KMP算法的next和nextval值计算 先看看next数据值的求解方法 例:下标从1开始(若题中给定下标为0开始,把所有值-1即可) next数组的求解方法:根据前一个字符next,一直循环找到第一次匹配成功的下标,并把next=1;如果当前字符与下标1字符都不相同,next值就为1(初始下标值) 第一位为0,第二位为1, 第三位:把前一个模式串字符b与下标next值所对应的字符比较,b 和a不同,next为1(初始下标值) 第四位:前一个,c   c和a不同,next为1 第五位:a和a相

AES加密在线计算工具: http://aes.online-domain-tools.com/

更新记录: 2022年6月8日 更新标题. 2022年6月1日 开始. 都记在这以后就不用到处找了. 在线计算MD5 https://www.sojson.com/md5/ http://www.ip33.com/md5.html http://www.metools.info/code/c26.html https://www.strerr.com/cn/md5.html

http://eda365.com/article-12-1.html 计算线宽与载流量的关系,方便设计:单个人建议在有限的空间尽量将大电流线路加宽.

http://www.lammertbies.nl/comm/info/crc-calculation.html

标题用了了海量数据(Massive datasets)而不用大数据(Big data).感觉大数据还是略微有点虚,来点实际的. 一.需求 现在我们需要设计一个在线过滤垃圾邮件地址的方案,我们的数据库里面已经有10亿个合法的邮件地址(称为合法地址集S),当有新的邮件发过来时,要检查这个邮件地址是不是在我们的数据库里面,如果在,我们接收邮件,如果不在,我们就把它当做垃圾邮件过滤掉. 二.直觉想到的方法 一拿到这个问题,我就想到了用log(n)的折半查找,先将10亿个邮件地址排序,当收到一个邮件地址时

之前的博客中已经介绍了Ranking Relevance的一些基本情况(Click Behavior,和Text Match):http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6714064.html,这里就不再赘述了.针对之前在计算Ranking Relevance的过程中遇到的问题:Click Behavior对长尾的或者根本没出现过的query-doc pair无效,Term Match无法解决近义词和语义隔离问题,Topic Match解释性差的问题.本篇博客介

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

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/** *  @desc 根据两点间的经纬度计算距离 *  @param float $lat 纬度值 *  @param float $lng 经度值 */  function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)  {      $earthRadius = 6367000; //approximate radius of earth in meters        /*        Convert these degrees to radian

1.CRC.FCS是什么 CRC,全称Cyclic Redundancy Check,中文名称为循环冗余校验,是一种根据网络数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种信道编码技术,主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误.它是利用除法及余数的原理来作错误侦测的. FCS,全称Frame Check Sequence,中文名称为帧校验序列,俗称帧尾,即计算机网络数据链路层的协议数据单元(帧)的尾部字段,是一段4个字节的循环冗余校验码. 注:CRC循环冗余校验和FCS帧校验序列是

目前深度学习应用广发, 其中 AI 推理的在线服务是其中一个重要的可落地的应用场景.本文将为大家介绍使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践,  其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程

前言概述 本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程地址: https://github.com/awesome-fc/cat-dog

内容摘要:本文主要讨论和分析在UEFI+GPT模式下的Windows系统(主要是最新的Win10X64)中默认的分区结构和默认的分区大小,硬盘整数分区.4K对齐.起始扇区.恢复分区.ESP分区.MSR分区,哪些分区是必要的,删除是否会影响系统运行. 建议初级读者先了解什么是BIOS+MBR和UEFI+GPT,再阅读以下内容,因为涉及的内容太多,这些知识点不作为本文的讨论内容,建议百度搜索:"BIOS+MBR"."UEFI+GPT"."BIOS+MBR UE

分布式系统的基础知识 阿姆达尔定律 多线程交互模式 互不通信,没有交集,各自执行各自的任务和逻辑 基于共享容器(如队列)协同的多线程模式->生产者-消费者->队列 通过事件协同的多线程模式->如B线程需要等到某个状态或事件发生后才能继续工作,而这个状态改变或者事件产生和A线程相关 避免死锁 网络通信基础知识 OSI.TCP/IP 网络IO实现方式 BIO NIO->Reactor模式 AIO->Proactor模式 负载均衡 硬件负载均衡 LVS等软件的负载均衡 名称服务 规

本文引自http://blog.csdn.net/fwing/article/details/4942886 现在的推荐系统特别火啊.做得最好的应该是Amazon了. 上面是Amazon的图书推荐. 用的就是著名的 协同过滤(Collaborative filtering)算法. 我们用一个简单的例子来说明. 下面是一个用户购买的书籍的表格. 计算机网络 算法导论 人工智能 数据库系统实现 概率统计 GRE 词汇手册 小明 1 0 1 0 1 0 小张 0 1 1 0 1 0 小李 1 1 0

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL