（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
0, 常用加密算法的Java实现(一) ——单向加密算法MD5和SHA 常用加密算法的Java实现总结(二) ——对称加密算法DES、3DES和AES 1, DES DES与3DES js前端3des加密 后台java解密 BASE64Decoder小解 DES和RSA加密数据传输信息Java实现 ---- java 实现文件内容的加密和解密 2, AES 关于CryptoJS中md5加密以及aes加密的随笔 如何使用CryptoJS的AES方法进行加密和解密 note:(1) 需要使用Crypto
数据结构想必大家都不会陌生，对于一个成熟的程序员而言，熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合，特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。
图像滤镜和调色是程序员常常使用的工具，可以为照片增添特效和个性化。在Java中，我们可以利用图像处理库来实现图像滤镜和调色功能，下面将介绍如何使用Java来实现这些功能。
贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法，其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解，从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。
在开发过程中使用得比较多的算法就是排序算法和查找算法了，今天先盘点一下常见的排序算法中的两个大类交换排序和插入排序。
AI的算法你还记得多少？他们都是如何用Python和Java实现的？恐怕很多人一下子就慌了。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际操作过程，但是没有对整个数据挖掘项目做介绍，李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习这两本书侧重对原理的讲解和公式的推导，但是实战方面可能会少一点。 我结合之前看过的书，以及自己的一些项目经验做了一些总结，一是回顾自己还有哪些遗漏，二是希望给新入门的同学一个参考。至于编程语言，主要用python，也会有少部
1）算法和数据结构就是编程的一个重要部分，你若失掉了算法和数据结构，你就把一切都失掉了。 2）编程就是算法和数据结构，算法和数据结构是编程的灵魂。
这种算法是普通的红包算法，每个人的红包金额是随机分配的。分配过程中，每个人的红包金额的上限是当前红包总金额除以当前剩余人数，这样能够保证每个人最终都能获得一定的红包金额。 2. 普通红包平均算法
插入排序算法介绍 排序算法是最简单的算法，也是最基本的算法。顾名思义，插入排序就是把当前待排序的元素插入到一个已经排好序的列表里面。 一个非常形象的例子就是右手抓取一张扑克牌，并把它插入左手拿着的排好序的扑克里面。插入排序的最坏运行时间是O(n2)， 所以并不是最优的排序算法。特点是简单，不需要额外的存储空间，在元素少的时候工作得好。 插入排序算法Java实现 Java里面有很多数据类型，我们选取的是最简单的整数，但这并不失一般性。即使是自己定制化的对象，实现了java.lang.Comparable,
作者：Charlotte77 数学系的数据挖掘民工 博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining） 想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际操作过程，但是没有对整个数据挖掘项目做介绍，李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习
排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。内排序有可以分为以下几类： (1) 插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。 (2) 选择排序：简单选择排序、堆排序。 (3) 交换排序：冒泡排序、快速排序。 (4) 归并排序 (5) 基数排序 当然，所需要辅助空间最多的是：归并排序 所需要辅助空间最少的是：堆排序 平均速度最快的：肯定是快速排序啦 具有不稳定性的：快速排序，希尔排序，堆
然后使用油画风格的滤镜OilPaintFilter看看效果，OilPaintFilter的使用方式就一句话：）
MD5算法 密码在数据库当中是如何存储的?明文还是密文？ 很显然做为一家负责人的公司密码应该采用密文在数据库中存储 这样做即使数据库被攻破密码采用了加密也不会得到泄露 MD5算法介绍 MD5是一种
在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。
今天小编帮大家整理了Java的8种经典算法。不论是笔试还是面试，都是非常实用的干货。不论你是菜鸟还是高手，非常值得一看！不转发也是挺可惜的~
给定一个含有n个元素的整型数组a，求a中所有元素的和。问题的难点在于如何使用递归上。如果使用递归，则需要考虑如何进行递归执行的开始以及终止条件，首先如果数组元素个数为0，那么和为0。同时，如果数组元素个数为n，那么先求出前n-1个元素之和，再加上a[n-1]即可。此时可以完成递归功能。总之，递归就是在某个函数的执行过程中首先判断它的终止条件参数，终止条件参数满足终止条件则执行完毕，终止条件参数不满足终止条件则调用它自身执行某项运算，比如这里求和就是执行加法。凡是递归一定都有一个参数作为终止条件，比如这里是数组中未加入求和队列的元素个数，初始为数组长度。因为终止条件参数的初始值为数组长度，所以从数组的最后一个元素作为求和队列的第一个元素开始，每递归一次就将数组中的一个元素划归到求和队列中，同时将终止条件参数减1，直到其未为0，标明所有元素都已加入求和队列，返回求和队列的值即可。可见递归至少有两个参数，终止条件参数以及递归对象。
常见的异常成因：数据来源于不同的类（异常对象来自于一个与大多数数据对象源（类）不同的源（类）的思想），自然变异，以及数据测量或收集误差。
📷 🤵♂️ 个人主页: @计算机魔术师 👨💻 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 文章目录 一、说在前面 二、两数之和 2.1、暴力枚举 2.1.1 python实现 2.1.2 java实现 3.1 哈希表(Hash table) 3.1.1 python实现 3.1.2 Java实现 一、说在前面 刷题是一件日积月累的事情，我们在刷题中要保持良好习惯，让每一道题发挥最大作用！以下是 某ACM🥇金牌选手所建议的刷题方式，觉得很不错,给大家参考一下 如何正确的做一道题 从
