【4.K均值算法--应用】教程文章相关的互联网学习教程文章

3325=顺序表应用2:多余元素删除之建表算法【代码】

1 #include <stdio.h>2 #include <stdlib.h>3 #include <string.h>4 int main()5 {6 int m,i,j,k,p,mark=1;7 int math[10000];8 scanf("%d",&m);9 while(m--) 10 { 11 int n; 12 p=0; 13 scanf("%d",&n); 14 for(i=0; i<n;i++) 15 { 16 scanf("%d",&k); 17 for(j=0; j<p; j++) 18 { 19 if(k==math[j]){ 20 ...

Python3入门机器学习 经典算法与应用【代码】

邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。 数据预备,这里使用random函数生成10*2的矩阵作为两列特征值,1个10个元素数组作为类别值...

大数据日报(20190910):苹果调整App Store算法降低自身应用排名,Python官宣2020年起停止对Pyth...【图】

苹果调整App Store应用商店算法以降低自身应用排名苹果公司高管菲尔席勒(Phil Schiller)和埃迪库伊(Eddy Cue)在接受《纽约时报》采访时透露,该公司已经调整了App Store应用商店的算法,目的是“阻止”自己的各个应用过多地出现在搜索结果中。(新浪科技) Python 官宣,将于2020年1月1日正式停止对Python2.0官方支持 在 python.org 今天发布的官方声明中,管理编程语言的志愿者团队宣布他们将于 2020 年 1 月 1 日停止支持 Python...

实现 RSA 算法之实际应用分析(第三章)(老物)

第三章 如何改进和优化RSA算法 这章呢,我想谈谈在实际应用出现的问题和理解。 由于近期要开始各种忙了,所以写完这章后我短时间内也不打算出什么资料了=- =(反正平时就没有出资料的习惯。) 在讲第一章的时候我提到过两个函数在真实应用时舍弃掉的,为何这样说呢? 因为在实际应用中,生成了数据规模N和两把密钥E与D即可进行RSA算法的运作,在应用RSA时只需要一个a^b%c幂模运算函数,所以优化点集中在了数据类型和数据加密解密速...

【Graph Neural Network】GraphSAGE: 算法原理,实现和应用【代码】【图】

在上一篇文章中介绍了GCN 【Graph Neural Network】GCN: 算法原理,实现和应用 GCN是一种在图中结合拓扑结构和顶点属性信息学习顶点的embedding表示的方法。然而GCN要求在一个确定的图中去学习顶点的embedding,无法直接泛化到在训练过程没有出现过的顶点,即属于一种直推式(transductive)的学习。 本文介绍的GraphSAGE则是一种能够利用顶点的属性信息高效产生未知顶点embedding的一种归纳式(inductive)学习的框架。 其核心思想是通...

【SDUT】3324顺序表应用4元素位置互换之逆置算法【代码】

不得不说我今天心情特别差劲。为啥呢? 同样的思想,用java和python写,母校OJ一直报TLE,我还以为是我算法有问题,研究了半天研究的我脖子疼,还浪费了很多时间。最后发现TMD同样的算法改成C++就能过。妈的我想骂人!!! 问题描述:一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表,数据元素的类型为整型,将该表分成两半,前一半有m个元素,后一半有len-m个元素(1<=m<=len),设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法,改变...

自己整理的机器学习算法应用指南【代码】

** Regression Algorithms ** 1.Linear Regression: from sklearn.linear_model import LinearRgression LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False) Parameters: normalize布尔型,默认为false.说明:是否对数据进行标准化处理 copy_X 布尔型,默认为true.说明:是否对X复制,如果选择false,则直接对原数据进行覆盖。(即经过中心化,标准化后,是否把新数据覆盖到原数据上)。 2.Ridge Re...

数据结构与算法之美学习笔记:哈希算法-哈希算法在分布式系统中有哪些应用(第22讲)【图】

上一节,我讲了哈希算法的四个应?,它们分别是:安全加密、数据校验、唯?标识、散列函数。今天,我们再来看剩余三种应用: 负载均衡、数据分片、分布式存储 你可能已经发现,这三个应用都跟分布式系统有关。没错,今天我就带你看下,哈希算法是如何解决这些分布式问题的。 应用五:负载均衡 1、如何实现一个会话粘滞的负载均衡算法2、维护映射关系表的弊端3、借助哈希算法完美解决应用六:数据分片 1、引子案列2、难点处理方案3、问...

