15.Algorithm Gossip: Eratosthenes 筛选求质数 说明 除了自身之外，无法被其它整数整除的数称之为质数，要求质数很简单，但如何快速的 求出质数则一直是程式设计人员与数学家努力的课题...，在这边介绍一个着名的 Eratosthenes求质数方法。...解法 首先知道这个问题可以使用回圈来求解，将一个指定的数除以所有小于它的数，若可以 整除就不是质数，然而如何减少回圈的检查次数？如何求出小于N的所有质数？...再来假设有一个筛子存放1～N，例如： 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 N 先将2的倍数筛去： 2 3 5 7 9 11 13...检查的次数还可以再减少，事实上，只要检查6n+1与6n+5就可以了，也就是直接跳过2与3的倍数，使得程式中的if的检查动作可以减少。
算法就是批量化的解决方案 关于算法，有3点需要注意： 解决不同的问题可能会用到不同的算法，也可能用相同的算法。没有某种算法是万能的，只是适用的范围不同而已。...根据不同环境选择合适的算法很重要。 百度百科+维基百科 百度百科版本 算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。...算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。...查看详情 维基百科版本 在数学和计算机科学中，算法是如何解决一类问题的明确规范。算法可以执行计算，数据处理和自动推理任务。...希腊数学家在例如Eratosthenes的筛子中使用算法来寻找素数，并使用Euclidean算法来找到两个数的最大公约数。
例如百度经验中的经验摘要，简短的描述了该经验的主要解决问题。 自动摘要的算法原理 余弦相似度（Cosine Similarity） ?...算法步骤： 获取到需要摘要的文章 对该文章进行词频统计 对该文章进行分句 根据中文的标点符号，一般我们采用。，？...进行分句 计算分句与文章之间的余弦相似度 代码实现： library(tm) library(tmcn) library(Rwordseg) docs <- Corpus( DirSource(...SogouC.mini/SampleNamed/C000024" ) ), readerControl = list( language='UTF-8' ) ) #使用矩阵的方式计算
在目前的数据挖掘领域， 推荐包括相似推荐以及协同过滤推荐。...相似推荐（Similar Recommended） 当用户表现出对某人或者某物感兴趣时，为它推荐与之相类似的人，或者物， 它的核心定理是：人以群分，物以类聚。...协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation） 利用已有用户群过去的行为或意见，预测当前用户最可能喜欢哪些东西 或对哪些东西感兴趣。...★相似推荐是基于物品的内容，协同过滤推荐是基于用户群过去的行为， 这是两者最大的区别。 相关文章推荐主要的原理是余弦相似度（Cosine Similarity） ?...利用余弦相似度进行相似文章推荐的代码实现： library(tm) library(tmcn) library(Rwordseg) docs <- Corpus( DirSource( c
在Java中实现自定义排序算法的步骤如下： 创建一个类，实现Java的Comparator接口，该接口包含一个compare方法，用于比较两个对象的大小。...在compare方法中，根据自定义的排序规则，比较两个对象的大小并返回-1、0或1。...，创建一个包含待排序元素的列表。...方法，指定自定义的Comparator对象作为参数进行排序。...注意：这里使用的是Java集合框架中的排序方法和接口，如果你需要实现自定义的排序算法（如快速排序、归并排序等），则需要自己编写相应的排序算法实现。
巴伐利亚算法（Bavarian Sketching）是一种基于哈希表的数据结构，可以高效地实现近似计数和查询。...在监控软件中，可以利用巴伐利亚算法来实现对事件流数据的近似计数和查询，具体的应用场景包括：网络流量监控：监控软件需要实时监控网络流量，使用巴伐利亚算法可以高效地计算每个网络流量包的出现次数，并且可以对不同类型的流量包进行分类和统计...安全事件监控：监控软件需要监控系统中的安全事件，例如恶意攻击、漏洞利用等。使用巴伐利亚算法可以高效地检测和统计每种安全事件的发生次数，帮助用户及时发现和应对安全威胁。...巴伐利亚算法在监控软件中有以下优势：高效的近似计数和查询：巴伐利亚算法基于哈希表的数据结构可以高效地实现近似计数和查询，对于监控软件需要处理的大量事件流数据非常适用。...综上所述，巴伐利亚算法在监控软件中具有高效的近似计数和查询、节省存储空间、可扩展性好和适用于在线处理等优势，能够帮助监控软件更加高效、准确地处理大量的事件流数据。
