针对内测用户反馈,由于前一天点击了几个动画,导致第二天推荐的动画屏占比较高,于是开始对此badcase进行分析. 首先分析了该用户的历史观看纪录,由于系统升级,日志缺陷问题,导致该用户10.15-11.3之间的日志没有收集到,但是这就出现了前面的假设不成立现象,由于没有收集到新的数据,对用户画像是不可能体现出前天的动画,动漫以及迪斯尼这些具有偏重的画像词. 首先对问题进行了分析,问题可能出现在时间间隔上,因为我们引用了时间间隔作为用户对某一电影的喜好偏爱权重的计算,导致这个问题可能有两方面原因:

这一篇博文我们将讨论一些与排序算法有关的定理,这些定理将解释插入排序博文中提出的疑问(为什么冒泡排序与插入排序总是执行同样数量的交换操作,而选择排序不一定),同时为讲述高级排序算法做铺垫(高级排序为什么会更快). 在讨论相关定理之前,我们必须先掌握一个与顺序有关的概念:逆序数. 所谓逆序数,就是"逆序组合的个数",假设我们希望的顺序为从小到大(反之同理): 设有元素互异数列X0,X1,X2--Xn-1,(元素互异即数列中任取两数均不相等)从中任取两数作为组合(Xa,Xb),若a<

    k-近邻算法案例分析 本案例使用最著名的”鸢尾“数据集,该数据集曾经被Fisher用在经典论文中,目前作为教科书般的数据样本预存在Scikit-learn的工具包中. 读入Iris数据集细节资料 from sklearn.datasets import load_iris # 使用加载器读取数据并且存入变量iris iris = load_iris() # 查验数据规模 iris.data.shape # 查看数据说明(这是一个好习惯) print iris.DESCR 通过上述代码对数

首先回顾前面的文章,我们把for_each 归类为非变动性算法,实际上它也可以算是变动性算法,取决于传入的第三个参数,即函数 指针.如果在函数内对容器元素做了修改,那么就属于变动性算法. 变动性算法源代码分析与使用示例: 一.copy.copy_backward  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

非变动性算法代码分析与示例: 一.for_each  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14   // TEMPLATE FUNCTION for_each template < class _InIt,          class _Fn1 > inline _Fn1 for_each(_InIt _First, _InIt _Last, _Fn1 _Func) {     // perform function for each elemen

背景建模技术(二):BgsLibrary的框架.背景建模的37种算法性能分析.背景建模技术的挑战 1.基于MFC的BgsLibrary软件下载 下载地址:http://download.csdn.net/detail/frd2009041510/8691475 该软件平台中包含了37种背景建模算法,可以显示输入视频/图像.基于背景建模得到的前景和背景建模得到的背景图像,还可以显示出每种算法的计算复杂度等等.并且,测试的可以是视频.图片序列以及摄像头输入视频.其界面如下图所示: 2.BgsLibr

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13677.html 需求 之前做过一个无人车需要自主寻找最佳路径,所以研究了相关的寻路算法,最终选择A算法,因为其简单易懂,是入门级的寻路算法. 但是在验证的算法的时候,没有直观的感受,总是觉得会有什么问题,所以我就写了一个可视化的A算法验证,界面基于Qt开发. 项目说明 本项目主要分为2个部分,Qt绘制网格和A算法实现.下面可以看到,界面的实现和A算法的实现基本上是分离的.也就是说可以单独使用,比如Qt网格绘制,可以用

本篇文章对选择排序中的简单选择排序与堆排序,以及常用的归并排序做一个总结分析. 常见排序算法总结分析之交换排序与插入排序-C#实现是排序算法总结系列的首篇文章,包含了一些概念的介绍以及交换排序(冒泡与快速排序)和插入排序(直接插入与希尔排序)的总结,感兴趣的同学可以先去看一下. 选择排序 选择排序主要包括两种排序算法,分别是简单选择排序和堆排序 简单选择排序 基本思想 每一趟在待排序列中选出最小(或最大)的元素,依次放在已排好序的元素序列后面(或前面),直至全部的元素排完为止. 简单选择排序也被

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

排序一直以来都是让我很头疼的事,以前上<数据结构>打酱油去了,整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序.由于下半年要准备工作了,也知道排序算法的重要性(据说是面试必问的知识点),所以又花了点时间重新研究了一下. 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序.

转自:http://www.cnblogs.com/liuling/p/2013-7-24-01.html 排序一直以来都是让我很头疼的事,以前上<数据结构>打酱油去了,整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序.由于下半年要准备工作了,也知道排序算法的重要性(据说是面试必问的知识点),所以又花了点时间重新研究了一下. 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几

1 创建Ring 代码具体分析 在OpenStack_Swift--Ring组织架构中我们具体分析了Ring的具体工作过程,以下就Ring中添加�设备,删除设备,已经又一次平衡的实现过程作具体的介绍. 首先看RingBuilder类 def __init__(self, part_power, replicas, min_part_hours): #why 最大 2**32 if part_power > 32: raise ValueError("part_power must be a

-------------------------------------------------------------------------- 春节期间闲来无事想研究下算法,上机测试代码却遇到了意外错误,在此记录整个过程,祝各位新的一年在算法设计和故障排查方面的思维敏锐度媲美 dog 的 嗅觉! -------------------------------------------------------------------------- 整数 n 的阶乘(factorial)记作"n

LZ77简介 Ziv和Lempel于1977年发表题为“顺序数据压缩的一个通用算法(A Universal Algorithm for Sequential Data Compression )”的论文,论文中描述的算法被后人称为LZ77算法.值得说的是,LZ77严格意义上来说不是一种算法,而是一种编码理论.同Huffman编码一样,只定义了原理,并没有定义如何实现.基于这种理论来实现的算法才称为LZ77算法,或者人们更愿意称为LZ77变种.实际上这类算法已经有很多了,比如LZSS.LZB.LZ

010 Editor 的逆向分析整体算下来还是比较简单的,将程序拖入OD,通过字符串搜索定位到核心代码,经过分析,主要是如下图所示的两个关键函数,返回正确的值,才算是注册成功. 00409C9B 这个函数返回DB 才是正确的,看下面的关键跳转,这个很好判断. 进入00409C9B 后发现该函数也调用了0040A826的函数,而且这个函数必须返回2D,00409C9B才能返回DB. 所以主要分析0040A826函数让其返回2D就可以了. 进入0040A826函数以后如下图所示 这里有两个关键的函数

转自:https://blog.csdn.net/tjiyu/article/details/53982412 1-1.为什么需要了解垃圾回收 目前内存的动态分配与内存回收技术已经相当成熟,但为什么还需要去了解内存分配与GC呢? 1.当需要排查各种内存溢出.内存泄漏问题时: 2.当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时: 我们就需要对这些"自动化"技术实话必要的监控和调节: 1-2.垃圾回收需要了解什么 思考GC完成的3件事: 1.哪些内存需要回收?即如何判断对象已经死亡: 2.什么时

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Hash表中的一些原理/概念,及根据这些原理/概念: 一.       Hash表概念 二.       Hash构造函数的方法,及适用范围 三.       Hash处理冲突方法,各自特征 四.       Hash查找过程 五.       实现一个使用Hash存数据的场景-------Hash查找算法,插入算法 六.       JDK中HashMap的实现 七.       Hash表与HashMap的对比,性能分析 结构之法,算法之道 :从头到尾彻底解析Hash表算法 一.    Ha

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"