对《模拟管道算法的一次实际应用》一文的思考和修改【图】

刚才刷手机看到今天脚本之家推送的一个文章《模拟管道算法的一次实际应用》 地址 https://mp.weixin.qq.com/s/89VfbuuB3Yz8sQFv2JwMYA ? 作者对问题的描述是 “”“前段时间从事单片机开发的同学找我帮忙解决一个问题:有一个数据采集的设备,该设备定时对外进行数据采集。当数据采集小于5份时,记住所有的数据,并求和; 当数据采集超过5份时,只记住最近采集到的5份,并求和。 ”“” 作者使用了顺序前移法,每次向后插入一个...

哈希算法及其应用场景

哈希算法的概念和特性 我们前面分享了散列表、散列函数和散列冲突,其实也可以译作哈希表、哈希函数和哈希冲突,是一个意思。哈希算法简单理解就是实现前面提到的哈希函数的算法,用于将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串,映射之后得到的二进制值就是哈希值(散列值)。 我们日常开发中最常见的哈希算法应用就是通过 md5 函数对数据进行加密了,md5 就是一个哈希函数,结合 md5 我们可以归纳出哈希算法的一般...

分治算法应用-最近点对的最小距离-hdu 1007 Quoit Design【图】

采用分治的思想,把n个点按照x坐标进行排序,以坐标mid为界限分成左右两个部分,对左右两个部分分别求最近点对的距离,然后进行合并。对于两个部分求得的最近距离d,合并过程中应当检查宽为2d的带状区间是否有两个点分属于两个集合而且距离小于d,最多可能有n个点,合并时间最坏情况下是O(n^2).但是,左边和右边中的点具有以下稀疏的性质,对于左边中的任意一点,右边的点必定落在一个d*2d的矩形中,且最多只需检查6个点(鸽巢原理...

DH、RSA与ElGamal非对称加密算法实现及应用【图】

1.对称加密与非对称加密概述 关于对称加密与非对称加密的概念这里不再多说,感兴趣可以看下我之前的几篇文章,下面说一说两者的主要区别。 对称加密算法数据安全,密钥管理复杂,密钥传递过程复杂,存在密钥泄露问题。 非对称加密算法强度复杂、安全性依赖于算法与密钥。但是由于算法复杂,使得非对称算法加解密速度没有对称算法加解密的速度快。 对称密钥体制中只有一种密钥,并且是非公开的。如果要解密就得让对方知道密钥。所以...

读QZC《分治算法在树的路径问题中的应用》【代码】【图】

原文链接:http://www.cnblogs.com/xiao_wu/archive/2010/06/01/1748728.html 一点一点看,即时更新。 首先是点的分治,如何点的分治是重点,若随机找点作为根,最坏情况可能导致复杂度退化成O(N),故要找一个点,论文说此点叫重心,使得分出来的子树中,尽量保持平衡,这样需要O(N)的时间来进行预处理找出重心,然后分治的时候复杂度就变成了O( logn )。 POJ1655 Balancing Act http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline...

EasyDL的哪种算法更适合你的图像分类应用【图】

相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型。最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer (高精度算法)。AutoDL Transfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索、迁移学习技术、并针对用户数据进行自动优化的模型,与通用算法相比,训练时间稍长,但更适用于图像的细分类场景,例...

Floyd算法及其应用

Part I-Introduction Floyd算法是一种求图上多源最短路径的算法,适用于中小规模的图,思维简单易懂。 Floyd算法的实质是(区间)动态规划,在这里做一个简单的概述。 对于一个有\(n\)个结点的图, 令\(dis[i][j]\)为结点\(i\)到结点\(j\)的最短路径长度。 首先,将所有现成的边都存入\(dis\),其余的令其值\(=\infty\),并使\(dis[i][i]=0\)。 接着,枚举中转点(\(k\)),那么: \[dis[i][j]=\min\{dis[i][k]+dis[k][j]\text{ | ...