【压缩感知重构算法综述-学习笔记】教程文章相关的互联网学习教程文章

关系规范化理论学习笔记:模式分解算法(eg:将R分解,使其满足3NF并具有无损连接性和函数依赖保持性)【图】

1.看moocing&截图 2. 3.BCNF~~~~~~ 4. 原文:https://www.cnblogs.com/dragondragon/p/12576782.html

【算法学习笔记】51. 区间排序问题 SJTU OJ 1360 偶像丁姐的烦恼【代码】【图】

Description成为LL冠军的人气偶像丁姐最近比较烦,许多商业活动找上门来。因为每次商业活动给的毛爷爷都一样,所以丁姐希望能够尽可能多的参加这些活动。然而,商业活动的起止时间并不由丁姐说了算,因此丁姐想写一个程序,求出他最多能够参加的商业活动的数量。Input Format第一行一个数n,表示可选活动的数量。接下n行每行两个数,表示每个活动开始时间t1_i和结束的时间t2_i。Output Format一个数字,表示丁姐最多能够参加的活动...

算法(第四版)学习笔记之java实现能够动态调整数组大小的栈

下压(LIFO)栈:能够动态调整数组大小的实现import java.util.Iterator;public class ResizingArrayStack<Item> implements Iterable<Item> {private int N = 0;private Item[] a = (Item[]) new Object[1];public boolean isEmpty(){return N == 0;}public int size(){return N;}public void resize(int max){Item[] temp = (Item[]) new Object[max];for(int i = 0 ; i < N ; i++){temp[i] = a[i];}a = temp;}public Item pop(){I...

吴恩达机器学习笔记 —— 10 神经网络参数的反向传播算法【图】

本篇讲述了神经网络的误差反向传播以及训练一个神经网络模型的流程更多内容参考 机器学习&深度学习神经网络可以理解为两个过程:信号的正向传播和误差的反向传播。在正向的传播过程中,计算方法为Sj=wijxi+bj,其中i是样本、j是层数。然后xj=f(Sj),f为激活函数。引入激活函数的原因是可以带来一定的非线性特性。由于样本的y是在最后一层输出的,因此在计算误差的时候,需要从最后一层开始计算、针对与之关联的参数进行求梯度,获得...

(转)《深入理解java虚拟机》学习笔记3——垃圾回收算法

Java虚拟机的内存区域中,程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈三个区域是线程私有的,随线程生而生,随线程灭而灭;栈中的栈帧随着方法的进入和退出而进行入栈和出栈操作,每个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的,因此这三个区域的内存分配和回收都具有确定性。垃圾回收重点关注的是堆和方法区部分的内存。常用的垃圾回收算法有:(1).引用计数算法:给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器...

《机器学习实战》学习笔记第十二章 —— FP-growth算法【代码】

# coding:utf-8class treeNode: #树结点def__init__(self, nameValue, numOccur, parentNode):self.name = nameValue #这个结点所存的字母self.count = numOccur #结点计数器self.nodeLink = None #指向下一个同字母的结点的指针self.parent = parentNode # 指向父节点的指针,用于上溯self.children = {} #儿子结点的指针集def inc(self, numOccur): #更新结点计数器self.count += numOccurdef creat...

【算法导论学习笔记】第3章:函数的增长【图】

原创博客,转载请注明:http://www.cnblogs.com/wuwenyan/p/4982713.html   当算法的输入n非常大的时候,对于算法复杂度的分析就显得尤为重要,虽然有时我们能通过一定的方法得到较为精确的运行时间,但是很多时候,或者说绝大多数时候,我们并不值得去花精力求得多余的精度,因为精确运行时间中的倍增常量和低阶项已经被输入规模本身的影响所支配。我们需要关心的是输入规模无限增加,在极限中,运行时间是如何随着输入规模增大...

GuavaCache学习笔记一:自定义LRU算法的缓存实现【代码】

前言今天在看GuavaCache缓存相关的源码,这里想到先自己手动实现一个LRU算法。于是乎便想到LinkedHashMap和LinkedList+HashMap, 这里仅仅是作为简单的复习一下。LRULRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。代码实现原理LinkedList + HashMap: LinkedList其实是一个双向链表,我们可以通过get和put来设置最近请求...

