K-Nearest Neighbor(KNN)可以翻译为K最近邻算法，是机器学习中最简单的分类算法。为了更好的理解这个算法，本帖使用Python实现这个K-Nearest Neighbor算法 ，最后和scikit-learn中的k-Nearest Neighbor算法进行简单对比。KNN算法基本原理假设我有如下两个数据集：dataset = {'black':[ [1,2], [2,3]
带大家梳理 matplotlib 、 seaborn 、 plotly 、 pyecharts 的绘图原理，让大家学起来不再那么费劲！后面随着自己反复的学习，我找到了学习 Python 绘图库的方法，那就是学习它的绘图原理。正所谓：“知己知彼，百战不殆”，学会了原理，剩下的就是熟练的问题了。绘图原理说明通过我自己的学习和理解，我将 matplotlib 绘图原理高度总结为如下几步：① 导库;② 创
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2023-08-15 21:03:15
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# coding: utf-8# ## python推荐系统库Surprise# # 在推荐系统的建模过程中，我们将用到python库 [Surprise(Simple Python RecommendatIon System Engine)](https://github.com/NicolasHug/Surprise)，是scikit系列中的
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2024-05-26 11:11:39
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文章目录snowflake原理优点缺点源码解读包变量解读节点生成一个节点生成ID关于作者 snowflake这个算法是twitter开源的，作用是分布式下生成全局唯一的ID。原理Each time you generate an ID, it works, like this.A timestamp with millisecond precision is stored using 41 bit
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2024-07-01 19:01:01
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# Python算法库：优化计算与数据处理的利器
## 引言
Python作为一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和丰富的生态系统，逐渐成为科学计算和数据处理的首选语言之一。为了满足不同领域的需求，Python社区开发了许多优秀的算法库。这些算法库提供了丰富的功能和高效的计算能力，大大简化了复杂的计算任务，加速了科学研究和工程实践。
本文将介绍一些常用的Python算法库，并通过示例代码演示
原创
2023-08-13 08:27:20
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在这一篇博文中，我们将深入探讨“雪花算法”，特别是如何在Python中的Snowflake实现此算法。雪花算法是一种生成唯一ID的分布式算法，广泛应用于需要高并发的系统中，例如社交媒体、电子商务和大数据平台等。我们将围绕五个主要部分展开，提供清晰的技术原理、架构分析和源码分析，并探讨性能优化，最后进行总结与展望。
### 背景描述
在现代互联网应用中，分布式系统常常需要生成全局唯一的标识符（I
Python应用范围广泛，正是因为它的第三方库非常的丰富。今天来介绍一些和绘图有关的第三方库。第一种是绘图工具hmap-图像直方图的库。imgSeek-使用视觉相似性搜索图像集合的项目。Nude.py-色情图片识别的库。pagan-基于输入字符串和散列的复古识别（Avatar）生成。pillow-Pillow由PIL而来，是一个图像处理库。pyBarcode-在Python中创建条形码而不需要PI
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2023-07-04 01:24:27
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初识SnowFlakesnowflake算法所生成的ID结构是什么样子呢？我们来看看下图：SnowFlake所生成的ID一共分成四部分：1.第一位占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。2.时间戳占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间。3.工作机器id占用10bit，其中高位5bit是数据中心ID（datacenterId），低位5bit是工作节点ID（workerId），做多可
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2018-05-03 15:10:37
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为了达到业务的幂等，必须要有这样一个 id 存在，需要满足下面几个条件：同一业务场景要全局唯一。该 id 必须是在消息的发送方进行产生发送到 MQ。消
原创
2022-06-20 20:37:27
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UidGeneratorUidGenerator是Java实现的, 基于Snowflake算法的唯一ID生成器。UidGenerator以组件形式工作在应用项目中,支持自定义workerId位数和初始化策略, 从而适用于docker等虚拟化环境下实例自动重启、漂移等场景。在实现上, UidGenerator通过借用未来时间来解决sequence天然存在的并发限制; 采用RingBuffer来缓存已
