题目说明: The string "PAYPALISHIRING" is written in a zigzag pattern on a given number of rows like this: (you may want to display this pattern in a fixed font for better legibility) P A H N A P L S I I G Y I R And then read line by line: "PAHN

(本文数据为实验用例) 一.背景 母亲是老师反而会对孩子的学习成绩造成不利影响?能上网的家庭,孩子通常能取得较好的成绩?影响孩子成绩的最大因素居然是母亲的学历?本文通过机器挖掘算法和中学真实的学生数据为您揭秘影响中学生学业的关键因素有哪些. 本文的数据采集于某中学在校生的家庭背景数据以及在校行为数据.通过逻辑回归算法生成离线模型和学业指标评估报告,并且可以对学生的期末成绩进行预测. 二.数据集介绍 数据集由25个特征和一个打标数据构成, 具体字段如下: 字段名 含义 类型 描述 sex 性别 s

A*寻路算法是一个求两点之间的最短路径的方法 算法详情如下: 准备工作: 两个容器:   open容器和close容器 价值估算公式:    F = G + H G:从起点移动到指定方格的移动代价: (在实际运算时,对于G的计算在算法一开始是比较好理解的,因为你一开始获取的当前点就是起点,直接计算当前点到你相邻点的“距离”,这个距离没有特别的限制,你可以定为1,也可以定为两个点之间的H:实际距离:计算到后面,当前点不在是起点了,要计算G也很简单,直接用当前点的G值加上当前点到相邻点的“距离”即可

那是N年前的一天,老王在看一本讲java的技术书(可惜忘了叫啥名字了),突然看到有一章讲RMI的,立马就觉得很好奇.于是乎,就按书上所讲,写了demo程序.当时也就只知道怎么用,却不知道什么原理.直到多年以后,才知道,原来这个RMI和我们今天要聊的RPC几乎是差不多的东西.那他们到底是什么呢? what: 先来聊聊RMI.这个玩意儿呢,是sun公司为java定义的一套分布式应用接口,全称:Remote Method Invocation.他能让java开发者很轻松的实现分布式服务间数据访问.让这

Thrift的紧凑型传输协议分析: 用一张图说明一下Thrift的TCompactProtocol中各个数据类型是怎么表示的. 报文格式编码: bool类型: 一个字节. 如果bool型的字段是结构体或消息的成员字段并且有编号,一个字节的高4位表示字段编号,低4位表示bool的值(0001:true, 0010:false),即:一个字节的低4位的值(true:1,false:2). 如果bool型的字段单独存在,一个字节表示值,即:一个字节的值(true:1,false:2). Byte类型:

solr searcher 前面我配置好了solr,并且数据库建立索引也完成了. 为php添加搜索 首先下载solrphp http://wiki.apache.org/solr/SolPHP 在solrphp里面包括了一个/Apache/solr的文件夹.将solr这个文件夹拷贝到项目中并引用. require_once('Solr/Service.php'); 现在可以开始使用进行搜索了,一下三段代码建立个一个简单的搜索. require_once('Solr/Service.php');

主成分分析(PCA)是一种经典的降维算法,基于基变换,数据原来位于标准坐标基下,将其投影到前k个最大特征值对应的特征向量所组成的基上,使得数据在新基各个维度有最大的方差,且在新基的各个维度上数据是不相关的,PCA有几个关键的点: 1)归一化均值与方差,均值归一化后便于计算,方差归一化后便于对各个维度进行比较 2)新基为正交基,即各个坐标轴是相互独立的(可理解为垂直),只需要取新基上取方差最大的前几个维度即可 3)PCA的前提是只对服从高斯分布的数据特征提取效果较好,这就大大限制了它的应用范围.如

分析:转自http://blog.csdn.net/mengzhengnan/article/details/47031777 一点感想:其实这个题应该是可以想到的,但是赛场上并不会 dp[i]的定义很巧妙,容斥的思路也非常清晰 然后就是讨论lucas的用法,首先成立的条件是mod是素数 但是如果这个题mod很大,组合数取模感觉就不太可做了 我认为当mod很大时,n应该很小可以预处理,但是n很大时mod应该比较小,这样也可以预处理 如果n和mod都很大我就不会了.... 这个题在预处理的时候,同

HOMEWORK-03 红字部分为组员修改的意见 文件介绍 在EXE文件夹中的main.exe文件为本项目执行文件直接点击即可,CODE文件夹中的C文件夹中包含了算法部分的代码,其编译出的DLL文件在bin文件夹中,另外在CODE文件夹下的python文件为本项目GUI实现,其样本XML在UI文件夹中. 项目回顾 对于HOMEWORK-02,-a的模式进行了改进,(HOMEWORK-02参见链接 )由于图的规模不容易控制(如果是正负间隔的数据情况则无法使用并查集缩点): 样例1: 4 4 1 -

在支持多重继承的编程语言中,查找方法具体来自那个类时的基类搜索顺序通常被称为方法解析顺序(Method Resolution Order),简称MRO.(Python中查找其它属性也遵循同一规则.)对于只支持单重继承的语言,MRO十分简单:但是当考虑多重继承的情况时,MRO算法的选择非常微妙.Python先后出现三种不同的MRO:经典方式.Python2.2 新式算法.Python2.3 新式算法(也称作C3).Python 3中只保留了最后一种,即C3算法. 经典类采用了一种简单MRO机制:查

