工具提示的作用是，在当前图表上鼠标停留时，弹出一个新的小页面，展示更详细的信息。...对于一些轻量级的工具提示（比如只显示一行文本），这种做法是繁琐的。以下介绍一种全新的工具提示方法（适用于表格矩阵），这种方法有两个优点： 不新建提示页面也可提示。...不同的列可以有不同的工具提示内容。 下方的表格鼠标指向店铺名称时，显示提示内容： 指向销售折扣列时，提示另外的内容： 实现的方法为巧妙借助WebURL。...'[督导] ) & "请注意，你管辖的这家店铺，影响业绩的最大负面因素是" & UNICHAR ( 10 ) & [M.最大负面影响因素] 度量值中UNICHAR进行换行，其他为显示内容。...对表格的店铺名称列的Web URL施加该度量值，即可实现上图的效果。其他列如果需要不同的提示内容，操作同理。 有人可能会问，度量值中的”News:“字符能不能去掉，答案是不能。
功能 语法 显示 不好看 ( \frac{1}{2} ) 好一点 \left( \frac{1}{2} \right) 可以使用\big, \Big, \bigg, \Bigg控制括号的大小，...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
先正常下载SeuratBiocManager::install("Seurat")BiocManager::install("SeuratObject")#此时的版本> packageVersion("...version("Seurat",version = "4.1.1")devtools::install\_version("SeuratObject",version = "4.1.3")下载到本地（比较成功的）...否则会出现若干报错ERROR: dependencies 'SeuratObject', 'spatstat.core' are not available for package 'Seurat'此处的E...:/develop/handmake_install_packages请更改为你本人安装这几个软件包的路径，如果直接复制windows的路径，记得改右斜杠“\”为左斜杠“/”再分别检查四个R包的版本>...，然后单独卸载Seurat、SeuratObject，但因为安装SeuratObject需要的Matrix软件包的版本为1.5-4，而下载Matrix过程中又要依赖spatstat.core软件包，因此在本地或者
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....K值为3时，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。 除此之外，还有另外一个因素，就是距离的计算。...在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...图二 3 上图中，D与空格不相等，但是它有前缀AB与后缀AB相当，KMP的思想就是利用最长的公共前缀与最长公共后缀相等，来加快每次不相等时移动的距离，来提高搜索效率。...查next数组可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此后移动的位数：移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值。因为 6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。...下面是next数组和匹配算法参照代码。...返回的位置是从0开始的。
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...)预处理，O(1)查询最值 但不支持修改 预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最...次方的区间中的最大值，（注//意i到i的长度为一）。
有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集 工欲善其事，必先利其器。...：有花萼、花瓣和花蕊三个部分，花萼就是绿色的那部分在最外边，然后是花瓣，最里面是花蕊....训练数据 测试测试集的数据 看准确率得分 最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场的我们的主人公小哼，上面这个可爱的娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序。...因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...还有一点，在表示时间复杂度的时候，n和m通常用大写字母即O(M+N)。 这是一个非常快的排序算法。...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？
任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料...求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。...001、初生牛犊不怕虎 最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世界著名的学者都在研究新的算法呢。...等等，哥们说现有算法比较慢，所以我绝对不能按照常规思路去思考，要另辟蹊径。 蹊径啊蹊径，你在哪里呢？ 我冥思苦想好几天，都没有什么好办法，哎！看来扬名立万的事儿要泡汤了。...关注微信公众号，点击“学习资料”菜单即可获取算法、编程资源以及教学视频，还有免费SSR节点相送哦。
题目 给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 pointsi = xi, yi ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。...垂直面积 的定义是固定宽度，而 y 轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。 最宽垂直面积 为宽度最大的一个垂直面积。 请注意，垂直区域 边上 的点 不在 区域内。
题目 给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 points[i] = [xi, yi] ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。...垂直面积 的定义是固定宽度，而 y 轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。 最宽垂直面积 为宽度最大的一个垂直面积。 请注意，垂直区域 边上 的点 不在 区域内。 示例 1： ?
