我正在尝试创建一些Java类,这些类可以使用浮点数或双倍数(出于模拟目的,我需要同时支持这两种类型)。这些类需要做一些基本的算术运算,还需要使用三角函数(sin、cos、atan2)。 我尝试了一种通用的方法。因为Java不允许在泛型和
我无法实现SJF(最短作业优先)算法。 SJF就是这样工作的 如果进程到达0时间,它将工作到下一个进程到达,算法必须检查到达1的到达(进程/进程)是否比当前剩余时间短 示例:P0执行了1,还有2要完成,现在我们有P0,P1,P2,P3,P4 in 1算法将执行最短的一个P3,之后是P0,然后是P4,然后是P1,依此类推。问题是我必须保存所有进程的开始和结束时间执行,以及等待时间。 这是我的最新算法
提前批刚开就投了,一面07.01,二面7.20,三面07.29,座谈会08.17,08.25 sp call 通知是SSP -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 具体的面试内容记得
两部分 第一部分机器学习八股+简单代码判断 不算太难 第二部分coding,前两题顺利AC,第三题判断括号数量期望用的O(2^n)的强行暴力的递归法,时间复杂度超了只通过25%。
加解密算法 算法类型 特点 优势 缺陷 代表算法 对称加密 加解密密钥相同或可推算 计算效率高,加密强度高 需提前共享密钥;易泄露 DES、3DES、AES、IDEA 非对称加密 加解密密钥不相关 无需提前共享密钥 计算效率低,仍存在中间人攻击可能 RSA、ElGamal、椭圆曲线系列算法 算法体系 现代加密算法的典型组件包括:加解密算法、加密密钥、解密密钥。其中,加解密算法自身是固定不变的,一般
首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同,如下图所示。 左边的数据集就是项集数据,在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了,每个项集数据由若干项组成,这些项没有时间上的先后关系。而右边的序列数据则不一样,它是由若干数据项集组成的序列。比如第一个序列<a(abc)(ac)d(cf)>,它由a,abc,ac,d,cf共5个项集数据组成,并且这些项有时间上的先后关系。对于多于一个项的项集
什么样的数据才是频繁项集呢?也许你会说,这还不简单,肉眼一扫,一起出现次数多的数据集就是频繁项集吗!的确,这也没有说错,但是有两个问题,第一是当数据量非常大的时候,我们没法直接肉眼发现频繁项集,这催生了关联规则挖掘的算法,比如Apriori, PrefixSpan, CBA。第二是我们缺乏一个频繁项集的标准。比如10条记录,里面A和B同时出现了三次,那么我们能不能说A和B一起构成频繁项集呢?因此我
1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们的优化目标函数: $$ min(alpha);; frac{1}{2}sumlimits_{i=1,j=1}{m}alpha_ialpha_jy_iy_jK(x_i,x_j) - sumlimits_{i=1}{m}alpha_i $$ $$ s.t. ; sumlimits_{i=1}^{m}alpha_iy_i = 0 $$ $$ 0 leq a
Raft 新特性 Strong Leader 更强的领导形式 例如日志条目只会从领导者发送到其他服务器, 这很大程度上简化了对日志复制的管理 Leader Election 使用随机定时器来选举领导者 用最简单的方式减少了选举冲突的可能性 Membership Change 新的联合一致性 (joint consensus) 方法 复制状态机 1. 复制状态机通过日志实现 每台机器一份日志 每个日
页替换算法 操作系统为何要进行页面置换呢?这是由于操作系统给用户态的应用程序提供了一个虚拟的“大容量”内存空间,而实际的物理内存空间又没有那么大。所以操作系统就就“瞒着”应用程序,只把应用程序中“常用”的数据和代码放在物理内存中,而不常用的数据和代码放在了硬盘这样的存储介质上。如果应用程序访问的是“常用”的数据和代码,那么操作系统已经放置在内存中了,不会出现什么问题。但当应用程序访问它认为应该在内
朴素贝叶斯算法 给定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$,其中$$x\in \mathcal{X}\subseteq R^n$$,$$y\in \mathcal{Y}={c_1, c_2,...,c_K}$$,$$X$$是定义在输入空间$$\mathcal{X}$$上的随机向量,$$Y$$是定义在输出空间$$\
线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations,批量梯度下降和随机梯度下降,这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _
Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.
1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra
Angel是一个分布式机器学习平台,在上面运行算法,得到模型,这只是第一步,更加关键第二步,训练出来模型,要有比较好的准确率,可以对数据进行准确预测。在这个过程中,用户可能会遇到各种各样的问题,这里我们也一一总结一下 LR 模型不收敛,预测效果差 请检查正则项系数是否适合,过大的正则项参数会影响模型收敛,建议不大于 1/featureNum 检查Learn Rate是否过大 检查数据预处理是否有做