数据结构与算法之美学习笔记:第十三讲【代码】【图】

一、课前问题上两节中,我带你着重分析了几种常用排序算法的原理、时间复杂度、空间复杂度、稳定性等。今天,我会讲三种时间复杂度是O(n)的排序算法:桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法是非基于比较的排序算法,都不涉及元素之间的比较操作。这几种排序算法理解起来都不难,时间、空间...

树结构的自定义及基本算法(Java数据结构学习笔记)【代码】【图】

数据结构可以归类两大类型:线性结构与非线性结构,本文的内容关于非线性结构:树的基本定义及相关算法。关于树的一些基本概念定义可参考:维基百科 树的ADT模型: 根据树的定义,每个节点的后代均构成一棵树树,称为子树。因此从数据类型来讲,树、子树、树节点是等同地位,可将其看作为一个节点,用通类:Tree表示。如下图所示: 图:Tree ADT模型示意图 可采用“父亲-儿子-兄弟”模型来表示树的ADT。如图所示,除数据项外,分...

最大流学习笔记(5)-前置重贴标签算法一【图】

上一篇 1、许可边:设$f$是流网络G的一个预流,$h$是高度函数。对于边$(u,v)$,如果$c_{f}(u,v)>0$且$h(u)=h(v)+1$,那么边$(u,v)$是一个许可边。否则是非许可边。许可网络$G_{f,h}=(V,E_{f,h})$,$E_{f,h}$是许可边的集合 2、许可网络是有向无环的。因为对于每条许可边$(u,v)$来说,$h(u)=h(v)+1$,所以如果存在环,设环的大小是$k$,那么最后会有$h(u)=h(u)+k$。这是不满足的。 3、 如果$u$是溢出节点,且$(u,v)$是许可边,则$PUS...

Machine Learning In Action 第二章学习笔记: kNN算法【代码】【图】

本文主要记录《Machine Learning In Action》中第二章的内容。书中以两个具体实例来介绍kNN(k nearest neighbors),分别是:约会对象预测手写数字识别通过“约会对象”功能,基本能够了解到kNN算法的工作原理。“手写数字识别”与“约会对象预测”使用完全一样的算法代码,仅仅是数据集有变化。约会对象预测1 约会对象预测功能需求主人公“张三”喜欢结交新朋友。“系统A”上面注册了很多类似于“张三”的用户,大家都想结交心朋友...

算法(第四版)学习笔记之java实现栈和队列(链表实现)

下压堆栈(链表实现):import java.util.Iterator;public class LinkedStack<Item> implements Iterable<Item> {public class Node{Item item;Node next;}private Node frist;private int N = 0;public boolean isEmpty(){return N == 0;}public int size(){return N;}public void push(Item item){Node oldFrist = frist;frist = new Node();frist.next = oldFrist;frist.item = item;N++;}public Item pop(){Item item = frist.it...

数据机构与算法之美学习笔记:B+树(第48讲)【代码】【图】

一、解决问题的前提是定义清楚问题通过对一些模糊需求进行假设,来限定要解决问题的范围 根据某个值查找数据,比如 select * from use where id=1234; 根据区间值来查询某些数据比如 select * from use where id > 1234 and id < 2345 性能方面的需求,我们主要考察时间和空间两方面,也就是执行效率和存储空间 执行效率:我么你希望通过索引,查询数据的效率尽可能的高;存储空间方面:我们希望索引不需要消耗太多的内存空间...

郑捷《机器学习算法原理与编程实践》学习笔记(第四章 推荐系统原理)(二)kmeans【代码】

(上接第二章)  4.3.1 KMeans 算法流程  算法的过程如下:  (1)从N个数据文档随机选取K个文档作为质心  (2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类  (3)重新计算已经得到的各个类的质心  (4)迭代(2)~(3)步直至新的质心与原质心相等或者小于指定阀值,算法结束。  4.3.2 辅助函数  (1)文件数据转为矩阵:file2matrixdef file2matrix(path,delimiter):recordlist = []fp ...