Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中，构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
曾经红级一时的jQuery还记得吗？拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle，那么为什么他能自称是最快呢？让我们来分析一下Sizzle.js的源码，了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流，但是了解历史能让我们更了解现在，也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者：朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 好了有了之前的词法分析过程，现在我们来到select函数来，这个函数的整体流程，前面也大概说过： 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程
领域对象是DDD的核心，我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多，会拆分成多个章节单独展开。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。
推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好，实现对用户偏好的建模，从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的，而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣，而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。
Stream 在 Flutter 是属于非常关键的概念，在 Flutter 中，状态管理除了 InheritedWidget 之外，无论 rxdart，Bloc 模式，flutter_redux ，fish_redux 都离不开 Stream 的封装，而事实上 Stream 并不是 Flutter 中特有的，而是 Dart 中自带的逻辑。
最近在研究 Mongo，买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版，但是在看了一个小时后就发现，全书的翻译满满的槽点，不吐不快。
本章将介绍Kotlin标准库中的集合类，我们将了解到它是如何扩展的Java集合库，使得写代码更加简单容易。如果您熟悉Scala的集合库，您会发现Kotlin跟Scala集合类库的相似之处。
基本使用很简单， 返回的是索引从fromIndex（包含）到 toIndex（不包含）的元素集合
预期的结果，应该是输出true，但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常：
今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。
给定一个用字符串表示的整数的嵌套列表，实现一个解析它的语法分析器。 列表中的每个元素只可能是整数或整数嵌套列表 提示：你可以假定这些字符串都是格式良好的： 字符串非空 字符串不包含空格 字符串只包含数字0-9、[、-、,、] 其中的- 是负号 示例 1： 给定 s = "324", 你应该返回一个 NestedInteger 对象，其中只包含整数值 324。 示例 2： 给定 s = "[123,[456,[789]]]", 返回一个 NestedInteger 对象包含一个有两个
来源：blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990
在推荐系统和广告平台上，内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术（Look-alike建模）需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户，从而进行更有针对性的内容投放。然而，look-alike建模通常面临两个挑战：
大家都知道古代皇帝各个都是后宫佳丽三千，而皇帝身上都天然的带着雨露均沾的精神，不想单独的宠爱一人！
有关Provide的题外话，Provide 是 ScopedModel 的进阶或者说是兄弟，为何这么说呢？因为这两个插件的内容重叠的太多，所以对于这两个插件存在争议。
| 导语 曾经红级一时的jQuery还记得吗？拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle，那么为什么他能自称是最快呢？让我们来分析一下Sizzle.js的源码，了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流，但是了解历史能让我们更了解现在，也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者：朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、前沿 DOM选择器(Sizzle)是jQuery框架中非常重要的一部分，在H5还没有流行起来的时候，jQuery为我们提供了一个简洁，方便，高效的DOM操作模
使用.来分割不同命名空间的子集合，例如一个博客系统可能包含两个集合，分别时blog.posts和blog.authors。
RESTful API有且只有一个入口点（entry point）。入口点的URL要告知API客户端，以便它们可以找到。
插入排序 插入排序的基本思想是：从初始有序的子集合开始，不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上，使子集合中数据元素的个数不断增多，当子集合等于集合时，插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。 直接插入排序
# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置， 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置， 每次子集合的数量递减，直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合（术语是增量因子）， 所以通过增量因子（每组多少个元素）确定子集合的个数很重要，但最终一次排序的增量因子必须是1。 例： 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合：{5,1} {2,9} {4,7} {6
快速排序是通过分治的方式，根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合，并对子集合递归拆分，当拆分后的每个子集合中元素个数为一时，自然就是有序状态。
开发中会使用大量相同数据类型的情况。如果使用数组来解决问题 1. 数组能够使用的方法非常少，功能方法需要程序员自己完成。 2. 数据类型单一化，不支持多种情况。 3. 数组容量不可以更改。
