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
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2023-11-25 12:33:36
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# 使用 Python 实现 LPA 算法（Label Propagation Algorithm）
Label Propagation Algorithm (LPA) 是一种无监督的图聚类算法，其优点在于简单且高效。本文将引导你逐步完成 Python 包的 LPA 算法，并提供清晰的代码示例与详细解释。
## 一、实现流程
在开始编码之前，我们首先了解实现过程的整体框架。其主要步骤如下表所
API：应用程序解救。 别人写好的代码，或者编译好的程序，提供给你使用，就叫做API。 你使用了别人代码（或者程序）中的某个函数、类、对象，就叫做使用了某个API。操作系统已经为我们实现了很多功能，它们都被封装成了一个一个的函数，有成百上千个之多，这些函数就叫做 API。各种编程语言自带的标准库其实也是API。这些API由编程语言的开发者们编写，安全、高效、健壮，为我们实现了常见的功能，让我们不用
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
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2023-11-14 22:30:55
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Apriori 算法apriori关联规则算法的原理设计较为简单，著名的“啤酒和尿布”说的就是Apriori算法，通俗来讲apriori旨在寻找频繁项集，以帮助商家将消费者有可能一起搭配购买的物品放置在同一个地方，提高消费者的购物效率和良好的购物体验感。Apriori还是十大数据挖掘算法之一，可见Apriori关联规则算法的重要性。(一)算法基本理论1、算法目的Apriori是最常用最经典的挖掘频
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。
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2023-10-27 05:00:45
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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
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2023-10-16 20:46:06
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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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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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标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探
原创
2023-08-04 12:45:51
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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
2022-04-22 16:36:09
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在现代大数据处理领域，Apache Spark 提供了一种高效的处理和分析大规模图数据的工具，尤其是在进行标签传播（LPA）算法时，Spark GraphX 是一种很好的选择。标签传播算法广泛应用于社区检测和图划分中，结合 Spark GraphX 的强大能力，我们可以有效地进行图数据分析。在本文中，我们将探讨如何实现 Spark GraphX 的 LPA 标签传播，包括备份策略、恢复流程、灾难场
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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Latent Profile Analysis (LPA) tries to identify cluste
原创
2021-09-07 10:02:29
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文章目录冒泡算法插入排序选择排序快速排序 冒泡算法冒泡排序: 最一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。冒泡排序算法的运作如下： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。 对
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2023-07-02 23:13:20
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1.闵可夫斯基距离：计算用户相似度闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离。
其中r越大，单个维度差值大小会对整体产生更大的影响。这个很好理解，假设当r=2时一个正方形对角线长度，永远是r=3时正方体对角线的投影，因此r越大，单个维度差异会有更大影响。（所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一）
我们在对一个新用户
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2024-08-11 16:53:59
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递归时间&空间复杂度常见列表查找算法排序数据结构 递归在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身这就叫做递归。注：python在递归中没用像别的语言对递归进行优化，所以每一次调用都会基于上一次的调用进行，并且他设置了最大递归数量防止递归溢出递推：每一次都是基于上一次进行下一次执行回溯：在遇到终止条件，则从最后往回一级级把值返回来递归的特点： 1、调用自身 2、结束条件
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2023-07-02 19:36:15
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目录算法算法的概念算法的特性算法效率衡量Python内置类型性能分析数据结构概念算法与数据结构的关系抽象数据类型(Abstract Data Type) 算法算法的概念算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想，是计算机处理信息的本质。 计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地
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2024-06-03 11:02:21
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1.算法定义算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个算法应该具有
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2023-07-24 18:45:30
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算法分析 1.首先我们通过 ‘计算前n个整数的和’ 的两个不同算法，来体验下同种问题下不同算法之间的差异。计算前n个整数的和，这里使用初始化值为0的累加器变量来迭代n个整数。（一个简单的累加函数）def sumOfN(n):
theSum=0
for i in range(1,n+1):
theSum=theSum +i
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2023-08-14 12:58:11
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