# 如何在 MySQL 中实现雪花算法
雪花算法是一种生成全局唯一 ID 的算法，广泛用于需要分布式 ID 生成的场景。该算法的主要特点是生成的 ID 有时间排序性，同时保证全局唯一性。在此，我们将介绍如何在 MySQL 中实现雪花算法。以下是整个过程的步骤表格及详细解释。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
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Git属于分散型版本管理系统
版本管理就是管理更新的历史记录，他能回退到特定阶段，恢复误删除的文件等。
集中型与分散型
集中型：
如图2.1以 svn 为代表的集中型，集中型将所有数据集中存放在服务器之中，所以只存在一个仓库。这样是有便于管理的优点。但是一旦开发者所处的环境不能连接服务器，就无法获取最新的源代码，开发也就几乎无法进行。
# 美颜算法的探讨与实现
美颜算法作为计算机视觉领域的重要应用，广泛用于照片处理和视频美容等场景。随着社交媒体的普及，美颜算法逐渐受到关注。本篇文章将深入探讨美颜算法的基本原理，并提供一个基于Python的简单实现示例。
## 美颜算法的基本原理
美颜算法的核心在于通过图像处理技术来提高人脸图像的美观度，通常包括以下几个步骤：
1. **人脸检测**：识别图像中人脸的位置。
2. **特征
原创
2024-10-25 03:29:50
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帮同学解决的一个问题。 SVD(奇异值分解算法)的C语言代码在网上可以找到，如《Numerical Recipes in C》一书所给出的代码但是该Demo代码只能计算N*N矩阵，计算M*N（即M、N不相等）矩阵时就会出错。 我对singular.c进行了修改，svdcmp.c未修改，从而可以计算任意M*N矩阵。主要是发现了一个解决途径，在下面的代码中有作注释。因为对该算法研究不深入，不能保证一
https://github.com/0voice/algorithm-structure? 数据结构和算法〽 线性结构数组行优先顺序数组列优先顺序广义表单向链表：初始化，添加，长度，判空，清空，获取结点，插入结点，删除结点双向链表：初始化，获得头结点，获得尾结点， 插入结点，删除结点循环链表静态栈：初始化，进
原创
2023-01-02 11:21:51
176阅读
万事开头难，特别是和其他人合作时，犯错格外令人不舒服，而GitHub就是大家协作的一个平台，每天有数百万开发者聚集在一起协作。作为开发人员，你几乎每天都要在工作中使用GitHub或其他基于Git的工具。而对于刚刚入行的程序员，学习GitHub往往是首要的，阅读文摘和观看视频会有所帮助，不过都没有自己亲自动手实践来的强。近日，我在GitHub上找到一个GitHub 新手的贡献指南——first-co
# 标签传播算法实现教程
## 概述
在本文中，我们将介绍标签传播算法的实现方法，以及如何使用Python和GitHub来完成这个任务。标签传播算法是一种用于社区发现和图分析的常用算法，它可以帮助我们找到图中相似节点并将它们分组。
## 流程图
下面是标签传播算法的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化标签
初始化标签 --> 标签传
原创
2023-12-15 10:36:01
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常见的主键生成方式有：1） mysql自增主键，好处是生成快、省索引内存空间，坏处是只能单表、数据拆分合并时不好割接、对外场景会暴露业务量。2.）uuid、guid，好处是全局唯一，坏处是占索引内存空间以至于影响性能、不好拿id做分表shard、无序、当然也无法范围查询。3）雪花算法。好处是按时间有序、可以自己搞生成规则，在id里面嵌入号。缺点是时间如果往前拨，会引起主键冲突。比如业务中
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2023-11-05 22:22:20
85阅读
刷题只是过程，关键还是思维
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2021-08-10 17:38:30
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# Python GitHub开源项目中的算法评测
Python 是一个广泛使用的高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，成为开发者和数据科学家的热门选择。在GitHub上，不少开源项目提供了各类算法的实现和评测，这对于学习和了解算法的应用场景非常有帮助。
本文将带你深入了解Python中如何进行算法评测，并通过代码示例演示具体实现。在此过程中，我们会使用Mermaid图示来展示流程和旅行
原创
2024-10-06 05:31:48
119阅读
在现代数据科学中，数据挖掘算法的应用场景变得越来越广泛。为了解决“GitHub上数据挖掘算法实例”的问题，我们需要从环境准备到优化技巧的多个方面进行复盘及记录。接下来，我将逐步讲解这个过程。
### 环境准备
准备一个良好的环境是实现数据挖掘算法的首要步骤。以下是安装依赖的流程以及时间规划。
1. **前置依赖安装**：
- Python 3.x
- scikit-learn