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2023-08-24 14:01:21
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SnowFlake概述SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图： 算法描述：1bit 不用。因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。我们生成的id一般都使用正数，所以这个最高位固定是0，没有实际作用。。41bit 时间戳。用来记录时间戳，毫秒级。41位可以表示241−1个数字，如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至
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2024-04-01 11:25:51
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SnowFlakeTwitter的雪花算法SnowFlake，使用Java语言实现。SnowFlake算法用来生成64位的ID，刚好可以用long整型存储，能够用于分布式系统中生产唯一的ID， 并且生成的ID有大致的顺序。 在这次实现中，生成的64位ID可以分成5个部分：0 - 41位时间戳 - 5位数据中心标识 - 5位机器标识 - 12位序列号5位数据中心标识跟5位机器标识这样的分配仅仅是当前
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2023-09-07 20:01:42
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# 学习与实现 Python 符号算法 (PSO) 库的完整指南
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种容易实现且高效的计算方式，广泛用于多种优化问题。本文将为你提供如何在 Python 中实现 PSO 算法的步骤和示例代码。
## 步骤流程
以下是实现 PSO 算法的基本步骤：
| 步骤 | 操作
# 优化算法库 Python 的科普
在机器学习和数据科学的领域，优化算法是解决最小化或最大化问题的核心工具。Python 提供了多种优化算法库，这些库可以帮助开发者轻松实现复杂的优化任务。本文将介绍一些常用的 Python 优化算法库，并通过代码示例展示其使用方法，使读者能够快速上手。
## 1. 什么是优化算法？
优化算法是通过寻找最优解来改善某些目标函数的方法。这些算法常被应用于机器学
**Apriori算法简介及其在Python中的实现**
## 1. 引言
在数据挖掘领域，频繁项集挖掘是一项重要的任务，可以应用于市场篮子分析、推荐系统和网络流量分析等领域。Apriori算法是频繁项集挖掘中的经典算法之一，通过寻找频繁项集来发现数据集中的关联规则。本文将介绍Apriori算法的原理，并使用Python中的Apriori算法库进行实现。
## 2. Apriori算法原理
原创
2023-11-12 05:17:55
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在这篇博文中，我将深入探讨如何使用 Python 实现最长公共子序列（LCS）算法的库及其应用。LCS 是一个经典的计算机科学问题，广泛应用于文本比较、版本控制等领域。接下来，我将通过不同的章节详细阐述这个主题。
## 背景描述
LCS 问题的目标是找到两个序列的最长公共子序列，换句话说，就是在不改变字符顺序的前提下，两个字符串中都出现的最长字符串。
### 四象限图
对于 LCS 的应用可
介绍但是我并不总是那么高效。我相信这是大多数程序员(尤其是刚起步的程序员)共有的一个特征，编写代码的快感始终优先于效率和简洁性。虽然这在我们的大学期间有效，但在专业环境中，尤其是在数据科学项目中，情况却大相径庭。 作为数据科学家，编写优化的Python代码非常非常重要。杂乱，效率低下的代码即浪费你的时间甚至浪费你项目的钱。经验丰富的数据科学家和专业人员都知道，当我们与客户合作时，杂乱的
前言最近在做一些综合点的项目，涉及到的重复调用的模块有点多，放在一个项目里通过函数调用的话，附属的文件有点太多了，看着不舒服。而且有些其他项目也会用到的这些模块，个人将其称为通用模块，对于这种模块每次新建项目的时候都要复制过来有点麻烦，要是碰到后期维护的不小心把函数名改了，后期维护就会比较麻烦了，所以就想着有没有办法可以整理成库，每次只要import一下就好了。百度了一下，发现在Linux上的比较
# 如何实现一个 Python 推荐算法库
推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体等领域，帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。在本指南中，我们将一步步创建一个简单的 Python 推荐算法库，并介绍每一步需要的代码。
## 流程概述
以下是实现推荐算法库的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义推荐系统的目标和数据来源 |
| 2 |
原创
2024-10-03 04:45:33
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# Python 几何算法库简介
在计算机科学和数学领域中，几何算法是一种重要的算法类别，用于处理与几何形状和空间相关的问题。Python 是一种流行的编程语言，有许多优秀的几何算法库可以帮助开发人员解决各种几何问题。本文将介绍一些常用的 Python 几何算法库，并提供一些示例代码来演示它们的用法。
## Python 几何算法库介绍
### Shapely
Shapely 是一个流行的
原创
2024-03-31 05:48:17
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