用身影. 图1 地理围栏示意

朴素串匹配算法说明 串匹配算法最常用的情形是从一篇文档中查找指定文本.需要查找的文本叫做模式串,需要从中查找模式串的串暂且叫做查找串吧. 为了更好理解KMP算法,我们先这样看待一下朴素匹配算法吧.朴素串匹配算法是这样的,当模式串的某一位置失配时将失配位置的上一位置与查找串的该位置对齐再从头开始比较模式串的每一个位置.如下图所示.

进来Bear正在学习巩固并行的基础知识,所以写下这篇基础的有关并行算法的文章. 在讲述两个算法之前,需要明确一些概念性的问题, Race Condition(竞争条件),Situations  like  this,  where  two  or  more processes  are  reading or writing some shared data and the final result depends on who runs precisely when, are called

python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排

一.对象存活标记 1. 引用计数算法 给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器就加1:当引用失效时,计数器就减1:任何时刻计数器都为0的对象就是不可能再被使用的. 引用计数算法(Reference Counting)的实现简单,判定效率也很高,在大部分情况下它都是一个不错的算法,也有一些比较著名的应用案例,例如微软的COM(Component Object Model)技术.使用ActionScript 3的FlashPlayer.Python语言以及在游戏脚本领域中被广泛应用

JVM垃圾回收算法解析 标记-清除算法 该算法为最基础的算法.它分为标记和清除两个阶段,首先标记出需要回收的对象,在标记结束后,统一回收.该算法存在两个问题:一是效率问题,标记和清除过程效率都不太高,二是空间问题,在执行一次清除操作后,会存在好多不连续的内存碎片,从而造成资源的浪费.空间碎片太多将会导致,当在程序运行过程中,需要分配较大对象的时候无法找到足够的连续内存将会导致下一次垃圾收集操作. 复制算法 该算法是在标记-清除算法的基础上出现的,它主要是为了提高效率,它将内存区域分为两个相等的块

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度

题目描述 给定一个数列,包含N个整数,求这个序列的最长上升子序列. 例如 2 5 3 4 1 7 6 最长上升子序列为 4. 1.O(n2)算法解析 看到这个题,大家的直觉肯定都是要用动态规划来做,那么我们先设立一个数组. 设d[ i ]为以a[ i ]为结尾的最大子序列的长度 有了这个后,我们可以很容易的写出状态转移方程: d[ i ] = max(d[ i ] , d[ j ] + 1) 若 j < i 且 a[ i ] > a[ j ] #include <stdio.h>

一.前言 最近玩王者荣耀,下载了一个辅助样本,结果被锁机了,当然破解它很简单,这个后面会详细分析这个样本,但是因为这个样本引发出的欲望就是解析Android中锁屏密码算法,然后用一种高效的方式制作锁机恶意样本.现在的锁机样本原理强制性太过于复杂,没意义.所以本文就先来介绍一下Android中的锁屏密码算法原理. 二.锁屏密码方式 我们知道Android中现结单支持的锁屏密码主要有两种: 一种是手势密码,也就是我们常见的九宫格密码图 一种是输入密码,这个也分为PIN密码和复杂字符密码,而PIN密码

转载~Merkle Tree(默克尔树)算法解析 /*最近在看Ethereum,其中一个重要的概念是Merkle Tree,以前从来没有听说过,所以查了些资料,学习了Merkle Tree的知识,因为接触时间不长,对Merkle Tree的理解也不是很深入,如果有不对的地方,希望各位大神指正*/ Merkle Tree概念 Merkle Tree,通常也被称作Hash Tree,顾名思义,就是存储hash值的一棵树.Merkle树的叶子是数据块(例如,文件或者文件的集合)的hash值.非叶节点是

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int day_diff(int year_start, int month_start, int day_start    , int year_end, int month_end, int day_end) {  int y2, m2, d2;  int y1, m1, d1;    m1 = (month_start + 9) % 12;  y1 = year_start - m1/10;  d1

Mmseg中文分词算法解析 @author linjiexing 开发中文搜索和中文词库语义自己主动识别的时候,我採用都是基于mmseg中文分词算法开发的Jcseg开源project.使用场景涉及搜索索引创建时的中文分词.新词发现的中文分词.语义词向量空间构建过程的中文分词和文章特征向量提取前的中文分词等,整体使用下来,感觉jcseg是一个非常优秀的开源中文分词工具,并且可配置和开源的情况下,能够满足非常多场景的中文分词逻辑.本文先把jcseg使用到最主要的mmseg算法解析一下. 1. 中文分

SURF算法解析 一.积分图像    积分图像的概念是由Viola和Jones提出的.积分图像中任意一点(i,j)的值为原图像左上角到任意点(i,j)相应的对焦区域的灰度值的总和,其数学公式如图1所示: 那么,当我们想要计算图片一个区域的积分,就只需计算这个区域的四个顶点在积分图像里的值,便可以通过2步加法和2步减法计算得出,其数学公式如下: 二.Hession矩阵探测器1.斑点检测    斑点:与周围有着颜色和灰度差别的区域.    在一个一维信号中,让它和高斯二阶导数进行卷积,也就是拉普拉斯

一.简介 人脸识别已经成为计算机视觉领域中最热门的应用之一,其中,人脸信息处理的第一个环节便是人脸检测和人脸跟踪.人脸检测是指在输入的图像中确定所有人脸的位置.大小和姿势的过程.人脸跟踪是指在图像序列中确定各帧间人脸的对应关系的过程,即确定每个人脸的运动轨迹及其大小变化的过程. 人脸跟踪最初的应用源于人类识别.人脸识别是指将输入的人脸图像与已知人脸库中的模型进行比较,以确定是否存在相匹配的人脸.随着近几年信息化进程日益加快,安全认证系列应用的涌现,这使得高度自动化的人脸识别系统的研究成为一个热点

1   在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念,如果运用时间序列做建模.交易或者预测的话.这两个概念是必须的. 2   ACF和PACF分别为:自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数). 3   在许多软件中比如Eviews分析软件可以调出某一个序列的ACF图和PACF图,如下: 3.1   有时候这张图是横躺着的,不过这个不重要,反正一侧为小于0的负值范围,一侧为大于0的正值范围,均值(准确的说是坐标y轴为0,有些横着的图,会把x轴和y轴表示出来,值都在x轴上下附近呈现出来).

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表

有关LZF算法的相关解析文档比较少,但是Apple对LZF的开源,可以让我们对该算法进行一个简单的解析.LZFSE 基于 Lempel-Ziv ,并使用了有限状态熵编码.LZF采用类似lz77和lzss的混合编码.使用3种"起始标记"来代表每段输出的数据串. 接下来看一下开源的LZF算法的实现源码. 1.定义的全局字段: private readonly long[] _hashTable = new long[Hsize]; ; << ); << ); <

前言 在LSD-SLAM深入学习(1)中我们已经完成基本的安装与测试,在此我们继续解析算法与代码,由于lsd-slam本身利用了一部分李群与李代数的知识,需要一定的数学功底. 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/ 如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 预备知识-李群与李代数 李群与李代数在cv中已经得到了很多的应用了.可以参考文

基本概念: 地图瓦片地址:http://mt2.google.cn/vt/lyrs=m@167000000&hl=zh-CN&gl=cn&x=420&y=193&z=9&s=Galil 现在就是要将一张张这类的地图瓦片,在客户端拼接成一幅完整的地图. 瓦片大小为:256×256. url中关键参数解析: 参数 描述 mt2.google.cn Google瓦片服务服务器,可以尝试mt1.google.cn依然有效.Google提供多台瓦片服务器,减轻服务器负