深入浅出 算法 森林
树与森林
逻辑结构 n个结点的有限集。在任意一棵树应满足： 有且仅有一个结点称为根结点 n>1时，其余结点可分为m个互不相交的有限集，其中每个集合又是一棵树 树的定义是递归的。 特点 树的根结点没有前驱，除此之外，所有结点有且只有一个前驱。 树中所有结点可以有0个或多个后继。 概念 根A到结点K的唯一路径上的 ......
WMS深入浅出
Android中Window的创建过程 在Android中，Window是与操作系统交互的最上层组件。当一个应用程序启动时，首先会创建一个Activity，并且将此活动附加到一个新的窗口上。 以下是Android中窗口的创建过程： ActivityManagerService（AMS）接收到一个启动 ......
10 种聚类算法的完整 Python 操作示例
一.聚类 聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。 群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中 ......
对话 BitSail Contributor | 吴畅：从好奇，到深入
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 2022 年 10 月，字节跳动 BitSail 数据引擎正式开源。同期，社区推出 Contributor 激励计划第一期，目前已有 21 位外部开发者为 BitSail 社区做出贡献，成为了首批 BitSail ......
华为OD机试 RSA 加密算法
📝 本期题目：RSA 加密算法 🎯 题目 RSA 加密算法在网络安全世界中无处不在， 它利用了极大整数因数分解的困难度，数据越大安全系数越高。 给定了一个 32 位正整数，请对其进行因数分解， 找出哪两个素数的乘积。 📥 输入 一个正整数 num，满足 0 < num <= 214748364 ......
EKP nysh RSA 加密算法
一.RSACoder package com.landray.kmss.cmb.oasso.util; import java.net.URLDecoder; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java ......
GET和POST两种基本请求方法的区别（深入解析）
GET和POST是HTTP请求的两种基本方法，要说它们的区别，接触过WEB开发的人都能说出一二。 最直观的区别就是GET把参数包含在URL中，POST通过request body传递参数。 你可能自己写过无数个GET和POST请求，或者已经看过很多权威网站总结出的他们的区别，你非常清楚知道什么时候该 ......
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
优点：
朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。
缺点：
朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ......
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......
深入消息队列MQ，看这篇就够了！
大厂面试爱问消息队列 MQ。因为消息队列MQ，既是大型分布式系统不可缺少的中间件，也是高并发系统的基石中间件。如果你想要快速掌握消息队列 MQ 最内核的知识，以及消息队列MQ的主流应用场景、主流产品与选型、设计一个消息队列MQ方法......推荐查看并收藏本篇，基本上都讲齐全了。下面我将通过图文并茂 ......
数据算法_组合优化_匈牙利算法
###组合优化问题 (Combinatorial optimization problem,COP) 是一类在离散状态下求极值的最优化问题 二分图(Bipartite graph) 匹配是由一组没有公共端点的边构成的集合。 U与V之间的关联视为前一帧与当前帧的同一id目标的检测框的关联 数据关联是多 ......
深入理解 Python 虚拟机：字典（dict）的实现原理及源码剖析
在本篇文章当中主要给大家深入介绍一下在 cpython 当中字典的实现原理，在本篇文章当中主要介绍在早期 python3 当中的版本字典的实现，现在的字典做了部分优化，我们在后面的文章当中再介绍。 ......
学习数据mining算法收集（1）聚类算法：DBSCAN算法
——————————非原创，来自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/77043965———————————————————————————— 1.定义 DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚 ......
算法笔记的笔记——第6章 C++标准模板库（STL）
vector 变长数组 长度根据需要而自动改变的数组 可以用来以邻接表的方式储存图 使用 头文件：#include <vector> 命名空间：using namespace std; 定义 vector<typename> name; 相当于一维数组name[SIZE]，但长度可变。typenam ......
孤立森林（IForest）代码实现及与PyOD对比
孤立森林（Isolation Forest）是经典的异常检测算法（论文网址）。本文用python对其进行实现，以及与常用的异常检测包PyOD进行效果对比。 简单来说，孤立森林（IForest）中包含若干孤立树（ITree），每颗树的创建是独立的，与其它树无关。假设数据集包含$n$个样本，每个样本都包 ......
