// // Copyright (C) 1000 - 9999 Somebody Anonymous // NO WARRANTY OR GUARANTEE // using System; namespace Navi { class EvilTransform { const double pi = 3.14159265358979324; // // Krasovsky 1940 // // a = 6378245.0, 1/f = 298.3 // b = a * (1 - f) //

diff.js列表对比算法 源码分析 npm上的代码可以查看 (https://www.npmjs.com/package/list-diff2) 源码如下: /** * * @param {Array} oldList 原始列表 * @param {Array} newList 新列表 * @param {String} key 键名称 * @return {Object} {children: [], moves: [] } * children 是源列表 根据 新列表返回 移动的新数据,比

ElasticSearch 启动时加载 Analyzer 源码分析 本文介绍 ElasticSearch启动时如何创建.加载Analyzer,主要的参考资料是Lucene中关于Analyzer官方文档介绍.ElasticSearch6.3.2源码中相关类:AnalysisModule.AnalysisPlugin.AnalyzerProvider.各种Tokenizer类和它们对应的TokenizerFactory.另外还参考了一个具体的基于ElasticSearch采用HanLP进行中文分词的

第一章.zookeeper概述 一.zookeeper 简介 zookeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,是 Hadoop 的重要组件. zooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务器,是 Google 的Chubby 一个开源的实现,是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护.域名服务.分布式同步.集群管理等.ZooKeeper的目标就是封装复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (三),这个写了三篇,基本都是写QR分解,然后矩阵进过处理得到U或者M的过程,但是还是没有讲出个所以然来.mahout官网上说其是根据这篇文献得来的Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize,本来我是想

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with ALS-WR这个算法中的那个QR分析,真心是太复杂了.以至于国庆后面三天基本都是在郁闷中过来的,想着自己的矩阵学的是有多差呀...后来算法验证弄懂之后才发觉,尼玛,java太坑爹了吧,矩阵求个逆,有那么复杂么!!! 下面来开始验证:首先应该获得了两个变量分别是Ai和Vi,如果这两个变量不知道是啥东西,可

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算法的并行主要就应该是ParallelALSFactorizationJob这里的并行了,下图是这个Job的大部分操作: 这里分析并行就是看每个job任务是否可以出现多个map或者reduce即可. (1)首先分析前面三个itemRatings,对应的输入是原始文件,如果原始文件很大的话,那么这个任务

本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行:其次就是数据本地性,Spark 一舨的代码都是链式表达的,这就让一个任务什么时候划分成 Stage,在大数据世界要追求最大化的数据本地性,所有最大化的数据本地性就是在数据计算的时候,数据就在内存中.最后就是 Spark 的实现算法时候的略的怎么样.希望这篇文章能

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/47721631: 本文出自:[张鸿洋的博客] 一 概述 最近在完善图片加载方面的代码,于是就看看Volley的图片加载相关源码,取取经,顺便写篇博文作为笔记记录下. 在使用Volley作为图片加载库的时候,肯定需要做以下几件事: Application中初始化Volley请求队列 初始化ImageLoader,需要设置ImageCache 需要的时候,调用 getInstanc

Springboot学习04-默认错误页面加载机制源码分析 前沿 希望通过本文的学习,对错误页面的加载机制有这更神的理解 正文 1-Springboot错误页面展示 2-Springboot默认错误处理逻辑 1-将请求转发到BasicErrorController控制器来处理请求, 2-浏览器请求响应BasicErrorController的errorHtml()方法,APP等客户端响应error()方法 3-以浏览器的404错为例:最终返回一个modelAndView 3-1-调用BasicE

基于单层决策树的AdaBoost算法源码 Mian.py # -*- coding: utf-8 -*- # coding: UTF-8 import numpy as np from AdaBoost import AdaBoost from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score def main(): # load data dataset = np

Springboot 加载配置文件源码分析 本文的分析是基于springboot 2.2.0.RELEASE. 本篇文章的相关源码位置:https://github.com/wbo112/blogdemo/tree/main/springbootdemo/springboot-profiles springboot加载配置文件如application.yml是通过org.springframework.boot.context.config.ConfigFileApplicationListen

目录 前言 1. Spring Cloud 什么时候加载配置文件 2. 准备 Environment 配置环境 2.1 配置 Environment 环境 SpringApplication.prepareEnvironment() 2.2 使用事件主控器创建并发布事件 SimpleApplicationEventMulticaster.multicastEvent() 2.3 BootstrapApplicationListener 处理事件,自动导入一些配置类 3. 刷新应用上下文 3.1

上一篇文章介绍了驱动中minstrel_ht速率调整算法,atheros中提供了可选的的两种速率调整算法,分别是ath9k和minstrel,这两个算法分别位于: drivers\net\wireless\ath\ath9k\rc.c···················Ath9k net\mac80211\minstrel_ht.c···························Minstrel 无论从理论分析还是实验结果上看,minstrel都要胜ath9k一筹,为了一个完整性,这里也

先说几个辅助的宏,因为内核不支持浮点运算,当然还有实现需要,minstrel对很多浮点值做了缩放: /* scaled fraction values */ #define MINSTREL_SCALE 16 #define MINSTREL_FRAC(val, div) (((val) << MINSTREL_SCALE) / div) #define MINSTREL_TRUNC(val) ((val) >> MINSTREL_SCALE) MINSTREL_SCALE是一个放

一.简介 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率的一个定理.通常在事件A发生的前提下事件B发生的概率,与在事件B发生的前提下事件A发生的概率是不一致的.然而,这两者之间有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述.其中,L(A|B)表示在B发生的前提下,A发生的概率.L表示要取对数的意思. 关键词解释: 1.p(A),p(B)表示A,B发生的概率,也称先验概率或边缘概率. 2.p(B|A)表示在A发生的前提下,B发生的概率,也称后验概率. 基本公式:p(A|B) = p(AB)/p(B) 图

abp vnext是abp官方在abp的基础之上构建的微服务架构,说实话,看完核心组件源码的时候,很兴奋,整个框架将组件化的细想运用的很好,真的超级解耦.老版整个框架依赖Castle的问题,vnext对其进行了解耦,支持AutoFac或者使用.Net Core的默认容器.vnext依然沿用EF core为主,其余ORM为辅助的思想,当然EF core来实现DDD确实有优势,EventBus提供了分布式版本,并提供了RabbitMQ的实现版本,Aop拦截器依然采用Castle.Core.Async

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

传统的判断dom加载的方法 使用 dom0级 onload事件来进行触发所有浏览器都支持在最初是很流行的写法 我们都熟悉这种写法: window.onload=function(){ ... }  但是onload事件触发过于缓慢,尤其是在存在很多外部图片或者视频文件的时候,为了更好的了解这一点有必要知道一个html文档是如何进行加载的,这里引用一个园友的表述: 1.用户输入网址(假设是个html页面,并且是第一次访问),浏览器向服务器发出请求,服务器返回html文件: 2.浏览器开始载入htm

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 本篇开始之前先来验证前篇blog的分析结果,编写下面的测试文件来进行对上篇三个job的输出进行读取: package mahout.fansy.item; import java.io.IOException; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.io.Writable; import mahout.fansy.utils.read.ReadA