上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下： [【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理
离群检测和新颖性检测都用于异常检测，其中人们对检测异常或不寻常的观察感兴趣。离群检测也称为无监督异常检测，新奇检测称为半监督异常检测。
快速边缘保留滤波是通过积分图像实现局部均方差的边缘保留模糊算法，计算简单而且可以做到计算量跟半径无关。 首先局部均方差滤波中计算局部均值的公式如下：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172402.html原文链接：https://javaforall.cn
梯度下降是一种优化算法，用于查找给定函数的局部最小值。它被广泛用于高级机器学习算法中，最小化损失函数。
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上篇文章里面用java实现了DES的核心算法，并且对外提供了一个比较简单的接口，可以直接使用，不过有一个问题就是这个算法只是核心，只能实现对64位二进制进行加密。所以要在实际状况下使用的话需要进行预处理才行。
在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因为预测问题通产关注的是整体样本的性质，而异常点的生成机制与整体样本完全不一致，如果算法对异常点敏感，那么生成的模型并不能对整体样本有一个较好的表达，从而预测也会不准确。
在Java中，可以使用图数据结构和相关算法实现图的遍历和最短路径算法。下面将详细介绍如何使用Java实现这些算法。
上篇文章介绍了如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，这篇文章会介绍另外两种情况，处理异常值和类别不平衡的问题。
作者 | HanQin Cai, Zehan Chao, Longxiu Huang
本文介绍了定量数据、定性数据和状态指标这三种数据类型，以及如何在技术社区中处理缺失值和异常值。首先，介绍了定量数据的特征和类型，包括数值型和类别型两种；然后，介绍了定性数据的特征和类型，包括有序分类数据和无序分类数据两种；最后，介绍了状态指标数据的特征和类型，包括数值型和类别型两种。在处理缺失值和异常值时，可以使用数据填充策略和数据清洗方法，以保证数据的准确性和质量。
对称密码算法是当今应用范围最广，使用频率最高的加密算法。它不仅应用于软件行业，在硬件行业同样流行。各种基础设施凡是涉及到安全需求，都会优先考虑对称加密算法。
图的广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）是一种用于遍历和搜索图的算法。它从图中的一个顶点开始，逐层地遍历其相邻顶点，并保持一个队列来存储待访问的顶点。BFS算法的核心思想是先访问离起始顶点最近的顶点，在此基础上逐层向外扩展，直到遍历完所有的顶点。
首先，我们来看效果，一共五个颜色不相同的球，每撞击一下边界，分数加1，分数越大，球的速度越快。（效果是动态的）
📷 🤵♂️ 个人主页: @计算机魔术师 👨💻 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 🌐 推荐一款找工作神器网站: 牛客网 |笔试题库|面试经验|实习招聘内推 还没账户的小伙伴 速速点击链接登录注册吧！🙋♂️ 刷题通关之路等你冲！！🎉🎉🎉 开始刷爆题库，速速通关面试吧🙋♂️\ 文章目录 一、说在前面 二、两数之和 2.1、暴力枚举 2.1.1 python实现 2.1.2 java实现 3.1 哈希表(Hash table) 3.1.1 python实现 3.1.2 Java实
分布式系统是由多台计算机组成的系统，各个计算机通过网络进行通信和协作，共同完成一个任务。在分布式系统中，常常需要解决一些挑战，例如数据一致性、并发控制、负载均衡等问题。下面将重点介绍如何使用Java实现分布式锁和一致性哈希，以应对分布式系统中的并发和数据分布的问题。
从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
HanLP几乎实现了所有我们需要的繁简转换方式，并且已经封装到了HanLP中，使得我们可以轻松的使用，而分词器中已经默认支持多种繁简格式或者混合。这里我们不再做过多描述。
前言 大家好，这是上班以后的第一篇blog，预计后边算法还有2篇。也就是说这是本人算法系列倒数第3篇，感谢大家的指正，今天是说明随机化算法。 随机数发生器 真正的随机性在计算机上，是不可能的！因为这些数的生成依赖于算法，从而不可能是随机的。所以计算机产生的都是伪随机数 基本理论 生产随机数的最简单办法是线性同余数发生器。 image.png 从上面的公式可知： 为了开始这个序列必须给出x0（x0叫做种子）。如果x0=0,那么这个序列绝不会是随机的。 M为素数，则xi绝不会是0. 如果A和M选择的正确，那么1
8种排序之间的关系: 1、 直接插入排序 （1）基本思想： 在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序
在统计学中，是并不属于特定族群的数据点，是与其它值相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测值。
n_estimators指的是集成算法中弱评估器的数量。对于Boosting算法来说，可以使用任意弱评估器，当然了默认的弱评估器还是决策树。GBDT算法无论是分类器还是回归器，默认弱评估器都是回归树。
在统计学中，离群点是并不属于特定族群的数据点，是与其它值相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测值。
今天，和大家分享一篇港中文MMLab发表于NeurIPS 2020的论文《Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID》，该工作提出自步对比学习框架及混合记忆模型，旨在解决无监督及领域自适应表征学习中数据无法被充分挖掘的问题。
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