1、需要替换算法的原因 程序运行一段时间后，Cache存储空间被占满，当再有新数据要调入时，就需要通过某种机制决定替换的对象。2、几种常见的替换算法先进先出法 -FIFO最不经常使用法--LFU近期经常使用法--LRU 随机替换法3、先进先出法---FIFO 右上角的计数器越大，说明来的越早。4、最不经常使用法---LFU 右上角的计数器越小，说明不经常使用，在替换的时候如果两个数据不经常使用的程度一样，这时，可以依靠先进先出法和随机...
聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法，这有点像全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式，现在我们所介绍的聚类则是无监督的。其中，K均值（K-means）是最基本、最简单的聚类算法。在K均值算法中，质心是定义聚类原型（也就是机器学习获得的结果）的核心。在介绍算法实施的具体过程中，我们将演示质心的计算方法。而且你将看到除了第一次的质心是被指定的以外，...
RSA算法简介RSA是最流行的非对称加密算法之一。也被称为公钥加密。它是由罗纳德·李维斯特（Ron Rivest）、阿迪·萨莫尔（Adi Shamir）和伦纳德·阿德曼（Leonard Adleman）在1977年一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。RSA是非对称的，也就是用来加密的密钥和用来解密的密钥不是同一个。和DES一样的是，RSA也是分组加密算法，不同的是分组大小可以根据密钥的大小而改变。如果...
继上两篇文章介绍聚类中基于划分思想的k-means算法和k-mediod算法本文将继续介绍第二种基于划分思想的k-mediod算法-----clara算法clara算法能够说是对k-mediod算法的一种改进,就如同k-mediod算法对k-means算法的改进一样.clara(clustering large application)算法是应用于大规模数据的聚类.而其核心算法还是利用k-mediod算法.仅仅是这样的算法弥补了k-mediod算法仅仅能应用于小规模数据的缺陷.clara算法的核心是,先对大规模数据进行...
在开始分析算法原理之前，简单说明下rsync的增量传输功能。 假设待传输文件为A，如果目标路径下没有文件A，则rsync会直接传输文件A，如果目标路径下已存在文件A，则发送端视情况决定是否要传输文件A。rsync默认使用"quick check"算法，它会比较源文件和目标文件(如果存在)的文件大小和修改时间mtime，如果两端文件的大小或mtime不同，则发送端会传输该文件，否则将忽略该文件。 如果"quick check"算法决定了要传输文件A，它不会传输...
排序算法概览插入排序基本思想是每次讲一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已拍好的子序列中，直到全部完成。直接插入排序讲元素L(i)插入到有序序列L[1,…,i-1]中，执行以下操作： 1. 查找出L(i)在L[1,…,i-1]中的插入位置k。 2. 将L[k,…,i-1]中所有元素全部后移一位。 3. 将L(i)复制到L(k)def InsertSort(array_a, n):for i in range(1, n):temp = array_a[i]j = i - 1while temp < array_a[j] and j >= 0:array_a[j + 1...
转载：http://linbingdong.com/2017/04/17/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E5%88%97%E6%96%87%E7%AB%A0%E2%80%94%E2%80%94Paxos%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E5%AF%BC/Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位。但是Paxos算法有两个比较明显的缺点：1.难以理解 2.工程实现更难。网上有很多讲解Paxos算法的文章，但是质量参差不齐。看了很多关于Paxos的资料后发现，学习Paxos最好的资料是论文《...
Comparable比较器排序远离实现package test.java.api.api13;/*** 手工实现二叉树的比较算法： 第一遍感觉很神秘，但是真正自己写下来，就感觉很简单，理解就好： 主要一下两点： 第一点：【设置一个根节点】* 第二点：新增节点处理：比根节点小，放在左子树（如果左子树不存在，直接放在左子树，如果存在，用已经存在的左子树的节点递归调用）* 第三点：新增节点处理：比根节点大或等于，放在右子树（如果右子树不存在，直接放在右...
（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 ...
导读 SHA-1算法是第一代“安全散列算法”的缩写，其本质就是一个Hash算法。SHA系列标准主要用于数字签名，生成消息摘要，曾被认为是MD5算法的后继者。如今SHA家族已经出现了5个算法。Redis使用的是SHA-1，它能将一个最大2^64比特的消息，转换成一串160位的消息摘要，并能保证任何两组不同的消息产生的消息摘要是不同的。虽然SHA1于早年间也传出了破解之道，但作为SHA家族的第一代算法，对我们仍然很具有学习价值和指导意义。...
基于clahe的图像去雾 通过阅读一些资料，我了解到clahe算法对图像去雾有所价值，正好opencv中有了实现，拿过来看一看。但是现在实现的效果还是有所差异#include "stdafx.h"#include <iostream>#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"using namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ Mat src = imread("4.jpg");...
1. KNN分类算法原理及应用1.1 KNN概述K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。1.2 算法图示从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决定新数据类别算法涉及3个主要因素 1) 训练数据集2) 距离或相似度的计算衡量3) k的大小 算法描述1) 已知两类“先验...
一、GBDT 在介绍AdaBoost的时候我们讲到了，AdaBoost算法是模型为加法模型，损失函数为指数函数（针对分类为题），学习算法为前向分步算法时的分类问题。而GBDT算法是模型为加法模型，学习算法为前向分步算法，基函数为CART树（树是回归树），损失函数为平方损失函数的回归问题，为指数函数的分类问题和为一般损失函数的一般决策问题。在针对基学习器的不足上，AdaBoost算法是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足，而梯...
/** * 【计算维特比矩阵】 * delta[ t ][ k ] = v_k(i) =log( max(P(pi in state k has sym i | path pi)) ) */ public void CalculateViterbiMatrix() { int T = O.length; delta = new double[ T ][N]; PSI = new int[ T ][N]; //1、初始化，计算初始时刻(直觉上的第1时刻)所有状态的局部概率 for (int i = 0; i < N; i++){ delta[0][i] = logPI[ i ] + logB[ i ]...
短网址（Short URL），顾名思义就是在形式上比较短的网址。通常用的是asp或者php转向，在Web 2.0的今天，不得不说，这是一个潮流。目前已经有许多类似服务，借助短网址您可以用简短的网址替代原来冗长的网址，让使用者可以更容易的分享链接。 例如：http://t.cn/SzjPjA短网址服务，可能很多朋友都已经不再陌生，现在大部分微博、手机邮件提醒等地方已经有很多应用模式了，并占据了一定的市场。估计很多朋友现在也正在使用。 看过新...