1.岛屿的最大面积 给定一个包含了一些 0 和 1 的非空二维数组 grid 。 一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。...你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。 找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿，则返回面积为 0 。)...注意: 给定的矩阵grid 的长度和宽度都不超过 50。 分析： 我们想知道网格中每个连通形状的面积，然后取最大值。...在一个土地上，以 4 个方向探索与之相连的每一个土地（以及与这些土地相连的土地），那么探索过的土地总数将是该连通形状的面积。...}; 2.最大正方形面积 在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内，找到只包含 1 的最大正方形，并返回其面积。
O(n)，但如果我们以 if 判断的次数作为算法效率的评估标准，算一下 for 循环中 if 语句的判断次数： 第一个算法显然需要固定2n次 if 比较，第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...因此，算法在 if else 的比较次数为 2，总的时间复杂度是多少呢？...这就涉及递归算法的复杂度分析，设算法的复杂度为 （n为递归函数处理的元素个数，或者称为问题规模），那么可以得到如下公式： 其中 是因为 2 个子问题的递归调用，每个子问题的规模是原来的 1/2；...有很多方法，比如说高中学过的「特征方程」，或者算法分析常用的「主定理」等等，对于这个问题很容易解，这里就直接写答案了： 可见分治法解决这个问题的比较次数基本上是1.5n，比一开始的算法最坏情况下2n的比较次数要好一些
题目 给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 points[i] = [xi, yi] ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。...垂直面积 的定义是固定宽度，而 y 轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。 最宽垂直面积 为宽度最大的一个垂直面积。 请注意，垂直区域 边上 的点 不在 区域内。
随机算法 从可用的节点中，随机挑选一个节点来访问。...轮询算法能够保证所有节点被访问到的概率是相同的。 在实现时，轮询算法通常是把所有可用节点放到一个数组里，然后按照数组编号，挨个访问。...适用场景： 跟随机算法类似，各个服务节点被访问的概率也基本相同，也主要应用在各个服务节点性能差异不大的情况下。...轮询算法能够保证所有节点被访问的概率相同，而加权轮询算法是在此基础上，给每个节点赋予一个权重，从而使每个节点被访问到的概率不同，权重大的节点被访问的概率就高，权重小的节点被访问的概率就小。...适用场景： 与加权轮询算法预先定义好每个节点的访问权重不同，采用最少活跃连接算法，客户端同服务端节点的连接数是在时刻变化的，理论上连接数越少代表此时服务端节点越空闲，选择最空闲的节点发起请求，能获取更快的响应速度
首先，对比一下传统机器学习和深度学习的训练过程差异：下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出，随着数据量的增加，深度学习算法的性能也随之提升。...相比之下，传统机器学习算法的性能虽然会在一定程度上提升，但之后会趋于稳定（表现为一条水平线）。...相比之下，传统机器学习算法在处理大数据集时可能会遇到计算瓶颈或性能下降的问题。...），是深度学习的代表算法之一。...工作原理贪心算法（Greedy Algorithm）：DBN使用贪心算法进行预训练。这个算法通过逐层的方式学习每一层的生成性权重（generative weights）和自上而下的方法。
凯撒算法 概述 凯撒密码是罗马扩张时期朱利斯• 凯撒（Julius Caesar）创造的，用于加密通过信使传递的作战命令。它将字母表中的字母移动一定位置而实现加密。...这里，移动的位数“2”是加密和解密所用的密钥。...只要传入明文和偏移量即可加密，解密需要传入密文和负的偏移量就可以解密。...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jgnnq 解密后：Hello 安全性 凯撒密码由于加解密比较简单，密钥总共只有 26 个，攻击者得到密文后即使不知道密钥，也可一个一个地试过去，最多试...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jhpqu 解密后：Hello
结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法 标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法
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