算法

今日在学机器学习 第八章(Unsupervised learning) 的时候 开头介绍时讲到了 K-means 应用在大型计算集群的资源分配上(见下图). 突然间一些回忆就猛的涌上心头: 本科跟着老师做的算法研究 最后毕业论文的名字叫做《基于虚拟机放置策略的数据中心网络节能算法研究》 其实和刚刚提到的资源分配非常类似. 当时在论文摘要中提到了 K-means 算法 可惜并没有深入去了解原理. 惭愧 趁这个机会好好学习下 算法并不复杂 更多的是作为一次记录与反省. 个人理解 一是知道了一堆人中男人和女人 找个方法把他们分开 然后新来一个人也能根据这个方法来判断他的性别. 二是把一堆人自动分为两类. 将图中的所有点 根据与初始化点的距离 分为两组. 根据第二步得出的两组点 重现计算新两个的中心(见下图箭头所指的点所示). 一直重复前三步的操作 直到新的中心不再变化为止. 有不懂的地方尽管给我留言哦 笔芯.

我的博客的上一个系列 即"算法漫谈"系列 于两年前的夏天已经完结. 此后繁忙于诸事 亦无暇打理博客空间. 偶有读者反馈一些问题 我便逐个修复. 然而近两年 助教工作已成为我工作中不可少的一部分. 我助教的课程涵盖Programming Languages (内容主要涵盖编程语言的类型化定义和函数式类型方法 区别于'学习一门编程语言'的课程) 计算机理论 编译原理 和算法 受众也从本科生 硕士生涵盖到博士生. 这时我便有一种想法 即把助教工作中的一些知识点和自己对数据结构与算法的认识结合起来 写一些东西放在博客上. 加之近日 身边有不少同学和朋友也在频繁更新博客. 我在浏览他们的文章同时 再次感到书写博客对于梳理一些心情杂感 或是强化对一些知识点的认识 亦或是与身边的同学朋友的交流 都是有一定帮助的. ​闲暇之余 我决定再重新开启一个系列 名为"算法精讲"系列 从自己几年来的助教经验以及对数据结构和算法的知识出发 谈一谈在计算机领域应用比较广泛的几类算法 也顺便解答几道算法题目 希望可以与同在计算机领域学习或工作的读者产生一些共鸣.

本书通过虚拟的主人公小灰的心路历程，用漫画的形式讲述了算法和数据结构的基础知识、复杂多变的算法面试题目及算法的实际应用场景。第1章 介绍了算法和数据结构的相关概念，告诉大家算法是什么，数据结构又是什么，它们有哪些用途，如何分析时间复杂度，如何分析空间复杂度。第2章 介绍了最基本的数据结构，包括数组、链表、栈、队列、哈希表的概念和读写操作

开发平台方案：MTK2503D；机身存储：32Mflash 随着人们越来越注重日常锻炼，计步作为一种有效记录锻炼的手段，被广泛应用于移动终端及智能穿戴设备中。计步器通常内置一个加速度传感器(Accelerometer)和一个运算单元（MCU），通过加速度传感器感应用户的加速度变化，然后通过MCU来估算行走的步数。计步器通常采用三轴加速度传感器，可以感应用户在三维方向上的运动，且内置较为复杂的计步算法

BFS（广度优先搜索）：已知图G=(VE)和一个源顶点s，广度优先搜索以一种系统的方式探寻G的边，从而“发现”s所能到达的所有顶点，并计算s到所有这些顶点的距离(最少边数)，该算法同时能生成一棵根为s且包括所有可达顶点的广度优先树。对从s可达的任意顶点v，宽度优先树中从s到v的路径对应于图G中从s到v的最短路径，即包含最小边数的路径。 DFS（深度优先搜索）：深度优先算法是一种用于遍历图的算法

本报北京1月4日电(中青报·中青网记者 何春中)国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局近日联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》)，自2022年3月1日起施行，对算法歧视、“大数据杀熟”等算法不合理应用予以禁止。 国家互联网信息办公室有关负责人表示，出台《规定》，旨在规范互联网信息服务算法推荐活动，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进互联网信息服务健康发展。 《规定》明确了算法推荐服务提供者的信息服务规范，要求算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向，积极传播正能量，不得利用算法推荐服务从事违法活动或者传播违法信息，应当采取措施防范和**传播不良信息

众所周知，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、人工智能等领域取得了极大的进展，在安全领域也开始崭露头角走向了实际应用。本文中进行的实验主要以文本分类的方法，使用深度学习检测XSS攻击，由于本人是初学者，难免对算法本身的理解不够确切，所以本文尽量使用通俗简单的方式介绍算法，不会过多的讲解细节，以免误导大家。 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题，讨论算法和实现的文章也不少

MD5英文名叫MD5 Message-Digest Algorithm，一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值（hash value），用于确保信息传输完整一致。 加密算法很好理解，那什么叫摘要算法呢？ 摘要算法又叫哈希算法或者散列算法。它是通过一个固定的函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的字符串

