1.基本框架 此图基于西门子杯逻辑控制赛项中电梯题目的变量表以及功能设计 1.I/O输入是指变量表中的input数字量,包括电梯所有的内呼按钮.外呼按钮.电梯平层开关等 2.逻辑处理是指根据相对应的输入设计整体系统的运行以及算法调度 3.执行是指根据逻辑处理层的相关算法设计设计系统主要模块 4.dispaly是指电梯运行系统的相关监控,包括轿厢所在楼层.待处理信号等 主要部分如下 1.按键信号分配,即按键内外呼信号到预期楼层的算法设计 包括内呼预期和外呼预期,内呼预期和外呼预期综合构成整体预期楼

第三十六个知识点:Index Calculus算法 我们这篇博客继续描述一种数学攻击,这种数学攻击被叫做Index Calculus(IC)算法. 注意这里Index Calculus算法没有找到合适的中文翻译.因为原文不是很通顺,我加入了很多自己的话. 我们要做什么 Index Calculus攻击是一种企图解决DLP(离散对数问题)的方法.简单来说,算法把目标值写成在因子基数上的元素幂的乘积,对数已知的元素,然后利用对数定律提取目标值.我们现在详细的解释刚才那句话是什么意思. 算法工作原理

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin

一.前言 本次博客我将简单介绍一下前两次的电梯作业,并简单解析一下我的程序结构,进一步对我的第二次作业的算法核心和一些想法做一些分享,我的电梯设计算法并不是由调度器来决定电梯的捎带与否,而是由电梯自主判断,在没有人员限制与其他条件的情况下,电梯自行判断电梯外是否有人以及是否需要捎带. 二.电梯作业的介绍 北航面向对象的课程第二单元要求设计一个载客电梯,该电梯为目的选层电梯,即需要使用电梯的人在未进入电梯时便已经输入自己要去的楼层(该种电梯已经在一些办公楼中投入使用),我们的任务是要实现它的调度算

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手:只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 文中包含了 十大经典排序算法 的思想.代码实现.一些例子.复杂度分析.动画.还有算法可视化工具. 这应该是目前最全的 JavaScript 十大经典排序算法 的讲解了吧. 2. 如何分析一个排序算法 复杂度分析是整个算法学习的精髓.

一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结十大基础排序算法.java版源码实现,强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步:1.思想2.图示3.源码4.性能分析 1.1 时间复杂度 算法的运行时间,在这里主要考量:比较和交换的成本. 常见的时间复杂度排序:常数阶O(1)<对数阶O( log2n)<线性阶O(n)<线性对数阶O(nlog2n)<平方阶O(n^2)<立方阶O(n^3)<指数阶O(2^

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法--kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓"物以类聚,人以群分"嘛.k-means是聚类算法中最

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 关联分析 关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法,能从数据中挖掘出潜在的关联关系.比如,在著名的购物篮事务(market basket transactions)问题中, TID Iterms 1 {Bread, Milk} 2 {Bread, Diapers, Beer, Eggs} 3 {Milk, Diapers, Beer

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes与 CART. 以前看过关于这些数据挖掘算法,但对背后数学原理未做过多探究,因而借此整理以更深入地理解这些算

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘

原文:经典算法题每日演练--第十四题 Prim算法 图论在数据结构中是非常有趣而复杂的,作为web码农的我,在实际开发中一直没有找到它的使用场景,不像树那样的频繁使用,不过还是准备 仔细的把图论全部过一遍. 一:最小生成树 图中有一个好玩的东西叫做生成树,就是用边来把所有的顶点联通起来,前提条件是最后形成的联通图中不能存在回路,所以就形成这样一个 推理:假设图中的顶点有n个,则生成树的边有n-1条,多一条会存在回路,少一路则不能把所有顶点联通起来,如果非要在图中加上权重,则生成树 中权重最小的叫

今天整理了PMP(第六版)十大知识领域.五大项目管理过程组.49个过程矩阵,分享出来,希望对要考PMP的童鞋有帮助. PS.红字是与第五版的差异 转走请标明出处  https://www.cnblogs.com/Ryu666/p/9274772.html 谢谢:)

今天初学jdbc,明白了大致的编程流程,在此总结一下: JDBC编程可以分为六步——六部曲: * 第一步:注册驱动. * 1.1 获取驱动对象 * 1.2 注册驱动 * 第二步:获取数据库连接 * 第三步:获取数据库操作对象 * 第四步:执行SQL语句 * 第五步:处理查询结果 * 第六步:关闭资源   准备工作: 下载包mysql-java-api.jar 新建一个包,创建一个新类, build path导入该包. package SixSteps; /** * JDBC编程六部曲: * 第一

个人最喜欢的排序方法是非比较类的计数排序,简单粗暴.专治花里胡哨!!! 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解: 经典排序算法的复杂度: 大类一(比较排序法): 1.冒泡排序(Bubble Sort) python代码实现: d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4

本文转自:十大经典排序算法,其中有动图+代码详解,本文简单介绍+个人理解. 排序算法 经典的算法问题,也是面试过程中经常被问到的问题.排序算法简单分类如下: 这些排序算法的时间复杂度等参数如下: 其中,n代表数据规模,k代表桶的个数,In-place代表不需要额外空间,Out-place代表需要额外的空间. 冒泡排序(Bubble Sort) 最简单易懂的排序方法.每次比较两个元素,如果顺序错误,则交换之.重复地访问整个序列,直到没有元素需要交换. 算法描述 比较相邻的元素.如果顺序错误,就交换