http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49183379 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之流算法Stream Algorithms Stream Algorithms:  "Streams" are data inputs to a system that arrive at a very high rate, typically too…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052255 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之社交网络之社区检测:高级技巧-线性代数方法 Communities in Social Networks:  Intuitively, "communities" are sets of individuals in a network like Fa…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49445519 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 大规模机器学习之MapReduce算法 {博客内容:MapReduce Algorithms.  how to design a good algorithm to run under MapReduce.  They also discuss the limi…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052057 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之社交网络之社区检测:基本技巧-生成模型及其参数的梯度上升方法求解 Communities in Social Networks:  Intuitively, "communities" are sets of individuals in a netw…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48858661 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之 Locality-Sensitive Hashing(LSH) 局部敏感哈希 {This is the first half of discussion of a powerful technique for focusing search on things…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49686913 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 相似项的发现:局部敏感哈希(LSH, Locality-Sensitive Hashing) {博客内容:More about Locality-Sensitive Hashing:在海量数据挖掘MMDS week2: 局部敏感哈希Locality-Sensit…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:非hash方法 - 大数据集下的频繁项集:挖掘随机采样算法.SON算法.Toivonen算法 Apriori算法的改进:大数据集下的频繁项集挖掘 1. 前面所讨论的频繁项都是在一次能处理的情况.如果数据量过大超过了主存的大小,这…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:基于hash的方法:PCY算法, Multistage算法, Multihash算法 Apriori算法的改进 {All these extensions to A-Priori have the goal of minimiz…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48579435 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之链接分析:PageRank算法 链接分析与PageRank {大图分析the Analysis of Large Graphs} how the class fits together 图数据的例子 社交网络Social Networks(Facebook so…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49427989 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:Clustering.  The problem is to take large numbers of points and group…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49256457 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48894977 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之association rules关联规则与频繁项集挖掘 {Frequent Itemsets: Often called "association rules," learn a number of techniques for finding it…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48443533 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之MapReduce {A programming system for easily implementing parallel algorithms on commodity clusters.} Distributed File Systems分布式文件系统…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49742907 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 相似项的发现:面向高相似度的方法 {博客内容:More about Locality-Sensitive Hashing:当所能接受的相似度较低时,基于LSH的方法表现得更为有效.但当要找几乎相等的集合时,还存在一些更快的方法,并且这些方法是精准的,即它们会找到…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49445465 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 大规模机器学习之决策树Decision Trees {博客内容:Decision Trees.  This is one of the oldest forms of machine-learning, but there are issues that com…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49445387 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 大规模机器学习之支持向量机Support-Vector Machines,SVM {博客内容:the most powerful techniques available for large-scale machine learning.支持向量机主要应用于非线…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49428053 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 计算广告Computational Advertising {博客内容:Computational Advertising.  The problem is to select ads to show with other information, typica…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49231919 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之降维Dimensionality Reduction {博客内容:推荐系统有一种推荐称作隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐,这种推荐将在下一篇博客中讲到.这篇博客主要讲隐语义模型…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48894963 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之Nearest-Neighbor Learning,KNN最近邻学习 {The module is about large scale machine learning.} Supervised Learning监督学习 Note: y有多种不同的形式,对应不同…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48882167 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之局部敏感哈希LSH的距离度量方法 Distance Measures距离度量方法 {There are many other notions of similarity(beyond jaccard similarity) or distance and whi…

流网络(Flow Networks)指的是一个有向图 G = (V, E),其中每条边 (u, v) ∈ E 均有一非负容量 c(u, v) ≥ 0.如果 (u, v) ∉ E 则可以规定 c(u, v) = 0.流网络中有两个特殊的顶点:源点 s (source)和汇点 t(sink).为方便起见,假定每个顶点均处于从源点到汇点的某条路径上,就是说,对每个顶点 v ∈ E,存在一条路径 s --> v --> t.因此,图 G 为连通图,且 |E| ≥ |V| - 1. 下图展示了一个流网络…

我也遇到同样问题,所以抄下做MARK http://www.cnblogs.com/lmjq/archive/2011/07/19/2110319.html 刚做完一个binding为netTcpBinding,transferMode为"Streamed"传输大文件的例子. 现实验用消息契约(Message Contract)来传输文件名等信息. 服务契约(Service Contract)和消息契约(Message Contract)如下: } 运行程序错误,异常提示信息如下: I…

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值:另外一步是最大化(M),也就是最大化在 E 步上找到的最大…

残留网络 在介绍最大流算法之前先介绍一下什么是残留网络.残余网络的概念有点类似于集合中的补集概念. 下图是残余网络的样例. 上面的网络是原始网络.以下的网络是计算出的残留网络.残留网络的作用就是用来描写叙述这个网络中还剩下多少能够利用的流量. 流量网络 最大流算法比曾经介绍的算法都要复杂. 网络中的每一条边须要记录容量和当前流量.容量是固定值,是已知条件,而当前流量在计算过程中会一直发生变化.因此,须要建立一个专门的类,用于最大流算法. public class FlowEdge { priva…

创建一个流(Stream)可以让Bitmap或Image使用save方法将已经在bitmap上生成的图像 保存到流里面?不需要直接在硬盘上生成文件 ------------------------------------------------------------------- Image im = this.BackgroundImage;            MemoryStream ms=new MemoryStream();            im.Save(ms,System…

一.简介 本文将介绍node.js文件系统(fs)和流(stream)的一些API已经参数使用情况. 二.目录 文件系统将介绍以下方法: 1.fs.readFile 2.fs.writeFile 3.fs.open 4.fs.read 5.fs.stat 6.fs.close 7.fs.mkdir 8.fs.rmdir 9.fs.readdir 10.fs.unlink stream流的四种类型readable,writable,duplex,transform以及stream对象的事件. 三.…

转载链接:https://www.cnblogs.com/vveiliang/p/9049393.html 1.令牌桶算法 令牌桶算法是比较常见的限流算法之一,大概描述如下: 1).所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理: 2).根据限流大小,设置按照一定的速率往桶里添加令牌: 3).桶设置最大的放置令牌限制,当桶满时.新添加的令牌就被丢弃活着拒绝: 4).请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌,拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑,处理完业务逻辑之后,将令牌直接删除: 5).令牌桶有最…

mongoose中的流查询stream query,功能类似于php中的mysql_fetch_array,每次从集合中获取一条记录(文档) var cursor = Person.find({ occupation: /host/ }).cursor(); cursor.on('data', function(doc) { // Called once for every document }); cursor.on('close', function() { // Called when d…

引入 最大流算法分为两类,一种是增广路算法,一种是预留推进算法.增广路算法包括时间复杂度\(O(nm^2)\)的EK算法,上界为\(O(n^2m)\)的Dinic算法,以及一些其他的算法.EK算法直接进行增广,而Dinic则是通过沿着最短路增广优化了复杂度,它的做法是每次进行bfs求出层次图,再dfs沿着层次图进行多路增广.然而,Dinic中每次进行bfs求层次图似乎有点浪费,因为层次图的改动并不是非常大.在这种思路下,我们考虑直接在每次dfs增广的时候修改层次图来优化求最短路的过程. 算法 I…