算法 常用crypto
深度优先搜索算法-dfs讲解
迷宫问题 有一个迷宫: S**. .... ***T (其中字符S表示起点,字符T表示终点,字符*表示墙壁,字符.表示平地。你需要从S出发走到T,每次只能向上下左右相邻的位置移动,不能走出地图,也不能穿过墙壁,每个点只能通过一次。) 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs ......
推荐系统[八]算法实践总结V0:腾讯音乐全民K歌推荐系统架构及粗排设计
推荐可分为以下四个流程,分别是召回、粗排、精排以及重排:
1. 召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板;
2. 粗排是初筛,一般不会上复杂模型;
3. 精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂;
4. 重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模型... ......
加密,各种加密,耙梳加密算法(Encryption)种类以及开发场景中的运用(Python3.10)
不用说火爆一时,全网热议的Web3.0区块链技术,也不必说诸如微信支付、支付宝支付等人们几乎每天都要使用的线上支付业务,单是一个简简单单的注册/登录功能,也和加密技术脱不了干系,本次我们耙梳各种经典的加密算法,试图描摹加密算法在开发场景中的运用技巧。 可逆加密算法(对称加密) 加密算法是一种将原始数 ......
国内“谁”能实现chatgpt,短期穷出的类ChatGPT简评(算法侧角度为主),以及对MOSS、ChatYuan给出简评,一文带你深入了解宏观技术路线。
国内“谁”能实现chatgpt,短期穷出的类ChatGPT简评(算法侧角度为主),以及对MOSS、ChatYuan给出简评,一文带你深入了解宏观技术路线。 ......
算法基础模板
时空复杂度分析 一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。在这种情况下,C++代码中的操作次数控制在10^7^~10^8^为最佳。下面给出在不同数据范围下,代码的时间复杂度和算法该如何选择: n ≤ 30,指数级别,dfs+剪枝,状态压缩dp n ≤ 100 => O(n^3^),floyd,dp ......
分布式机器学习:异步SGD和Hogwild!算法(Pytorch)
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而,当工作节点的计算性能存在差异,或者某些工作节点无法正常工作(比如死机)的时候,分布式系统的整体运行效率不好,甚至无法完成训练任务。为了解决此问题,人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下,各个工作节点不需要互相等待,而是以一个或多个全局... ......
Solon2 之基础:一、常用应用配置说明
约定参考: //资源路径约定(不用配置;也不能配置) resources/app.yml( 或 app.properties ) #为应用配置文件 resources/WEB-INF/static/ #为静态文件根目标 resources/WEB-INF/view/ #为视图模板文件根目标(支持多视 ......
衡量算法的性能-时空复杂度分析
算法 即存在输入输出,由有限步骤结束的程序. 因此,显而易见,算法并不是指一个单一的标准答案,而是一切能够完成要求的程序都可以称之为算法.但是算法之间根据性能的不同存在差异,评判这个差异的指标就是本篇分享的重点. 评判算法优劣的指标 1.时间复杂度 时间复杂度用O()表示,它的实质是算法的计算次数 ......
精华推荐 |【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上非常详细分析和介绍如何通过时间轮(TimingWheel)实现延时队列的原理指南
时间轮的介绍 时间轮(TimeWheel)是一种实现延迟功能(定时器)的精妙的高级算法,其算法应用范围非常广泛,在Java开发过程中常用的Dubbo、Netty、Akka、Quartz、ZooKeeper 、Kafka等各种框架中,各种操作系统的定时任务crontab调度都有用到,甚至Linux内核 ......
限流器算法实现(JUC原子类使用实践)
系列文章目录和关于我 一丶限流器存在的意义 在高并发系统中,出于系统保护角度考虑,通常会对流量进行限流。 限流*的目的是在遇到流量高峰期或者流量突增(流量尖刺)时,通过对流量速率进行限制,当达到限制速率时,可以拒绝服务(定向到错误页或告知资源没有了)、排队或等待(比如秒杀、评论、下单)、降级(返回兜 ......
模型压缩-剪枝算法详解
近年来主流的模型压缩方法包括:数值量化(Data Quantization,也叫模型量化),模型稀疏化(Model sparsification,也叫模型剪枝 Model Pruning),知识蒸馏(Knowledge Distillation), 轻量化网络设计(Lightweight Netwo... ......
深度学习基础-优化算法详解
所谓深度神经网络的优化算法,即用来更新神经网络参数,并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要,网络参数初始化决定模型是否收敛,而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
万字长文概述单目3D目标检测算法
基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程:2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理,并解读了几个主流模型。 ......
高效字符串匹配算法——BM 算法详解(C++)
定义 BM 算法是由 Boyer 和 Moore 两人提出的一种高效的字符串匹配算法,被认为是一种亚线性算法(即平均的时间复杂度低于线性级别),其时间效率在一般情况下甚至比 KMP 还要快 3 ~ 5 倍。 原理 BM 算法跟其他的字符串匹配算法相比,其中一个不同之处是在比对字符的时候,扫描的顺序不 ......
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读 想起博客园帐号了,回来填点webrtc qos的坑, 本文分析个很好用的直方图算法,不仅可以在音频里面计算抖动延迟,我发现用来统计丢包率也很好用. Histogram Algorithm DelayManager::Update()->Histo ......
