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逻辑回归模型算法研究与案例分析

训练算法: 大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。测试算法: 一旦训练步骤完成，分类将会很快。

2018-09-05

1. 暴力方法求解最大子数组问题：求出所有子数组的和并比较； 2. 伪代码 FIND-MAXIMUM-SUBARRAY(A) max = -∞ for i = 1 to A.length sum = 0 for j = i to A.length sum += A[j] if sum > max max = sum low = i high = j return (low, high, max) 3. 代码实现 java public class MaxArray { private static class Result { int low; int high; int sum; public Result(int low, int high, int sum) { this.low = low; this.high = high; this.sum = sum; } } static Result findMaximumSubarray(int[] A){ int max = Integer.MIN_VALUE; int low = 0; int high = 0; for (int i = 0; i < A.length; i++) { int sum = 0; for (int j = i; j < A.length; j++) { sum += A[j]; if (sum > max) { max = sum; low = i; high = j; } } } return new Result(low, high, max); } } python 之前用切片其实也是暴力求解 def find_maximum_subarray1(nums): max_sum = -float('inf') result = {} for i in range(len(nums)): total = 0 for j in range(i, len(nums)): print(j) total += nums[j] if total > max_sum: max_sum = total result["low"] = i result["high"] = j result["sum"] = max_sum return result C语言 typedef struct { int low; int high; int sum; } result; result find_maximum_subarray(int arr[], int len) { int max = -((unsigned)(~0) >> 1); int low, high, i, j; for (i = 0; i < len; i++) { int sum = 0; for(j = i; j < len; j++) { sum += arr[j]; if (sum > max) { max = sum; low = i; high = j; } } } result re; re.low = low; re.high = high; re.sum = max; return re; }

