根据demo简单编写一个求解某个函数的最大值的程序，从而理解下算法，会对每个步骤简单分析下。 主程序 clear all clc popsize=20; %群体大小 chromlength=10; %字符串长度（个体长度） pc=0.8; %交叉概率 pm=0.006; %变异概率 pop=initpop(popsize,chromlength); %随机产生初始群体 for i=1:30 %30为迭代次数 [objvalue...
#File Name : 图的拓扑排序算法.py #拓扑排序：在任何一个节点之前，所依赖的节点都做完 #找到所有入度为0的节点，这些节点代表不需要任何的依赖 #删除这些，又有新的入度为0的节点，删掉代表已经做完 #要求有向图且不能有环，有环代表循环依赖from queue import Queueclass Node(object):def __init__(self,value=None):self.value = value #节点的值self.come = 0 #节点入度self.out = 0 #节点出度self.nexts = [] #节点的邻居节...
[原文地址：http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html]摘要 本文将会从实际应用场景出发，介绍一致性哈希算法（Consistent Hashing）及其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。分布式缓存问题 假设我们有一个网站，最近发现随...
一 二叉查找树 二叉查找树又叫二叉排序树，是为了解决查找的效率问题。正常情况下查找一个元素，需要O（n）的代价，但是如果查找元素有顺序，有序数组：可以用二分查找降低到 lgn 代价，但是有序链表的代价还是O（n） 因为，链表不支持随机访问，定位不到中间元素，从而不可以一次就排除掉一半元素。此时二叉查找树的出现，完美解决了这个问题，左边的全比根小，右边的全比根大。所以理想状态下也是一次淘汰一半元素（当然不理想，...
#基础算法分类和汇总 一级分类 二级分类 算法名 一句话概述 输入 输出 原理概述 优点 缺点 实例 监督学习 分类 KNN 监督学习 分类 决策树 监督学习 分类 SVM 监督学习 分类 逻辑回归 监督学习 回归 简单回归 非监督学习 聚类 K-means 非监督学习 关联分析 Apriori 非监督学习 频繁项挖掘 FP-growth ...
前面一个博客我们用Scikit-Learn实现了中文文本分类的全过程，这篇博客，着重分析项目最核心的部分分类算法：朴素贝叶斯算法以及KNN算法的基本原理和简单python实现。 3.1 贝叶斯公式的推导简单介绍一下什么是贝叶斯：让我们从一个故事开始。1 看着后视镜往前开车想象这么一个场景，我开着车，经过笔直的大道，快速地往下一个路口驶去。我知道，到了下一个路口就要右转了。这件事情很简单，我坐在驾驶室内，看到下一个路口，往右边...
导学导学 课程涵盖的内容和理念 课程所使用的主要技术栈机器学习基础机器学习世界的数据 机器学习的主要任务 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习 和机器学习相关的哲学思考Jupyter Notebook, numpyjupyter notebook基础 jupyter notebook中的魔法命令 Numpy数据基础 创建numpy数组和矩阵 Numpy数组的基本操作 Numpy数组的合并与分割 Numpy中的矩阵运算 Numpy中的聚合运算 Numpy...
EL之AdaBoost：集成学习之AdaBoost算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 AdaBoost算法的简介 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其...
yolov3 kmeans yolov3在做boundingbox预测的时候,用到了anchor boxes.这个anchors的含义即最有可能的object的width,height.事先通过聚类得到.比如某一个像素单元,我想对这个像素单元预测出一个object,围绕这个像素单元,可以预测出无数种object的形状,并不是随便预测的,要参考anchor box的大小,即从已标注的数据中通过聚类统计到的最有可能的object的形状. .cfg文件内的配置如下: [yolo] mask = 3,4,5 anchors = 10,14, 23,27, 37...
LIC (Line Integral Convolution) is a well-known texture synthesis technique proposed by Cabral and Leedom [33] at Lawrence Livermore National Laboratory in ACM SigGraph 93. It employs a low-pass filter to convolve an input noise texture along pixel-centered symmetrically bi-directional streamlines to exploit spatial correlation in the flow direction. LIC provides a global dense representation of t...
第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices、edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一览2.4.3 基本信息操作2.4.4 转换操作2.4.5 结构操作2.4.6 顶点关联操作2.4.7 聚合操作...
//BitMap算法demo，查询9位数字 const b=new BitMap([0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9])b.set(123456783) b.set(123456783) b.set(223456783) b.set(323456783)console.time(查询时间) console.log(b.has(123456783)) console.log(b.has(433456783)) console.log(b.has(243456783)) console.log(b.has(453456783)) console.log(b.has(323456783)) console.log(b.has(423456783)) console.timeEnd(查询时间)/usr/local...
一、蚁群算法是什么？蚁群算法是模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称为信息素的物质，并在觅食过程中能够感知这种物质的强度，并指导自己行动的方向，它们总是朝着该物质强度高的方向移动，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。受到蚁群觅食的启发，于20世纪90年代意大利学者Dorigo、Maniezzo等人首先提出了蚁群...
#数组标记法在算法题中的应用 什么？！你还不知道数组在算法题中不仅起储存数据的作用，还可以起链接标记的作用？哈哈不要紧，原来我也是不知道的，我是看了我好哥们的做题思路才知道这个方法的。。。 ---- 我们先声明一个长度为5数组arr[5]，再为arr[5]赋值arr[]={"q","w","e","r",“t”}。这样我们访问arr[0]值为“q”，arr[1]值为w...你会发现通过数组arr[i]=某个字母，序号与字母形成了一种索引关系，即序号指向了数组中的某一...
1.自己实现栈的clear，size,empty,pop,top TOP本质上为最大元素的下标，栈空时为-1#include<iostream> #include<stack> using namespace std;const int MAXSIZE=1000;struct Stack{int st[MAXSIZE];int TOP; Stack(){//初始栈空 TOP=-1; }void clear(){TOP=-1;}int size(){return TOP+1;}bool empty(){if(TOP==-1) return true;else return false;}void push(int x){st[++TOP]=x;}void pop(){TOP--;}int top(){return st[TOP];}};v...