2019-02-28,10:23:52 算法效率的度量方法 事后统计方法:为每一个程序编制测试程序 ,比较时间.(很麻烦,没有普遍适用性) 事前分析估算方法:在计算机程序编写前,依据统计方法对算法进行估算. 一个高级语言编写的程序在计算机上运行时所消耗的时间取决于下列因素: 算法采用的策略 编译产生的代码质量(编译:将高级语言转化为汇编语言) 问题的输入规模 机器执行指令的速度 抛开硬件设施,一个程序的运行时间依赖于算法的好坏和问题的输入规模. 不计较那些循环索引的递增和循环终止条件.变量声明.

Apache Flink是什么 Flink是一款新的大数据处理引擎,目标是统一不同来源的数据处理.这个目标看起来和Spark和类似.没错,Flink也在尝试解决 Spark在解决的问题.这两套系统都在尝试建立一个统一的平台可以运行批量,流式,交互式,图处理,机器学习等应用.所以,Flink和Spark的目 标差别并不大,他们最主要的区别在于实现的细节,后面我会重点从不同的角度对比这两者. Apache Spark vs Apache Flink 1.抽象 Abstraction Spark中,对

相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型.最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer (高精度算法).AutoDL Transfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索.迁移学习技术.并针对用户数据进行自动优化的模型,与通用算法相比,训练时间稍长,但更适用于图像的细分类场景,例如,通用算法可适用于区分猫和狗,但如果要

比雪花算法更好用的ID生成算法(单机或分布式唯一ID) 转载及版权声明 本人从未在博客园之外的网站,发表过本算法长文,其它网站所现文章,均属他人拷贝之作. 所有拷贝之作,均须保留项目开源链接,否则禁止转载. 拷贝之作,内容难免过期,当前页面才有最新内容. 算法介绍 一个全新的雪花漂移算法,生成的ID更短.速度更快. 核心在于缩短ID长度的同时,具有极高瞬时并发处理量(保守值 50W/0.1s). 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C 等语言,并由 Rust 提供 PHP.Python.N

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(1) : K-means算法 1. 简介 K-means算法是一类无监督的聚类算法,目的是将没有标签的数据分成若干个类,每一个类都是由相似的数据组成.这个类的个数一般是认为给定的. 2. 原理 假设给定一个数据集$\mathbf{X} = \{\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2,...,\mathbf{x}_N \}$, 和类的个数K

最小支撑树树--Prim算法,基于优先队列的Prim算法,Kruskal算法,Boruvka算法,“等价类”UnionFind 最小支撑树树 前几节中介绍的算法都是针对无权图的,本节将介绍带权图的最小支撑树(minimum spanning tree)算法.给定一个无向图G,并且它的每条边均权值,则MST是一个包括G的所有顶点及边的子集的图,这个子集保证图是连通的,并且子集中所有边的权值之和为所有子集中最小的. 本节中介绍三种算法求解图的最小生成树:Prim算法.Kruskal算法和Boruvk

VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] 分类: 技术杂烩 2006-02-18 12:26 15873人阅读 评论(20) 收藏 举报 算法搜索引擎微软vbwebhtml 转载请注明来源: ,http://blog.csdn.net/tingya  谢谢合作 原文出处:http://www.ews.uiuc.edu/~dengcai2/tr-

求文本与单模式串匹配,通常会使用KMP算法.后来接触到了Z算法,感觉Z算法也相当精妙.在以前的博文中也有过用Z算法来解决字符串匹配的题目. 下面介绍一下Z算法. 先一句话讲清楚Z算法能求什么东西. 输入为一个字符串s,Z算法可以求出这个字符串每一个后缀与自身的最长公共前缀LCP,Z算法可以求出一个数组z,z[i]表示suffix(i)与字符串本身的最长公共前缀. 接下来,介绍Z算法的具体内容. 记字符串s的长度为n. Z算法需要维护一对值,记为left和right,简记为L和R.L和R满足s[L

排序算法列表电梯: 选择排序算法:详见 Selection Sort 插入排序算法(Insertion Sort):非常适用于小数组和部分排序好的数组,是应用比较多的算法.详见本文 插入排序算法的语言描述: 大家都打过牌吧,理牌的时候,每人手里一把牌,一般都会按由大到小顺序排好,每抓一个新牌(比如 5),都会找到4和6,把6往后挪一下,然后把5插到4和6之间. 插入排序算法的原理与理牌是一样的,在一组未排序或部分排序的物体中,将物体从左到右挨个比较,每比较一次,将物体从小到大排好,每次比较后,前

1. 提升方法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学方法,在分类问题中,它通过逐轮不断改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能 0x1: 提升方法的基本思路 提升方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当(按照一定权重)的综合(例如线性组合加法模型)所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(strongly learnable)”和“弱可学习(weekly l

以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了. 那这个系列的开篇,我们以Canny边缘检测算法为头吧. 相关参考资料: 1.Canny边缘检测算法的实现. 2.OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 3.OpenCV 之 边缘检测 4.Opencv