来源：新智元我们讨论机器学习的时候，其实很多时候都是在讨论算法。今天向大家推荐一个好资源，用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过7.9万星标，可以说非常受欢迎了。该项目主要包括两方面内容：算法的基本原理讲解，以及Python代码实现，并给出了算法实现过程的动图，非常直观易懂。项目地址：https://github.com/TheAlgorithms/Python排序算法介
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2021-04-07 10:17:26
261阅读
引言线性回归擅长推断趋势，但无法学习相互作用。 XGBoost 擅长学习相互互，但无法推断趋势。 在本课中，我们将学习如何创建“混合”预测器，将互补的学习算法结合起来，让一个的优势弥补另一个的弱点。组件(Components)和残差(Residuals)为了设计出有效的混合模型，我们需要更好地理解时间序列是如何构建的。 到目前为止，我们已经研究了三种依赖模式：趋势、季节和周期。 许多时间序列可以通
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2024-07-25 14:56:48
41阅读
人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯
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2024-08-09 15:28:26
24阅读
文本聚类正所谓人以类聚，物以群分。人类获取并积累信息时常常需要整理数据，将相似的数据归档到一起。许多数据分析需求都归结为自动发现大量样本之间的相似性，并将其划分为不同的小组，这种根据相似性归档的任务称为聚类。基本概念聚类(cluster analysis)指的是将给定对象的集合划分为不同子集的过程，目标是使得每个子集内部的元素尽量相似，不同子集间的元素尽量不相似。这些子集又被称为簇(cluster
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2023-08-11 11:50:51
175阅读
1、简介 遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象.再利用遗传算法求解问题时,问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”,即个体,若干个个体构成了群体(所有可能解).在遗传算法开始时,总是随机的产生一些个体(即初始解),根据预定的目标函数对每一个个体进行评估,给出一个适应度值,基于此适应度值,选择一些个体用来产
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2023-12-19 18:47:16
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build 构建脚本
dist 编译出来的发布版
docs 文档
examples 示例文件
src 源码
test 测试脚本
.babelrc Babel 交叉编译的配置
.eslintrc ESLint 测试配置
.gitignore 哪些文件不要上传到 GitHub
.gitattributes 文件属性，如 EOL、是否为二进制等
LICENSE 授权协议
README.md 自述文件，里
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2024-01-09 15:13:04
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资料一昨晚逛GitHub，无意中看到一位大佬（https://github.com/halfrost）的算法刷题笔记，感觉发现了宝藏！有些小伙伴可能已经发现了，但咱这里还是忍不住安利一波，...
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2021-09-26 15:40:45
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麻省理工学院，人工智能实验室，生物与计算学习中心，美国马萨诸塞州剑桥摘要本文提出了一种通用的、可训练的、在无约束的、杂乱的场景中的目标检测系统。该系统的功能很大程度上来自于一种表示，该表示用一个过完整的、面向的、多尺度强度差异的字典来描述一个对象类 区域，可有效地计算作为一个哈尔小波变换。这种基于示例的学习方法通过使用大量的正、负的示例来训练一个支持向量机分类器，从而隐式地推导出一个对象类的模型。
机器学习系列 【三】神经网络一、神经网络简介二、误差反向传播1 信息前向传播2 误差反向传播2.1 输出层的权重参数更新2.2 隐藏层的权重参数更新2.3 输出层和隐藏层的偏置参数更新2.4 BP算法四个核心公式2.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数2.6、梯度下降实现参数更新三、梯度下降法1 批量梯度下降法（BGD）2 随机梯度下降法 (SGD)3 小批量梯度下降法(M-B
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2023-11-12 18:50:10
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