小小知识点（六）——算法中的P问题、NP问题、NP完全问题和NP难问题

Object-C知识点 (六) 开发中的技巧

本文主要介绍开发中的一些实用技巧 #pragma mark - 代码控制Home按键 [[UIApplication sharedApplication] performSelector:@selector(suspend)]; // 私有API #pragma mark - 获取UIWebView的高度 - (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *)webView{ CGFloat height = [[webView stringByEvaluating…

J2EE进阶(十六)Hibernate 中getHibernateTemplate()方法使用

J2EE进阶(十六)Hibernate 中getHibernateTemplate()方法使用 spring 中获得由spring所配置的hibernate的操作对象,然后利用此对象进行,保存,修改和删除等操作,此方法是在配置了spring以后,hibernate由spring接管,不直接使用hibernate的session了. HibernateTemplate提供非常多的常用方法来完成基本的操作,比如通常的增加.删除.修改.查询等操作,Spring 2.0更增加对命名SQL查询的支…

KMP算法中next函数的理解

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧…

简明解释算法中的大O符号

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和…

一步一步写算法（之prim算法中）

原文:一步一步写算法(之prim算法中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途. 联系信箱:feixiaoxing @163.com] C)编写最小生成树,涉及创建.挑选和添加过程 MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph) { MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->hea…

TextRank：关键词提取算法中的PageRank

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

问题 1690: 算法4-7：KMP算法中的模式串移动数组

题目链接:https://www.dotcpp.com/oj/problem1690.html 题目描述字符串的子串定位称为模式匹配,模式匹配可以有多种方法.简单的算法可以使用两重嵌套循环,时间复杂度为母串与子串长度的乘积.而KMP算法相对来说在时间复杂度上要好得多,为母串与子串长度的和.但其算符比较难以理解. 在KMP算法中,使用到了一个next数组.这个数组就是在比较失配时母串指针不必回溯,而子串指针移动相应位置即可.我们给出书中next数组的算式表示以及算法,请你实现之. 图1:next…

斯坦福大学公开课机器学习：machine learning system design | trading off precision and recall（F score公式的提出：学习算法中如何平衡（取舍）查准率和召回率的数值）

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2…

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…

算法中的 log 到底是什么？

之前一直不解为何算法中经常会看到 log 今天看<数据结构与算法分析 Java 语言描述>(第 3 版)2.4.3 节求最大子序列和的分治算法实现时才注意到原因翻看第 29 页的最后一句部分内容如下: 即若 N = 2 ^ k,则 T(N) = N * (k + 1) = N log N + N = O(N log N) 我们根据上面的 N = 2 ^ k 可得到 k = log N 所以代入公式消除变量 k: N * k + N = N log N + N 此时只剩下一个变量可以十分清晰…

STL 算法中函数对象和谓词

STL 算法中函数对象和谓词函数对象和谓词定义函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待. 这是通过重载类的operator()来实现的. “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行…

SIFT算法中DoG特征点的修正

SIFT算法中,在DoG空间找到极值点后,需要对极值点进行修正,本文主要详细的讲解一下为什么需要修正,以及如何对极值点进行修正. 下图演示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间的极值点之间的差别利用已知的离散空间点插值得到连续空间极值点的方法叫做子像元插值. 首先来看一个一维函数插值的例子(如图): 这个图中,我们清晰的看到,离散空间的极值点和连续空间的极值点并不是同一个点我们对函数f(x)使用泰勒级数,将其展开为: 注:此处说一下离散空间的一阶导和二阶导的求法: 然后对f(x)求导,可以…

协同过滤算法中皮尔逊相关系数的计算 C++

template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n"; return 0; } size_t n=inst1.s…

机器学习算法中怎样选取超參数：学习速率、正则项系数、minibatch size

本文是<Neural networks and deep learning>概览中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为…

理解KNN算法中的k值-knn算法中的k到底指的是什么？

2019-11-09 20:11:26为方便自己收藏学习,转载博文from:https://blog.csdn.net/llhwx/article/details/102652798 knn算法是指对预测集中的每一个图像与训练集中的所有图像比较,寻找出在训练集中与这一张预测图片最接近的图像,将该图像的标签给这张预测图片.实施的方法为图像矩阵相减并取绝对值,然后将得到的像素矩阵各元素相加,找到结果中的最小值,我们说产生这个最小值的图像与该预测图像最接近. 上面所说的是knn算法中当k值等于1的一种…

