分布式 算法 机器hogwild
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
限流大法：令牌桶算法
记得很多年前就有喜欢在面试的时候问这个问题：如何在高并发、大流量的时候，进行服务限流？ 不同人能给出不同的解决办法。 无外乎两种处理： 在客户端限流。 在服务端限流。 在客户端限流，就是利用产品设计，让单位时间内（可以是1秒，10秒，30秒，1分钟等）只能发出一定请求数量。给用户友好的交互提醒，让他 ......
tkinterGUI，DMA，算法单导入，指令
import os import time import socket from datetime import datetime import datetime # from wsgiref import headers import pandas as pd from cmath import ......
Matlab 生成GIF动画用于对比算法效果
% 创建一个空图像窗口 figure; % 创建一个用于保存每一帧的单元数组 frames = cell(1, 10); % 将帧保存为GIF图片 filename = 'animation.gif'; % 循环生成每一帧 for i = 1:10 % 生成你的图像数据（这里仅为示例） image_ ......
《算法竞赛》---三指针
双指针(尺取法) 1.找出指定和的整数对 p37(书页) 哈希表 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100010]; int main() { ios::sync_with_stdio(false);cin.tie();cout.t ......
《算法竞赛》---二分
整数二分经典模型 1.最大值最小化(最大值尽量小) 序列划分 p48 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,k; //long long sum; int a[1000000]; bool check(int x) { long lon ......
《算法竞赛》---搜索
搜索 二叉树搜索 bfs搜索二叉树 p98 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5; int n; char a[100000]; struct node { char value; int lson,rson; }t ......
《算法竞赛》题解---三分
三分法 模板三分法 #include<bits/stdc++.h> #define eps 1e-8//或者 const double eps=1e-8;--主要是double using namespace std; int n; double a[15],l,r; double check(do ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
day13 代码随想录算法训练营 递归遍历
题目： 144.二叉树的前序遍历 145.二叉树的后序遍历 94.二叉树的中序遍历 我的感悟： 用helper内部函数写更好 理解难点： 代码难点： 代码示例： 前序 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __ini ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-8 权限acl详解，acl的构成-scheme与id
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12704 1 重点关注 1.1 权限的构成 权限字符串缩写 crdwa CREATE:创建子节点 READ:获取节点/子节点 WRITE:设置节点数据 DELETE:删除子节点 ADMIN:设置 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-9 acl的构成-permissions
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12705 1 重点关注 1.1 权限的构成 权限字符串缩写 crdwa CREATE:创建子节点 READ:获取节点/子节点 WRITE:设置节点数据 DELETE:删除子节点 ADMIN:设置 ......
【学习笔记】KMP 相关算法
KMP 单模式串匹配，比较平凡所以不说了，比较有借鉴意义的每次拓展一位和 \(nxt\) 数组能极大减少不合法的匹配，时间复杂度 \(O(|s|+|t|)\)。 引出一个定义，记满足 \(s[1,i]=s[|s|-i+1,|s|]\) 的前缀为字符串 \(s\) 的 \(\mathrm{border ......
【算法】【线性表】【链表】反转链表II
1 题目 给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ，其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点，返回 反转后的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5], left = 2, right = 4 输出 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-6 子节点watcher事件
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12702 1 重点关注 1.1 子节点如何添加watch stat /imooc watch 不存在的节点，可以用该命令，多用于新增 get /imooc watch 修改删除节点，子节点增删等 ......
读算法霸权笔记13_读后总结与感想兼导读
1. 基本信息 算法霸权：数学杀伤性武器的威胁 [美] 凯西·奥尼尔(Cathy 著 中信出版社,2018年9月出版 1.1. 读薄率 书籍总字数220千字，笔记总字数32359字。 读薄率32359÷220000≈14.71% 1.2. 读厚方向 算法的力量：人类如何共同生存？ 极简算法史：从数学 ......
【算法】【线性表】【链表】反转链表
1 题目 给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5] 输出：[5,4,3,2,1] 示例 2： 示例 3： 输入：head = [] 输出：[] 提示： 链表中节点的数目范围是 [0, 5000] -5000 <= No ......
（坚持每天都写算法）算法复习与学习part1基础算法1-5
今天是写题，数的的三次方根。 使用二分法，浮点数不能位运算直接/2即可。 //这道题很难想到二分，二分查找是查找，就是找哪个地方有目标数 //一般是用在区间上的， //总结：二分要求是有查找条件且是查找，符合这两个条件就可以考虑 //不过这里可以把从0到n的浮点数当成一个区间，看数值范围的话，n的话 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
（坚持每天都写算法）算法基础复习part1基础算法1-4——二分
二分使用的前提是有序性的条件如果要找以下情况： 1.找大于等于数的第一个位置 2.找小于等于数的第一个位置 二分使用的前提是无序性的条件下如果要找以下情况： 1.找最大值 2.找最小值 二分法一般有边界问题，如果是有序性的条件下的话只要记住一句话：有加必有减。 这里是示例代码： int mid = ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......