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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// // // // Respect the work. // // </copyright> // <summary> // // The quick sort. // // 高速排序（QuickSort）是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据切割成独立的两部分，当中
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2017-08-06 11:39:00
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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
快速排序在每一轮挑选一个基准元素，并让其他比基准元素大的元素移到数列的一遍，比基准元素小的元素移动数列的另一边，从而把数列拆解成两部分。
- 时间复杂度为：O
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2023-03-08 10:14:36
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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
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
前言：高级数据结构（Ⅰ）并查集（union-find）动态连通性union-find算法APIquick-find算法quick-union算法加权quick-union算法使用路径压缩的加权quick-union算法算法比较并查集 > 左神版本节内容：高级数据结构（Ⅰ）并查集（union-find）动态连通性问题的输入是一列整数对，其中每个整数都表示一个某种类型的对象，一对整数p和q可以被
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2022-05-21 12:57:50
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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
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
在前面的排序中所描述的算法。最快的排序算法是归并排序，但是有一个缺陷合并排序排序过程的需求O(N)额外的空间。本文介绍了高速的排序算法到位排序算法，所需的复杂性的额外空间O(1)。算法介绍：高速排序事实上一种依据需找某个元素的详细位置进行排序的方法。比方所存在例如以下数组选择第一个元素5。找到5终于...
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2015-07-06 15:16:00
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【0】开场白 1）关键字 enum 可以将一组具名的值的有限集合创建为一种新的类型，而这些具名的值可以作为常规的程序组件使用；
2）所有的枚举类都继承自 Enum，通过 enumClass.getSuperclass() = class java.lang.Enum 得知。 Enum的源码如下
（本文斗胆把 Enum 称为 枚举基
算法定义目前学习是五种排序（冒泡、插入、选择、合并、快速）中，快速排序是最让我喜欢的算法（因为我想不到），其定义如下：随机的从数组中选择一个元素，如：item。对数组进行分区，将小于等于 item 的元素移动到 item 左边，将大于 item 的元素移动到 右边，移动过程 item 的位置也有可能发生变化的。
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2021-07-21 14:46:04
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局部加权回归本篇中考虑的方法类似于最近邻值的输出的线性组合。但我们没有那么残酷，不会只关注 K 个最近邻值而消除所有其他值的影响。这是一种平滑的变化：我们根据和被预测的实例之间的距离来逐渐减少实例对预测的影响，而不是选择一组 K 个胜者。 通过加权得到的整体相关性可能会相当复杂。当模型需要在不同的点进行评估时，线性回归仍然可以使用，只不过该评价点附近的评估点被认为比远处的“更重要”。这里遇到了一个
❑ 广度优先搜索用于在非加权图中查找最短路径。 ❑ 狄克斯特拉算法用于在加权图中查找最短路径。1.狄克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）——用于加权图的算法狄克斯特拉算法用于每条边都有关联数字的图，这些数字称为权重（weight）。带权重的图称为加权图（weighted graph），不带权重的图称为非加权图（unweighted graph）。 狄克斯特拉算法只适用于有向无环
1.局部线性加权回归本质就是在普通线性回归函数推导过程中的J(theta)每一项前面加一个权值，一般是如下的函数所以想要预测的点(x的值)不同，回归函数就不一样，相当于根据预测点，离预测点较近的样本权值就大，离预测点远的样本权值就小。 2.线性回归和logistic回归比较其实logistic回归的本质就是线性回归，解释如下：回归函数模型：其中x0,x1......xn表示的是不同的影响
场景：有Ｎ个合作方，每一个合作方都有一定的权重，按权重随机选择一个合作方 typedef struct { string k;//partner_id string v;//value string m;//0:number 1:ratio }Bookpartner_count_listInfo;
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2017-05-15 11:44:00
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现有大部分机器学习或者深度学习的研究工作大多着眼于模型或应用，而忽略对数据本身的研究。今天给大家介绍的几个文章就关注于在机器学习中如何通过对训练集的选择和加权取得更好的测试性能。在开始之前，先和大家简单回顾一下我个人觉得相关的几方面工作。其实远在深度学习时代之前，根据loss对样本加权的工作就已经有很多。神奇的是，其实在一条线上有着截然相反的想法的研究：第一类工作的想法是如果一个样本训练得不够好，
最近闲来无事打算写一个接口，不过我这个接口要实现的功能也是要通过请求第三方接口实现的，因为第三方接口比较多（要花钱的，不给白嫖），于是就本着不浪费的想法，打算把这些接口全用了。说好就开干，本来打算直接用最简单的轮询算法的，也就是这次用这个，下次用另一个。后面突然想到第三方接口的额度不一致，有些接口的额度比较多有些比较少，如果按最简单的轮询的话会导致部分第三方接口额度耗尽部分又还有额度，于是就打算使
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
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2021-07-12 17:24:49
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