联邦GNN综述与经典算法介绍
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下,安全合规地联合训练业务模型,目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现,因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度,在诸如:异常个体识别、链接预测、分子性质... ......
Java 集合中的排序算法浅析
排序是一个Java开发者,在日常开发过程中随处可见的开发内容,Java中有丰富的API可以调用使用。在Java语言中,作为集合工具类的排序方法,必定要做到通用、高效、实用这几点特征。主要探讨java中排序方法所使用的算法,以及那些是值得我们学习和借鉴的内容。文中如有理解和介绍的错误,一起学习,一起探... ......
小波去噪算法的简易实现及其扩展(小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化)之一。
早年就接触过小波的概念,那个时候看什么小波十讲这类的,看的可真谓云里雾里,一大堆数学公式,头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错,最近定心的去研究了下GIMP里的小波分解插件,有一些心得,一起分享给大家。 ......
小波去噪算法的简易实现及其扩展(小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化)之二。
GIMP的小波分解只是偏重于实现,但是其效率还是很慢,本文简单的提出了其加速算法。同时对于如何使用小波分解后的数据,通过小波去噪和小波锐化两个过程予以了说明,另外,基于小波去噪的这些过程也可以使用拉普拉斯金字塔来实现。 ......
特定领域知识图谱融合方案:文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述,从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型... ......
遗传算法求TSP问题
一、实验内容及目的 本实验以遗传算法为研究对象,分析了遗传算法的选择、交叉、变异过程,采用遗传算法设计并实现了商旅问题求解,解决了商旅问题求解最合适的路径,达到用遗传算法迭代求解的目的。选择、交叉、变异各实现了两种,如交叉有顺序交叉和部分交叉。 二、实验环境 Windows10 开发环境Python ......
python命令行参数argparse常用命令
1、参数个数控制 parser.add_argument('-i', '--integers', nargs='?', const=100, type=int, help='input a number') 参数nargs: nargs='*' 表示参数可设置0个或多个,参数是一个列表 nargs= ......
CSS-@规则(At-rules)常用语法使用总结
At-rules规则是目前CSS中一种常见的语法规则,它使用一个"@"符号加一个关键词定义,后面跟上语法区块,如果没有则以分号结束即可。 这种规则一般用于标识文档、引入外部样式、条件判断等等,本文是对该规则的使用总结。 常用规则 @import @import 主要用于从其他样式表导入新的样式规则, ......
django框架之drf:4、序列化器常用字段及参数,序列化器高级用法之source,定制字段数据的两种方法,多表关联反序列化的保存,ModelSerializer的使用
Django框架之drf 一、序列化器常用字段及参数 # 序列化类 》字段类 CharField,除此之外还有哪些其他的 # 序列化类 》字段类,字段类上,传属性的 ,序列化类上,也可以写属性 models.CharField(max_length=32) 1、常用字段 | 字段 | 字段构造方式 ......
算法学习笔记(16): 组合数学基础
组合数学基础 本文部分运用到了生成函数的知识 如果直接食用本文结论,请忽略下列链接。 生成函数参考博客:普通型生成函数 - Ricky2007 - 博客园 我认为讲的不错 组合数学非常有用!我们先从一点点简单的性质开始 简单原理 加法原理 这非常简单,我们举一个例子即可:考虑我有 $5$ 个红苹果和 ......
基于遗传算法的地图四色原理绘图上色的Python代码
本文介绍利用Python语言,实现基于遗传算法(GA)的地图四色原理着色操作。 1 任务需求 首先,我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层,如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案,对该矢量图层各图斑进行着色,使得各相邻小图斑间的颜色不一致,如下图所示。 ......
前端算法之二分查找
在数组中查找指定元素,如果存在就返回它的位置,如果不存在,就返回-1。 这是一道非常经典的算法题,考的就是二分查找算法,首先分析二分查找的思路: 假设一个数组为 [3,5,19,22,25,33,45,47,57,66,71,78](已经从小到大排好序),要求找出数值80的位置,如图: ps: g ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记(二)——HotSpot垃圾回收算法实现(OopMap,安全点安全区域,卡表,写屏障,三色标记算法)
系列文章目录和关于我 前面《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记(一)——垃圾回收算法我们学习了垃圾回收算法理论知识,下面我们关注下HotSpot垃圾回收算法的实现,分为以下几部分 对象是垃圾的判断依据 GC Roots 是如何高效扫描的 如何解决跨代引用对象的垃圾回收问题 如何降低垃圾回收STW ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记(一)——垃圾回收算法
参考书籍《深入理解java虚拟机》周志明著 系列文章目录和关于我 本文主要介绍垃圾回收理论知识 1.jvm哪些区域需要进行垃圾回收 虚拟机栈,本地方法栈,程序计数器都是线程私有的,随线程而生,随线程而灭。其中栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊的执行出栈和入栈操作,每一个栈帧需要分配内存基本上在 ......
Dijkstra算法详解(朴素算法+堆优化)
定义 Dijkstra(读音:/'daɪkstrə/)算法,是用来求解一个边带权图中从某个顶点出发到达其余各个顶点的最短距离的算法。(为表达简便,下文中“起点(源点)到某个顶点的距离”简称为“某个顶点的距离”) 限制条件:各个边的权不能为负。 原理 假设s,v1,v2,...,vn(以下简称P1)为 ......