背景 Chord算法是DHT(Distributed Hash Table)的一种经典实现.下面从网上无节操盗了一段介绍性文字: Chord是最简单.最精确的环形P2P模型."Chord"这个单词在英文中是指"弦",在分布式系统中指"带弦环",在P2P领域则指基于带弦环拓扑结构的分布式散列表(DHT)或者构建与其上的P2P网络.尽管MIT和UC Berkeley的研究早在2001年之前就开发了Chord及其应用系统.但有关Chord的正式论文[S

转自:http://blog.csdn.net/wangxiaoqin00007/article/details/7374833 虽然网上搜索CHord,一搜一大堆,但大多讲得不太清楚明白.今天发现一篇blog,图文并茂,逻辑清楚且易懂,特意转载收藏. P2P的一个常见问题是如何高效的定位节点,也就是说,一个节点怎样高效的知道在网络中的哪个节点包含它所寻找的数据,如下图: 对此,有三种比较典型的来解决这个问题. Napster:使用一个中心服务器接收所有的查询,服务器告知去哪下载其所需要的数据.

Chrod算法是P2P中的四大算法之中的一个,是有MIT(麻省理工学院)于2001年提出,其它三大算法各自是: CAN Pastry Tapestry Chord的目的是提供一种能在P2P网络高速定位资源的的算法,Cord并不关心资源是怎样存储的,仅仅是从算法层面研究资源的取得,因此Chord的API就简单到仅仅有一个set.get. 1.Chord是什么? Chord是一个算法,也是一个协议.作为一个算法,Chord能够从数学的角度严格证明其正确性和收敛性:作为一个协议,Chord具体定义了每

---layout: posttitle: 2018-02-03-PY3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础key: 20180203tags: 机器学习 ML IRIS python3modify_date: 2018-02-03--- # python3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础说明:* 本文发布于: gitee,github,博客园* 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文:* 以下内容可以拷贝到一个python3源码文件,比如较“iris_ml.py”当

一.问题引入 有一天,小哈一个人去玩迷宫.但是方向感不好的小哈很快就迷路了.小哼得知后便去解救无助的小哈.此时的小哼已经弄清楚了迷宫的地图,现在小哼要以最快的速度去解救小哈.那么,问题来了... 二.问题的分析 首先我们用一个二维数组来存储这个迷宫,刚开始的时候,小哼处于迷宫的入口处(1,1),小哈在(p,q).其实这道题的的本质就在于找从(1,1)到(p,q)的最短路径. 此时摆在小哼面前的路有两条,我们可以先让小哼往右边走,直到走不通的时候再回到这里,再去尝试另外一个方向. 在这里我们规定一

'''''''''排序算法:前提是所有数按照从小到大的顺序排列.1.冒泡算法将第一数与第二个数比较大小,如果第一个数比第二个数大,则沉底(交换位置,使大数在小数后面,这个过程类似于大泡沉底的过程) '''lst1=[33,77,99,55,66,44,22,00,88,11]i=0t=0lst1_len=len(lst1)while i<lst1_len: j=1 while j<lst1_len-i: if lst1[j-1]>lst1[j]: t=lst1[j-1] lst1[j-1

题目如下: 如上图,设A为源点,求A到其他各顶点(B.C.D.E.F)的最短路径.线上所标注为相邻线段之间的距离,即权值.(注:此图为随意所画,其相邻顶点间的距离与图中的目视长度不能一 一对等). 解题步骤如下图所示:

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.很多哈希算法都能够满足

二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分.通过一次比较,将查找区间缩小一半. 折半查找是一种高效的查找方法.它可以明显减少比较次数,提高查找效率.但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序. 折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删

当我们在用arcgis server 构建切片时,我们会发现在缓存生成的conf.xml中有这样的片段: 在上述片段中<LODInfo>代表了每一级切片的信息,<LevelID>代表切片的级数. 在这里,<Scale>代表比例尺.比例尺是表示图上距离比实地距离缩小的程度,也叫缩尺.公式为:比例尺=图上距离/实地距离.用数字的比例式或分数式表示比例尺的大小.例如地图上1厘米代表实地距离500千米,可写成:1∶50,000,000或写成:1/50,000,000. <

