算法 实战 机器 森林
x86 机器指令编码规则
x86 机器指令编码依次由一下部分组成： 指令前缀（prefix，非必需） 操作码（opcode，必需） 寻址方式 R/M（ModR/M，非必需） 比例因子-变址-基址（SIB，非必需） 地址偏移量（displacement，非必需） 立即数（immediate，非必需） 指令前缀 操作码 寻址方式 ......
使用 Python 探索 感知机 算法
动动发财的小手，点个赞吧！ 从理论到实践，我们将从简要的理论介绍开始研究感知机(器)学习方法，然后实现。 在这篇博文的最后，您将能够了解何时以及如何使用这种机器学习算法，清楚地了解它的所有优缺点。 1. 理论 1.1. 引言 感知器有其存在的生物学原因。我们的神经元不断从其他神经元接收能量，但只有在 ......
A* 算法及 Hybrid A* 算法
A* 算法 使用场景 A* 算法一般适用于一个质点在一个离散化的栅格地图上从一个起始点到另一个终点的最短寻路情况，其中每个栅格都只能是空域或者是障碍物，质点只能在每个确定的栅格中。由于 A* 算法的主体是一个质点，因此不适用于需要考虑动力学的机器人（例如汽车，拥有碰撞体积、连续的坐标以及朝向等） 未 ......
机器学习基础03DAY
特征降维 降维 PCA（Principal component analysis），主成分分析。特点是保存数据集中对方差影响最大的那些特征，PCA极其容易受到数据中特征范围影响，所以在运用PCA前一定要做特征标准化，这样才能保证每维度特征的重要性等同。 sklearn.decomposition.P ......
乱七八糟的算法复习
笛卡尔树 一棵二叉树，结构上满足左子树的下标小于自己和右子树，右子树的下标大于自己和左子树。且键值满足堆的限制。 栈构建。维护当前根节点向右一直跳的右链，那么按数组下标顺序插入，每次插入，从栈顶一个个考虑，如果当前的节点的键值不配当他的父亲，那么就弹栈并继续，如果栈空或者找到一个可以当他的父亲的节点 ......
如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析（附源码和详细步骤），学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了
最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时... ......
枚举算法
？ 枚举算法就是：一堆数字里，从头开始循环，通过条件匹配正确的值 use for(let i=0; i<200; i++){ if(i%3 2 && i%4 1 && i%5 3){ console.log(i) } } notice 循环范围 筛选条件 打印结果 ......
【ACM算法竞赛日常训练】DAY1题解与分析
DAY1 共四题： 月月查华华的手机：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/23053 Rinne Loves Edges：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/22598 逆序对：https://ac.nowcoder.com/a ......
算法 | 迷宫求解
问题描述 参考上图所示迷宫，编写算法求一条从入口到出口的有效路径。 途中阴影方块代表墙（不可行走），白色方块代表通道（支持行走）。 所求路径必须是简单路径，即所求得的路径上不能重复出现同一通道块。 算法分析 初步分析 通常采用穷举法，即从入口出发，顺某一方向向前探索，若能走通，则继续往前走；否则沿原 ......
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 ......
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机 1.引入 预启动执行环境（Preboot eXecution Environment，PXE）也被称为预执行环境，提供了一种使用[网络接口Network Interface）启动计算机的机制。这种机制让计算机的启动可以不依赖本地数据存储设 ......
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 ......
实战项目-美多商城(四)商品
电商概念: SPU 和 SKU - SPU(Standard Product Unit): 标准产品单位 - 可以理解为: 就是'类对象' - 比如'iPhone X' - SKU(Standard Keeping Unit): 库存量单位 - 可以理解为: 就是'类实例对象' - 比如'iPhon ......
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 ......
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 ......
项目如何做需求调研《软件需求分析实战》
一。 需求调研的注意事项： 1. 不打无准备之仗 2. 在客户那里要树立威望 3. 需求调研是双向沟通 4. 时不时给客户灌输思想，这是个好机会。 二。需求调研的方法 1. 观察法：不打扰别人的工作，用眼睛看，用耳朵听。工作目标，用的什么物料，用的什么工具，得出什么报告。对客户的业务有个直观的了解方 ......
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 ......
机器学习
1、机器学习是干什么的。我的理解：通过查看现在的状况，利用机器学习，预测未来可能出现的情况。（房价预测）/或者说通过一些算法、代码让机器实现一些简单的工作。（客服机器人） 编写算法，让机器人通过大量的数据、经验自己学习获得最优解。 2、机器学习的分类： 监督学习：经验E是人工采集并输入计算机中的。 ......
Redis实战
1.短信登录 ①发送短信验证码：返回结果Result为自定义结果对象。 校验手机号 要求：检验手机号是否符合规范，一般用正则表达式做，这里由相应工具包完成。 生成验证码由hutool工具类中的RandomUtil.ranmdomNumbers完成。 保存只需要调用session的setAttribu ......
机器视觉
引用 OpenCV教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-nabz2c8j.html 【深度学习】ResNet网络详解：https://blog.csdn.net/holly_Z_P_F/article/details/127350894 一博士的网站：计 ......
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 ......
HCIP-ICT实战进阶09-RSTP&MSTP原理与配置
HCIP-ICT实战进阶09-RSTP&MSTP原理与配置 最近在跟国科的系统集成, 发现前几章都是大三上Linux课程教过的东西, 于是想起来抽时间把之前HCIP的博客补一补, 包括这篇还剩三篇, 你完全可以相信我的毅力( 0 回顾生成树协议 生成树工作过程 选举根桥(root bridge) 生 ......
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 ......