昨天是习惯养成记的第十一天，也是开始习惯养成打卡的第15天。 昨天早上去公司比较早，地铁上依然很多人，看来大家都很勤劳！没办法还得接着站着看书了。 昨天是第一次尝试在路上看算法类的数据，主要是想补习一下自己的算法基础知识

两个算法都是稳定排序，传入的iterator类型不一样。有什么特殊说法吗？两个得到的结果一样！ 一个是merge，一个是sort。这个我当然明白，还是没说到重点

多目标优化算法一般指使多个目标在给定区域同时尽可能**，且多目标优化的解通常是一组均衡解，目前，多目标优化算法已经成为智能计算领域的研究热点之一，并已经在算法改进策略、收敛性分析和实际应用方面取得了很多创新成果，在很多领域已经广泛应用，在一定程度上解决了诸多基于工程需求的复杂优化问题。 通过《郑州大学学报 ( 工学版 ) 》“多目标优化算法及应用”专题的讨论，将有益于多目标优化算法的研究，促进多目标优化算法在实际问题求解中的应用。 本专题的目的在于提供多目标优化算法的最新研究进展，并为多目标优化算法研究提供新的思路和未来展望

摘要：集录波和故障测距的录波器已经在现场得到了广泛的应用但是其自带的故障测距功能算法算法单一往往只有单端和双端测距算法各一种很难保证在各种情况下测距结果精确可靠并且算法多使用厂家自定义的数据格式不便于算法之间的通用。为了解决以上问题作者提出了基于多算法的输电线路故障测距系统它使用大多数录波装置都支持的IEEE COMTRADE数据格式具有良好的通用性:它使用当前最新的测距算法定位精度高、定位可靠而且所用测距算法以动态链接库(DLL)编程实现便于算法的修改与更新。更多还原 云南省科技攻关项目(2003GG102000B2-02)； 云南省应用基础研究基金项目(98E163M99E006G2002E0025M)； 云南省中青年学术带头人和技术带头人培养经费资助项目；

谷歌AI新算法预测人的死亡时间 准确率95%！ 日前，谷歌新出炉的一项研究报告称，该公司已开发出一种新人工智能(AI)算法，可预测人的死亡时间，且准确率高达95%。最近，谷歌的这项研究发表在了《自然》杂志上。 据报道，这项AI技术对医院患者面临的一系列临床问题进行了测试

本书首先介绍了JavaScript语言的基础知识（包括ECMAScript和TypeScript），其次讨论了数组、栈、队列、双端队列和链表等重要的数据结构，随后分析了集合、字典和散列表的工作原理，接下来阐述了递归的原理、什么是树以及二叉堆和堆排序，然后介绍了图、DFS和BFS算法、各种排序（冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、桶排序和基数排序）和搜索（顺序搜索、二分搜索和内插搜索）算法以及随机算法，接着介绍了分而治之、动态规划、贪心算法和回溯算法等高级算法以及函数式编程，最后还介绍了如何计算算法的复杂度。

人脸识别系统开发随着人脸识别技术的成熟，和安全性，很多的行业都把人脸识别技术加入到自己的产品上去。比如利用人脸识别技术进行账号设备的登陆，智能门锁的开关，公共场合的视频的监控，酒店的入驻人脸登记等。都是人脸识别技术的应用

MD5信息摘要算法（英语：MD5 Message-Digest Algorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值（hash value），用于确保信息传输完整一致。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特（Ronald Linn Rivest）设计，于1992年公开，用以取代MD4算法。这套算法的程序在 RFC 1321 标准中被加以规范

早在大二我就想写一篇KMP的总结，主要是因为大部分blog上的文章有着各种各样的不足：有的过于冗长，有的学习曲线太陡，而《挑战》和《算法竞赛》上相关部分都因为字符串相关的内容过多，KMP算法部分不甚详尽。但是当时没有发在blog上，因为感觉从next数组谈起的话，算法的推导总会很奇怪、不顺畅。 时隔两年，花了两天时间，重新梳理了逻辑，缀字成文

课程教学目标 针对实际问题需求，进行数学建模并选择高效求解算法的训练，为提高学生的素质和创新能力打下必要的基础。主要内容涉及：面对实际问题建立数学模型、设计正确的求解算法、算法的效率估计、改进算法的途径、问题计算复杂度的估计、难解问题的确定和应对策略等等。本课程是算法课程的基础部分，主要涉及算法的设计、分析与改进途径，其他有关计算复杂性的内容将在后续课程中加以介绍

很多前端童鞋对算法都有莫名的恐惧，究其原因无非两点：其一，对算法不了解；其二，没有找到实际应用场景。 动态规划作为算法的必考内容，重要性不言自明。如何理解动态规划，并能够应用到实际场景中，这是本节的重点