2018-09-02

Python数据结构与算法——顺序表

概念在程序中，经常需要将一组(通常为同一个类型的)数据元素作为整体管理和使用，需要创建这种元素组，用变量记录它们，传进传出函数等(例如，Python中的列表)。一组数据中包含的元素个数可能发生变化(可以增加或者删除元素)。对于元素增删改查的需求，最简单的解决办法就是将这一组元素当做一个序列，用元素序列里的位置和顺序，表示实际应用中的某种有意义的信息，或者表示数据之间的某种关系。这样的一组序列元素的组织形式，即可抽象为线性表，一个线性表是某类元素的一个集合，还记录着元素之间的一种顺序关系。线性表是最基本的数据结构之一。根据线性表的实际存储方式，分为两种实现模型：顺序表：将元素顺序地存放在一块连续的存储区里，元素间的顺序关系由它们的存储顺序自然表示链表：将元素存放再通过链接构造起来的一系列存储块中顺序表的基本形式数据元素本身连续存储，每个元素所占的存储单元大小相同，元素的下标是其逻辑地址，而元素存储的物理地址(实际内存地址)可以通过存储区的起始地址加上逻辑地址与存储单元大小的乘积计算而得即： L0c(i) = L0 + i * c 作图解释为下： 1_note_shunxubiao.png 32位操作系统中，一个整型占用4个字节(Byte)，因此列表my_list中四个整型占用字节数为16个字节，且每个元素所占用字节数相同所以访问指定元素时无需从头遍历，通过计算便可获得对应地址，其时间复杂度为O(1). 顺序表的基本形式的特殊形式如果元素的大小不统一，则须采用元素外置的形式，将实际数据元素另行存储，而顺序表中各单元位置保存对应元素的地址信息(即链接)。由于每个链接所需的存储量相同，通过上述公式，可以计算出元素链接的存储位置，而后顺着链接找到实际存储的数据元素。此时公式中的 c 则不再是数据元素大小，而是存储一个链接地址所需的存储量。顺序表的结构不考虑用Python语言具体实现，真正实现数据表结构的时候，怎么构造数据 2_note_顺序表的结构.png 出了存储数据的数据区之外，往往还会加上表头信息表头信息即：上图中上面的部分下面部分为数据区 (连续的存储空间，内存的概念见后面的图解) 构造一个数据表的时候，首先要预估数据需要多少的空间，指明数据存储所需空间，即数据区。如上图中所示，即为8个数据。那么就要向计算机申请8个空间，在表头指明一个顺序表的完整信息包括两部分，一部分是表中的元素集合，另一部分是为实现正确操作而需记录的信息，即有关表的整体情况的信息，这部分信息主要包括元素存储去的容量和当前表中已有的元素个数两项。顺序表的两种基本实现方式一体式结构： 3_note_顺序表的两种实现方式一.png 一体式结构，存储表信息的单元与元素存储区以连续的方式安排在一块存储区里，两部分数据的整体形成一个完整的顺序表对象，这种结构整体性强，易于管理。由于数据元素存储区域是表对象的一部分，顺序表创建后，元素存储区就固定了分离式结构： 4_note_顺序表的两种实现方式二.png 分离式结构，表对象里只保存与整个表有关的信息(容量个元素个数),实际数据元素存放在另一个独立的元素存储区里，通过链接与基本表对象关联。元素存储区替换一体式结构由于顺序表信息区与数据区连续存储在一起，所以想要更换数据区，就只能整体搬迁，即整个顺序表对象(存储顺序表的结构信息的区域)改变了。分离式结构想要更换数据区，只需要将表信息区中的数据区链接地址更新即可，而该顺序表对象不变。元素存储区扩充采用分离式结构的顺序表，若将数据区更换为存储空间更大的区域，则可以在不改变表对象的前提下对其数据存储区进行了扩充，所有使用这个表的地方都不必修改。只要程序的运行环境还有空闲存储，这种表结构就不会因为满了而导致操作无法进行。此种顺序表被称为动态顺序表，因为其容量可以在使用中动态变化。扩充的两种策略每次扩充增加固定数目的存储位置，如每次扩充增加8个元素位置，这种策略称为线性增长每次扩充容量加倍，如每次扩充增加一倍存储空间。特点：减少了扩充操作的执行次数，但可能会浪费空间资源。以空间换时间，推荐的方式。补充：内存： 5_内存.png 思维导图 6_顺序表思维导图.png 顺序表的操作增加元素 7_顺序表的操作.png 尾端加入元素，如图所示，直接在顺序表的元素末尾加上元素，其时间复杂度为O(1) 保序的加入元素，如图所示，将增加的元素50，放在索引为1的位置，则对应的其他元素则分别向后移动，此为保序，没有破坏增加元素之前的元素顺序，但因会让增加元素所在位置之后的元素都产生移动，其时间复杂度为O(n) 非保序的加入元素,其时间复杂度为O(1)，由于其会破坏顺序表原有的元素顺序，因此不常用删除元素 8_顺序表的操作_删除元素.png ) 删除表尾的元素，其时间复杂度为O(1) 保序的元素删除，时间复杂度为O(n) 非保序的元素删除，时间复杂度为O(1) Python 中的顺序表 Python 中的list和tuple两种类型采用了顺序表的实现技术 tuple 是不可变类型，即不变的顺序表，因此不支持改变其内部状态的任何操作，而其他方面，则与list的性质类似 list 的基本实现技术 Python 标准类型list 就是一种元素个数可变的线性表，可以加入和删除元素，并在各种操作中维持已有元素的顺序(即保序)，而且还具有以下行为特征：基于下标(位置) 的高效元素访问和更新，时间复杂度是O(1); 为满足该特征，应该采用顺序表技术，表中元素保存在一块连续的存储区中。允许任意加入元素，而且在不断加入元素的过程中，表对象的标识不变；为满足该特征，必须能更换元素存储区，并且为保证更换存储区时list对象的标识不变，只能采用分离式实现技术。在Python的官方实现中，list就是一种采用分离式技术实现的动态顺序表。因此，使用list.append()加入元素比在指定位置插入元素效率高。重点总结：在Python的官方实现中，list实现采用了下面的策略，在建立空表时，系统分配一块能容纳8个元素的存储区；在执行插入操作(insert和append)时，如果元素存储区满就换一块4倍大的存储区。但如果此时的表已经很大(目前的阈值为50000)，则改变策略，采用加一倍的方法。引入这种改变策略的方式是为了避免出现过多空闲的存储位置。作者：techLee 个人博客地址：www.limiao.tech 原创文章，转载请告知

