算法 参数knn
Springboot使用@value获取配置文件参数
使用@value获取yml参数值 @Value("${value}") // 多级使用 . 连接 例:${value.value} private String value; @value获取不到值的情况 // 错误1:使用了static或者final修饰value private static S ......
模仿学习算法:Data Aggregation Approach: DAGGER算法——Mixing policy
论文: 《A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning》 算法描述: Mixing Policy: ......
每天一个linux命令(22):find 命令的参数详解
find一些常用参数的一些常用实例和一些具体用法和注意事项。 1.使用name选项: 文件名选项是find命令最常用的选项,要么单独使用该选项,要么和其他选项一起使用。 可以使用某种文件名模式来匹配文件,记住要用引号将文件名模式引起来。 不管当前路径是什么,如果想要在自己的根目录$HOME中查找文件 ......
监督学习-分类算法-KNN
定义:KNN最核心的功能“分类”是通过多数表决来完成的,具体方法是在待分类点的K个最近邻中查看哪个类别占比最多。哪个类别多,待分类点就属于哪个类别 如果选择K=3,那么模型将考虑目标数据点的3个最近邻居, 对于图像的分类。他的邻居是什么 每个图像样本通常会被表示为一个特征向量,其中每个特征可以代表图 ......
非监督学习-聚类算法-Kmeans
K均值聚类算法是一种用于将数据集中的数据点分成不同组的方法。这些组通常称为簇。这个算法的核心思想是把相似的数据点放在同一个簇中,从而把数据分成几个组,每个组内的数据点彼此相似。 这是一个简单的K均值聚类过程: 选择簇的数量(K):首先,您需要决定要将数据分成多少个簇。这个K值是您必须在开始时选择的, ......
监督学习-分类算法
分类算法是一类监督学习算法,用于将数据点分为预定义的类别或标签之一。在分类问题中,算法通过学习从已知输入数据到其对应类别的映射来训练模型,然后使用该模型来对新的、未标记的数据进行分类。分类问题通常涉及到预测离散的输出,即将数据分为几个互斥的类别之一。 以下是一些常见的分类算法: 逻辑回归(Logis ......
算法训练day13 LeetCode 239
算法训练day13 LeetCode 239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素 239.滑动窗口最大值 题目 239. 滑动窗口最大值 - 力扣(LeetCode) 题解 代码随想录 (programmercarl.com) class Solution { private: class MyQ ......
机器学习算法原理实现——lightgbm,核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑
算法亮点: 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集:| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30 ......
基于CNN卷积神经网络的调制信号识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 在无线通信系统中,调制信号的识别是一项重要的任务。通过识别接收到的信号的调制方式,可以对信号进行解调和解码,从而实现正确的数据传输和通信。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,C ......
代码随想录算法训练营第十一天
代码随想录算法训练营第十一天 | LeetCode 239(滑动窗口最大值) LeetCode 347(前K个高频元素) 239: 滑动窗口最大值 LeetCode 239(滑动窗口最大值) import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; c ......
R语言Apriori算法关联规则对中药用药复方配伍规律药方挖掘可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32316 原文出处:拓端数据部落公众号 我们常说的中药挖掘,一般是用药挖掘,还有穴位的挖掘,主要是想找出一些用药的规律。在中医挖掘中,数据的来源比较广泛,有的是通过临床收集用药处方,比如,一个著名老中医针对某一疾病的用药情况;有的是通过古籍,古代流 ......
优化算法的类别和特性
计算智能是一类基于自然界启发的优化算法,旨在解决各种复杂问题 这些算法通过模拟自然界中的生物进化、群体行为或其他启发式策略来搜索问题的最优解 一. 人工神经网络(NN) 1.1 人工神经元 1.2 监督学习神经网络 1.3 非监督学习神经网络 1.4 径向基函数网络 1.5 强化学习 1.6 监督学 ......
算法通关村第一关----链表青铜挑战笔记
链表 链式存储结构的线性表(链表)采用了一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。链表不会按线性的逻辑顺序来保存数据元素,它需要在每个数据元素里保存一个或两个引用上一个/下一个数据元素的引用(指针)。 创建链表 public class ListNode{ public int val; pub ......
算法题——统计四叶玫瑰数的个数
public static int fourMi(){ int count = 0; for (int i = 1000; i < 9999; i++) { int ge = i % 10; int shi = i / 10 % 10; int bai = i / 100 % 10; int qia ......
算法题——为什么没有两位数的自幂数?
public static int doubleMi(){ int count = 0; for (int i = 10; i < 99; i++) { int ge = i % 10; int shi = i / 10 % 10; double sum = Math.pow(ge, 2) + Ma ......
