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涨姿势,图文带你了解 8 大排序算法

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。 常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。 本文将依次介绍上述八大排序算法。 算法一:插入排序 插入排序是一种最简单直观的排序算法,它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。 算法步骤: 1)将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。 2)从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。(如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等,则将待插入元素插入到相等元素的后面。)点击这里了解常用的加密算法。 算法二:希尔排序 希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的: 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时, 效率高, 即可以达到线性排序的效率 但插入排序...

三问(why?what?how?)金融领域的机器学习

机器学习可能会很有魔力,即使它背后没有魔法。尽管如此,机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构,收集合适的数据集以及应用正确的算法。 机器学习已经在金融服务行业中取得重大进展。让我们看看为什么金融公司可以通过AI和机器学习实现什么解决方案,以及他们如何应用这项技术。 定义 我们可以将机器学习定义为数据科学的一个子集,它使用统计模型来绘制洞察并进行预测。下图解释了人工智能,数据科学和机器学习之间的关系。为了简单起见,我们在这篇文章中专注于机器学习。 机器学习解决方案的神奇之处在于,他们可以从经验中学习而无需明确编程。简而言之,你需要选择模型并将数据提供给它们。然后,模型会自动调整其参数以改善结果。 数据科学家使用现有数据集训练机器学习模型,然后将训练有素的模型应用于现实生活中。 模型作为后台进程运行,并根据其训练方式自动提供结果。数据科

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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