Lesson 4. sync_timing.py还记得吗，系统管理员层在reboot机器前在终端上连敲了三次sync命令来让第一次sync同步执行完成? 后来有人觉得sync;sync;sync这种把它们放在一行运行的操作简直是666，甚至最终都成为了行业惯例，尽管违背了初衷！ 接下来的这个列子用以记录do_sync被频繁调用的有都快，如果调用间隔小于一秒，则将两次被调用的时间
1.什么是BWT 压缩技术主要的工作方式就是找到重复的模式，进行紧密的编码。 BWT(Burrows–Wheeler_transform)将原来的文本转换为一个相似的文本，转换后使得相同的字符位置连续或者相邻，之后可以使用其他技术如：Move-to-front transform 和 游程编码 进行文本压缩。2.BWT原理2.1 BWT编码
转载
2023-12-09 23:09:04
523阅读
# SM算法 Python 实现科普
在机器学习和数据挖掘的领域，优化算法是至关重要的一环。SM算法，即“Sequential Minimal Optimization”算法，是一种用于支持向量机（SVM）模型训练的高效算法。本文将介绍SM算法的基本原理、其在SVM中的应用，并提供相应的Python实现代码示例。同时，我们还将通过序列图和旅行图展示SM算法的工作流程。
## 什么是SM算法？
今天本来是想写NAND的读写来着，可是这个东东要用到ECC的算法，就深入进来了，从网上找了些资料，不是很好，直到找到这个，郑重感谢Linux时代网站的wwxbei ECC的全称是Error Checking and Correction，是一种用于Nand的差错检测和修正算法。如果操作时序和电路稳定性不存在问题的话，NAND Flash出错的时候一般不会造成整个Bloc
目标2022/4/17-2022/5/10实现自适应的MCMC方法（Adaptive Metropolis Algorithm）本地目录：E:\Research\OptA\MCMC如有问题，欢迎交流探讨！ 邮箱：lujiabo@hhu.edu.cn 卢家波 来信请说明博客标题及链接，谢谢。MCMC简介MCMC方法是基于贝叶斯理论框架，通过建立平衡分布为的马尔可夫链，并对其平衡分布进行采样，通过不断
转载
2023-12-21 11:12:31
496阅读
简介通过使用python语言实现KMeans算法，不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下：p:样本点维度n:样本点个数k:聚类中心个数实验要求使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。数据集数据存储格式为csv，本实验使用数据集如下：实验步骤引入需要的包 本实验只需要numpy和pandas两个包， 其中numpy用于数值计算，pandas用于读取数据。import
转载
2023-12-24 13:01:20
49阅读
EM算法描述及应用场景：某个数据集中有一些数据是缺失的，那么这些数据填充为多少比较合适。这是一个比较有研究意义的问题。 EM很适合解决这个问题： 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中（此处理解为缺失值），参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中
转载
2023-07-20 14:38:28
112阅读
在当今深度学习和时序数据分析的潮流中，Temporal Convolutional Network (TCN) 被广泛应用于序列预测任务。对于开发者来说，如何在 Python 环境下使用 TensorFlow 实现 TCN 算法是一个值得深入探讨的话题。
## 背景描述
首先，让我们从一个四象限图入手，分析 TCN 算法在时间序列预测中的应用。通过对时序数据的需求分析，我们能更清晰地看到 TC
先举个栗子： 动物园里来了一只不明物种，通过对比它和动物园里每只动物的相似度，我们挑出了跟它长得最像的5只动物（k=5），其中有3只是马、一只是驴、一只是牛，所以我们可以判定新来的动物是一匹马。 文章目录1、KNN概述（K Nearest Neighbors）2、KNN原理3、代码实现：3.1 案例：手写数字识别4、KNN的缺陷 1、KNN概述（K Nearest Neighbors）机器学习可分
转载
2023-12-18 11:36:27
132阅读
本文介绍在MATLAB中，实现基于HANTS算法（时间序列谐波分析法）的长时间序列数据去噪、重建、填补的详细方法~
原创
2023-09-01 10:54:19
155阅读
一 FCM算法概述 FCM算法的全称是模糊C均值聚类算法，和K-means算法同属于聚类算法，但却有着本质的区别，就其命名而言，模糊二字无疑是该算法的重点，下面就先简单介绍一下：隶属度和模糊集 隶属度函数用来描述元素x属于一个集合B的程度，假定为UB(x)，其中x为B中的任意元素，UB(x)的取值范围为[0,1]。在隶属度函数的基础上，称空间上X={x}上的隶属度函数为一个模糊集合。模糊聚类分析
转载
2024-01-02 14:42:16
440阅读
python冒泡排序算法的实现代码这篇文章主要介绍了python冒泡排序算法的实现代码,大家参考使用1.算法描述：（1）共循环 n-1 次（2）每次循环中，如果 前面的数大于后面的数，就交换（3）设置一个标签，如果上次没有交换，就说明这个是已经好了的。2.python冒泡排序代码结果：[2, ...
