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推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】
推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】 ......
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... ......
【Vue】style和class 列表渲染 使用v-for进行循环 监控失效 双向数据绑定 过滤案例 事件修饰符
昨日回顾 # 1 前端发展历史 -vue react -谷歌flutter，Dart语言 -uni-app：小公司 -vue： 3.x 2.x -3.x :ts -2.x :js # 2 vue: -渐进式 -MVVM: M层：model，数据层，js V层：view，视图层，html，css VM ......
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 ......
k8s中使用prometheus operator监控外部服务器部署的windows exporter
k8s中使用prometheus operator监控外部服务器部署的windows exporter 0、文档说明 （1）Prometheus Operator是一个流行的k8s集群监控套件，项目地址：https://github.com/prometheus-operator/kube-prom ......
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。 ......
云端智创 | 批量化生产，如何利用Timeline快速合成短视频？
本文内容整理自「智能媒体生产」系列课程第三讲：开发者实战，由阿里云智能视频云技术专家分享云剪辑Timeline的功能及使用方法、云剪辑OpenAPI的使用流程、短视频批量生产的基本原理以及使用Timeline合成常见的短视频效果。课程回放见文末。 01 Timeline简化之道 什么是时间线Time ......
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 ......
Mac监控键盘输入并执行动作
电脑的安全是非常重要的，特别是里面的敏感数据，若是被有心之人利用，那后果不堪设想。
所以我们部门定下了一个规矩，谁离开工位要是不锁屏，就可以在部门群发送一个消息：我请大家吃鸡翅。
oh，技术出身怎么可以让这种事情发生。 ......
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。 ......
基于多云构建监控告警系统
之前有一个系列的文章来讲我们多云系统的设计与落地，多云系统实现了云上资源的统一管理，同时基于关联关系构建了清晰的资源拓扑，其中基于业务的资源拓扑应用最为广泛，也就是我们通常所属的服务树，许多的使用场景都依赖服务树来提供基础数据 如何保证多云系统提供的基础数据是准确的？其中一个非常有效的方式就是让上层 ......
Android 分区和内存监控
Android 分区和内存监控 Andorid之所以是分区，是因为各自有对应的功能和用途的考量，可以进行单独读写和格式化。 Android 设备包含两类分区： 一类是启动分区，对启动过程至关重要。 一类是用户分区，用于存储与启动无关的信息。 启动分区 boot 分区 一般的嵌入式Linux的设备中. ......
Spring Boot + WebSocket 实时监控异常
本文已经收录到Github仓库，该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点，欢迎star~ Github地址：https://github.c ......
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 ......
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 ......