下面有一个写好的Python代码对其进行实现，用于实现e的spigot算法： ? 这是原代码的地址。...（p0/q0和p1/q1）之间迭代来实现的。...许多算法是已知的，其中最容易理解的是埃拉托色尼筛选法(（The Sieve of Eratosthenes），简称埃氏筛法。...该算法如下： （1）先把1删除（现今数学界1既不是质数也不是合数） （2）读取队列中当前最小的数2，然后把2的倍数删去 （3）读取队列中当前最小的数3，然后把3的倍数删去 （4）读取队列中当前最小的数...Python代码的实现1 ? Python代码的实现2 ? Eratosthenes的正常筛子大约在多项式时间内运行，这意味着随着n（你最大可能的素数）的增长，时间增长n²（大约......）。
在代码中实现一个机器学习的算法能够使你更加了解该算法以及其工作机理。 在这篇文章中，你将学习如何有效地实现机器学习方面的算法，以及最大限度地从中有所收获。...实现机器学习算法的好处 对于如何运用机器学习这一问题，你可以将实现机器学习算法作为一种解决方案。而且你还能够挖掘算法实现方面的相关基础知识以及技能。...算法的理解 实现一个机器学习算法后，你将会对算法是如何工作有一个深刻且实际的印象。通过思考如何将向量和矩阵转化为数组以及这些转化背后的计算直觉，这些知识还能够帮助你理解算法数学描述的内在。...使用标准库可以降低算法实现中存在错误的可能性。 非直观的跳跃：由于涉及到复杂的数学，一些算法依赖于推理或逻辑中非直观的跳跃性步骤。不理解这些跳跃的实现是局限的，甚至是不正确的。...对机器学习算法的开源实现进行一些评论是很容易，在代码审查中也可能发现许多问题。但是理解已经实现的代码是不直观的，且效率很低。甚至可能让你误入歧途。
在代码中实现一个机器学习算法可以教你很多关于算法和它的工作原理。 在这篇文章中，您将学习如何有效地实现机器学习算法，以及如何最大限度地从这些项目中学习。...算法理解 实现一个机器学习算法将给你一个关于算法如何工作的深刻和实际的理解。这些知识还可以帮助您对算法的数学描述深化理解，即将向量和矩阵看作是数组，以及对这些结构进行转换的计算直觉。...不理解这些跳跃的实现是有限的，甚至是不正确的。 很容易评论机器学习算法的开源实现，并在代码审查中引发许多问题。理解实现中编码的非直观效率要困难得多。这可能是思考的陷阱。...在考虑如何将其改变为编程不够优雅，但在计算上更高效之前，您可能会发现从较慢直观的复杂算法实现开始是有益的。 示例项目 一些算法比其他算法更容易理解。...概要 在这篇文章中，您了解了手动实现机器学习算法的好处。你了解到你可以通过遵循这种方法理解一个算法，来改进和提升重要的技能。
如何实现快速排序算法？ 摘要 作为博主，我们经常需要探索各种排序算法，而快速排序算法是其中效率极高的一种。本文将深入探讨快速排序算法的原理、实现以及优化策略，帮助读者深入了解这一经典算法的精髓。...引言 排序算法是计算机科学中的基础内容，而快速排序算法以其高效的性能和相对简单的实现而闻名。...在本文中，我们将探讨快速排序算法的工作原理、Java 代码实现以及一些优化技巧，帮助读者掌握这一重要的排序方法。...快速排序算法实现 让我们通过 Java 代码实现快速排序算法。...QA环节 在实际应用中，我们可能会遇到一些问题，如何处理重复元素、如何处理大规模数据等。在这里，我们将解答一些常见问题，并分享一些实用技巧。
❞ 一、前言 二、什么是埃拉托色尼筛法 三、Eratosthenes 算法实现 三、Eratosthenes 算法测试 五、常见面试题 一、前言 素数在小傅哥前面的文章关于 RSA 加密算法中已经讲解过它的使用场景...那么本章中小傅哥就来分享另外一种筛选素数的计算方式埃拉托色尼筛法 二、什么是埃拉托色尼筛法 在数学中，Eratosthenes 筛法是一种古老的算法，它可以用于查找不超过给定极限的所有素数。...算法实现 筛选算法：—— 这里小傅哥额外加了一些辅助代码primesMap，用于打印结果，方便大家学习。...三、Eratosthenes 算法测试 单元测试：计算1-100内的素数 @Test public void test_SieveOfEratosthenes() { SieveOfEratosthenes...整个计算过程的时间复杂度是：O(n log(log n)) 五、常见面试题 如何判断一个数字是否为素数 如何计算1-n中有多少个素数 - END - ---- 你好，我是小傅哥。