2018-08-26

算法之搜索(Java版)-持续更新补充

一、顺序查找顺序查找对序列本身没有要求（比如不需要是已经排序好的），也不仅限于数字、字符，也可以用于前缀，对象信息的关键信息的匹配（比如查找指定id的相应信息）。

2018-08-05

算法之排序(Java版)-持续更新补充

开始复习排序，主要是按照《轻松学算法》这本书的目录来学习，同时搜索网上的博客文章来辅助，参考的来源均在文章底部标明。

2018-08-02

LCS 算法：Javascript 最长公共子序列

LCS问题的算法用途广泛，如在软件不同版本的管理中，用LCS算法找到新旧版本的异同处;在软件测试中，用LCS算法对录制和回放的序列进行比较，在基因工程领域，用LCS算法检查患者DNA连与键康DNA链的异同

2018-07-22

C++泛型线性查找算法——find

C++泛型线性查找算法——find 《泛型编程和STL》笔记及思考。线性查找可能是最为简单的一类查找算法了。他所作用的数据结构为一维线性的空间。

2018-07-16

Java高级编程——MySql采用的算法原理

第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。

2018-07-10

KernelML——一种广义机器学习算法

最近，我创造了一个自定义的“粒子优化算法”，并制作了一个叫做KernelML的Python包。创造这种算法是为了给数据分析师和数据科学家提供一个针对复杂损失函数和非线性系数的广义机器学习算法。

2018-05-21

图解React Diff算法及新架构Fiber

首先从高阶组件的思想开始谈起，帮助我们灵活管理代码，介绍了简单的HOC示例、传递参数的HOC示例、反向继承HOC，进而讲述了HOC库recompose，然后通过图解重点说明了DOM DIFF算法，最后对新架构

2018-04-27

[2]十道算法题【Java实现】

前言清明不小心就拖了两天没更了～～这是十道算法题的第二篇了～上一篇回顾：十道简单算法题最近在回顾以前使用C写过的数据结构和算法的东西，发现自己的算法和数据结构是真的薄弱，现在用Java改写一下，重温一下

2018-04-06

算法题丨Remove Duplicates from Sorted Array

算法分析难度：低分析：要求给定的排序后的数组，将其中重复的元素去除（是的每个元素只出现一次），并返回最终数组的长度。算法不要分配额外的数组空间。

2018-03-29

我国启动新型数据保护密码算法研究

日前，为应对量子计算攻击威胁，移动互联网、云计算等领域数据可信融合安全挑战，国家“网络空间安全”重点专项中唯一的密码算法项目“新型数据保护密码算法研究”项目在成都启动。

2018-03-12

算法学习之路|数据结构--堆

算法思想是，将t放到A的最后，然后从该元素开始，自下向上调整，直至A成为一个大顶堆。

2018-02-23

C++ Exercises（十七）---网际校验和算法

协议获取局域网内主机MAC地址》中使用了WinpCap来发送ARP请求，查询局域网内主机MAC地址，这篇来试试直接用Windows API函数来实现，最后再来探索用于IP,TCP,UDP等众多协议的网际校验和算法

2018-01-07

Spark 编程实战之经典算法TOP K

地址和最近、更新、最频繁的微博等应用场景。本文转自 ChinaUnicom110 51CTO博客，原文链接: http://blog.51cto.com/xingyue2011/1949780

2017-11-13

Facebook利用AI算法“纠偏”360度照片

据外媒VentureBeat报道，Facebook今日向外表示，为了给用户提供更好的360度视频观看体验，其将利用AI算法来对这些内容进行调整，避免因为图片倾斜破坏呈现效果。

2017-11-07

妙趣横生的算法--栈和队列

for(i=0;i<len;i++){ Pop(&s,&c); sum = (int)(sum + (c-48) * pow(2,i)); /*转换为十进制*/ //二进制转十进制的算法

2017-10-07

hbase图文详解及一些算法

hbase介绍一、简介 1. Hbase的由来 hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。大：一个表可以有上亿行，上百万列面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置。二、逻辑视图 HBase以表的形

2017-09-19

DeepID人脸识别算法之三代

DeepID人脸识别算法之三代转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID，眼下最强人脸识别算法。

2017-09-05

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。