下面是我的代码以及报错信息,不知道是哪里错了,这个url地址我测试过也是可以的,在这里先谢谢各位大哥们的解答,小弟感激不尽!!
本文向大家介绍k-means算法流程相关面试题,主要包含被问及k-means算法流程时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 从数据集中随机选择k个聚类样本作为初始的聚类中心,然后计算数据集中每个样本到这k个聚类中心的距离,并将此样本分到距离最小的聚类中心所对应的类中。将所有样本归类后,对于每个类别重新计算每个类别的聚类中心即每个类中所有样本的质心,重复以上操作直到聚类中心不变为止。
问题内容: 我想为我的应用程序提供基于RSA算法的简单许可机制。 有免费的RSA库吗? 问题答案: 只需使用和软件包即可。它在Java标准平台中。 官方文档链接: 包装文件 包装文件
问题内容: 因此,这个问题使我们的用户与其他在线用户匹配。但是,这不仅仅是一对一的比赛。给一个用户5个其他用户的选择,然后将其标记为可见,并且当该用户请求再显示5个用户时,不应再显示。在此过程中,更多的人可以上网。 问题是,我希望使用Redis在每个用户的选择中显示其他用户的方法,但是算法主要是我正在寻找的。我正在尝试以最快的方式实现这一点,如果可能的话,使用redis,但是如果需要的话,我也可以
本文向大家介绍mllib支持的算法?相关面试题,主要包含被问及mllib支持的算法?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 大体分为四大类,分类、聚类、回归、协同过滤。
问题内容: 有没有人对任何适用于Graph算法的Java库有丰富的经验。我已经尝试过JGraph并发现还可以,而且Google中有很多不同的产品。人们实际上在生产代码中成功使用了哪些东西,或者会推荐吗? 需要澄清的是,我不是在寻找可生成图形/图表的库,而是在寻找一种可用于图形算法的库,例如最小生成树,Kruskal算法的节点,边等。理想情况下,它具有一些良好的算法/数据一个漂亮的Java OO A
主要内容:页面替换算法的类型页面替换算法决定哪个内存页面将被替换。 替换过程有时称为换出或写入磁盘。在主存储器中找不到请求的页面时(页面错误),完成页面替换。 虚拟内存有两个主要方面,即帧分配和页面替换。 拥有最佳的帧分配和页面替换算法是非常重要的。 帧分配全部是关于将多少帧分配给进程,而页面替换则是确定需要替换的页码,以便为请求的页面留出空间。 如果算法不是最优的? 如果分配给进程的帧数量不够或不准确,则可能会出现抖动问题
主要内容:优点,缺点轮循调度算法是最流行的调度算法之一,它可以在大多数操作系统中实际实现。 这是先到先得的排程先发制人的版本。 该算法着重于时间共享。 在这个算法中,每个进程都以循环方式执行。 在称为时间量的系统中定义了一定的时间片。 就绪队列中的每个进程都分配给该时间段的CPU,如果在该时间内进程的执行完成,那么进程将终止,否则进程将返回就绪队列并等待下一轮完成 执行。 优点 它可以在系统中实际实现,因为它不依赖于
主要内容:纯启发式搜索在前面章节中,我们已经讨论了不知情搜索算法,该搜索算法通过搜索空间查找问题的所有可能解决方案,而无需任何关于搜索空间的额外知识。但是,知情搜索(Informed Search)算法包含一系列知识,例如我们离目标有多远,路径成本,如何到达目标节点等。这些知识有助于代理人更少地探索搜索空间并更有效地找到目标节点。 知情搜索算法对于大型搜索空间更有用。知情搜索算法使用启发式思想,因此也称为启发式搜索。
主要内容:线性回归是什么,线性回归方程,实现预测的流程本节我们会认识第一个机器学习算法 —— 线性回归算法(Linear Regression),它是机器学习算法中较为简单,且容易理解的算法模型,你可以把它看做您的第一个“Hello World”程序。 我们先从语义上了解“线性回归”,如果您是第一次接触“线性回归”这个词,那么可以把它分开来看,其中“性代”表线性模型,而“回归”则表示回归问题,也就是用线性模型来解决回归问题。看完上述解释,您脑子中可能
主要内容:弗洛伊德算法的实现思路,弗洛伊德算法的具体实现在一个加权图中,如果想找到各个顶点之间的最短路径,可以考虑使用弗洛伊德算法。 弗洛伊德算法既适用于无向加权图,也适用于有向加权图。使用弗洛伊德算法查找最短路径时,只允许环路的权值为负数,其它路径的权值必须为非负数,否则算法执行过程会出错。 弗洛伊德算法的实现思路 弗洛伊德算法是基于 动态规划算法实现的,接下来我们以在图 1 所示的有向加权图中查找各个顶点之间的最短路径为例,讲解弗洛伊德算法的实现思
主要内容:最短路径算法在给定的图存储结构中,从某一顶点到另一个顶点所经过的多条边称为 路径。 图 1 图存储结构 例如在图 1 所示的图结构中,从顶点 A 到 B 的路径有多条,包括 A-B、A-C-B 和 A-D-B。当我们给图中的每条边赋予相应的权值后,就可以从众多路径中找出总权值最小的一条,这条路径就称为 最短路径。 图 2 无向带权图 以图 2 为例,从顶点 A 到 B 的路径有 3 条,它们各自的总权值是:
主要内容:哈希表是什么,哈希查找算法哈希查找算法又称 散列查找算法,是一种借助哈希表(散列表)查找目标元素的方法,查找效率最高时对应的时间复杂度为 O(1)。 哈希查找算法适用于大多数场景,既支持在有序序列中查找目标元素,也支持在无序序列中查找目标元素。讲解哈希查找算法之前,我们首先要搞清楚什么是哈希表。 哈希表是什么 哈希表(Hash table)又称 散列表,是一种存储结构,通常用来存储多个元素。 和其它存储结构(线性表、树等)
主要内容:插值查找算法的解题思路,插值查找算法的具体实现插值查找算法又称 插值搜索算法,是在 二分查找算法的基础上改进得到的一种查找算法。 插值查找算法只适用于有序序列,换句话说,它只能在升序序列或者降序序列中查找目标元素。作为“改进版”的二分查找算法,当有序序列中的元素呈现均匀分布时,插值查找算法的查找效率要优于二分查找算法;反之,如果有序序列不满足均匀分布的特征,插值查找算法的查找效率不如二分查找算法。 所谓均匀分布,是指序列中各个相邻元素的差值近
主要内容:二分查找算法的实现思路,二分查找算法的具体实现二分查找又称 折半查找、 二分搜索、 折半搜索等,是在 分治算法基础上设计出来的查找算法,对应的时间复杂度为 。 二分查找算法仅适用于有序序列,它只能用在升序序列或者降序序列中查找目标元素。 二分查找算法的实现思路 在有序序列中,使用二分查找算法搜索目标元素的核心思想是:不断地缩小搜索区域,降低查找目标元素的难度。 以在升序序列中查找目标元素为例,二分查找算法的实现思路是: 初始状态下,将整个序列