MinHash是用于快速检测两个集合的相似性的方法.改方法由Andrei Broder(1997)发明,并最初用于搜索引擎AltaVista中来检测重复的网页的算法.它同样可以用于推荐系统和大规模文档聚类中. 我们先介绍Jaccard相似度量.对于两个集合A与B,Jaccard相似性系数可以定义为: 容易知道,Jaccard系数是0-1之间的值.当两个集合越接近,那么该值越接近1:反之跟接近0. 假设h是一个hash function,将A与B的元素映射成一个整数,定义:是集合S中具有最小哈希值

基数计数(cardinality counting)是实际应用中一种常见的计算场景,在数据分析.网络监控及数据库优化等领域都有相关需求.精确的基数计数算法由于种种原因,在面对大数据场景时往往力不从心,因此如何在误差可控的情况下对基数进行估计就显得十分重要.目前常见的基数估计算法有Linear Counting.LogLog Counting.HyperLogLog Counting及Adaptive Counting等.这几种算法都是基于概率统计理论所设计的概率算法,它们克服了精确基数计数算法的

分布估计算法解决旅行商问题(TSP) TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用分布估计算法来解决旅行商问题. 在用分布估计算法解决旅行商问题时,结构与传统的分布估计算法相似

atitit.安全的签名 算法attilax总结 1. MD5 (不推荐)结果是128位二进制,只有转为16进制字符串是32位 1 2. 使用sha1算法加密后的密串长度有40位,相对更安全一些.Sha2安全更高 1 3. CRC32 (一般8位数据) 2 4. SHA-1 会碰撞吗 3 5.   LM-HASH (32个字符) 3 6. NT-HASH值为 (32个字符) 4 1. MD5 (不推荐)结果是128位二进制,只有转为16进制字符串是32位 并且这是一个不可逆的变换过程,要破解只能

给定N个集合,从中找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合.那么可以十分精确的找到每一对相似的集合,但是时间复杂度是O(n2).此外,假如,N个集合中只有少数几对集合相似,绝大多数集合都不相似,该方法在两两比较过程中"浪费了计算时间".所以,如果能找到一种算法,将大体上相似的集合聚到一起,缩小比对的范围,这样只用检测较少的集合对,就可以找到绝大多数相似的集合对,大幅度减少时间开销.虽然牺牲了一部分精度,但是如果能够将时间大幅度减少,这种算法还是可以接受的.接下来的内容

基本上讲,Adam就是将day8.2提到的momentum动量梯度下降法和day8.3提到的RMSprop算法相结合的优化算法 首先初始化 SdW = 0 Sdb = 0 VdW = 0 Vdb = 0 On iteration t: compute dw,db using current Mini-batch VdW = β1vdW  +  (1-β1)dW Vdb  = β1vdb +  (1-β1)db    先做momentum SdW = β2SdW  +  (1-β2)dW2 Sdb

算法:是解决问题求解步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列,并且每条指令表示一个或多个操作. 算法的特性:算法具有五个特性:输入.输出.有穷性.确定性.可行性 输入输出:算法具有零个或多个输入:至少有一个或多个输出. 有穷性:指算法在执行有限的步骤后,自动结束而不会出现无线循环,并且每个步骤在可接受的范围内完成. 确定性:算法的每一步骤都具有明确的含义,不会出现二义性. 可行性:算法的每一步都必须是可行的,也就是说,每步都能够通过执行有限次数完成. 算法设计的要求: 正确性:算法的正确性是指

算法导论的第四章对于divide-conquer进行了阐述, 感觉这本书特别在,实际给出的例子并不多,更多其实是一些偏向数学性质的分析, 最重要的是告诉你该类算法分析的一般性策略. 估计 首先是估计算法的时间复杂度,这里我感觉大多数情况下该类算法的时间复杂度可以由两种策略来完成. master method 这种方式简单, 准确, 个人认为一般能用这种尽量使用这种. 对于常数 a >= 1, b > 1, T(n) = a T ( n / b ) + f(n), 也就是说算法T对于规模为n的问

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特

转载:http://www.cnblogs.com/shipengzhi/articles/2716004.html 一.需解决的问题 部分API有签名参数(signature),Passport首先对签名进行校验,校验通过才会执行实现方法. 第一种实现方式(Origin):在需要签名校验的接口里写校验的代码,例如: boolean isValid = accountService.validSignature(appid, signature, client_signature); if (!