HotSpot 算法实现在 JVM 中的应用摘要HotSpot 是一种常见的 Java 虚拟机 (JVM) 实现，广泛应用于 Java 开发和运行环境中。...HotSpot 的成功得益于其优秀的算法实现，本文将重点介绍 HotSpot 在 JVM 中的算法实现，包括垃圾回收、即时编译和性能优化等方面的内容。...HotSpot 作为 JVM 实现的一种，是由 Oracle 公司开发并广泛使用的。HotSpot 在 JVM 中的算法实现对于优化性能和提升执行效率起到了至关重要的作用。...当一部分内存使用完毕后，将还存活的对象复制到另一部分内存中，并清理掉已经死亡的对象。这种算法简单高效，适用于大部分对象都是朝生夕死的情况。...结论HotSpot 作为一种优秀的 Java 虚拟机实现，在算法实现方面做了很多创新和优化。其垃圾回收、即时编译和性能优化等算法为 Java 程序的执行效率提供了强大的支持。
这篇文章里已经讲解过时间轮算法在JRaft中是怎么应用的，但是我感觉我并没有讲解清楚这个东西，导致看了这篇文章依然和没看是一样的，所以我打算重新说透时间轮算法。...我们下面讲解的时间轮的实现以JRaft中的为例子进行讲解，因为JRaft这部分的代码是参考Netty的，所以大家也可以去Netty中去寻找源码实现。 时间轮用来解决什么问题？...因为时间轮算法的精度取决于，时间段“指针”单元的最小粒度大小，比如时间轮的格子是一秒跳一次，那么调度精度小于一秒的任务就无法被时间轮所调度。 时间轮结构 ?...如图，JRaft中时间轮（HashedWheelTimer）是一个存储定时任务的环形队列，底层采用数组实现，数组中的每个元素可以存放一个定时任务列表（HashedWheelBucket），HashedWheelBucket...的hash寻址寻址的算法也是和这个一样的 mask = wheel.length - 1; // Convert tickDuration to nanos.
JavaScript中的排他算法实现按钮单选 演示效果 概述 简介：通过排他算法，我可以实现每次点击按钮，然后只有一个会亮。...获取所有按钮元素 var btns = document.getElementsByTagName('button'); // btns得到的是伪数组 里面的每一个元素...btns[i].style.backgroundColor = ''; } // 然后再设置被选中的按钮的颜色...获取所有按钮元素 var btns = document.getElementsByTagName('button'); // btns得到的是伪数组 里面的每一个元素...btns[i].style.backgroundColor = ''; } // 然后再设置被选中的按钮的颜色
在博文“优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法”中，已经对L-BFGS的算法原理做了详细的介绍，本文主要就开源代码liblbfgs重新回顾L-BFGS的算法原理以及具体的实现过程，在L-BFGS算法中包含了处理...1. liblbfgs概述 liblbfgs是基于C语言实现的L-BFGS算法库，用于求解非线性优化问题。...源码的主要结构 在liblbfgs中，主要的代码包括 liblbfgs-1.10/include/lbfgs.h：头文件 liblbfgs-1.10/lib/lbfgs.c：具体的实现 liblbfgs...L-BFGS算法的主要函数 在liblbfgs中，有很多利用汇编语言优化的代码，这里暂且不考虑这些优化的代码，对于这些优化的代码，作者提供了基本的实现方式。 2.3.1....假设有个print_result函数，需要输出两个int型数的和，那么直接写即可，如果需要改成差，那么得重新修改；如果在print_result函数的参数中传入一个函数指针，具体的计算过程在该函数中实现