一.背景 心脏病是人类健康的头号杀手.全世界1/3的人口死亡是因心脏病引起的,而我国,每年有几十万人死于心脏病. 所以,如果可以通过提取人体相关的体侧指标,通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用.本文将会通过真实的数据,通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案例. 二.数据集介绍 数据源: UCI开源数据集heart_disease 针对美国某区域的心脏病检查患者的体测数据,共303条数据.具体字段如下表: 字段名 含义 类型 描述 age 年龄

2.5. Decomposing signals in components (matrix factorization problems) 2.5.1. Principal component analysis (PCA) 4.4. Unsupervised dimensionality reduction 4.4.1. PCA: principal component analysis PCA+ICA 解混过程:https://www.zhihu.com/question/28845451

许久没有更新重新拾起,献于小白 这次介绍的是强化学习 Q-learning,Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 q-learning的伪代码先看这部分,很重要 简单的算法语言描述就是 开始执行任务: 随机选择一个初始动作 执行这些动作 若未达到目标状态,则执行一下几步 在当前状态s所有可能的行为中选择一个a 利用a得到下一个状态s_ 计算Q(s,a) (对当前的行为进行学习) 下一个状态等于当前状态 开

目录 1 JVM中Java对象的分类 2 JVM的GC类型及触发条件 2.1 Young GC 2.2 Full GC 3 Java对象生成时的内存申请过程 3 Oracle JDK中的垃圾收集器 3.1 串行收集器(Serial Collector) 3.2 并行收集器(Parallel Collector) 3.3 并发收集器(Concurrent Collector) 3.4 G1收集器(Garbage First GC) 3.5 其他概念说明 4 GC的配置参数 4.1 参数名称的说明

前言 只有光头才能变强 JVM在准备面试的时候就有看了,一直没时间写笔记.现在到了一家公司实习,闲的时候就写写,刷刷JVM博客,刷刷电子书. 学习JVM的目的也很简单: 能够知道JVM是什么,为我们干了什么,具体是怎么干的.能够理解到一些初学时不懂的东西 在面试的时候有谈资 能装逼 (图片来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25511795,侵删) 声明:全文默认指的是HotSpot VM 一.简单聊聊JVM 1.1先来看看简单的Java程序 现在我有一个JavaBe

计算机基础 计算机硬件基础知识 操作系统基础 Python基础 Windows环境下Python2和Python3的安装 交互式环境与变量的使用 简单介绍Python基本数据类型及程序交互 基本运算符 流程控制与循环 数据类型(1)-- 整型.浮点型.字符串 数据类型(2)-- 列表.元组 数据类型(3)-- 字典.集合 可变类型与不可变类型 字符编码 文件操作 函数 函数初识 函数嵌套及作用域 装饰器 迭代器和生成器 匿名函数与递归函数 内置函数 模块与包 模块的导入使用 包的导入使用 常用模

参考链接:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%99%BD%E5%8C%96 引言 主成分分析(PCA)是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法.更重要的是,理解PCA算法,对实现白化算法有很大的帮助,很多算法都先用白化算法作预处理步骤

前言 只有光头才能变强 JVM在准备面试的时候就有看了,一直没时间写笔记.现在到了一家公司实习,闲的时候就写写,刷刷JVM博客,刷刷电子书. 学习JVM的目的也很简单: 能够知道JVM是什么,为我们干了什么,具体是怎么干的.能够理解到一些初学时不懂的东西 在面试的时候有谈资 能装逼 声明:全文默认指的是HotSpot VM 一.简单聊聊JVM 1.1先来看看简单的Java程序 现在我有一个JavaBean:       public class Java3y {           // 姓名

主成分分析(PCA)是一种经典的降维算法,基于基变换,数据原来位于标准坐标基下,将其投影到前k个最大特征值对应的特征向量所组成的基上,使得数据在新基各个维度有最大的方差,且在新基的各个维度上数据是不相关的,PCA有几个关键的点: 1)归一化均值与方差,均值归一化后便于计算,方差归一化后便于对各个维度进行比较 2)新基为正交基,即各个坐标轴是相互独立的(可理解为垂直),只需要取新基上取方差最大的前几个维度即可 3)PCA的前提是只对服从高斯分布的数据特征提取效果较好,这就大大限制了它的应用范围.如

环境: CentOS6.5_x64InfluxDB版本:1.1.0 数据压缩可以参考: https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.1/concepts/storage_engine/#compression influxdb根据不同的数据类型会采用不同的压缩算法. int 首先使用ZigZag算法进行编码,如果编码后的值小于 (1 << 60 ) - 1,使用simple8b算法: 如果大于该值,不压缩: timestamp 时间戳为独立的数据类型,并且具

废话: 这博客有三个月没更新了. 三个月!!!尼玛我真是够懒了!! 这三个月我复习什么去了呢? 托福………… 也不是说我复习紧张到完全没时间更新, 事实上我甚至有时间打LOL. 只是说,我一次就只能(只想?)做一件事情. 对我来说,在两种不同思维之间转换是十分耗费能量的. 说白了我!就!是!个!废!柴!……哼…… 前言: PCA与白化, 就是对输入数据进行预处理, 前者对数据进行降维,后者对数据进行方差处理. 虽说原理挺简单,但是作用可不小. 之前的师兄做实验的时候,就是忘了对数据预处理, 结果