最主要的是冒泡排序、选择排序、插入排序以及快速排序1、冒泡排序冒泡排序是一个比较简单的排序方法.在待排序的数列基本有序的情况下排序速度较快.若要排序的数有n个,则需要n-1轮排序,第j轮排序中,从第一个数开始,相邻两数比较,若不符合所要求的顺序,则交换两者的位置；直到第n+1-j个数为止,第一个数与第二个数比较,第二个数与第三个数比较,.,第n-j个与第n+1-j个比较,共比较n-1次.此时第n+
历史来源 讲述历史来源，不喜欢的可以跳过。但是我个人认为这对理解有帮助。在计算机的世界中，有两位巨擘对问题的可计算性做了模型化描述[4]。一位是阿兰.图灵（Alan Turing），他提出的图灵机。计算机系的各种学科中都充斥着这个概念，假设有一个纸带和一个打孔机，然后有一套指令，能够控制打孔机在纸带上移动、能够读取当前位置是否打了孔、能够在当前位置打一个孔，这就是一个图灵机，假设一个问题能够靠这个
# Python 对数据进行归一化处理
在数据科学和机器学习中，数据预处理是至关重要的一步。归一化（Normalization）是数据预处理的一种常见技术，它能够将不同特征的数值转换到相同的范围，通常是 [0, 1] 或者 [-1, 1]。那么，为什么我们要对数据进行归一化呢？因为许多机器学习算法，例如 KNN、SVM 和神经网络等，都是基于距离计算或梯度下降的，归一化可以改善模型的收敛速度和最
# 如何在Python中进行数据处理取log对数归一
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中进行数据处理取log对数归一的操作。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步进行实现。
## 流程步骤
下面是实现“Python中数据处理取log对数归一”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|------------|
| 1 | 导入必要的库 |
原创
2024-06-03 03:32:04
127阅读
这里就不说为什么要做数据规范化了，直接讲几种规范化的方法。有许多规范化的方法，我们将学习种：最大-最小规范化、分数规范化、小数定标规范化。这里令是数值属性，具有个观测值。一、原理1.最大-最小规范化假设和分别为属性的最大值和最小值。最小-最大规范化通过计算 把A的值映射到区间,中的。最小-最大规范化保持原始数据值之间的
# Java 归一函数
## 1. 引言
在计算机科学中，归一函数是一种将输入数据映射到特定范围内的函数。它具有很多应用场景，例如数据规范化、特征缩放、计算相似度等。在本文中，我们将介绍Java编程语言中的归一函数，并为您提供一些代码示例。
## 2. 什么是归一函数
归一函数是一种将数据映射到特定范围内的函数。通常情况下，归一函数将数据映射到0和1之间。归一化后的数据可以更好地适应某些算
原创
2024-01-21 09:40:47
21阅读
# Java 归一法实现指南
归一法（Normalization）是数据预处理的一个重要步骤，主要用于将不同尺度的数据转换到一个统一的协调范围，通常是在 0 到 1 之间。在数据分析、机器学习等领域，归一化可以帮助提升模型的性能，避免某些特征的权重过于显著。在本篇文章中，我们将逐步骤展示如何在 Java 中实现归一法。
## 实现归一法的步骤
以下是实现 Java 归一法的主要步骤：
|
原创
2024-10-11 04:09:08
58阅读
注：Remembered Sets(RSets)是每一个region里面帮助G1 GC追踪外部指向这个region的引用。因此现在，取代因为引用指向这个region扫描整个heap区，G1只需要扫描RSets。
HopSpot 提供的几种运行模式：
模式
选项指定
描述说明
备注
解释模式
-Xint
让JVM以解释模式运行Java程序
无
编译模式
-Xcomp
让JVM以编译模式运行Java程
### Java归一计算
在Java编程中，归一计算是一种常用的计算技术，用于对一组数据进行归一化处理，使得数据在相同的范围内进行比较。归一计算的目的是将数据映射到一个特定的范围内，通常是0到1之间。这种处理可以使得不同维度的数据在同一范围内进行比较，避免因为数据的绝对值大小而导致的误差。
### 归一计算的方法
在Java中，归一计算通常使用以下公式进行：
```markdown
nor
原创
2024-07-12 03:51:13
18阅读
## 实现 Java 使用 softmax 归一的流程
为了帮助你理解如何使用 Java 实现 softmax 归一，我将按照以下流程为你进行讲解：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算指数]
B --> C[计算指数和]
C --> D[计算 softmax]
D --> E[输出结果]
```
接下来，我将逐一解
原创
2023-08-22 04:50:54
108阅读
# Java 奇偶归一实现
在数字处理和算法设计中，“奇偶归一”是一种常见的操作，主要用于将数组或列表中的奇数和偶数进行分类。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java实现这一操作，并通过代码示例进行详细说明。