Dijkstra算法,不是很明白,今天找了一些博客看了一下,决定自己也写一个为以后忘记的时候可以看做准备. 实际上,如果理解没错的话,该算法实际上和枚举法有点像,只不过,在选取出发路径的路径都是最短路径,即在最短路径的基础是再去寻找较短的,然后和之前的进行比较.这样就可以避免很多不必要的枚举,实际上和动态规划很像. Dijkstra算法具体步骤(网上都能找到) (1)初始时,S只包含源点,即S＝,v的距离为0.U包含除v外的其他顶点,U中顶点u距离为边上的权(若v与u有边)或 )(若u不是v的出

算法的定义:算法是解决实际问题的一种精确的描述方法,目前,广泛认同的定义是:算法的模型分析的一组可行的确定的和有穷的规则 算法的五个特性:有穷性,确切性,输入,输出,可行性.目前算法的可执行的步骤非常广泛,常见的算法包括递归,推进,穷举,贪婪,动态化规,和迭代 算法的归类: 按照算法的应用领域,算法可以分为:基本算法,数据结构相关的算法,几何算法,图论算法,规划算法,加密算法,解密算法,排序算法,查找算法,并行算法,和数论算法 按照算法结果的确信性分析,算法可以分为确定性算法和非确定性算法 确定

  算法解密qt加密table64bit [声明] (1) 本文源码 大部分源码来自:DES算法代码.在此基础上,利用Qt编程进行了改写,实现了DES加解密算法,并添加了文件加解密功能.在此对署名为bengold1979的网友表示感谢!本文是对DES算法代码一文代码的具体描述.该源码仅供学习交流,请勿用于商业目的. (2) 图片及描述 图片及部分解析来自 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8A%A0%E5%AF%86%E6%A8

chord: A Scalable Peer-to-peer Lookup Service for Internet Application 在 P2P 系统中,有效地定位分布在网络中不同节点的数据资源一直是研究的重点. Chord 是麻省理工学院 (MIT) 提出的一种基于 DHT (分布式哈希方法)技术的结构化 P2P 路由协议,具有完全分布式.负载均衡.可用性及可扩展性好.命名方式灵活等特点.本文在研究 Chord 的结构.查找算法.节点的插入退出算法的基础上进一步分析了此算法的效率. 目

[声明] (1) 本文源码 在一位未署名网友源码基础上,利用Qt编程,实现了AES加解密算法,并添加了文件加解密功能.在此表示感谢!该源码仅供学习交流,请勿用于商业目的. (2) 图片及描述 除图1外,图片及部分解析来自http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E7%BA%A7%E5%8A%A0%E5%AF%86%E6%A0%87%E5%87%86.图1为个人劳动成果,请勿盗用此图. [简介] AES(Advanced Encryption Standard,

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht

(2017-05-02 银河统计) k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是数据挖掘技术中一种广泛使用的聚类算法. 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚类内紧凑,类间独立. 一.计算步骤 设有n个m维向量\((X_{k1},X_{k2},\dots,X_{km}), k=1,2,\dots,n\), 1.在n个样本中随机选k个样本为簇心或类: 2.选定某种

一.算法原理 简单选择排序的基本思想:给定数组:int[] arr={里面n个数据}:第1趟排序,在待排序数据arr[1]~arr[n-1]中选出最小的数据,将它与arrr[0]交换:第2趟,在待排序数据arr[2]~arr[n-1]中选出最小的数据,将它与r[1]交换:以此类推,第i趟在待排序数据arr[i]~arr[n-1]中选出最小的数据,将它与r[i-1]交换,直到全部排序完成. 二.算法举例 数组 int[] arr={5,2,8,4,9,1}; -------------------

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