深搜和广搜是图很多算法的基础,很多图的算法都是从这两个算法中启发而来. 深搜简单地说就是直接一搜到底,然后再回溯,再一搜到底,一直如此循环到没有新的结点. 广搜简单地说就是一层一层的搜,像水的波纹一样往外面扩散,扩散到最外层搜索也就完成了. prim最小生成树.Dijkstra单源最短路径算法都使用了类似广度优先搜索的思想. 拓扑排序就可以用深搜来实现,分解强连通分量也可以用深搜来实现(转置图加两次深搜) 我们实现广搜时需要用队列来辅助我们进行.实现深搜时使用栈来辅助我们进行,所以显而易见的用递

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch Normalization  发表于 2016-05-28 |  分类于 CNN , Op |  阅读次数: 16077 在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当

转载自:http://www.infoq.com/cn/articles/hdfs-centralized-cache/ HDFS集中式的缓存管理原理与代码剖析 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功

代码1如下: #深度学习入门课程之感受神经网络(上)代码解释: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib是一个库,pyplot是其中一个模块 #%matplotlib inline 适用于在ipython notebook中进行绘图内嵌说明,由于我在Pycharm上写的,应此不需要这条以及下面的几个命令 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0,8.0) #创建一个10*8大小

转载标明出处:http://www.cnblogs.com/adealjason/p/6240122.html 最近想玩一下流计算,先看了flume的实现原理及源码 源码可以去apache 官网下载 下面整理下flume的原理及代码实现: flume是一个实时数据收集工具,hadoop的生态圈之一,主要用来在分布式环境下各服务器节点做数据收集,然后汇总到统一的数据存储平台,flume支持多种部署架构模式,单点agent部署,分层架构模式部署,如通过一个负载均衡agent将收集的数据分发到各个子a

1. 定义一个段名为CSTACK, 这里: NOROOT表示如何定义的段没有被关联,那么同意会被优化掉,如果不想被优化掉就使用ROOT. 后面的括号里数字表示如下: (1):这个段是2的1次方即2字节对齐 (2):这个段是2的2次方即4字节对齐 (3):这个段是2的3次方即8字节对齐 SECTION CSTACK:DATA:NOROOT(2) 2. 下面代码表示执行后面的指令函数(我理解为函数~),指令函数_iar_program_start和SystemInit为系统定义好的,在C库启动代码中

Java Base64加密.解密原理Java代码 转自:http://blog.csdn.net/songylwq/article/details/7578905 Base64是什么: Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一,大家可以查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范.Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java Persistence系统Hibernate中,就采用了Base64来将一个较长的唯一标识符(一般为

Base64加密解密原理以及代码实现 转自:http://blog.csdn.net/jacky_dai/article/details/4698461 1. Base64使用A--Z,a--z,0--9,+,/ 这64个字符.    2. 编码原理:将3个字节转换成4个字节( (3 X 8) = 24 = (4 X 6) )先读入3个字节,每读一个字节,左移8位,再右移四次,每次6位,这样就有4个字节了.    3. 解码原理:将4个字节转换成3个字节.先读入4个6位(用或运算),每次左移6位

AC-BM算法原理与代码实现(模式匹配) AC-BM算法将待匹配的字符串集合转换为一个类似于Aho-Corasick算法的树状有限状态自动机,但构建时不是基于字符串的后缀而是前缀.匹配 时,采取自后向前的方法,并借用BM算法的坏字符跳转(Bad Character Shift)和好前缀跳转(Good Prefix Shift)技术.   坏字符跳转即当字符串树中的字符与被匹配内容x失配时,将字符串树跳转到下一个x的出现位置,如果x的字符串树不存在, 则将字符串树向左移动字符串树的最小字符串长度.

1. 比较器排序(定制排序) 前面我们说到的TreeSet的自然排序是根据集合元素的大小,TreeSet将它们以升序排列. 但是如果需要实现定制排序,比如实现降序排序,则要通过比较器排序(定制排序)实现. 比较器排序是通过Comparator接口帮助的,这个接口包含一个方法int compare(T o1, T o2)方法,该方法用于比较o1和o2的大小: 如果方法返回正整数,则表明o1 大于 o2 如果方法返回0,则表明o1 等于 o2 如果方法返回负整数,则表明o1 小于 o2 int co

以前看的国外的一篇文章,用代码解释word2vec训练过程,觉得写的不错,转过来了 原文链接 http://nbviewer.jupyter.org/github/dolaameng/tutorials/blob/master/word2vec-abc/poc/pyword2vec_anatomy.ipynb Hashed Vocabulary In the C implementation, the vocab is a combination of hashed vocabulary and

原文:PHP网站安装程序的原理及代码 原理: 其实PHP程序的安装原理无非就是将数据库结构和内容导入到相应的数据库中,从这个过程中重新配置连接数据库的参数和文件,为了保证不被别人恶意使用安装文件,当安装完成后需要修改安装文件. 步骤: 1.检查目录或文件的权限 2.修改或填加配置文件 3.检查配置文件正确性 4.导入数据库 5.锁定或删除安装文件 具体代码: 文件:由于只是展示原理,尽量让其简单化故用小Demo形式演示 install.html 为表单填写文件 doAction.php  为处理

Lucene是一个基于Java的高效的全文检索库.那么什么是全文检索,为什么需要全文检索?目前人们生活中出现的数据总的来说分为两类:结构化数据和非结构化数据.很容易理解,结构化数据是有固定格式和结构的或者有限长度的数据,比如数据库,元数据等.非结构化数据则是不定长或者没有固定格式的数据,如图片,邮件,文档等.还有一种较少的分类为半结构化数据,如XML,HTML等,在一定程度上我们可以将其按照结构化数据来处理,也可以抽取纯文本按照非结构化数据来处理.非结构化数据又称为全文数据.,对其搜索主要有两种

KNN原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9670187.html 1. KNN原理 KNN(k-Nearest Neighbour):K-近邻算法,主要思想可以归结为一个成语:物以类聚 1.1 工作原理 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k (k <= 20)个实例,这 k 个实例的多数属于某个类, 就把该输入实例分为这个类. https://w

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决策树系列三—CART原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9482885.html ID3,C4.5算法缺点 ID3决策树可以有多个分支,但是不能处理特征值为连续的情况. 在ID3中,每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有取值来切分, 也就是说如果一个特征有4种取值,数据将被切分4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行中, 将不再起作用,所以

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决策树之系列一ID3原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9429257.html 应用实例: 你是否玩过二十个问题的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提问题,只允许提20个问题,问题的答案也只能用对或错回答.问问题的人通过推断分解,逐步缩小待猜测事物的范围.决策树的工作原理与20个问题类似,用户输人一系列数据,然后给出游戏的答案.如下表 假如我告诉

一 简介 Shuffle,简而言之,就是对数据进行重新分区,其中会涉及大量的网络io和磁盘io,为什么需要shuffle,以词频统计reduceByKey过程为例, serverA:partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB:partition2: (hello, 2) shuffle之后: serverA:partition1: (hello, 1), (hello, 2)serverB:partition2: (word, 1) 最后才能得到结果: (h