队列与栈不同，它遵从先进先出（FIFO——FirstInFirstOut）原则，新添加的元素排在队列的尾部，元素只能从队列头部移除。　　我们在前一篇文章中描述了如何用JavaScript来实现栈这种数据结构，这里我们对应地来实现队列。functionQueue(){letitems=[];/...

　　在计算机编程中，栈是一种很常见的数据结构，它遵从后进先出（LIFO——LastInFirstOut）原则，新添加或待删除的元素保存在栈的同一端，称作栈顶，另一端称作栈底。在栈中，新元素总是靠近栈顶，而旧元素总是接近栈底。　　让我们来看看在JavaScript中如何实现栈这种数据结构。func...

好东西~~ 英文动画演示Raft过去,Paxos一直是分布式协议的标准，但是Paxos难于理解，更难以实现，Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑。　　来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft，它是一个为真实世界应用建立的协议，主要注重协议的落地性和可理解性。　　...

B树       即二叉搜索树：      1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；      2.所有结点存...

在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的28×2828×28的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参...

介绍      双向链表比之单向链表，多数操作方法的实现都没有什么不同，如is_empty,__len__,traverse,search。这些方法都没有涉及节点的变动，也就可通过继承单向链表来实现即可。不同之处一是在于节点实现的不同。因为增加了指向前一个节点...

介绍    为什么需要链表？对于上部分顺序表的学习，我们了解到在构建顺序表时需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充的时候又需要进行数据的搬迁，所以使用起来并不是很灵活。那我们就想，能不能存在一种数据结构是的在数据扩充的时候，在原有的数据完全不变化，扩充一个数据就增...

使用场景：1，空间复杂度越低越好、n值较大：　　堆排序　　O(nlog2n)　　O(1)2，无空间复杂度要求、n值较大：　　桶排序　　O(n+k)　　　　O(n+k)   经典排序算法图解：经典排序算法的复杂度： 大类一（比较排序法）：1、冒泡排序（BubbleSort）【前后比...

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习...

隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法，其主要用于序列数据的分析，广泛应用于语音识别、文本翻译、序列预测、中文分词等多个领域。虽然近年来，由于RNN等深度学习方法的发展，HMM模型逐渐变得不怎么流行了，但并不意味着完全退出应用领域，甚至在一些轻量级的任务中仍有应用。本系列博客将详细剖析隐马尔科夫链HMM模型，同以...

一、随机森林算法简介：    在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。LeoBreiman和AdeleCutler发展出推论出随机森林的算法。而"RandomForests"是他们的商标。这个术语是1995年由贝尔实验室...

朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法...

      根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数（权重系数），主要应用于二分类。      二分类的特点是非此即彼，其数学特性符合单位阶跃函数，在...

由于knn算法涉及到距离的概念，KNN算法需要先进行归一化处理fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerstandardScaler=StandardScaler()standardScaler.fit(X_train)X_train_standard=standardS...

KNN算法是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。用最近的邻居（k）来预测未知数据点。k值是预测精度的一个关键因素，无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常有用，较近邻居的权重比较远邻居的权重大。KNN算法的缺点是对数据的局部结构非常敏感。计算量大，需要对数据进行规范化处理，使每个数据...