前言 openlayers5-webpack 入门开发系列环境知识点了解: node 安装包下载webpack 打包管理工具需要依赖 node 环境,所以 node 安装包必须安装,上面链接是官网下载地址 webpack 配置介绍文档详细的 webpack 文档配置介绍,适合新手查看,我也是边看边学 vscode 安装包下载,我这边用 vscode工具编译开发前端项目,个人觉的这款工具还不错 openlayers5 api文档介绍,详细介绍 openlayers5 每个类的函数以及属性等等 op

diff.js列表对比算法 源码分析 npm上的代码可以查看 (https://www.npmjs.com/package/list-diff2) 源码如下: /** * * @param {Array} oldList 原始列表 * @param {Array} newList 新列表 * @param {String} key 键名称 * @return {Object} {children: [], moves: [] } * children 是源列表 根据 新列表返回 移动的新数据,比

一.背景 高德 App 进行 Bundle 化后,由于业务的复杂性,Bundle 的数量非常多.而这带来了一个新的问题——Bundle 之间的依赖关系错综复杂,需要进行管控,使 Bundle 之间的依赖保持在架构设计之下. 并且,为了保证 Bundle 能实现独立运转,在业务持续迭代的过程中,需要逆向的依赖关系来迅速确定迭代的影响范围.同时,对于切面 API(即对容器提供的系统 API,类似浏览器中的 BOM API),也需要确定每个切面 API 的影响范围以及使用趋势,来作为修改或下线某个 A

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"

  链接分析算法之:HillTop算法     Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的,于2001年申请专利,但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的.只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师,然后授权给Google使用的. 在与PageRank算法相比之下,Google意识到这个算法的进步会为他们的搜索排名带来非常重要的功能.Google的HillTop算法现在已经能更好的与旧的算法(PR算法)联合起来工作

链接分析算法之:SALSA算法 SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景.由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一. 从整体计算流程来说,可以将SALSA划分为两个大的阶段:首先是确定计算对象集合的阶段,这一阶

链接分析算法之:主题敏感PageRank     前面的讨论提到.PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低,对于不同的用户,甚至有很大的差别.例如,当搜索“苹果”时,一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息,一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧,而一个小朋友可能在找苹果的简笔画.理想情况下,应该为每个用户维护一套专用向量,但面对海量用户这种方法显然不可行.所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank(Topic-Sensitive PageRank 

链接分析算法之:HITS算法     HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链

SURF分析算法 一个.整体形象     这个概念是积分图像Viola和Jones建议.随机位积分图像(i.j)的值原始图象的左上角随机点(i,j)级配相应的重点领域值的总和,其数学公式如图1所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvQ1hQMjIwNTQ1NTI1Ng==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="

转自:https://blog.csdn.net/tjiyu/article/details/53982412 1-1.为什么需要了解垃圾回收 目前内存的动态分配与内存回收技术已经相当成熟,但为什么还需要去了解内存分配与GC呢? 1.当需要排查各种内存溢出.内存泄漏问题时: 2.当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时: 我们就需要对这些"自动化"技术实话必要的监控和调节: 1-2.垃圾回收需要了解什么 思考GC完成的3件事: 1.哪些内存需要回收?即如何判断对象已经死亡: 2.什么时

JS实现随机数生成算法的方法有很多,本文为大家介绍一个比较不错的方法. 1, var MT = []; var index = 0; function initialize_generator(seed) { MT[0] = seed; for (var i = 1; i < 624; i++) { MT[i] = 0xffffffff & (0x6c078965 * (MT[i - 1] ^ (MT[i - 1] >> 30)) + i); } } function gener

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"

JS中常见算法问题 1. 阐述JS中的变量提升(声明提前) 答:将所有的变量提升当当前作用域的顶部,赋值留在原地.意味着我们可以在某个变量声明前就使用该变量. 虽然JS会进行变量提升,但并不会执行真正的初始化过程. 按值传递:两变量间赋值,或向函数中传递参数时,都是将原变量中的值复制一个副本给对方,修改一方,另一方不受影响. 引用类型的对象之间相互赋值时,只是将地址赋值给了对方,因此改变原对象中的内容,由于地址并未发生改变,因此也会引发新变量内容的改变. 2.阐述use strict;的作用 答

视频分析的需求 人工智能的发展和在行业中的作用就不用多说了,已经到了势在必行的一个程度了,尤其是对于流媒体音视频行业来说,这基本上是人工智能重中之重的领域,视频人工智能,也就是视频视觉分析的应用方式大体上可以分为两种: 中心计算:所有视频图像数据都以图片或者视频编码流的形式传输到中心服务,再由中心服务进行视频数据的分析,这种模式比较考验中心服务的网络能力和中心硬件的算力: 边缘计算:将大部分的计算工作都在边缘设备中完成,比如人脸.车牌.物体.行为等的分析和比对,这种做法相比于中心计算的优势是不不

StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream

1.js数据类型分析 (1)基础类型:string.number.boolean.null.undefined (2)引用类型:object-->json.array... 2.点运算  xxx.sss(对象.属性或方法) 任何数据类型都拥有属性和方法 3.字符串的属性和方法 (1)字符串的定义 :string <1> var at="hello world"; <2>var st=new String("hello")(对象形式定义)

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能

1.算法功能简介 缓冲区分析是指有点.线.面实体为基础,自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区多边形图层,然后建立该图层与目标图层的叠加,进行分析而得到的所需的结果.他是用来解决邻近度问题的控件分析工具之一.邻近度描述了地理空间中两个地物距离相近的程度. 缓冲区分析一般涉及点.线.面要素对象的操作,基于点要素的缓冲区,通常以点为圆心.以一定距离为半径的圆:基于线要素的缓冲区,通常是以线为中心轴线,距中心轴线一定距离的平行条带多边形:基于面要素多边形边界的缓冲区,向外或向内扩展一定距离以生成新的多边

在java中是通过引用来和对象进行关联的,也就是说如果要操作对象,必须通过引用来进行.那么很显然一个简单的办法就是通过引用计数来判断一个对象是否可以被回收.不失一般性,如果一个对象没有任何引用与之关联,则说明该对象基本不太可能在其他地方被使用到,那么这个对象就成为可被回收的对象了.这种方式成为引用计数法. 这种方式的特点是实现简单,而且效率较高,但是它无法解决循环引用的问题,因此在Java中并没有采用这种方式(Python采用的是引用计数法).看下面这段代码: public class Main

转自http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/43311943 参考资料:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 链接分析 在链接分析中有2个经典的算法,1个是PageRank算法,还有1个是HITS算法,说白了,都是做链接分析的.具体是怎么做呢,继续

JS数据结构与算法--栈 1.栈结构概念 栈(Stack)是一种先进后出(LIFO Last in First out)的线性表,先进栈的将会比后进栈的先出栈. 栈的限制是仅允许在一端进行插入和删除运算.这一端被称为栈顶,相对地将另一端称为栈底: 向一个栈插入新元素又称作进栈.入栈或压栈,它是把新元素放到栈顶元素的上面,使之成为新的栈顶元素: 从一个栈删除元素又称作出栈或退栈,它是把栈顶元素删除掉,使其相邻的元素成为新的栈顶元素: 2.栈操作 栈的常见操作包含以下几种: push(element