原文网址:http://www.dce.com.cn/dalianshangpin/yw/fw/ywzy/jyywzy/498201/1500371/index.html   大连商品交易所 新套利撮合算法FAQ 1.新套利撮合算法主要在哪些方面做了优化? 减少推导次数,优化了推导和撮合效率.老撮合只推导同一套利合约中的最优套利订单:新撮合推导同一套利合约中的最优价位的所有套利订单. 新套利撮合保留了更多的成交机会,推导更为透彻.老撮合推导价不是最优价则取消此次推导:新撮合当推导价不是最优价时推…

MGR 的新主选举算法,在节点版本一致的情况下,其实也挺简单的. 首先比较权重,权重越高,选为新主的优先级越高. 如果权重一致,则会进一步比较节点的 server_uuid.server_uuid 越小,选为新主的优先级越高. 所以,在节点版本一致的情况下,会选择权重最高,server_uuid 最小的节点作为新的主节点. 节点的权重由 group_replication_member_weight 决定,该参数是 MySQL 5.7.20 引入的,可设置 0 到 100 之间的任意整数值,默认…

转载:http://linbingdong.com/2017/04/17/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E5%88%97%E6%96%87%E7%AB%A0%E2%80%94%E2%80%94Paxos%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E5%AF%BC/ Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上…

  说明: 本文仅提供关于两个算法的正确性的证明,不涉及对算法的过程描述和实现细节 本人算法菜鸟一枚,提供的证明仅是自己的思路,不保证正确,仅供参考,若有错误,欢迎拍砖指正   -------------------------------------------   Dijkstra算法和Floyd算法用于求解连通图中任意两个顶点之间的最短路径   Dijksra算法从一个顶点v0出发,每次为一个顶点vi确定到达v0的最小路径   Dijkstra算法用distance[i]记录顶点vi到v0…

转载随笔,原贴地址:MCMC和Gibbs Sampling算法 本文是整理网上的几篇博客和论文所得出来的,所有的原文连接都在文末. 在科学研究中,如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题.如果样本维度很低,只有一两维,我们可以用反切法,拒绝采样和重要性采样等方法.但是对于高位样本,这些方法就不适用了.这时我们就可以使用一些“高档”的算法,比如Metropolis-Hasting算法和Gibbs Sampling算法. Metropolis-Hasting算法和Gibbs Sampling算…

转载自:Click Here LCA问题(Lowest Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u, v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先,即找一个节点,同时是u和v的祖先,并且深度尽可能大(尽可能远离树根).LCA问题有很多解法:线段树.Tarjan算法.跳表.RMQ与LCA互相转化等.本文主要讲解Tarjan算法的原理及详细实现. 一 LCA问题 LCA问题的一般形式:给定一棵有根树,给出若干个查询,每个…

原文: http://daizuozhuo.github.io/consensus-algorithm/ raft 协议确实比 paxos 协议好懂太多了. 一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指…

转载,http://blog.csdn.net/gamer_gyt 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处,谢谢 =====================================================================…

C++11标准发布已有一段时间了, 维基百科上有对C++11新标准的变化和C++11新特性介绍的文章. 我是一名C++程序员,非常想了解一下C++11. 英文版的维基百科看起来非常费劲,而中文版维基百科不是知道是台湾还是香港人翻译的然后由工具转换成简体中文的,有些术语和语言习惯和大陆程序不一样! 我决定结合这两个版本按照我自己的习惯把这篇文章整理到我的博客中.分享给关注我和关注C++11的朋友们. 当然了, 本人水平有限,英语水平也很一般,就把这个过程当做学习C++11的过程吧.文章中肯定会有很…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_645f8e970100qvd8.html 惠新宸,百度PHP高级顾问,年二十有八,好追根究底,有不良嗜好, 幸性本善.乙酉年识互联网,丁亥年入雅虎,翌年入百度.虽性好安稳,然经变无数,唯常叹"人生,菠菜汤尔". 大家好,今天我主要介绍是PHP在百度一个发展历程,最早的时候百度成立于2000年,2000年的时候,百度刚刚成立,刚刚在北大资源宾馆建立百度,直到2001年的竞价排名,我不评价这个产品怎么样,竞价排名当时是第一个采…

