目录1、MySQL8新特性概述1.1、MySQL8.0新增特性1.1.1. 更简便的NoSQL支持1.1.2. 更好的索引1.1.3.更完善的JSON支持1.1.4.安全和账户管理1.1.5.InnoDB的变化1.1.6.数据字典1.1.7. 原子数据定义语句1.1.8.资源管理1.1.9.字符集支持1.1.10.优化器增强1.1.11.公用表表达式1.1.12.窗口函数1.1.13.正则表达式支
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2024-07-13 14:40:52
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文章目录6.6 特征降维学习目标1 降维1.1 定义1.2 降维的两种方式2 特征选择2.1 定义2.2 方法2.3 低方差特征过滤2.3.1 API2.3.2 数据计算2.4 **相关系数**2.4.1 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)2.4.2 斯皮尔曼相关系数(Rank IC)3 主成分分析3.1 什么是主成分分析(PCA)3.2 API3.
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2024-05-10 10:11:06
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这是今天读的第二篇论文，EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection。论文地址以引用方式出现，听起来好像挺酷，其实大家根本不会看的，对吧 = =这篇论文主要讨论了两个方面，加权双向特征金字塔网络（BiFPN）也是本文重点，另一方面提出改进型网络EfficientDet，可以同时统一缩放所有骨干网、特征网络和框/类预测网络的分辨率、深度和
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2024-07-31 12:17:52
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JS 一、kNN算法概述 kNN是k-Nearest Neighbour的缩写，这是一种非常简单且易于理解的分类算法。回想我们从小到大在认知事物的过程当中，我们是如何判断一种事物是属于哪种类别的?通常的一种思路就是，分析当前这个事物与我们之前所知道的类别特征进行比对，找出最接近的一类，然后就可以把这个东西归属于这一个类别。kNN算法大致就是这么一个思路，直接通过测量不同特征值之间的距离来达到分
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2024-05-30 08:48:11
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距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。
按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距离变换（EDT）。其中EDT精度高，与实际距离相符，应用更广泛。目前随着应用的需要，已经有多种EDT算法[2-6]。按变换方式分，
加权随机算法一般应用在以下场景：有一个集合S，里面比如有A,B,C,D这四项。这时我们想随机从中抽取一项，但是抽取的概率不同，比如我们希望抽到A的概率是50%,抽到B和C的概率是20%,D的概率是10%。一般来说，我们可以给各项附一个权重，抽取的概率正比于这个权重。那么上述集合就成了：{A:5，B:2，C:2，D:1}方法一：扩展这个集合，使每一项出现的次数与其权重正相关。在上述例子这个集合扩展成
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2023-08-04 11:19:24
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微信红包算法-随机加权算法 最近突然对微信红包的算法非常感兴趣，就按照自己的想法写了一个算法，原理是根据随机加权数算法，算法中就按照微信的校验规则给出。 1. &n
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2024-01-02 21:56:57
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前言：使用excel计算月末一次加权平均法下的出库金额，其实是件很简单的事情。但是，excel也有它的不足之处，不同表之间的计算效率不高，数据量大之后很容易卡顿。纯excel的用户，其实很难养成良好的数据管理习惯。各类数据，甚至是同类数据的不同部分，也经常被分割成一个个分散的数据孤岛。excel一般不能启发用户理解，什么样的表格是存数据，什么样的表格是看数据的——因为excel的自由度太高了，以至
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2024-08-11 14:07:19
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Opencv——线性混合操作(addWeighted函数应用)Ps：素材来源：opencv编程，目的是记录自己的学习过程。一，线性混合操作1）线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式如下：g(x) = (1-a)fa(x) + af3(x)。通过在范围0到1之间改变alpha值来对两幅图像（f0(x)和f1(x)）或两段视频（同样为f0(x)和f1(x)）产生时间上的画面叠
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2024-08-15 19:27:53