RSA算法是一种非对称加密算法,是现在广泛使用的公钥加密算法,主要应用是加密信息和数字签名.详情请看维基:http://zh.wikipedia.org/wiki/RSA%E5%8A%A0%E5%AF%86%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95 算法基本思路: 1.公钥与私钥的生成: (1)随机挑选两个大质数 p 和 q,构造N = p*q: (2)计算欧拉函数φ(N) = (p-1) * (q-1): (3)随机挑选e,使得gcd(e, φ(N)) = 1,即 e 与 φ(N)

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型 假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

概述 在16年的WWDC中,Apple已表示将从2017年1月1日起,所有新提交的App必须强制性应用HTTPS协议来进行网络请求. 默认情况下非HTTPS的网络访问是禁止的并且不能再通过简单粗暴的向Info.plist中添加NSAllowsArbitraryLoads设置绕过ATS(App Transport Security)的限制(否则须在应用审核时进行说明并很可能会被拒).所以还未进行相应配置的公司需要尽快将升级为HTTPS的事项提上进程了. Https HTTPS就是HTTP协议上再加

前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词,是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟

目标 使用 PHP 创建 COS 接口所需要的请求签名 步骤 按照官方示例(也许是我笨,我怎么读都觉得官方文档结构费劲,示例细节互相不挨着,容易引起歧义),请求签名应用在需要身份校验的场景,即非公有读权限时.否则在请求API接口时,就必须携带签名作为请求头的一部分传递. 准备好用户信息 将会使用到的用户信息包括: SecretId:腾讯云账号内分配 SecretKey:腾讯云账号内分配 Bucket:存储桶名称 Region:区域,即该COS所属区域 FileUri:请求路径,如PUT /tex

算法(Algorithm): 一个计算过程, 解决问题的方法 1.递归的两个特点 - 调用自身 - 结束条件 时间复杂度 - 时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位) - 一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法快空间复杂度 用来评估算法内存占用大小的一个式子 列表查找: 从列表中查找指定元素 输入:无序 输出:有序顺序查找: 从列表第一个元素开始,顺序进行搜索,直到找到为止. 二分查找: 从有序列表的候选区data[0:n]开始,通过对待查找的值与候选区中间值的比较,可以使候选区

算法基础 算法 算法(Algorithm):一个计算过程,解决问题的方法 DNiklaus Wirth:“程序=数据结构+算法” 时间复杂度 时间复杂度:用来评估算法运行效率的一个式子 时间复杂度-小结 时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位).一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢.常见的时间复杂度(按效率排序) O(1)< O(logn)< O(n)< O(nlogn)< O(n2)< O(n2logn)< O(n3)复杂问题的时间复杂度O(n!)

一.概述 开年第一篇,该篇主要讲述了接口开发中,如何安全认证.如何用php签名认证. 二.说说历史 签名认证是什么?为什么要做签名认证?签名认证哪里会用到?no.no.no.....是不是,是不是,一下子疑问就这么多了!没事儿,通过追溯历史,我们来明白这些. 1.签名认证是什么? 数字签名是一种类似写在纸上的普通的物理签名,但是使用了公钥加密领域的技术实现,用于鉴别数字信息的方法.一套数字签名通常定义两种互补的运算,一个用于签名,另一个用于验证. 数字签名,就是只有信息的发送者才能产生的别人无法

递归 时间&空间复杂度 常见列表查找 算法排序 数据结构 递归 在调用一个函数的过程中,直接或间接地调用了函数本身这就叫做递归. 注:python在递归中没用像别的语言对递归进行优化,所以每一次调用都会基于上一次的调用进行,并且他设置了最大递归数量防止递归溢出 递推:每一次都是基于上一次进行下一次执行 回溯:在遇到终止条件,则从最后往回一级级把值返回来 递归的特点: 1.调用自身 2.结束条件 ===> (有穷) 时间&空间复杂度 时间复杂度 算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了

时间复杂度 算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用“O”表述,使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况 时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位),一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢 print('Hello world') # O(1) # O(1) print('Hello World') print('Hello Python') print('Hello Algorithm') for i in

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2