Python:SMOTE算法 直接用python的库, imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compatible with scikit-learn and is part of scikit-l…

关注我们的公众号哦!获取更多精彩哦! 1.问题导入 假如有这样一种情况,在一天你想去某个城市旅游,这个城市里你想去的有70个地方,现在你只有每一个地方的地址,这个地址列表很长,有70个位置.事先肯定要做好攻略,你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组,这样就可以安排交通工具抵达这些组的"某个地址",然后步行到每个组内的地址.那么,如何确定这些组,如何确定这些组的"某个地址"?答案就是聚类.而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题. 2. k均值…

摘要:K近邻(k-NearestNeighbor,K-NN)算法是一个有监督的机器学习算法,也被称为K-NN算法,由Cover和Hart于1968年提出,可以用于解决分类问题和回归问题. 1. 为什么要学习k-近邻算法 k-近邻算法,也叫KNN算法,是一个非常适合入门的算法 拥有如下特性: ● 思想极度简单 ● 应用数学知识少(近乎为零) ● 对于各位开发者来说,很多不擅长数学,而KNN算法几乎用不到数学专业知识 ● 效果好 ○ 虽然算法简单,但效果出奇的好 ○ 缺点也是存在的,后面会进行讲解…

(转载)http://neil-yang.iteye.com/blog/703470 /* * A JavaScript implementation of the Secure Hash Algorithm, SHA-1, as defined * in FIPS PUB 180-1 * Version 2.1a Copyright Paul Johnston 2000 - 2002. * Other contributors: Greg Holt, Andrew Kepert, Ydnar,…

(a)设环的顶点集为V, e(u,v)为权最重的边,若把V分成两部分V1,V2.其中V1包含u,V2包含v,因为V是一个环,因此,至少存在两条把u和v连接起来的边.因此,除了e之外,至少还存在另一条边把u和v连接起来,所以必存在某个不包含e的最小生成树. (b)该算法每次都删除环中权最大的边,由题中的性质可知,该算法是正确的. (c)若图是一个连通图,则利用深度优先遍历则可以生成一颗包含所有顶点的深度优先搜索树.若图不是一个连通图,则利用深度优先遍历并不能访问所有的顶点.因此设e的两个顶点为u,…

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:…

EI.EO.EQ EI是处理来自于应用程序边界外部的一组数据的输入,它的主要目的是维护一个或多个ILF,以及/或者更改系统的行为. EO是输送数据到应用程序边界外部的过程.它的主要目的是通过逻辑处理过程向用户呈现信息.该处理过程必须包含至少一个数学公式或计算方法,或生成派生数据.一个EO也可以维护一个或多个ILF,并/或改变系统行为. EQ是向应用程序边界外发送数据基本处理的过程.其主要目的是从ILF或EIF中通过恢复数据信息来向用户呈现.该处理逻辑不包括任何数学公式或计算方法,也不会生成任何派…

1 概要 在不规则区域内均匀分布点,这个需求初看可能不好理解.如果设想一下需求场景就比较简单了. 场景1:在某个地区范围内,例如A市区有100W人口,需要将这100W人口在地图上面相对均匀的标识出来. 场景2:某不规则场馆,需要均匀布置展位,快速生成展位示意图. 场景其他:规则的电线杆.移动基站等模拟生成. 2 设计方案 既然是要求相对均匀的分布,我想到了格网法,即将多边形分割成特定边长的正方形格子,每个格子的中心点作为分布点. 好处:得到的点是绝对均匀的. 难点:需要判断格子是否在多边形范围内…

