主成分分析，即Principal Component Analysis(PCA)，是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA的更多介绍，请参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Prin
1.概念简介 1）PGA: 程序全局区（Program Global Area），服务器进程的私有内存区域，涉及服务器进程相关私有内存的所有区域和信息。 2）UGA: 用户全局区（User Global Area），会话相关的内存区域。shared server模式中，UGA从SGA的large pool（如果设置）或者shared pool（没有设置large pool）中分配；dedicate
package lpa; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class LPA { public static float sigma = 1; public static
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2017-06-04 12:00:00
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数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法，以及Apriori算法的用法。此外，在小型企业场景中，我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。什么是关联规则挖掘？如前所述，Apriori算法用于关联规则挖掘。现在，什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁模式和关联的技术。
文章目录1. 基本思想2. 算法描述3. 算法流程4. 标签传播算法的变形5. LPA算法的python实现 LPA（Label Propagation Algorithm）由Usha Nandini Raghavan等人于2007年提出。1. 基本思想标签传播算法（LPA）是基于图的半监督学习算法，基本思路是从已标记的节点标签信息来预测未标记的节点标签信息，利用样本间的关系，建立完全图模型，适
ML之Clustering之LPA：LPA算法主要思路、输出结果、代码实现等相关配图之详细攻略目录LPA算法的主要思路LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现LPA算法的主要思路更新……LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现
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2022-04-22 16:36:09
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在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一
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2022-08-13 00:00:36
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ML之Clustering之LPA：LPA算法主要思路、输出结果、代码实现等相关配图之详细攻略目录LPA算法的主要思路LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现LPA算法的主要思路更新……LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现...
原创
2021-06-15 20:27:11
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标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探
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2023-08-04 12:45:51
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用ESIM Rapid开发MMI的几点心得，呵呵。ESIM公司的Rapid用来开发手机的MMI很好，但如果不好好用，也会成为一场噩梦。1. 撰写轻量级的Rapid应用。 这一点建议是指尽量把实现代码移到UDI中，让Rapid只处理逻辑。先声明一点，轻量级的Rapid应用决不是说较少的feature，而是针对所有使用Rapid开发MMI的手机的。 个人认为这样做有以下几个优点
01_算法的一些基本概念 三个基本概念：问题、问题实例和算法。 算法的性质有：有穷性、可行性、确定性、有输入和输出、可终止。 算法设计的概念：从问题出发，通过分析、思考最终得到一个可以解决问题的过程性描述的工作过程。 常见算法设计模式：枚举法、贪心法、分治法、回溯法（搜索法）、动态规划法、分支界限发。 “大O记法”：对于单调的整数函数 f，如果存在一个整数函数 g 和实常数 c &g
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2023-07-27 17:16:51
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本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理作者：Python进阶者# hashlib是涉及安全散列和消息摘要，提供多个不同的加密算法接口，如SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512、MD5等。
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update("test".
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2023-07-24 16:01:46
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最优化问题可大致分为两类，可导的与不可导的可导的最优化问题 (e.g., 特征加权分类) 通常可使用梯度下降法解决，但不可导的最优化问题 (e.g., 神经网络超参数调整) 则只能使用遗传算法解决但遗传算法存在着明显的缺陷，即搜索方向过于随机、搜索效率低下，在更多的情况下粒子群算法会是更优的选择在参照主流的粒子群算法流程后，本算法的复现思路如下：根据用户所设置的各个坐标的取值范围生成指定规模的粒子
相关概念对于一个图G=(V, E)，求图中两点u， v间最短路径长度，称为图的最短路径问题。最短路径中最长的称为图的直径。其中，求图中确定的某两点的最短路径算法，称为单源最短路径算法。求图中任意两点间的最短路径算法，称为多源最短路径算法。常用的路径算法有：Dijkstra算法SPFA算法\Bellman-Ford算法Floyd算法\Floyd-Warshall算法Johnson算法其中最经典的是D
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2023-09-20 06:19:23
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这里写目录标题冒泡排序 Bubble Sort快速排序 Quick Sort插入排序 Insertion Sort希尔排序 Shell Sort选择排序 Select Sort堆排序 Heap Sort归并排序 Merge Sort计数排序 Counting Sort基数排序（Radix Sort）桶排序（Bucket Sort） 冒泡排序 Bubble Sort原理：从第一个元素开始，将相邻的
昨天看过了简单题汇聚的深度优先搜索专题，今天来体验下简单级别的广度优先搜索专题。老样子，先熟悉下术语概念：广度优先搜索算法（英语：Breadth-First Search，缩写为BFS），又译作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。 BFS是一
因为这篇公式和图比较多，所以笔者以贴图像的形式来，附上最终的结果图。如果你需要笔者的代码，可以发邮件或者去github，笔者后续会贴上github链接。 1、 两者之间的关系 摄影测量是研究被摄物体的形状、大小、和相对位置关系的一门学科；计算机视觉可以看作是图像处理的升华（image—knowledge）。两者之间有太多的相似之处，如bundle adjustment，摄影测量中称之为光束法平差
概述：本文从用算法“脱掉”女性衣服的DeepNude的不良应用现象及其消亡的现象为引子，介绍了其应用的2种python技术。支持生成Nude图像的pix2pix算法，和支持对python程序打包的PyOxidizer库做了介绍。旨在抛砖引玉，对读者的python技术提高有帮助。DeepNude的缘起" 世界还没有为DeepNude做好准备。" 2019年3月，当DeepNude正式推出时，它应该只
**用Python 类实现两种排序BFS/DFS算法什么是BFS和DFS算法BFS和DFS算法代码实现BFS和DFS算法（第3讲）—— 从BFS到Dijkstra算法思路： 大家做这道题的时候，首先自己要创建很多的节点，然后自己构建节点之间的连接关系，打散时候排序，排序的话大家想想根节点有什么特点，很容易就会找到根节点的。 另外就是：创建节点可以有自己的创建方式，属性可以有input node 和
1，什么是算法的时间和空间复杂度 算法(Algorithm)是指用来操作数据，解决程序问题的一组方法，对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？ 主要还是从算法所占用的时间和空间两个维度取考量。时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常使用时间复杂度来描述。空间维度：是指执行当
