GraphX包括一组图算法来简化分析任务。这些算法包含在org.apache.spark.graphx.lib包中,可以被直接访问。 PageRank算法 PageRank度量一个图中每个顶点的重要程度,假定从u到v的一条边代表v的重要性标签。例如,一个Twitter用户被许多其它人粉,该用户排名很高。GraphX带有静态和动态PageRank的实现方法 ,这些方法在PageRank object
1.1.3 算法 如前所述,程序是解决某个问题的指令序列。编程解决一个问题时,首先要找出解决问 题的方法,该解决方法一般先以非形式化的方式表述为由一系列可行的步骤组成的过程,然 后才用形式化的编程语言去实现该过程。这种解决特定问题的、由一系列明确而可行的步骤 组成的过程,称为算法(algorithm①)。算法表达了解决问题的核心步骤,反映的是程序的解 题逻辑。 算法其实并不是随着计算机的发明才出现
Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均 [1]。下面我们来介绍这个算法。 算法 Adam算法使用了动量变量$\boldsymbol{v}_t$和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$,并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数$0 \leq \beta_1 < 1$(算法作者建议设为0.9
除了RMSProp算法以外,另一个常用优化算法AdaDelta算法也针对AdaGrad算法在迭代后期可能较难找到有用解的问题做了改进 [1]。有意思的是,AdaDelta算法没有学习率这一超参数。 算法 AdaDelta算法也像RMSProp算法一样,使用了小批量随机梯度$\boldsymbol{g}_t$按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$。在时间步0,它的所有元
我们在“AdaGrad算法”一节中提到,因为调整学习率时分母上的变量$\boldsymbol{s}_t$一直在累加按元素平方的小批量随机梯度,所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低(或不变)。因此,当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时,AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小,可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题,RMSProp算法对AdaGrad算法做了一点小小
在之前介绍过的优化算法中,目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子,假设目标函数为$f$,自变量为一个二维向量$[x_1, x_2]^\top$,该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。例如,在学习率为$\eta$的梯度下降中,元素$x_1$和$x_2$都使用相同的学习率$\eta$来自我迭代: $$x_1 \leftarrow x_1 - \eta \f
当你编写一个针对一类问题的通用解法,而非针对某一个问题的特定解法时,你就写出了一个算法。我在第一章提到过这个词,但是没有给出详细定义。这也不太好定义,所以我会试用多种方式进行定义。 首先,考虑一些不是算法的问题。当你学习个位数乘法时,你可能会背乘法表。实际上你记住的是100个特定解法,这种知识并不是真正意义的算法。 但是,如果你很“懒”,你可能学习一些作弊技巧。比如,求n与9的乘积,你可以在第一位
算法策略 分治法T(n)=O(nlogn) 将问题分解成规模较小、相互独立的子问题,各个击破,分而治之。 归并排序 将数列分为几个序列片段,逐趟两两归并,到底层归并成有序数列 最大子段和问题 动态规划法T(n)=O(nW) 将问题分解成互不独立子问题,保存子问题解,需要时再用,例如多项式时间算法 0/1背包问题 LCS最长公共子序列 贪心/贪婪法T(n)=O(n) 不从整体最优考虑,只根据当前信息
一、前言 上一章《Memcached源码分析 - Memcached源码分析之增删改查操作(5) 》中,我们讲到了SET命令的操作。当客户端向Memcached服务端SET一条缓存数据的时候,会将生成的Item地址挂到LRU的链表结构上。这一章节,我们主要讲一下Memcached是如何使用LRU算法的。 LRU:是Least Recently Used 近期最少使用算法。 二、Memcached的
名称 原理 复杂度 插入排序 对于元素索引i(i>=1),从头开始,若能找到比 a[i] 大对元素 a[j],则记录 a[i] 的值,将索引 j~i-1 的元素向后移动一位,使用 a[i] 替换 a[j]。优化思路:针对数组可以采用二分查找找到当前元素的插入位置,链表不需要位移操作。 O(n^2/2) 选择排序 从当前元素开始遍历,记录最小值的索引,根据索引交换当前值的最小值,选择排序每次选出最小
我有一个自定义视图,我可以在其中画线,我也可以选择线的宽度。我还有一个统计数据,在另一个片段中,我应该显示每一个笔画画了多少行。 所以我想创建一个自定义的监听器,它应该对不同的笔划宽度做出反应。每当笔划发生变化时,统计数据应显示所选笔划的新计数。。。 我用界面尝试了一下,但我真的不知道如何前进。我该怎么做?
我正在处理需要细垂直线的可视化。理想情况下,我希望它们是1px宽。当我使用默认的“range()”线性缩放宽度定位它们时,它们看起来具有不同的宽度,因为它们的计算位置并不总是整数个像素。不过,其中一些看起来正好是1像素宽(那些更亮)。 然而,当我在线性刻度上使用时,所有线条都具有相同的表观宽度,但它是2px,即使我明确指定了1px的描边宽度。使用 舍入会得到相同的结果。当我尝试使用0.5的笔画宽度
这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉 Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。 在这5堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷
小明数列 时间限制: 1000MS 内存限制: 65536KB 题目描述: 小明了解了递归函数,十分喜欢递归这一概念。他用递归的概念定义了一个数列{an},其中a0和a1均为1,对于i≥2, ai=ai-1*A+ai-2*B。递归定义让小明十分开心,但是算起来却很痛苦,现在小明想让你帮他算一算。考虑到数列可能很大,小
Q1:自我介绍; Q2:问项目,遇到哪些困难,怎样测试(后面我补充了怎样测试的,以及测试当中有哪些BUG); Q3:问我擅长哪些模块,我说了一部分,然后他都没有问哈哈; Q4:写个快排吧。然后我写了,追问:快排的思路,时间复杂度等等。最后问,怎样实现一个稳定的快排(我说当两个指针离得比较近的时候,可以替换为插入排序,面试官想了一下,说有道理...) Q5:对于网络熟悉吗?然后问我HTTP和HTTP