算法 规则 性能apriori
c++算法之离散化
什么是离散化？ 离散化，故离散数学，其中的“离散”就是不连续的意思。离散化可以保持原数值之间相对大小关系不变的情况下将其映射成正整数。 也就是给可能用到的数值按大小关系分配一个编号，来代替原数值进行各种操作。 离散化步骤： 1.排序 2.去重 3.归位 举一个例子： 将{4000，201,11,45 ......
AI-11. 优化算法
优化算法对于深度学习非常重要。一方面，训练复杂的深度学习模型可能需要数小时、几天甚至数周。优化算法的性能直接影响模型的训练效率。另一方面，了解不同优化算法的原则及其超参数的作用将使我们能够以有针对性的方式调整超参数，以提高深度学习模型的性能。 11.1. 优化和深度学习 对于深度学习问题，我们通常会 ......
代码随想录算法训练营第四十五天| 503.下一个更大元素II 42. 接雨水
503.下一个更大元素II 要求： 数组是环，需要找到下一个最大的元素 思路1： 先作为直线遍历，然后没有的节点，放到首部，再找比他大的节点 注意：头节点 代码： 1 // 要求：返回循环数组中下一个更大的数字步数 2 // 思路：先不循环遍历， 3 // 然后对每个-1节点，以他为起始，放到数组的 ......
深入探讨API调用性能优化与错误处理
随着互联网技术的不断发展，API（应用程序接口）已经成为软件系统中重要的组成部分。而优化API调用的性能以及处理错误和异常情况则是保障系统稳定性和可靠性的关键。本文将从以下几个方面来探讨如何进行性能优化和错误处理。 一、优化API调用的性能 1. 使用合适的数据传输格式 选择合适的数据传输格式可 ......
9.2.Config Server 配置规则详解
9.2.Config Server 配置规则详解 在上面，我们用于测试的配置文件： futurecloud.ymlfuturecloud-dev.ymlfuturecloud-test.ymlfuturecloud-pre.ymlfuturecloud-stable.ymlfuturecloud-a ......
强化学习Chapter4——两个基本优化算法（2）
# 强化学习Chapter4——两个基本优化算法（2） 上一节，介绍了依据贝尔曼方程得出的策略迭代算法（policy iteration），本节将介绍另一种根据贝尔曼最优方程提出的，**价值迭代算法（value iteration）**。在此之后，本文将阐述这两种算法的共性与区别，由此总结出一种** ......
算法工程师学习运筹学 笔记一 P，NP，NPC问题
算法的时间复杂度 我之前理解的时间复杂度，是指的解决一个问题所需要的时间。但其实并不准确，时间复杂度应该是 当问题规模扩大后，程序需要的时间长度增长得有多快。 时间复杂度有两种类型：一种是O(1),O(log(n)),O(n^a)等，我们把它叫做多项式级的复杂度，因为它的规模n出现在底数的位置；另一 ......
强化学习Chapter4——两个基本优化算法（1）
# 强化学习Chapter4——两个基本优化算法（1） 上一节导出了状态价值函数的贝尔曼方程以及最优状态价值函数： $$ \begin{aligned} V^\pi(s) &=E_{a\sim \pi,s’\sim P}[r(s,a)+\gamma V^\pi(s‘)]\\ &= \sum_{a}\ ......
代码随想录算法训练营第九天| 复习字符串和双指针法（看卡哥文章复习）
KMP算法就是在一个字符串中寻找另一个子串，避免了“跳回下一个字符再重新匹配”，实现了在一次字符串的遍历过程中就可以匹配出子串。 28. 实现 strStr() （本题可以跳过） 卡哥建议：因为KMP算法很难，大家别奢求 一次就把kmp全理解了，大家刚学KMP一定会有各种各样的疑问，先留着，别期望立 ......
R语言改进关联规则挖掘Apriori在超市销售数据可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33364 原文出处：拓端数据部落公众号 超市业已成为商业领域最具活力的商业业态，竞争也变得日益激烈。数据挖掘技术越来越多地服务于超市营销战略，本文在数据挖掘的基础上，深入分析了关联规则算法，研究算法的基本思想、算法的性质，并对算法进行详细的性能分 ......
MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832 最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了 ......
代码随想录算法训练营第八天| LeetCode 344.反转字符串 541. 反转字符串II 151.翻转字符串里的单词
344.反转字符串 卡哥建议： 本题是字符串基础题目，就是考察 reverse 函数的实现，同时也明确一下 平时刷题什么时候用 库函数，什么时候 不用库函数 题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0344.%E5%8F%8D%E8%BD%AC%E5%AD ......
BFPRT 算法学习
今天看了MIT 算法导论的视频课程，学习top K问题的时候，按leetcode惯例，会用大顶堆来解决，但是现在学到的BFPRT算法，记录一下 PS，此算法的最坏结果是O(n)PS，好厉害 1 package com.example; 2 3 import java.util.Arrays; 4 5 ......
