Optimal-LSH 提供了可高效执行的局部性敏感哈希(LSH)。实现了 LSH 最优参数计算。
最近在看一篇名叫《Accelerating Community-SearchProble through Faster Graph Dedensification》的论文,里面提到了很多算法如贪婪算法,LSH算法等,这两个都要好好研究一下的,这篇博客是为了学习一下LSH算法。 首先,介绍下什么是LBS。 一、局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度
Links: LSH Primer: https://github.com/FALCONN-LIB/FALCONN/wiki/LSH-Primer Github LSHash: https://github.com/kayzhu/LSHash 图像检索:再叙ANN Search:https://yongyuan.name/blog/ann-search.html Practical and opt
LSH LSH is a simple implementation of a shell in C, and it is the subject of atutorial on my website. It demonstrates the basics of how a shell works.That is: read, parse, fork, exec, and wait. Since
optimal-buy-cbpro (formerly optimal-buy-gdax) Scheduled buying of BTC, ETH, and LTC from Coinbase Pro (formerly GDAX) optimally! What is this? This is a Python script you can use to automatically buy
主要内容:1.JVM参数分类,2.堆参数设置,3.元空间参数,4.栈参数设置,5.收集器参数设置,6.GC策略参数配置,7.Dump异常快照,8.GC日志配置写在开头: X或者XX开头的都是非标准化参数 意思就是说标准化参数不会变,非标准化参数可能在每个JDK版本中有所变化 -XX:+PrintCommandLineFlags查看当前JVM设置过的相关参数 1.JVM参数分类 “-”、“-X”、“-XX” 标准参数(-):所有的JVM实现都必须实现这些参数的功能,而且向后兼容; -verbose
朴素贝叶斯法的参数估计 朴素贝叶斯法需要估计参数$$P(Y=c_k)$$和$$P(X_j=x_j|Y=c_k)$$ $$ y=f(x)=\arg \max_{c_k}\prod_{j=1}^n P(X_j=x_j|Y=c_k)P(Y=c_k) $$ 假定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$,其中$$x\in \
我需要能够将一组已知大小的对象分配到3组。例如,给定一个像下面这样的有序列表,我想要找到两个除法或分离点,使三个组具有相似的和。 每组的总和必须大致相等,组2和组3的总和不能超过第一组的总和超过一个规定的量(例如10)。理想情况下,第一组比其他组稍大一些。无法更改项目的顺序。每个组由原始列表的连续元素组成。每个元素都放在一个组中。 在这种情况下,预期的解决办法是: 用例是预先计算(服务器端)按优先
我想看看是否有一个有效的方法来比较计数(ACount,BCount,CCount,DCount,ECount),并评估JAVA中哪个计数最大? 该程序可以使用递归,但我想知道实现这一点的任何优化方法。