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。
在python变量中除了以前文章所提到的整形int / 浮点数float / 布尔值bool / 列表list / 字典dict 之外，还有一个类型我们还没有做详细介绍，这个变量类型就是集合set。
一、简介 Mongodb是一个面向文档的数据库，不是关系型数据库，为了获得更好的扩展性。 不再有预定义模式：文档的键和值不再是固定的类型和大小。 设计采用横向扩展，面向文档的数据模型使得它很容易在多台服务器之间进行数据分割。 二、功能 CRUD 索引：支持通用二级索引，提供唯一索引、复合索引、地理空间索引及全文索引 聚合：支持聚合管道，可以通过简单的片段创建复杂的聚合 特殊的集合类型：支持存在时间有限的集合；支持固定大小的集合 文件存储：支持一种非常易用的协议，用于存储大文件和文件元数据 不支持连接和复杂的
最近 Swift 社区动作频频，又是登陆 Windows，又是推出底层基础库。现在又推出了 Swift 算法库，现在让我们看看里面到底有什么内容，是否值得现在在生产中应用，面对内容丰富的 raywenderlich/swift-algorithm-club 是否有足够的竞争力呢。
Stream 流式编程的出现，显著推进了Java对函数式编程的支持，它允许开发者可以用声明式的方式处理数据集合（比如列表、数组等），还能有效利用多核处理器进行并行操作，提升应用程序的性能，同时保持代码简洁易读。
搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性评分函数，来对搜索结果进行排序。
显然，对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如：R = {1,2,3}，其全排列如下： 1，2，3 1，3，2 2，1，3 2，3，1 3，1，2 3，2，1
一、简述 MongoDB中使用find来进行查询。查询就是返回一个集合中文档的子集，子集合的范围从0个文档到整个集合。默认情况下，"_id"这个键总是被返回，即便是没有指定要返回这个键。（"_id"是一个集合中每个文档的唯一标识） 查询的使用上有限制，传递给数据库的查询文档必须是常量。(当然，在你的代码里可以是正常的变量) 一个键可以有任意多个条件，但是一个键不能对应多个更新修改器。 条件语句是内层文档的键，而修改器是外层文档的键。 二、使用find或者findOne函数和查
# 快速排序 # 原理 取无序集合中任意一个元素（通常选集合的第一个元素）作为分界点，将小的放左边，大的放右边，此时集合被划分三段， 然后将左边，右边集合分别使用之前的集合划分方式，直到最后每个集合中的元素都是1个， 最后合并集合即得到有序集合。 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素：5，分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素： * 第一个子集合：{1} {2} {4,3} * 第二个子集合：{5} * 第三个
坑： 项目中使用 Lists.Partition 批量处理数据，但是最近内存一直 OutOffMemory，GC无法回收。 后来对使用过的集合手动 clear，没有测试直接就上线了。尴尬的是内存回收了，但是跑出来的数据出问题了。 最后自己单元测试发现是
Lists partition 将list集合按指定长度进行切分，返回新的List<List<??>>集合，如下的： import com.google.common.collect.Lists; i
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题，叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”，特别像之前写头条号的套路，然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号，后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了，现在手机号换了，登陆不了，去主页看了看之前写的文章，竟然被一直这么努力的自己感动到了。：）
首先，为了支持 PROTO-vEB-DELETE 并利用额外的 n 属性来确定何时将 summary 重置为0，我们需要在每个 proto-vEB 节点中增加这个 n 属性。在 proto-vEB 树中，summary 用于存储以当前节点为根的子树中的元素总数。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。
什么是mongodb MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和 非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 m
Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件， 可以协助我们收集、管理及引用研究资源， 本文记录相关内容。 简介 Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件，可以协助我们收集、管理及引用研究资源，包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。 与 Endnote 等不同的是，它既可以单独使用，也可以内嵌于 Firefox 与 Google 浏览器等环境下使用。随着互联网的发展，我们获取文献资源大都是通过浏览器，而 Zotero 与浏览器的密切结合使我们
前言： toString()方法 相信大家都用到过，一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。 最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。 处理要求把集合数据转换成字符串形式，格式为 ：子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。 举例： 集合数据 ：[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串 第一次是这样处理的： A
最近，机器学习在化学领域的应用有很大进展，特别是化学搜索问题，从药物筛选、电池设计到OLEDs设计，催化剂的发现。 历史上化学家使用薛定谔方程做数值近似来解决化学检索问题，如使用密度泛函理论（DFT），然而近似值的计算成本限制了搜索的规模。 为了能够扩大搜索能力，AI科技评论了解到已有几个研究小组使用DFT生成的训练数据，创建ML模型来预测化学性质，例如Matthias Rupp等用机器学习模型来预测各种有机分子的原子化能，Jörg Behler 和 Michele Parrinello引入DFT势能面的
在介绍List接口之前，我们先来看看 Collection 接口，因为Collection接口是 List / Set / Queue 接口的父接口，List / Set / Queue 的实现类中很
熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
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