算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较.在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists). 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为 “…

A3C 算法资料收集 2019-07-26 21:37:55 Paper: https://arxiv.org/pdf/1602.01783.pdf Code: 1. 超级马里奥:https://github.com/vietnguyen91/Super-mario-bros-A3C-pytorch 2. https://github.com/ikostrikov/pytorch-a3c 3. https://github.com/vy007vikas/PyTorch-ActorCriticRL…

hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.     在网上看了不少HASH资料,所以对HASH的相关资料进行总结和收集.   //HashTable.h template class HashTable{ public : HashTable( int count ) ; void put( T* t ,int key ) ; T* get…

java内存模型和线程规范 JVM高级特性与实践(三):垃圾收集算法 与 垃圾收集器实现 大致知识点如下: 4种垃圾收集算法概念的学习 7种垃圾收集器特征的学习 一. 垃圾收集算法 1. 标记-清除算法(Mark-Sweep) 算法分成“标记”.“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象. 垃圾收集算法中最基础的算法 ,后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而产生的. 主要不足有两点: 效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高: 空间问题,标记…

一.引入 上篇博客<JVM--简介>中主要介绍了JVM的内存模型,思考一下: 为什么要划分堆.栈.方法区等? 为什么把不同种类的数据信息分别存放? 答案可以分为很多很多条,这里就说一个方面,如果我们是如何区分数据的种类的,那就是作用域.比如:堆.方法区是线程共享的,而栈是私有的. 那么管理又包括哪些方面呢?包括创建.存储.回收?这篇博客就来谈谈垃圾回收(Garbage Collection). 小编建议各位读者把自己当成GC,那个以回收垃圾为工作的人,这么说貌似有点-- 二.算法 问自己三个问…

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth…

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM…

1. PlentyOfFish 网站架构学习http://www.dbanotes.net/arch/plentyoffish_arch.html 采取 Windows 技术路线的 Web 2.0 站点并不多,除了 MySpace ,另外就是这个 PlentyOfFish.这个站点提供 “Online Dating” 服务.一个令人津津乐道的.惊人的数据是这个只有一个人(创建人Markus Frind)的站点价值 10 亿,估计要让很多人眼热,更何况 Markus Frind 每天只用两个小时打…

概述 jvm中除了程序计数器,其他的区域都有可能会发生内存溢出 内存溢出是什么? 当程序需要申请内存的时候,由于没有足够的内存,此时就会抛出OutOfMemoryError,这就是内存溢出 内存溢出和内存泄漏有什么区别? 内存泄漏是由于使用不当,把一部分内存"丢掉了",导致这部分内存不可用. 当在堆中创建了对象,后来没有使用这个对象了,又没有把整个对象的相关引用设为null.此时垃圾收集器会认为这个对象是需要的,就不会清理这部分内存.这就会导致这部分内存不可用. 所以内存泄漏会导致可用…

K-邻近算法 采用测量不同特征值之间的距离来进行分类 Ad:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 Na:计算复杂度高,空间复杂度高 KNN原理 存在样本集,每个数据都存在标签,输入无标签的新数据后,算法提取出特征最相似的标签. 一般选取前K个数据,通常K不大于20,最后选择K个最相似的数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类标签. 适用 数值型和标称型 算法流程 收集数据 any method 准备数据 计算距离数值,最好为格式化的数据 分析数据 any method 训练算法 不适用KNN…