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1.原型聚类：典型的做法是K-means，首先设定k个类别，随机的在总体样本中选择k个样本作为聚类中心，然后遍历所有样本点，把所有样本点分类到k个类中（以最短距离为标准），然后更新k个样本的样本中心，再重新划分所有的样本点。停止条件可以设定为样本的变化幅度不大的情况，或者两次的损失函数变化不大的情况。优点：简单、时间复杂度、空间复杂度低缺点：随机初始化的中心点对结果影响很大；2.层次聚类：就是对所
特征工程-数据处理（2）非结构型数据非结构型数据的归一化方法 非结构型数据的归一化方法词袋模型 每篇文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。具体地说，就是将整段文本以词为单位切分开， 然后每篇文章可以表示成一个长向量，向量中的每一维代表一个单词，而该维对应的权重则反映了这个词在原文章中的重要程度。所以文本的单词就是文本的特征，这个特征的重要性常用TF-IDF来计算，权重公式为 ，其中为文章总数
特征值/特征向量的计算 文章目录特征值/特征向量的计算特征值分解(EVD)奇异值分解(SVD)PCA(主成分分析)Funk SVDLFMALSNeural CF（NCF）GMF 首先如公式所示 如果向量 和 满足以上公式，那么他们可以分别叫做矩阵A的特征向量和特征值，至于特征向量和特征值的物理含义是什么，可以参考b站 3blue1brown的视频(天花板级讲解) 特征值分解(EVD)同样摆出
算法与数学之美 推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。在此都不展开，只简单介绍原理！基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了《花千骨》第一集，基于内容的推荐算法会发现《花千骨》n多集，与你之前的浏览记录在内容上面（共有很多关键词）有很大相似性，算法就自动把后者推荐给你，这种方法可以避免It
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2024-02-19 18:37:33
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文章目录第三讲(二) 图论3.7 负环3.7.1 904. 虫洞3.7.2 361. 观光奶牛3.7.3 1165. 单词环3.8 差分约束3.8.1 1169. 糖果3.8.2 362. 区间3.8.3 1170. 排队布局3.8.4 393. 雇佣收银员3.9 最近公共祖先3.9.1 1172. 祖孙询问3.9.2 1171. 距离3.9.3 356. 次小生成树3.9.4 352. 闇の連
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2024-08-09 12:06:43
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2024-01-09 21:20:25
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负载均衡-加权随机算法 由于访问概率大致相同，所以如果部分服务器性能不一致的话，容易导致性能差的服务器压力过大，所以要根据服务器性能不一致的情况，给性能好的服务器多处理请求，给差的少分配请求（能者多劳）所以就需要在随机算法的基础上给每台服务器设置权重，延伸为加权随机算法1、将应用服务器集群的IP存到Map
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2024-04-09 20:01:02
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# 如何在Java中实现加权平均算法
在这个指南中，我们将一起学习如何在Java中实现一个简单的加权平均算法。加权平均算法是对每个值赋予不同的权重，根据权重来计算平均值。通过本教程，您将了解实现的步骤和每一步所需的代码示例。
## 1. 流程概述
下面是实现加权平均算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义数据和权重 |
| 2 |
原创
2024-09-02 04:13:40
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场景：有Ｎ个合作方，每个合作方都有一定的权重，按权重随机选择一个
原创
2021-07-12 17:24:49
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## Java加权平均算法
在编程中，加权平均算法是一种计算平均值的方法，其中每个值都有一个与之相关的权重。加权平均算法经常用于需要考虑不同因素权重的情况下，对数据进行加权处理。在本文中，我们将介绍Java中的加权平均算法，并提供相应的代码示例。
### 加权平均算法原理
加权平均算法的原理非常简单，它通过将每个值乘以相应的权重，然后将所有乘积相加，再除以权重的总和，来计算加权平均值。
加
原创
2023-08-02 05:29:19
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（1）平滑是什么意思？ 数学上的平滑: 平滑法是对不断获得的实际数据和原预测数据给以加权平均，使预测结果更接近于实际情况的预测方法，又称光滑法或递推修正法。平滑法是趋势法或时间序列法中的一种具体方法。图像平滑: 图像平滑是指受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮
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2024-09-18 20:33:41
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