建议64:多种最值算法,适时选择.对一批数据进行排序,然后找出其中的最大值或最小值,这是基本的数据结构知识。在Java中我们可以通过编写算法的方式,也可以通过数组先排序再取值的方式来实现。下面以求最大值为例,解释一下多种算法。(1)  自行实现,快速査找最大值先来看用快速査找法取最大值的算法,其代码如下:1 public static intmax(Integer[] data
# Redis 大数据分割存储 Redis是一种高性能的内存数据库,适用于处理大量的数据请求。然而,当存储的数据量变得非常庞大时,单个Redis实例可能无法满足需求。为了解决这个问题,我们可以使用大数据分割存储的方法,将数据分布到多个Redis实例中,以提高性能和可扩展性。 ## 数据分割的原理 数据分割是将一个大型数据分割成多个小的数据集,分别存储在不同的Redis实例中。每个数据集都包
原创 2024-02-02 10:06:58
71阅读
在java.lang包中有String.split()方法的原型是: public String[] split(String regex, int limit) split函数是用于使用特定的切割符(regex)来分隔字符串成一个字符串数组,函数返回是一个数组。在其中每个出现regex的位置都要进行分解。 需要注意是有以下几点: (1)regex是可选项。字符串或正则表达式对象,它标识了
算法面试必备-----大数据算法面试必备-----大数据一、Hadoop问题:Hadoop中有哪些组件?问题:Hadoop分为三个核心部分,每个部分是什么,有什么功能?问题:Hadoop的shuffle过程问题:Hadoop分布式集群中NN和DN、SN,指得是什么?他们分别有什么作用?问题:Hadoop集群中请描述RM,NM是什么?有什么作用?问题:Hadoop集群中RM中分为几大模块,每个模块
转载 2023-11-08 21:03:06
74阅读
一、分类算法:对数据分类和预测1. KNN算法即K近邻(K Nearest Neighbour)算法,是一种基本的分类算法,其主要原理是:对于一个需要分类的数据,将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较,得到距离最近的K个样本,K个样本最多归属的类别,就是这个需要分类数据的类别。下面是KNN算法的原理图:上图中,红蓝绿三种颜色的点为样本数据,分属三种类别ω1、ω2和ω3。对于待分类点Xu,计算和
百度百科:百度百科
原创 2022-08-19 16:20:52
138阅读
学习大数据,你需要掌握多少种算法?机器学习算法,有数百种算法:NaiveBayes(朴素贝叶斯)LinearRegression(线性回归)LogisticRegression(逻辑回归)K-Meansclustering(k均值聚类算法)DecisionTrees(决策树)NaïveBayes’Classifiers(朴素贝叶斯分类算法)……是不是看到就觉得头昏眼花了~这些还没完,还有各种各样的
转载 2020-12-16 13:09:36
806阅读
2点赞
转载36大数据(36dsj.com):36大数据»大数据等最核心的关键技术:32个算法 1、A* 搜索算法——图形搜索算法,从给定起点到给定终点...
原创 2022-04-11 15:35:07
217阅读
科学技术的更新与互联网的飞速发展,推动着大数据时代的来临,每天各行各业都在产生数量无法预估的数据碎片。只有在合理的时间内撷取、管理、处理、整理这些庞大的数据库,才能帮助企业获得自己想要的数据,从而更好地提出经营管理对策。那么数据分析有哪几种方法?今天小编就为大家整理一下:1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为
5、神经网络分割算法4、聚类算法3、区域生长基于区域的分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术,基于区域提取方法有两种基本形式:一种是区域生长,从单个像素出发,逐步合并以形成所需要的分割区域;另一种是从全局出发,逐步切割至所需的分割区域。区域生长是从一组代表不同生长区域的种子像素开始,接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中,并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程
经过了一学期的的学习,我们学习到了:私有云上创建与配置虚拟机,Hadoop,在VMware上创建虚拟机,搭建Spark Standalone集群,Scala,RDD,Spark RDD案例分析,Spring Boot框架。当然还做了很多案例和课堂小作业,从刚刚开始的一无所知到现在熟练的搭建spark集群和掌握RDD算子,我们从概念开始,再到实践案例结束。整个过程不仅不枯燥反而很有趣,对学习感兴趣说
一、大数据算法定义在给定的资源约束下,以大数据为输入,在给定时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。(其中的时间约束,不同研究和业务的要求不同。如科学研究可能允许几个月的计算时间,但搜索引擎和个性化推荐要求几分钟甚至几秒计算出结果。)(1)大数据算法可以不是:精确算法、内存算法、串行算法、仅在电子计算机上运行的算法;这与“算法设计与分析”中的算法大不相同。(2)大数据算法不仅是:云计算、MapR
大数据分析的基本方法理论(一)可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的基本方法理论(二) 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具
相对于复杂度分析,还有一个对立的分析方法,叫做事后统计法,但它有两个缺点:测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模的影响很大我们需要一个不用具体的测试数据来测试,就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。这就是我们今天要讲的时间、空间复杂度分析方法。一、大 O 复杂度表示法对于大O复杂度表示法,我们可以把它总结成一个公式:其中,T(n) 表示代码执行的时间,即我们平时所说的时间复杂度;n 表示数据
  第一部分:创新及其优点第二部分:算法原理第三部分:实验过程第四部分:程序逻辑 1 创新及其优点Deep Snake算法建立在传统Snake算法的基础上,将snake算法做成了轮廓结构化特征学习的方法,使用了循环卷积取得了比通用的图卷积能更好的挖掘轮廓的周期图结构。  Deep Snake算法克服了建立在图像检测器给出便捷方框不准确造成实例分割产生误差的缺
第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 
转载 2023-08-24 15:20:17
118阅读
身体不适,中断几天,接下来会陆续上传一些基本算法的概念、同时会附上一个算法使用例子。在此之前需要先把算法的大分类进行一个简单说明:一、按照机器学习分类1、有监督学习:已经知道why,这个why可以是分类变量的类别标签,也可以是要预测的数据集的值(比如收入)、可能是单类别或者多类别变量,通过目标变量的不一样有监督学习可以分为两大类,如果是鉴别类别称之为:分类,如果是预测的话,例如二手车的销售价格等,
随着人工智能技术的逐步普及,越来越多的行业开始拥抱人工智能,用“人工智能+”助力技术和产业的不断升级和变革,人工智能已经成为我们当前这个时代的标志。对于企业来说,如果想用人工智能来武装自己,就必须搞清楚人工智能技术的核心。人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议,由于受到数据、计算力、智能算法等多方面因素的影响,人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006年以来,以深度学习为代表的机器学
当今时代,数据不再昂贵,但从海量数据中获取价值变得昂贵,而要及时获取价值则更加昂贵,这正是大数据实时计算越来越流行的原因。以百 分点公司为例,在高峰期每秒钟会有近万HTTP请求发送到百分点服务器上,这些请求包含了用户行为和个性化推荐请求。如何从这些数据中快速挖掘用户兴趣偏 好并作出效果不错的推荐呢?这是百分点推荐引擎面临的首要问题。本文将从系统架构和算法两方面全介绍百分点公司在实时计算方面的经验和
必会大数据算法之:时间亚线性算法
原创 2024-09-01 10:59:39
144阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5