浅析负载均衡的6种算法,Ngnix的5种算法.浮生偷闲百家号03-21 10:06关注内容导读其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器,也就是轮询的结果.源地址哈希的思想是根据获取客户端的IP地址,通过哈希函数计算得到的一个数值,用该数值对服务器列表的大小进行取模运算,得到的结果便是客服端要访问服务器的序号.采用源地址哈希法进行负载均衡,同一IP地址的客户端,当后端服务器列表不变时,它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问.不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同

正文: 开篇我们先思考这么一个问题:一台老式的 CPU 的计算机运行 O(n) 的程序,和一台速度提高的新式 CPU 的计算机运 O(n2) 的程序.谁的程运行效率高呢? 答案是前者优于后者.为什么呢?我们从时间复杂度分析就可以知道. 1.什么是时间复杂度? 在进行算法分析时,语句总的执行次数 T(n) 是关于问题的规模n 的函数,进而分析 T(n) 随 n 的变化情况并确定 T(n) 的数量级,算法的时间复杂度,也就是算法的时间度量,记作:T(n) = O(f( )).它表示随问题的规模 n

目标反射回波检测算法及其FPGA实现之一:算法概述 前段时间,接触了一个声呐目标反射回波检测的项目.声呐接收机要实现的核心功能是在含有大量噪声的反射回波中,识别出发射机发出的激励信号的回波.我会分几篇文章分享这个基于FPGA的回波识别算法的开发过程和原码,欢迎大家不吝赐教.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处: https://www.cnblogs.com/helesheng.本文首先简要介绍基于FPGA的互相关反射回波检测算法的主要设计思路. 声呐测距的原理非常简单,如下图所示,抹香鲸在水

算法霸权 作者在华尔街对冲基金德绍集团担任过金融工程师,后来去银行做过风险分析,再后来去做旅游网站的用户分析.后来辞职专门揭露美国社会生活背后的各种算法的阴暗面. 书中提到的算法的技术缺陷,我归纳为两点:第一个比较致命:不准确.不准确有两种体现,首先是算法先天的问题,比如教师评估算法,针对大规模的学生来评估教学质量是可行的,但是具体到一个教师,每年只教30个学生,如果这30个学生中有一两个极好或极差的,会导致对教师的评估出现很大的波动. 算法不准确的第二种情况是得不到反馈因此没法逐步优化,作者举

本章将会学习递归.动态规划和贪心算法. 第十一章 算法模式 递归 递归是一种解决问题的方法,它解决问题的各个小部分,直到解决最初的大问题.递归通常涉及函数调用自身. 递归函数是像下面能够直接调用自身的方式或函数 function recursiveFunction(someParam){ recursiveFunction(someParam); } 能够像下面这样间接调用自身的函数,也是递归函数 function recursiveFunction1(someParam){ recursive

本文不定期更新.原创文章,转载请附上链接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/40423907 谢谢 Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器).然后把这些弱分类器集合起来.构成一个更强的终于分类器(强分类器).Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的,它依据每次训练集之中每一个样本的分类是否正确,以及上次的整体分类的准确率,来确定每一个样本的权值. 将改动过权值的新数据集送给下层分类器进

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/100065668 前面给大家讲了哈希表(散列)这种数据结构,那么使用哈希表来解决实际问题,那就是Hash算法了,我们一起来看看. 一.Hash算法的概念 Hash算法(Hash Algorithm),简称散列算法,也成哈希算法(英译),是将一个大文件映射成一个小串字符.与指纹一样,就是

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/100065647 一.KMP算法定义 [百度百科]KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt提出的,因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作(简称KMP算法).KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次

1.单源点的最短路径问题:给定带权有向图G和源点v,求从v到G中其余各顶点的最短路径. 我们用一个例子来具体说明迪杰斯特拉算法的流程. 定义源点为 0,dist[i]为源点 0 到顶点 i 的最短路径.其过程描述如下: 步骤 dist[1] dist[2] dist[3] dist[4] 已找到的集合 第 1 步 8 1 2 +∞ {2} 第 2 步 8 × 2 4 {2, 3} 第 3 步 5 × × 4 {2, 3, 4} 第 4 步 5 × × × {2, 3, 4, 1} 第 5 步 ×

v4.2.5更新内容:1.修复服务实例设置ClearSocketSession参数时,可能出现资源无法释放而造成异常的情况.2.修复关闭宿主程序后进程仍然无法退出的问题.2.增加机器学习框架.3.优化核心代码.下载地址:官方下载 7.增加机器学习算法,通讯采集数据与算法相结合 7.1概述 ServerSuperIO发展到现在,缺少两部分内容:图形组态和算法分析.图形组态部分很快就要做出来了,不管从形式上还是内容上,比市场上同类产品要好很多:算法分析部分现在已经开发出来了,现在支持决策树和KMea