流形-流形学习算法
流形是指连在一起的区域:是一组点的集合,且每个点都有邻域。(也就意味着流形中某个元素可以通过某种方式移动到其邻域位置) 在机器学习中,我们允许流形的维数从一个点到另一个点有所变化。(这通常发生在流形与自身相交的情况。例如数字8,流形大多数位置只有一维,但在中心相交的时候,可移动方向变成两维)。 流形 ......
数论——欧几里得算法和扩展欧几里得算法 学习笔记
数论——欧几里得算法和扩展欧几里得算法 引入 最大公约数 最大公约数即为 Greatest Common Divisor,常缩写为 gcd。 一组整数的公约数,是指同时是这组数中每一个数的约数的数。\(\pm 1\) 是任意一组整数的公约数; 一组整数的最大公约数,是指所有公约数里面最大的一个。 最 ......
微信小程序订阅通知参数值内容限制说明
参数类别 参数说明 参数值限制 说明 thing.DATA 事物 20个以内字符 可汉字、数字、字母或符号组合 number.DATA 数字 32位以内数字 只能数字,可带小数 letter.DATA 字母 32位以内字母 只能字母 symbol.DATA 符号 5位以内符号 只能符号 charac ......
大三落汤狗の算法笔记 (持续更新)
1. 算法复杂度分析 简便:复杂度取阶数最高项,去系数。如:O(3n²+2n+1)=O(n²) O()低阶/o(),Ω()高阶/w(),θ()同阶 阶关系成立:自反OΩθ/对称θ/传递OoΩwθ O(f)+O(g)=O(max(f,g)) O(f)+O(O(f))=O(f) O(递归) 迭代法: n ......
金仓数据库kbcrypto 插件实现sm加密算法
首先介绍一下sm4 算法 SM4 算法是对称加密算法,国标 GB/T 32907 对 SM4 对称加密算法进行了详细描述。SM4 算法密钥长度固定为128bit,加密解密采用相同的密钥,加解密速度较快,优于AES算法。 SM4算法首先将加密信息进行分组,分组后通过异或、S盒变换、移位等操作进行分组明 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (95)-- 算法导论9.2 4题
四、用go语言,假设用RANDOMIZED-SELECT 去选择数组 A=(3,2,9,0,7,5,4,8,6,1)的最小元素,给出能够导致 RANDOMIZED-SELECT最坏情况发生的一个划分序列。 文心一言: 首先,让我们澄清一下 "RANDOMIZED-SELECT" 这个术语。我猜您可能 ......
分布式一致性算法——Raft
Raft Leader Election 背景介绍 Raft是一种用于管理Log的分布式一致性算法,在了解Raft之前首先需要了解为什么需要Log? 对于不同的系统,无论是中间件疑惑是其余的系统,我们如果想要求其满足CAP协议中的一致性,需要尽量保证多节点的数据是相同的,也就是所谓的“共识”。下文中 ......
Kingbase ES函数参数模式与Oracle的异同
文章概要: 本文对主要就KES和Oracle的PLSQL中关于存储过程参数模式异同进行介绍,列举和验证了存在的差异 (如果想直接看差异的结论可直接跳到末尾)。 一,存储过程的三种参数模式 重新回顾一下,PLSQL中存储过程的三种参数模式IN、OUT、INOUT 1,IN参数模式,也是默认的模式,在存 ......
KingbaseESV8R6延迟提交参数
前言 队列理论在我们生活中的应用随处可见,例如我们去食堂打饭需要排队,我们生活中随处可见排队的场景。 在计算机领域中,性能诊断等地方使用队列理论的案例也很多。服务器硬件分为动态设备和静态设备。CPU和IO子系统属于动态设备,RAM属于静态设备,队列理论只对动态设备适用。 KingbaseES数据库中 ......
在k8s中,如果要启用API聚合功能,需要配置哪些参数?
为了能够将用户自定义的API注册到master的api server上,需要在kube-apiserver服务中,启用下面的参数: --proxy-client-cert-file=/etc/kubernetes/pki/front-proxy-client.crt --proxy-client-k ......
python对于redis连接参数与不同模块版本的粗糙记录
在python中使用redis模块对redis进行连接时,有时候为了符合安全,需要使用用户名和密码登录,对于不同redis模块版本做如下记录(前提:Redis服务器是密码保护通过requirepass选项): 1.password参数不使用或者参数为空,均不会触发该验证 2. 如果要使用userna ......
采用ResNet网络+TSNE降维算法对自建图像数据集进行二维可视化显示
起因:某一天下午,我在“玩”的时候,突然接到了老板的电话,说是要对图像做可视化降维。因此,我拿到了一批图像的数据。 数据的特点: 1、数据集的图像分为4类,并且每一种类的图像多少不均衡。 2、数据集图像是一个大文件夹,里面包含4个文件夹,而且里面命名非常不规范。 3、数据集图像大小也不一样。 任务: ......