雪花算法(SnowFlake)
简介 现在的服务基本是分布式、微服务形式的，而且大数据量也导致分库分表的产生，对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性。 对于 MySQL 而言，一个表中的主键 id 一般使用自增的方式，但是如果进行水平分表之后，多个表中会生成重复的 id 值。那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局 ......
「ACM 算法实践」[解题报告]麦田
分析 首先，前缀和的思路是很显然的。然后我们很容易想到暴力枚举矩形的左上角和右下角，然而 $\mathcal{O}(n^4)$ 的算法过不去，哪怕把最后一维用二分，倒数第二维加一点剪枝也还是会 T 两个点。 这时候应该考虑将多行/列压缩为一行/列，然后再使用双指针枚举列/行。详细来说就是将 $i$ ......
「ACM 算法实践」[解题报告]组队
分析 因为时间不多了，我一开始只考虑了 $a_i$ 互不相等的情况，没想到居然拿到了 60 昏（ 正确解法是贪心 + 优先队列。~~而不是从「使得人数最少的队伍人数最多」中得到的二分~~ 首先肯定要将 a 数组排序，要使人数最少的队伍人数最多，我们优先将当前的数 $a[i]$ 放到以 $a[i]-1 ......
「ACM 算法实践」[解题报告]时间管理大师
分析 一开始想着应该要分情况讨论，如果每台电脑的耗电量都小于 $e$ ，那么可以知道小 Q 是可以一直学习下去的，如果存在电脑的耗电量大于等于 $e$ ，贪心的想法是将每台电脑能用的时间从小到大排序，然后丢进优先队列里，再考虑给谁充电，这样一来情况就非常复杂了。 正确的做法是二分答案 $t$ ，计算 ......
高精度算法-高精度加法
为什么要用高精度 因为有的题目的数据很大，超出long long的范围，所以我们需要用高精度来计算： 首先是高精度加法： 高精度加法就是仿照我们竖式加法进行操作，逐位相加，注意进位！！！ 题目传送门 Tiling Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Tot ......
DevOps-深入浅出详解
前言 提到DevOps这个词，我相信很多人一定不会陌生。作为一个热门的概念，DevOps近年来频频出现在各大技术社区和媒体的文章中，备受行业大咖的追捧，也吸引了很多吃瓜群众的围观。那么DevOps是什么呢？有人说它是一种方法，也有人说它是一种工具，还有人说它是一种思想。更有甚者，说它是一种哲学。 越 ......
蚁群算法及 TSP 问题上的应用
群智能（Swarm intelligence） 自然界动物群，称之为群。 群的特征： 相互作用的相邻个体的集合 个体的行为简单，既有竞争又有协作 智能化的集体行为（1+1>2）： 个体间不仅能够交互信息，还能够处理信息，根据信息改变自身行为 没有一个集中控制中心，分布式、自组织 作为群体协同工作时， ......
代码随想录算法训练营Day50 动态规划
#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day50 动态规划| 123.买卖股票的最佳时机III 188.买卖股票的最佳时机IV 123.买卖股票的最佳时机III 题目链接:123.买卖股票的最佳时机III 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算 ......
[深入vue3之refs] ref、unref、toRef、toRefs、isRef、customRef、shallowRef、triggerRef等使用与讲解
ref 接受一个内部值并返回一个响应式且可变的 ref 对象。ref 对象仅有一个 .value property，指向该内部值。 如果将对象分配为 ref 值，则它将被 reactive 函数处理为深层的响应式对象。 template 内使用 ref 对象，会自动解包。 <template> <d ......
前缀和算法
前缀和算法 什么是前缀和？ 前缀和是指某序列的前n项和，可以把它理解为数学上的数列的前n项和，而拆分可以看成前缀和的逆运算。合理的使用前缀和与拆分，可以将某些复杂的问题简单化。 具体做法： 首先做一个预处理，定义一个sum[]数组，sum[i]代表a数组中前i个数的和。 求前缀和运算： for(in ......
基于遗传算法优化的BP神经网络图像分割matlab仿真
1.算法描述 遗传算法（Genetic Algorithm－GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选，从而使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新群体中各 ......
通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法
1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......