插入排序 核心思想 代码实现 希尔排序 核心思想 代码实现 冒泡排序 核心思想 代码实现 快速排序 核心思想 代码实现 直接选择排序 核心思想 代码实现 堆排序 核心思想 代码实现 归并排序 核心思想 代码实现 基数排序 核心思想 代码实现 桶排序 核心思想 代码实现 测试结果 总结 排序算法,重要性不言而喻.现摘录一篇,转载至此,以供学习鉴赏. 插入排序 核心思想 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间…

py2.7 : <机器学习实战> k-近邻算法 11.19 更新完毕 原文链接 <机器学习实战>第二章k-近邻算法,自己实现时遇到的问题,以及解决方法.做个记录. 1.写一个kNN.py保存了之后,需要重新导入这个kNN模块.报错:no module named kNN. 解决方法:1.将.py文件放到 site_packages 目录下            2.在调用文件中添加sys.path.append("模块文件目录"):import sys sys.…

我写了一种常见的实现算法,和另一种新算法,即不是每次循环计算每个细胞的周围细胞数来产生下一时刻,而是每次每个产生状态变化的细胞主动通知周围的邻居,因此每个细胞增加一个用来记录邻居数的字段.由邻居数决定每个细胞的出生和死亡,然后影响周围邻居的邻居数.并且为了不影响后续细胞的判断,需要新旧邻居数两个状态,用旧邻居数决定自己生死,而自己的生死变化影响周围邻居的新邻居数.另外如果某个格子的新旧邻居数不变则状态不变,增加一个changed字段来表示.下面分别是旧.新两种算法. #include <stdi…

目录 SQL Server 2014 新特性——内存数据库 简介: 设计目的和原因: 专业名词 In-Memory OLTP不同之处 内存优化表 内存优化表的索引 并发能力的提升 和竞争对手相比几点 Getting Start 内存数据库的使用 存储 TSQL支持 简介: 内存数据库(In-Memory OLTP),代号Hekaton 设计目的和原因: 将请求的负荷放到内存中 减少数据延迟 来适应特殊的负荷类型 如果数据都是在内存中,那么当前的数据库优化器产生的执行计划是没什么意义的,因为现在的…

A* 寻路算法 (2011-02-15 10:53:11) 转载▼ 标签: 游戏 分类: 算法 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的. 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开.如图 1 ,绿色是 A ,红色是 B ,中间蓝色是墙. 图 1 你应该注意到了,我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子.这是寻路的第一步,简化搜索区域,就像我们这里做的一样.这个特殊的方法把我们的搜索…

转载 最近了解到AME 的东西,很迫切,先转载一篇 [@more@] Oracle User Management FAQ翻译及学习笔记 写在前面 本文主要是翻译的英文版的Oracle User Management FAQ,连接为http://www.oracle.com/technology/products/applications/security/OracleUserManagementFAQ.htm或者是Metalink的290525.1,增加了一部分自己学习的记录,错误肯定有很多,…

新浪期货数据接口 [例子]http://hq.sinajs.cn/list=M0豆粕连续 M0 返回值如下:var hq_str_M0="豆粕连续,145958,3170,3190,3145,3178,3153,3154,3154,3162,3169,1325,223,1371608,1611074,连,豆粕,2013-06-28"; ----------------------------------------------------------查看 http://finance.…

转载自http://blog.csdn.net/jbossweek/article/details/1458468 一.设计原则 独立性 安全服务独立于具体的应用,应用不需要单独实现,只需通过请求就可以获得安全服务: 互操作性 应用无需绑定到某一特定的安全的服务提供者,安全服务的提供者也不需要指定为特定的应用提供服务: 算法的可扩展性 支持通过新的安全服务提供者提供新的安全算法: 二.安全技术 加密 支持消息摘要.数字签名.对称的块加密.对称的流加密.非对称加密.密码加密.椭圆曲线加密.密钥协商…

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻…

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平…

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader…

插入排序 核心思想 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为 O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插 入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素).在第一部分排序完成后,再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中. 代码实现 def insert_sort(lists): # 插入排…