现在，再来看看求解优化问题的challenge，我们知道，绝大数深度学习中的目标函数都很复杂。因此，很多优化问题并不存在解析解，所以，我们就需要通过基于数值方法的优化算法来找到目标函数的近似解。...学习率 上述梯度下降算法中的 （取正数）叫做学习率或步长。 我们现在就来讨论下，学习率过大和过小会带来什么问题。 4.1 当我们 学习率太小的时候： ?...同样，也可以通过数学来证明mini-batch的sgd对于原始梯度来说，也是无偏估计，证明方法同上。 6.1 算法实现 其实，我们只要实现一个mini-batch的sgd就行了。...Adagrad算法具体是这样操作的： 使用一个梯度按元素平方的累加变量 其中 就是通过mini-batch的计算得到的梯度 然后通过下面的式子对模型中每个参数的学习率通过按照元素重新调整 其中...总结 有关优化的算法，大体上就按照Aston zhang的讲解介绍这么多，希望大家在理解了基本的概念以及每一个优化算法背后的原理后，在使用gluon的时候，就能“自信”的在trainer中设置自己想要的优化算法了
有手机/便携式相机3A算法实现/应用经验 6....而关于白平衡算法，比较不错的资料是这份： 基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现及效果 之前多次与博主laviewpbt探讨相关的知识，受益匪浅。...而据我所知，绝大多数的相机采用的基础算法便是灰度世界算法,然后在这算法的基础上再改进。 贴一下《基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现及效果》灰度世界法的大概内容。 ...算法的第二步是分别计算各通道的增益： Kr=K/Raver; Kg=K/Gaver; Kb=K/Baver; 算法第三步为根据Von Kries 对角模型,对于图像中的每个像素R、G、B，计算其结果值：...不过我也只是大概点一下这个思路而已，有所积累的人，看到这，应该可以发散出更多的想法。 接下来我要说的是具体相机中的钨丝灯等手动白平衡是如何实现的。 简单的说就是色温调节。
巴伐利亚算法（Bavarian Sketching）是一种基于哈希表的数据结构，可以高效地实现近似计数和查询。...图片在文档管理系统中，可以利用巴伐利亚算法来实现对事件流数据的近似计数和查询，具体的应用场景包括：网络流量监控：文档管理系统需要实时监控网络流量，使用巴伐利亚算法可以高效地计算每个网络流量包的出现次数，...安全事件监控：文档管理系统需要监控系统中的安全事件，例如恶意攻击、漏洞利用等。使用巴伐利亚算法可以高效地检测和统计每种安全事件的发生次数，帮助用户及时发现和应对安全威胁。...巴伐利亚算法在文档管理系统中有以下优势：高效的近似计数和查询：巴伐利亚算法基于哈希表的数据结构可以高效地实现近似计数和查询，对于文档管理系统需要处理的大量事件流数据非常适用。...综上所述，巴伐利亚算法在文档管理系统中具有高效的近似计数和查询、节省存储空间、可扩展性好和适用于在线处理等优势，能够帮助文档管理系统更加高效、准确地处理大量的事件流数据。
方法1：二倍均值法 剩余红包金额为M，剩余人数为N，那么有如下公式： 每次抢到的金额 = 随机区间 （0， M / N X 2） 这个公式，保证了每次随机金额的平均值是相等的，不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平...//发红包算法，金额参数以分为单位 public static List divideRedPackage(Integer totalAmount, Integer totalPeopleNum...我们可以把红包总金额想象成一条很长的线段，而每个人抢到的金额，则是这条主线段所拆分出的若干子线段。 ? 如何确定每一条子线段的长度呢？由“切割点”来决定。...当所有切割点确定以后，子线段的长度也随之确定。这样每个人来抢红包的时候，只需要顺次领取与子线段长度等价的红包金额即可。 这就是线段切割法的思路。...在这里需要注意以下两点： 1.当随机切割点出现重复，如何处理。 2.如何尽可能降低时间复杂度和空间复杂度。 ? ? -----------------------
缓存算法根据数据最近被访问的情况来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。...算法实现 链表实现LRU缓存淘汰策略 维护一个有序的单链表，越靠近链表尾部的节点是越早之前被访问的。当有新的数据被访问的时候，从链表头部开始顺序遍历这个链表。...如果，被访问的数据之前已经被缓存到链表中，遍历得到这个数据相对应的节点，并将其从原来的位置删除，然后插入到链表头部。...当被访问的数据没有存储在缓存的链表中时，并且链表中缓存未满，直接将数据插入链表表头。 当被访问的数据没有存储在缓存的链表中时，并且链表中缓存已满，则删除链表的尾部节点，将新的数据节点插入到链表的头部。
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