《算法引流：》专题

问题内容： 我正在寻找一种检测文档中字符集的方法。我一直在这里阅读Mozilla字符集检测实现： 通用字符集检测 我还找到了一个名为jCharDet的Java实现： JCharDet 这两个都是基于使用一组静态数据进行的研究。我想知道的是，是否有人成功使用了其他实现？您是否采用了自己的方法，如果是的话，您用来检测字符集的算法是什么？ 任何帮助，将不胜感激。我既不是通过Google寻找现有方法的清单

本文向大家介绍快排算法（C C++版本）相关面试题，主要包含被问及快排算法（C C++版本）时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。  

问题内容： 我有两张桌子 WAC表 基准表 预期结果 要找到的公式是 基准*（1 +（wac_inc / 100）） SQLFIDDLE 在这里，对于每一行，上一行的值是，对于第一行，其值将来自。 希望我说清楚。我们可以使用AFAIK来做到这一点，但我想尽可能 避免 。谁能建议我这样做的更好方法。 问题答案： 尝试： 输出： 编辑1 我试图实现LOG EXP技巧，但除非@usr将我引向解决方案，否

本文向大家介绍Opencv分水岭算法学习，包括了Opencv分水岭算法学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 分水岭算法可以将图像中的边缘转化成“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，这样有助于分割目标。 分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中的每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的

问题内容： 我正在寻找一个随机数，并将其发布到特定user_id的数据库表中。问题是，相同的数字不能使用两次。有上百万种方法可以做到这一点，但是我希望对算法非常热衷的人能够以一种优雅的解决方案巧妙地解决问题，因为它满足以下条件： 1）最少查询数据库。2）通过内存中的数据结构进行的爬网次数最少。 本质上，这个想法是要执行以下操作 1）创建一个从0到9999999的随机数 2）检查数据库以查看该数字是

本文向大家介绍python实现粒子群算法，包括了python实现粒子群算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 粒子群算法 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累

本文向大家介绍Java抽奖算法第二例，包括了Java抽奖算法第二例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了java抽奖算法，供大家参考，具体内容如下 1. 算法分析  根据概率将奖品划分区间，每个区间代表一个奖品，然后抽取随机数，反查落在那个区间上，即为所抽取的奖品。  2. 代码 核心算法  Prize bean 3. 测试 prize1概率: 5%  prize2概率:

在以下示例中，有六个进程分别命名为P1，P2，P3，P4，P5和P6。 他们的到达时间和爆发时间如下表所示。 系统的时间量是4个单位。 进程ID 到达时间 突发时间 1 0 5 2 1 6 3 2 3 4 3 1 5 4 5 6 6 4 根据算法，我们必须保持就绪队列和甘特图。 两个数据结构的结构在每次调度后都会改变。 就绪队列: 最初，在时间，过程P1到达，其将被安排为时间片4单位。 因此，在就

操作系统使用各种算法来有效地调度处理器上的进程。 调度算法的目的 最大CPU利用率 公平分配CPU 最大吞吐量 最短周转时间 最短的等待时间 最短响应时间 有以下算法可用于计划作业。 1. 先来先服务 这是最简单的算法。 最短到达时间的过程将首先获得CPU。 到达时间越少，进程得到CPU的速度越快。 这是非抢先式的调度。 2. 轮循 在循环调度算法中，操作系统定义了一个时间片(片)。 所有的进程将

主要内容：爬山算法的特点,爬山的国家空间图,状态的不同区域,爬山类型算法：,爬山算法存在的问题爬山(Hill Climbing)算法是一种局部搜索算法，它在增加高度/值的方向上连续移动，以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止，其中没有邻居具有更高的值。 爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题，其中我们需要最小化推销员的行进距离。 它也称为贪婪的本地搜索，因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分，即状态

主要内容：解决问题的代理,搜索算法术语,搜索算法的属性,搜索算法的类型搜索算法是人工智能最重要的领域之一。本主题将解释有关AI中搜索算法的所有信息。 解决问题的代理 在人工智能中，搜索技术是普遍的问题解决方法。AI中的合理代理或问题解决代理主要使用这些搜索策略或算法来解决特定问题并提供最佳结果。解决问题的代理是基于目标的代理并使用原子表示。在本主题中，我们将学习各种解决问题的搜索算法。 搜索算法术语 搜索：搜索是一个一步一步的过程，用于解决给定搜索空间中的搜索问题。

主要内容：决策树算法应用,决策树实现步骤,决策树算法应用本节基于 Python Sklearn 机器学习算法库，对决策树这类算法做相关介绍，并对该算法的使用步骤做简单的总结，最后通过应用案例对决策树算法的代码实现进行演示。 决策树算法应用 在 sklearn 库中与决策树相关的算法都存放在 模块里，该模块提供了 4 个决策树算法，下面对这些算法做简单的介绍： 1) .DecisionTreeClassifier() 这是一个经典的决策树分类算法，它提供

Pyhthon Sklearn 机器学习库提供了 neighbors 模块，该模块下提供了 KNN 算法的常用方法，如下所示： 类方法 说明 KNeighborsClassifier KNN 算法解决分类问题 KNeighborsRegressor KNN 算法解决回归问题 RadiusNeighborsClassifier 基于半径来查找最近邻的分类算法 NearestNeighbors 基于无

主要内容：KNN算法原理,KNN算法流程,KNN预测分类本节继续探机器学习分类算法——K 最近邻分类算法，简称 KNN（K-Nearest-Neighbor），它是有监督学习分类算法的一种。所谓 K 近邻，就是 K 个最近的邻居。比如对一个样本数据进行分类，我们可以用与它最邻近的 K 个样本来表示它，这与俗语“近朱者赤，近墨者黑”是一个道理。 在学习 KNN 算法的过程中，你需要牢记两个关键词，一个是“少数服从多数”，另一个是“距离”，它们是实现 KN

主要内容：置换选择排序算法的具体实现,总结上一节介绍了增加 k-路 归并排序中的 k 值来提高外部排序效率的方法，而除此之外，还有另外一条路可走，即减少初始归并段的个数，也就是本章第一节中提到的减小 m 的值。 m 的求值方法为：m=⌈n/l⌉（n 表示为外部文件中的记录数，l 表示初始归并段中包含的记录数） 如果要想减小 m 的值，在外部文件总的记录数 n 值一定的情况下，只能增加每个归并段中所包含的记录数 l。而对于初始归并段的形成，