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算法复习--简单选择排序

选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。选择排序不稳定，会导致相同值位置发生改变。算法步骤： 1）首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序

选择排序

数据

i++

其他

原创 2022-03-11 15:09:18 37 阅读

算法复习--直接插入排序

直接插入排序是稳定排序（相同的值不会改变原来的顺序）直接插入排序的算法思路：（1）设置监视哨r[0]，将待插入纪录的值赋值给r[0]；（2）设置开始查找的位置j；（3）在数组中进行搜索，搜索中将第j个纪录后移，直至r[0].key≥r[j].key为止；（4）将r[0]插入r[j+

算法

直接插入排序

搜索

i++

原创 2022-03-11 15:07:08 77 阅读

编辑距离算法（Levenshtein）

编辑距离定义：编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括：将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。例如将eeba转变成abac：所以eeba和abac的编辑距离就是3 俄罗斯科学家Vladimir L

算法

python

编辑距离

字符串

原创 2022-03-11 13:56:13 308 阅读

奇异值分解（SVD）

奇异值

聚类

特征值

特征向量

数据

转载 2022-03-11 13:53:18 555 阅读

奇异值分解和聚类分析操作流程

1. 获取关键词，返回词典（key, value）格式数据，key为关

奇异值

python

聚类

数据

二维数组

原创 2022-03-11 13:48:53 153 阅读

利用最小堆找出10亿个数中最大的10000个数

最小堆最小堆是一种完全二叉树，特点是根节点比两个子节点都小（或者根节点比子节点都大）过程先找10000个数构建最小堆依次遍历10亿个数，如果比最小堆的最小值大，则替换这个最小值，并重新构建最小堆最后输入10000个值时间复杂度构建最小堆的复杂度为 logn，求出最大m个数会构建m次最小

算法

最小堆

时间复杂度

子节点

原创 2022-03-08 11:05:39 193 阅读

最小生成树

"转载：最小生成树" Kruskal算法此算法可以称为“加边法”，初始最小生成树边数为0，每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边，加入到最小生成树的边集合里。 1. 把图中的所有边按代价从小到大排序； 2. 把图中的n个顶点看成独立的n棵树组成的森林； 3. 按权值从小到大选择边，所选的边连接的

算法

最小生成树

迭代

kruskal算法

转载 2022-03-08 11:05:20 52 阅读

最大、最小堆的实现

最大最小堆堆是一种经过排序的完全二叉树，其中任一非终端节点的数据值均不大于（或不小于）其左子节点和右子节点的值。最大堆和最小堆是二叉堆的两种形式。最大堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最大者。最小堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最小者。最小堆示例建立最小堆初始数组为：9,3,7,6,

算法

最小堆

结点

父节点

原创 2022-03-08 11:04:47 480 阅读

TCP拥塞控制-慢启动、拥塞避免、快重传、快启动

一般原理：发生拥塞控制的原因：资源(带宽、交换节点的缓存、处理机)的需求可用资源。作用：拥塞控制就是为了防止过多的数据注入到网络中，这样可以使网络中的路由器或者链路不至于过载。拥塞控制要做的都有一个前提：就是网络能够承受现有的网络负荷。对比流量控制：拥塞控制是一个全局的过程，涉及到所有的主机、

计算机网络

慢启动

拥塞控制

重传

原创 2022-03-08 11:04:29 1214 阅读

【转载】多模式串匹配之AC自动机

原文地址： "https://www.cnblogs.com/codeape/p/3845375.html" 目录[隐藏] window.content_index_showTocToggle=true;function content_index_toggleToc(){var tts="显示";

算法

字符串

字典树

后缀

转载 2022-03-08 10:38:24 419 阅读

ccks-利用sklern计算混淆矩阵及分类报告

def f1Score(correct_label, predict_label): """ 计算混淆矩阵及f1得分 :param correct_label: 正确的分类标签 ['0','1','2','3'] :param predict_label: 预测的分类标签 :return: """

NLP

混淆矩阵

原创 2022-03-08 10:18:39 56 阅读

NLP总结

![](https://img2020.cnblogs.com/blog/771778/202006/771778-20200621003624587-1787216521.png)

NLP

原创 2022-03-08 10:18:30 132 阅读

java使用ac算法实现关键词高亮

需求背景标记出一句话中所有关键词 inpu:我想买苹果手机，请问哪里可以买苹果手机 keyword:"苹果", "苹果手机", "哪里" result:我想买[[苹果手机]]，请问[[哪里]]可以买[[苹果手机]] 10w条耗时：41ms 难点：需要考虑单词重叠问题（overlap），例如“苹果手

算法

java

i++

ac自动机

原创 2022-03-08 10:12:10 123 阅读

对于L1正则和L2正则的理解

目的： L1和L2正则都可以解决过拟合方法： L1正则:向量中各个元素绝对值的和，适用于稀疏特征。原理：直接删除异常特征，解决过拟合。缺点：绝对值不可求导，需要特殊处理。 L2正则：向量中各元素平方和求平方根，使用场景更多，计算方便。原理：将异常特征平均化。图像： L1是蓝色的线，L2是红色的

NLP

正则

过拟合

删除异常

原创 2022-03-08 10:11:23 310 阅读

记一次模型调试问题：使用TextLSTM/RNN学习不动，损失和acc均无变化

问题在清华新闻分类数据集上，使用TextCNN效果不错，使用TextLSTM/RNN学习不动，损失和acc均无变化定位问题 CNN效果有提升，说明train代码和数据没问题；更改RNN/LSTM结构，加损失函数还是没效果；修改lr、embed_dim，num_laber均无效果；本地一步步

NLP

数据集

损失函数

数据

原创 2022-03-08 10:06:47 62 阅读

常用数据结构

完全二叉树：除了最后一层，其他层节点都是满的满二叉树：每层节点都是满的平衡二叉树：左右子树高度差不超过1，插入、删除时间复杂度O(logn) 二叉查找树：左节点小于根节点，根节点小于右节点最大最小堆：最大堆：父节点比子节点大，插入删除O(logn) 最小堆：父节点比子节点小，插入删除O(

子节点

最小堆

父节点

原创 2022-03-08 10:04:56 69 阅读

融合排序的快速调参实验

问题背景在平安的时候会经常对比多个模型的效果，也会加很多规则系数做模型排序，做推荐的时候粗排需要对多个维度进行打分，例如 score = 模型1 * 0.5 + 模型2 * 0.3 + 模型3 * 0.2 similar = 年龄 * 0.2 + 性别 * 0.1 + 地区 * 0.5 搜索结果

算法

github

解决方案

开源项目

原创 2022-03-08 10:02:38 75 阅读

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