PrincetonUniversity-Coursera 算法:算法简单介绍

sm3算法的简单介绍

转自:https://blog.csdn.net/hugewaves/article/details/53765063 SM3算法也是一种哈希算法,中国国家密码管理局在2010年发布,其名称是SM3密码杂凑算法,密码管理局有该算法的详细说明,可以到其网站下载.本文只是简单的介绍这个算法,便于理解. 1.算法的本质给数据加一个固定长度的指纹,这个固定长度就是256比特. 2.处理过程第一步:填充,使填充后的数据的长度是512的整数倍先在数据的最尾巴上加一个1:然后把原始数据的长度用64比特表…

算法笔记_071:SPFA算法简单介绍（Java）

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 具体编码 1 问题描述何为spfa(Shortest Path Faster Algorithm)算法? spfa算法功能:给定一个加权连通图,选取一个顶点,称为起点,求取起点到其它所有顶点之间的最短距离,其显著特点是可以求含负权图的单源最短路径,且效率较高.(PS:引用自百度百科:spfa是求单源最短路径的一种算法,它还有一个重要的功能是判负环(在差分约束系统中会得以体现),在Bellman-ford算法的基础上加上一个队列优化,减少了冗余的松弛…

机器学习&数据挖掘笔记（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越…

[转]机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大…

冒泡排序算法和简单选择排序算法的js实现

之前已经介绍过冒泡排序算法和简单选择排序算法和原理,现在有Js实现. 冒泡排序算法 let dat=[5, 8, 10, 3, 2, 18, 17, 9]; function bubbleSort(data) { for(let i=0;i<data.length-1;i++){ for(let j=0;j<data.length-1-i;j++){ if(data[j]>data[j+1]){ [data[j],data[j+1]]=[data[j+1],data[j]]; } } }…

使用C语言实现二维,三维绘图算法(3)-简单的二维分形

使用C语言实现二维,三维绘图算法(3)-简单的二维分形 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] C=(-0.75, 0.0) …

1101: 零起点学算法08——简单的输入和计算（a+b)

1101: 零起点学算法08--简单的输入和计算(a+b) Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MB 64bit IO Format: %lldSubmitted: 3669 Accepted: 1997[Submit][Status][Web Board] Description 前面7道题做下来,对输出和计算有点感觉了吧? 不过很可惜的是前面的做法,好像太死了,写了一个计算3+4的程序,计算5+6又得改程序,计算机真的只能这么实现,那么我们比计算机…

java程序员到底该不该了解一点算法(一个简单的递归计算斐波那契数列的案例说明算法对程序的重要性)

为什么说 “算法是程序的灵魂这句话一点也不为过”,递归计算斐波那契数列的第50项是多少? 方案一:只是单纯的使用递归,递归的那个方法被执行了250多亿次,耗时1分钟还要多. 方案二:用一个map去存储之前计算出的某一项的数据map<n, feibo(n)>,当后面项需要使用前面项的值时,只需要从map中取即可,递归的那个方法仅仅行了97次,耗时还不到1ms. 而这仅仅是计算第50项的值,再往大去计算的话,方案一耗时会更久,因为执行的次数是呈现指数增加的,而且递归的次数过多还有可能会出现栈溢出的…

C语言排序算法之简单交换法排序，直接选择排序，冒泡排序

C语言排序算法之简单交换法排序,直接选择排序,冒泡排序,最近考试要用到,网上也有很多例子,我觉得还是自己写的看得懂一些. 简单交换法排序 /*简单交换法排序根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置交换排序的特点是:将键值较大的记录向序列的尾部移动,键值较小的记录向序列的前部移动不稳定 */ #include<windows.h> #include<stdio.h> void main(){ ]={,,,,,,,,,},t; int size = size…

Python常用的库简单介绍一下

Python常用的库简单介绍一下fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib ,[Python]标准库,计算文本差异 . Levenshtein ,快速计算字符串相似度. Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy ,Uni…

简单介绍一下R中的几种统计分布及常用模型

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei…

TensorFlow简单介绍和在centos上的安装

##tensorflow简单介绍: TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.https://www.tensorflow.org/TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图…

MPI编程简单介绍

第三章MPI编程 3.1 MPI简单介绍多线程是一种便捷的模型,当中每一个线程都能够訪问其他线程的存储空间.因此,这样的模型仅仅能在共享存储系统之间移植.一般来讲,并行机不一定在各处理器之间共享存储,当面向非共享存储系统开发并行程序时,程序的各部分之间通过来回传递消息的方式通信.要使得消息传递方式可移植,就须要採用标准的消息传递库.这就促成的消息传递接口(Message Passing Interface, MPI)的面世,MPI是一种被广泛採用的消息传递标准[1]. 与OpenMP并行程序不…

