斐波拉契堆是由一组最小堆有序树组成，每棵树遵循最小堆性质。而且每棵树都是有根而无序的。全部树的根通过left和right指针来形成一个环形的双链表。称为该堆的根表。  对于一个给定的斐波拉契堆H。能够通过指向包括最小keyword的树根指针H.min来訪问。堆中每一个节点还包...

标签（空格分隔）：数据结构学习要点：1.了解数据结构的相关概念2.了解算法的相关概念3.熟悉时间复杂度的计算4.了解空间复杂度的概念，闰年表空间换时间的样例~数据结构预算法——时间复杂度分析实例...

TCP_NODELAY默认情况下，发送数据採用Nagle算法。这样尽管提高了网络吞吐量，可是实时性却减少了，在一些交互性非常强的应用程序来说是不同意的。使用TCP_NODELAY选项能够禁止Nagle算法。此时，应用程序向内核递交的每一个数据包都会马上发送出去。须要注意的是，尽管禁止了Nagle算法，但网络的传输仍然受...

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<prename="code"class="cpp">#include<iostream>#include<vector>#include<string.h>usingnamespacestd;voidget_next(vector...

（接上文《架构设计：系统存储（23）——数据一致性与Paxos算法（上）》）2-1-1.Prapare准备阶段首先须要介绍几个在Acceptor角色上须要被持久化保存的数据属性：PrepareVote保存了当前Acceptor接收到的已完毕投票授权的最大投票轮次AcceptedVote保存了当前Acceptor在赋值阶...

起因:从网页中爬去的页面。须要推断是否跟预设的关键词匹配(是否包括预设的关键词)，并返回全部匹配到的关键词。眼下pypi上两个实现ahocorasickhttps://pypi.python.org/pypi/ahocorasick/0.9esmrehttps://pypi.python.org/pypi/esmre/...

%%%Fragment%%%对原图做四个方向的平移。然后对平移的结果取平均%%%碎片效果clc;clearall;Image=imread('4.jpg');Image=double(Image)/255;[row,col,k]=size(Image);Image1=Image;Image2=Image;Image3=...

之前在《浅谈移动平台创新玩法》简单的猜测了easyar中使用的图像识别算法，基于图片指纹的哈希算法的图片检索。后再阿里引商大神的指点下，意识到图片检测只适用于静态图片的识别，只能做AR脱卡（不进行图像追踪），简单地说就是如果图片有角度翻转，光线明暗的变化都会改变图片自身的指纹哈希值，无法做到跟踪识别。那要如何进行跟踪识...

相关概念：稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面。时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数先选择第一个数字作为标...

1.粗糙集属性约简算法仅仅选出属性重要度大的条件加入约减中，没有考虑约简中条件属性相互之间的冗余性，得到的约简往往不是都必要的，即含有冗余属性。2.mRMR算法则除了考虑特征与类别之间的相关性，还考虑特征与特征之间的冗余度，约束特征与类别最大相关，特征与特征最小冗余。3.根据mRMR算法，将粗糙集约简算法改进为最小相关...

        DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，...

EM的算法流程：初始化分布参数θ；重复以下步骤直到收敛：       E步骤：根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概率，其实就是隐性变量的期望。作为隐藏变量的现估计值：    ...

　　将样本分成K个类，其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎样评价假定的好不好呢？　　我们使用样本的极大似然估计来度量，这里就是x和y的联合分布P（x,y）了。如果找到的y能够使P(x,y)最大，...

 第一种%%%用神经网络解决异或问题clearclcclosems=4;%设置4个样本a=[00;01;10;11];%设置输入向量y=[0,1,1,0];%设置输出向量n=2;%输入量的个数m=3;%隐层量的个数k=1;%输出层的个数w=rand(n,m);%为输入层到隐层的权值赋初值v=rand(m,k)...