[算法学习笔记] [算法总结] dp背包模型
### 前言 dp背包模型属dp的一种，可以帮助我们快速的转移状态，解题。dp背包模型题的关键是判断这是哪种背包，属于什么类型的dp，只有判断出这是什么类型的背包，才能进一步朝这个方向思考。 ### 01背包 01背包的常规形式是有$n$种物品，每间物品都有重量和价值两个参数。每件物品都可以选or不 ......
C练习题-数据结构与算法
1、将一棵二叉树的根节点放入队列，然后非递归的执行如下操作：将出队节点的所有子节点入队。以上操作可以实现哪种遍历( ) A、前序遍历 B、中序遍历 C、后续遍历 D、层序编历 答案：D； 二叉树的遍历： ①前序遍历：根、左、右 ②中序遍历：左、跟、右 ③后序遍历：左、右、跟 ④层序遍历：从上到下，从 ......
【ML算法基础】一欧元滤波器
前言 参考 1. 算法笔记 | 一欧元滤波器(1€ Filter, OneEuroFilter); 2. 1€ Filter Demo; 3. 一欧元滤波器(OneEuroFilter)_胖胖腐乳的博客-CSDN博客; 4. Noise Filtering Using 1€ Filter | Jaa ......
高并发性能指标：QPS、TPS、RT、吞吐量
QPS，每秒查询 QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。 互联网中，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 TPS，每秒事务 TPS：是Transaction ......
性能测试怎么做？测试工具怎么选择？
在当前软件测试行业，熟练掌握性能测试已经是测试工程师们面试的敲门砖了，当然还有很多测试朋友们每天的工作更多的是点点点，性能方面可能也只是做过简单的并发测试，对于编写脚本，搭建环境方面也比较陌生。今天这篇文章就给大家梳理一下如何去做性能测试，和怎么熟练掌握性能测试。文章结构如下： 性能测试怎么做？ 性 ......
three.js学习2-性能监测工具stats.js
1.安装 npm i stats.js 2.组件引入 import * as Stats from 'stats.js' 3.使用，requestAnimationFrame循环调用的函数中调用方法update()，来刷新时间 //创建性能检测 let stats = new Stats() sta ......
protoc-gen-doc 自定义模板规则详解
protoc-gen-doc 支持自定义模板，但几乎没有一篇文章能详细解释该如何自定义，该用什么字段自定义，里面各种遍历、条件语句怎么写。经过近一天的梳理和踩坑，产出本文，记载了自定义模板所需的常用语法。 ......
前端性能优化的利器 ——— 浅谈JavaScript中的防抖和节流
防抖函数和节流函数是工作中两种常用的前端性能优化函数，今天我就来总结一下什么是防抖和节流，并详细说明一下如何在工作中应用防抖函数和节流函数 ......
[算法学习笔记] 多重背包--二进制拆分
### 多重背包 回顾一下多重背包是什么？有$n$种物品，每个物品都有有限个，每个物品都有重量和价值两个参数，你有一个限重为$W$的背包，求背包内价值最大。 我们朴素的做法是将多重背包拆分成01背包求解，因为每个物品都有有限个，假设第$i$个物品有$j$个，那么跑$j$次01背包即可。 但是这样复杂 ......
bp安装+匹配规则（防止抓火狐的多余包）
# bp安装使用 ``` BurpLoaderKeygen.jar: 2c8c7b95640f31985f83580402f26a06b78c55877fa33ef1f9d14d2ebb2d8ecd burpsuite_pro_v2023.6.jar: e49caa5a2c01dcad37ecc95 ......
转：[译] Linux 异步 I_O 框架 io_uring：基本原理、程序示例与性能压测（2020）
> ### 译者序 本文组合翻译了以下两篇文章的干货部分，作为 `io_uring` 相关的入门参考： - [How io_uring and eBPF Will Revolutionize Programming in Linux](https://thenewstack.io/how-io_ur ......
[算法题python]728.自除数
自除数 是指可以被它包含的每一位数整除的数。 例如，128 是一个 自除数 ，因为 128 % 1 == 0，128 % 2 == 0，128 % 8 == 0。 自除数 不允许包含 0 。 给定两个整数 left 和 right ，返回一个列表，列表的元素是范围 [left, right] 内所有 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （70）-- 算法导论6.5 9题
# 九、请设计一个时间复杂度为 (n lgk)的算法，它能够将 k 个有序链表合并为一个有序链表，这里 n 是所有输入链表包含的总的元素个数。(提示:使用最小堆来完成 k 路归并。 ## 文心一言： 要设计一个时间复杂度为 O(n log k) 的算法，将 k 个有序链表合并为一个有序链表，可以使用 ......
基础算法
# 复健$Day3$ 一些基础的算法（模板） ## $1.$位运算 进行状压$DP$时常用到位运算 ### $64$位整数乘法 https://www.acwing.com/problem/content/92/ ``` #include #include #define LL long long ......
基于机器视觉工具箱的车辆检测计数算法matlab仿真
1.算法理论概述 1.1、研究背景 随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加，交通拥堵和交通事故等交通问题日益突出，如何对城市交通进行有效管理和调控成为了城市交通管理的重要任务。车辆检测计数是交通管理中的一个重要问题，它可以用于交通状况的监测、交通流量的统计以及交通信号灯的控制等。因此，研究基于机器视 ......