机器学习算法中的网格搜索GridSearch实现（以k-近邻算法参数寻最优为例）

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo…

Journal of Proteomics Research | 利用混合蛋白质组模型对MBR算法中错误转移鉴定率的评估

题目:Evaluating False Transfer Rates from the Match-between-Runs Algorithm with a Two-Proteome Model 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 23, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00492 分享人:任哲内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Journal of Proteome Research上的一篇关于…

KMP算法中我对获取next数组的理解

之前在学KMP算法时一直理解不了获取next数组的函数是如何实现的,现在大概知道怎么一回事了,记录一下我对获取next数组的理解. KMP算法实现的原理就不再赘述了,先上KMP代码: 1 void getNext(char *pat, int *next) { 2 next[0] = -1; 3 int m = strlen(pat); 4 for (int i = 1; i < m; i++) { 5 int j = next[i - 1]; 6 while (j != -1 &&…

【笔记】KNN之网格搜索与k近邻算法中更多超参数

网格搜索与k近邻算法中更多超参数网格搜索与k近邻算法中更多超参数网络搜索前笔记中使用的for循环进行的网格搜索的方式,我们可以发现不同的超参数之间是存在一种依赖关系的,像是p这个超参数,只有在 weights="uniform"才有意义在sklearn中有一种封装好的网格搜索,grid search 我们首先设置一个数组,其内容可以当成字典来看待对于第一组参数而言 'weights':["uniform"], 'n_nrightbors':[i for i…

[opencv]白平衡算法中的灰度世界法,改善图像发红发蓝发绿的现象

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; ////该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIm…

在 Prim 算法中使用 pb_ds 堆优化

在 Prim 算法中使用 pb_ds 堆优化 Prim 算法用于求最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称 MST),其本质是一种贪心的加点法.对于一个各点相互连通的无向图而言,Prim 算法的具体步骤如下: 令 \(G=(V,E)\) 表示原图,\(G'=(V',E')\) 表示 \(G\) 的最小生成树,\(dis_u\) 表示节点 \(u\) 到任意 \(v \in V'\) 的最小距离(初始化为 \(+\infty\)). 任取节点\(s \in V\),令 \(di…

关于diffing算法中key的使用

在vue和react中(只学了这两个),经常需要渲染元素到DOM上,而且如果不写key,有的浏览器会进行报错或者进行提示. 在我的理解里:key其实就是一个身份的标识,证明这个位置坐的就是这个人.后期其他的人来到后坐其他的位置,这样就不影响自身的位置,从而不用重新确认. 用比较官方的话说就是,当状态的数据发生变化时,框架中的diff算法会根据新数据生成新的虚拟DOM ,与原先的旧虚拟DOM进行比较: 第一种:在旧的虚拟DOM内找到和新的虚拟DOM相同的key (1)对比后发现虚拟DOM的中的内…

KMP 算法中的 next 数组

KMP 算法中对 next 数组的理解 next 数组的意义此处 next[j] = k:则有 k 前面的浅蓝色区域和 j 前面的浅蓝色区域相同: next[j] 表示当位置 j 的字符串与主串不匹配时,下一个需要和主串比较的字串位置在 next[j] 处:有下图: 若当前位置 j 与主串某一个字符不匹配,则下一次比较的是 K 与主串的当前位置,这个 K 也就是next[j]:由于两个浅蓝色区域相同,因此 K 前面的区域肯定与主串相同,不需比较:如下图: 由上图可知,K 前面的区域不需比较:…

SETTLE约束算法中的坐标变换问题

技术背景在之前的两篇文章中,我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理.SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到,该约束算法具有速度快.可并行.精度高的优点.本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节,问题是这样定义的,给定坐标系\(XYZ\)下的两个已知三角形\(\Delta A_0B_0C_0\)和三角形\(\Delta A_1B_1C_1\),以三角形\(\Delta A_0B_0C_0\)构造一个平面\(\pi_0\),将\(\pi_0\)平移…