转载
2017-09-18 11:46:00
76阅读
2评论
# 群居蜘蛛优化算法 Python 实现教程
## 1. 引言
群居蜘蛛优化算法（Spider Monkey Optimization Algorithm, SMO）是一种基于群体行为的优化算法，灵感来源于蜘蛛猴的群体协作捕猎行为。在这篇文章中，我们将逐步实现这一算法的 Python 代码。本文将分为几个部分，详细讲解每一个步骤，确保你能够完全理解并实现这一算法。
## 2. 实现流程
为
原创
2024-10-28 06:57:23
148阅读
FP-Growth简介
FP-Growth算法是一种发现数据集中频繁模式的有效方法，它在Apriori算法的原理的基础上，采用FP（Frequent Pattern，频繁模式）树数据结构对原始数据进行压缩，大大加快了计算速度。FP-Growth算法把数据集中的事物映射到一棵FP-Tree上，再根据这棵树找到频繁项集，FP-Tree的构建过程只需要扫描两次数据集，特别是在大型数据集上具有很高的
怎么理解对称加密对称加密算法就是传统的用一个秘钥进行加密和解密。加密：接受秘钥key和明文，输出密文解密：通过key解密密文，得到明文加密与解密用到的秘钥key是相同的常见对称秘钥算法1、DES(Data Encryption Standard)：数据加密标准，速度较快，适合加密大量数据。2、AES(Advanced Encryption Standard)：高级加密标准，速度快，安全级别高。3、
/** * Created by 赵超 on 2017/1/17 * 服务器的ip地址 */public class IpAddrUtil { /**
原创
2022-08-26 15:34:23
78阅读
TCN算法Tensoflow Python实现代码
TCN（Temporal Convolutional Network）是一种深度学习架构，广泛应用于序列数据的建模和预测。该算法通过使用卷积操作处理时间序列数据，相较于传统的递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），TCN更快且容易训练，具有更好的长距离依赖捕获能力。本文将分享TCN算法的实现过程，尤其是其在Python中的Tenso
1.SNE原理讲的不错。 这是在高维空间中，通过仿射将欧几里得距离转换为点之间的相似性的概率分布，p值越大，表示i和j之间的相似性越高，其实也就是表示欧氏距离越小了。高维空间中使用的是高斯分布。而未知的低维空间中也建立这么一个 分布，sne中使用的同样是高斯分布： 这样的话，想让两个空间中的分布尽可能相似相等，所以使用KL散度来度量： &nbs
转载
2023-11-15 12:20:07
116阅读
一.列表1.列表的介绍lst = [ ] 可以存放不同类型的数据. 2.索引和切片-------和字符串的索引切片类似.lst = ["麻花藤","王健林","马云","周鸿伟"]print(lst[0]) #打印第一个元素 3.切片lst[0:3] #截取从0-3的元素,但是去不到第3个lst[ :3] &nb
转载
2023-12-13 09:29:35
25阅读
# LDA算法及其困惑度曲线的Python实现
## 引言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题建模方法，用于从大量文档中提取潜在主题。在自然语言处理和文本挖掘中，LDA被广泛应用于文档分类、推荐系统和信息检索等领域。本文将介绍LDA的基本概念及其Python实现，并通过困惑度曲线来评估模型的效果。我们会提供相应的代码示例，以便于理解其实现过程。
##