图像切割之（五）活动轮廓模型之Snake模型简单介绍

图像切割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简单介绍 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连…

Linux 内核开发—内核简单介绍

内核简单介绍 Linux 构成 Linux 为什么被划分为系统空间和内核空间隔离核心程序和应用程序,实现对核心程序和数据的保护. 什么内核空间,用户空间内核空间和用户空间是程序执行的两种不同的状态,Linux对自身软件系统进行了划分,一部分核心的软件独立于普通的软件,拥有特权级别,可以訪问平台的全部硬件和资源,称为"内核空间".而普通的软件执行在"用户空间",它仅仅拥有有限的系统资源,不能直接訪问内核空间和硬件资源. 将系统分为"内核空间"和…

Android项目开发全程（二）--Afinal用法简单介绍

本篇博文接上篇的<Android项目开发全程(一)--创建工程>,主要介绍一下在本项目中用到的一个很重要的框架-Afinal,由于本系列博文重点是项目开发全程,所以在这里就先介绍一下本项目中用到的几个功能: Afinal简介 Afinal 是一个android的sqlite orm 和 ioc 框架.同时封装了android中的http框架,使其更加简单易用: 使用finalBitmap,无需考虑bitmap在android中加载的时候oom的问题和快速滑动的时候图片加载位置错位等问题. Af…

决策树简单介绍（二） Accord.Net中决策树的实现和使用

决策树介绍决策树是一类机器学习算法,可以实现对数据集的分类.预测等.具体请阅读我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html). Accord.Net Accord.Net(http://accord-framework.net/)是一个开源的.Net环境下实现的机器学习算法库.并且还包括了计算机视觉.图像处理.数据分析等等许多算法,并且基本上都是用C#编写的,对于.Net程序员十分友好.代码在Github托管,并且现在仍在维护中.(h…

MessageDigest简单介绍

本文博客原文參考文章:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f36423201000c1e.html 一.概述 java.security.MessageDigest类用于为应用程序提供信息摘要算法的功能,如 MD5 或 SHA 算法.简单点说就是用于生成散列码.信息摘要是安全的单向哈希函数,它接收随意大小的数据,输出固定长度的哈希值.关于信息摘要和散列码请參照<数字证书简单介绍> MessageDigest 通过其getInstance系列静态函数来进行实例化和初…

Android 驱动（二） IIC简单介绍

一. I2C简单介绍 I2C(Inter-Integrated Circuit)总线是一种由 Philips 公司开发的两线式串行总线,用于连接微控制器及其外围设备.I2C 总线最基本的长处就是简单性和有效性,简单体如今接线简单,仅仅有两根线数据线(SCL)和时钟线(SDA),并且控制简单.所以一些封装较小的器件多使用I2C总线,常见的使用I2C总线的设备有EEPROM.RTC及一些传感器.这里我们介绍下基于linux的I2C设备驱动的编写. I2C设备驱动的编写有多种方式一种是直接操作CP…

GlusterFS源代码解析 —— GlusterFS 简单介绍

原文地址:http://blog.csdn.net/wangyuling1234567890/article/details/24564185 -- -- 本系列博客源代码是基于GlusterFS 3.4.3 版本号 1. Glusterfs简单介绍 GlusterFS是Scale-Out存储解决方式Gluster的核心,它是一个开源的分布式文件系统,具有强大的横向扩展能力,通过扩展可以支持数PB存储容量和处理数千client.GlusterFS借助TCP/IP或InfiniBandRDMA网络…

【浅墨著作】《OpenCV3编程入门》内容简单介绍&勘误&配套源码下载

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和…

BST&AVL&红黑树简单介绍

(BST&AVL&红黑树简单介绍) 前言: 节主要是给出BST,AVL和红黑树的C++代码,方便自己以后的查阅,其代码依旧是data structures and algorithm analysis in c++ (second edition)一书的作者所给,关于这3中二叉树在前面的博文算法设计和数据结构学习_4(<数据结构和问题求解>part4笔记)中已经有所介绍.这里不会去详细介绍它们的实现和规则,一是因为这方面的介绍性资料超非常多,另外这3种树的难点都在插入和删除部分…

Deep learning：三十八(Stacked CNN简单介绍)

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 前言: 本节主要是来简单介绍下stacked CNN(深度卷积网络),起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑:见Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑).因为有时候针对大图片进行recognition时,需要用到无监督学习的方法去pre-training(预训练)stacked CNN的每层网络,然后用BP算法对整个网络进行fin…