有些个算法对有序的和无序的数据都能应用，但多数情况下，他们在输入数据有序时才最有用。 下列算法要求输入数据必须有序： 这些算法要求保证时间复杂度为线性，所以输入数据必须有序。 这两个算法内部使用 merge sort 来完成运算且要求线性时间，也要求输入必须有序

深度强化学习（RL）导致了许多最近的和突破性的进展。然而，强化学习的实施并不容易，与使深度学习拥有PyTorch这样简单的框架支持不同，强化学习的训练缺少强有力的工具支撑。为了解决这些问题，DeepMind发布了Acme，一个用于构建新的RL算法的框架，该框架是专门为实现代理而设计的，它使用简单的、模块化的组件来构建，可以在各种执行规模下使用

技术研究 |《电信号监测在ICS/OT 网络安全中的应用概述》 近日，北京安帝科技有限公司（以下简称“安帝科技”）技术研究成果《电信号监测在ICS/OT 网络安全中的应用概述》入选国家工业信息安全发展研究中心主办的《工业信息安全》2022年第8期。 文章最后指出，未来，电信号监测在ICS/OT网络安全中的应用可着重在如下几个方面展开： （1）算法优化：深化现有算法的理论研究，比如在算法收敛性、算法涉及的参数设定等方面同时拓展新的算法领域积极寻找新的理论基础。在改进现有算法的同时不断地将不同算法进行融合取长补短提高算法的数学理论基础分析

“一本极好又务实的资料结构入门书籍，让读者拥有刚好的理论知识以进行算法分析，同时兼顾实际应用。” “经由阅读本书，读者进入Java collection framework的世界，使用Ant和JUnit，并建立一个有趣的网络搜索引擎雏型，继Think Java之后又一力作！” 如果你是在学学生，或是准备要应征软件工程师的话，本书较其它同类型的书籍更清楚、简明和深入，帮助你学习或复习，软件工程中资料结构和算法的一些重点。 借由阐明理论架构之上的实用知识和技巧，作者Allen Downey呈现给你的是如何用资料结构，实作有效率的算法，以及分析测量算法的效率

课程教学目标 针对实际问题需求，进行数学建模并选择高效求解算法的训练，为提高学生的素质和创新能力打下必要的基础。主要内容涉及：面对实际问题建立数学模型、设计正确的求解算法、算法的效率估计、改进算法的途径、问题计算复杂度的估计、难解问题的确定和应对策略等等。本课程是算法课程的基础部分，主要涉及算法的设计、分析与改进途径，其他有关计算复杂性的内容将在后续课程中加以介绍

踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西那么好也不容易。 科技部部长王志刚在谈到 ChatGPT 时，将其比作足球运动员梅西：“ChatGPT 之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法。它的计算方法有进步

分享工作中的所用、所想、所感。 想要深入往往是要从概念开始的。 一个算法的空间复杂度(Space Complexity)S(n)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模n的函数

随着人们越来越注重日常锻炼，计步作为一种有效记录锻炼的手段，被广泛应用于移动终端及智能穿戴设备中。计步器通常内置一个加速度传感器(Accelerometer)和一个运算单元（MCU），通过加速度传感器感应用户的加速度变化，然后通过MCU来估算行走的步数。计步器通常采用三轴加速度传感器，可以感应用户在三维方向上的运动，且内置较为复杂的计步算法

gamefi项目 base广州 公司深海 薪资面议 岗位职责： 1.负责对战类游戏的算法优化，优化CPU、内存等使用量，减少时间复杂度； 2.编写游戏算法的测试用例，对比不同算法的胜负率，搭建算法评估框架； 3.参与设计不同性格用户的行为方式，抽象不同性格下的算法行为代码； 任职要求： 1.统计学、计算机或数学等相关专业，本科及以上学历； 2.熟练掌握python或者golang，并拥有一定的编程能力； 3.良好的数学基础，熟练掌握线性代数和概率论； 4.算法与数据结构，熟练掌握算法导论中的各种算法，如最优路径、贪婪算法、动态规划等等； 5.强烈的求知欲，具备很强的学习能力； 加分项： 1.有机器学习、深度学习、强化学习算法相关经验，并使用pytorch进行过项目落地经验者优先； 2.有游戏研发经验，以及AI算法经验者优先； 3.有数据分析和数据挖掘工作经验者优先； 露脸是不是传统？

★★★★★ 看过《我的第一本算法书》后又看的这本《算法图解》，这本书明显更加系统化、更加生动一些。虽然不是程序员或工作相关，了解算法对于锻炼自己的思维还是很有帮助的。 下面按从快到慢的顺序列出了你经常会遇到的5种大O运行时间

CuckooCortex是Cortex加密货币使用的一种PoW挖矿算法。它与AMD（使用lolMiner）和Nvidia（使用gminer）显卡兼容。Cortex挖矿所需的最低GPU内存，Windows 10为10GB，Windows 7或Linux为8GB