算法 规则 性能apriori
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 ......
基于Autoencoder自编码的64QAM星座图整形调制解调通信系统性能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 自编码器（Autoencoder）是一种深度学习模型，可以通过无监督学习的方式来学习数据的低维表示。64QAM星座图整形调制解调通信系统是一种数字通信系统，可以在有限的带宽资源下实现高速数据传输。 4.4 实现过 ......
Python变量：创建、类型、命名规则和作用域详解
变量 变量是用于存储数据值的容器。 创建变量 Python没有用于声明变量的命令。 变量在您第一次为其分配值时被创建。 示例 x = 5 y = "John" print(x) print(y) 变量不需要声明为特定类型，并且甚至在设置后可以更改类型。 示例 x = 4 # x的类型为int x = ......
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 ......
【面试题精讲】为什么G1收集器不需要调优性能也很优秀
G1（Garbage-First）收集器是一种面向服务器端应用的垃圾回收器，它在JDK 7u4版本中首次引入，主要用于替代CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器。相比于其他垃圾回收器，G1收集器具有很多优点，使得它在性能和调优方面表现出色。 首先，G1收集器采用了分代收集的思想， ......
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 ......
R语言Apriori关联规则、K-means均值聚类数据挖掘中药专利复方治疗用药规律网络可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30605 原文出处：拓端数据部落公众号 应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。方法检索治疗抑郁症中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。 最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输 ......
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 ......
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 ......
CDN在互联网直播中的运用与性能优化
随着互联网技术的不断发展，互联网直播已成为人们获取信息、娱乐、学习等多种需求的重要途径之一。然而，在直播过程中，由于网络延迟、卡顿等问题，观众的观看体验往往受到影响。为了解决这些问题，内容分发网络（CDN）技术被广泛应用于互联网直播领域，本文将探讨CDN在互联网直播中的运用与性能优化。 ......
exist和left join 性能对比
今天遇到一个性能问题，再调优过程中发现耗时最久的计划是exist 部分涉及的三个表。 然后计划用left join 来替换exist，然后查询了很多资料，大部分都说exist和left join 性能差不多。 为了验证这一结论进行了如下实验 步骤如下 1、创建测试表 drop table app_f ......
BMS电池管理系统的蓝牙芯片 国产高性能 低功耗蓝牙Soc芯片PHY6222
电池管理系统是对电池进行监控与控制的系统，将采集的电池信息实时反馈给用户，同时根据采集的信息调节参数，充分发挥电池的性能。但是，前技术中，在管理多个电池时，需要人员现场调试与设置，导致其检查、维护与更新相当不方便。而且，针对电池组的工作性能、电池老化情况、使用寿命等信息，需要人员现场经过多次反复调试 ......
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 ......
exist和left join 性能对比
今天遇到一个性能问题，再调优过程中发现耗时最久的计划是exist 部分涉及的三个表。 然后计划用left join 来替换exist，然后查询了很多资料，大部分都说exist和left join 性能差不多。 为了验证这一结论进行了如下实验 步骤如下 1、创建测试表 drop table app_f ......
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 ......
性能测试环境准备
一台本地的机器：角色 本地控制机：调试jmeter脚本，和阿里云上的肉机做通讯，监控肉机的内存占用率，cpu和I/O使用率，生成性能测试报告，分析报告，给出调优方案 买一个阿里云机器，角色 肉机，安装jmeter，命令行形式执行脚本，模拟多个客户端向服务器发送请求； 买第二台阿里云机器：角色 被测试 ......
KingbaseES数据库-生产环境慢查询性能优化案例
一、背景 在生产环境中，慢查询不仅影响系统、业务的正常处理。同时严重影响用户的使用感受。 二、表相关信息 2.1 表结构及索引： Table "yktcore.t_dtl_ymt" 栏位 | 类型 | 校对规则 | 可空的 | 预设 + + + + sys_sett_date | character ......
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: ......
代码随想录算法训练营-贪心算法-4|406. 根据身高重建队列、452. 用最少数量的箭引爆气球
406. 根据身高重建队列 1. 一定要想如何确定一个维度，然后再按照另一个维度重新排列。 2. 先确定身高的维度，降序排列。 3. 按照身高排序之后，优先按身高高的people的k来插入，后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点，最终按照k的规则完成了队列。 4. 局部最优：优先按身高高的peop ......