## 什么是奇偶归一？
奇偶归一的概念简单来说，就是将一个包含整数的数组或列表中的奇数放到前面，偶数放到后面。比如，给定一个数组 `[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]`，
原创
2024-10-24 05:20:41
24阅读
今天我们来细致的了解一下这个垃圾收集算法，话不多说，现在就开始吧！1.标记清除算法(Mark-Sweep)最基础的垃圾回收算法，分为两个阶段，标注和清除。标记阶段标记出所有需要回收的对象，清除阶段回收被标记的对象所占用的空间。如图从图中我们就可以发现，该算法最大的问题是内存碎片化严重，后续可能发生大对象不能找到可利用空间的问题。2. 复制算法(copying)为了解决 Mark-Sweep 算法内
搞KLPP时用到归一化这个概念，转一个帖子： 归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。 在 matlab 里面，用于归一化的方法共有三种 :（ 1 ） premnmx 、 postmnmx 、 tramnmx（ 2 ） prestd 、 postst
文章目录什么是归一化？归一化的数学方法Java归一化类Normalizer 什么是归一化？归一化的概念在人工智能领域会普通看到， 比如使用TensorFlow框架编码时，就会出现数据归一化的步骤或函数。 简单来说， 归一化就是对一组数据进行转换，使这组数据具备相同的格式或特性。举例来说： 一组任意的整数数组：1，2，400，5000， 如果每个数都除以这组元素中的最大值的话（这里是5000），则
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2023-09-01 09:32:37
87阅读
# 如何实现Java归一标准化
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入相关库)
B --> C(创建数据集)
C --> D(应用归一化方法)
D --> E(训练模型)
E --> F(预测数据)
F --> G(结束)
```
## 二、步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- |
原创
2024-05-18 07:02:19
49阅读
# Java实现大数据归一
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Java实现大数据归一化的过程。在本文中，我将使用表格展示整个流程，并为每个步骤提供代码以及相关的注释来帮助你理解。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[读取数据]
B --> C[计算最大值和最小值]
C --> D[归一化数据]
原创
2023-10-22 09:05:48
61阅读
Java历史：（了解）诞生于SUN（Standford University Network）大概于1996年发布正式的第一版Java之父：詹姆斯.高斯林2009年SUN被Oracle（甲骨文）收购目前学习（开发）的版本是Java8最新版本：Java12Java分为三大方向：JavaSE，JavaEE，JavaME Java9尝试把JavaSE，JavaEE，JavaME合起来。用模块的方式进行区
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2024-03-13 13:45:46
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我知道有些事情已经发生到恶化了，就不要再去强有力的辩解或挽回，一些顺气自然吧。其实大家都知道事情在理所应当的发生，你我的心在不正当中发展着。每每在争吵之后，我就是在谴责自己，为什么不能改变生活，又总不能改变心情。我的心情已经到了最低谷的结果了，也该有所回升了吧！每每在和你了争吵之后，又你我静坐的时候，是我最不想说，却又是满腹言语要宣言的，你我已经是全部空白了的，在这空白无痕迹中，不管是用行动还是言
原创
2016-06-22 23:08:31
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# 在PyTorch中实现特征归一化
在机器学习和深度学习中，特征归一化是一个重要的预处理步骤，尤其是在训练深度神经网络时。特征归一化可以帮助加快收敛速度并提高模型的性能。本篇文章旨在教会初学者如何在PyTorch中实现特征归一化。
## 流程概述
在实现特征归一化的过程中，我们一般遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
今天这篇还是讲特征工程那一堆事，准确点说是数据预处理范畴内的，在做PCA降维时，我发现利用方差过滤出的主成分和利用PCA降维得到的主成分对应位置的方差有些不同:VarianceThreshold:[90370.21684180899, 55277.04960170764, 51395.858083599174]
PCA:[176251.93379431,74196.4827
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2024-09-27 08:47:39
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