机器学习值KNN：K近邻算法（一：算法原理）

数据结构奇妙旅程之深入解析快速排序山间漫步人生路数据结构排序算法算法
快速排序（QuickSort）是一种高效的排序算法，它使用了分治法的策略来将一个数组排序。其基本思想是选择一个基准元素，通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比基准元素小，另一部分的所有数据都比基准元素大，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。工作原理选择基准：从待排序的序列中选一个元素作为基准（pivo
php 把一个数组分成有n个元素的二维数组的算法风清扬-独孤九剑 php php 算法
一、第一种解法0){$columns_map[$position]++;//这个地方格外注意,$position与$columns比较$position=($position<$columns-1)?++$position:0;$array_length--;}foreach($columns_mapas$val){$newarray[]=array_splice($array,0,$val);}
【算法分析与设计】去除重复字母五敷有你算法分析与设计 java javascript 开发语言算法数据结构
个人主页：五敷有你系列专栏：算法分析与设计⛺️稳中求进，晒太阳题目给你一个字符串s，请你去除字符串中重复的字母，使得每个字母只出现一次。需保证返回结果的字典序最小（要求不能打乱其他字符的相对位置）。示例示例1：输入：s="bcabc"输出："abc"示例2：输入：s="cbacdcbc"输出："acdb"思路贪心+单调栈实现【字符串删除一个字符使其字典序最小的贪心策略】：对于两个长度相同的字符串，
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一、yarn的简介：Yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具。二、yarn的特点：速度超快。Yarn缓存了每个下载过的包，所以再次使用时无需重复下载。同时利用并行下载以最大化资源利用率，因此安装速度更快。超级安全。在执行代码之前，Yarn会通过算法校验每个安装包的完整性。超级可靠。使用详细、简洁的锁文件格式和明确的安装算法，Yarn能够保证在不同系统上无差异的工作。三、yarn的
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简述思想这个思想能用一句话来概括，精简到的极致:每次找到一个最短距离的点并更新起点到各个点的最短距离如果要可视化的话，B站搜索Dijksra算法，有视频讲解伪代码写到这里，其实是想整一个动画的，这样效果更好点，但由于种种原因所以就拖一下intdijkstr(){dist[1]=0;其余的点的距离全部初始化为真无穷，不要写成int的最大值迭代n次将不在s中的，且距离最近的点给tsj即先到t，再加上t
大创项目推荐深度学习 opencv python 公式识别(图像识别机器视觉) laafeer python
文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
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ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名。它为维基媒体基金会和Snagajob等地方的搜索提供了动力！这个插件有什么功能此插件：允许您在Elasticsearch中存储特征（Elasticsearch查询模板）记录特征得分（
Ai插件脚本合集安装包，免费教程视频网盘分享全网优惠分享君
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的插件脚本涌现出来，为我们的生活和工作带来了便利。然而，如何快速、方便地获取和使用这些插件脚本呢？今天，我将为大家分享一个非常实用的资源——AI插件脚本合集安装包，以及免费教程视频网盘分享。首先，让我们来了解一下这个AI插件脚本合集安装包。它是一个集合了众多AI插件脚本的资源包，涵盖了各种领域，如数据分析、自动化办公、智能客服等等。通过这个安装包，用户可以轻松地
过去一年，这16本好书不容错过 m0_54050778 perl
编者按：2023年在动荡与希望中收尾，2023年注定会被载入史册。疫情寒冬结束，ChatGPT横空出世，带动了人工智能技术的飞速发展；淄博烧烤、天津大爷、尔滨之旅等充满感动与幸福。但与此同时，2023年又是动荡与不安的一年，俄乌冲突的延宕，新一轮的巴以冲突，极端天气频发。在这个大环境下，有一些经典的书籍著作诞生。本文将分享2023年最值得一读的16本书籍，文章来自翻译，希望对你有所启示。关于202
排序算法太多？常用排序都在这了，一篇文章总结和实现所有面试会考的排序算法（基于Python实现）宇宙之一粟不归路之Python #IT面试题收集与总结数据结构与算法算法数据结构排序算法 python java
文章目录排序算法1.常见的排序算法1.1选择排序1.1.1思想1.1.2实现**1.1.3选择排序分析**1.2冒泡排序**1.2.1思想****1.2.2实现****1.2.3冒泡排序分析**1.3插入排序**1.3.1思想****1.3.2实现****1.3.3插入排序分析**1.4归并排序☆☆★**1.4.1思想****1.4.2实现****1.4.3归并排序分析**1.5快速排序☆★★**
【数据结构】实验一实现顺序表各种基本运算的算法张鱼·小丸子数据结构实验 c++数据结构
题目：实现顺序表各种基本运算的算法要求：1、建立一个顺序表，输入n个元素并输出；2、查找线性表中的最大元素并输出；3、在线性表的第i个元素前插入一个正整数x；4、删除线性表中的第j个元素；5、将线性表中的元素按升序排列；6、将线性表中的元素就地逆序（只允许用一个暂存单元）；#include#defineSIZE1000usingnamespacestd;typedefstruct{int*a;//
python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践 weixin_39805119 python清华大学出版社答案
第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM 语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
Java回溯知识点（含面试大厂题和源码）一成码农 java 面试开发语言
回溯算法是一种通过遍历所有可能的候选解来寻找所有解的算法，如果候选解被确认不是一个解（或至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化来丢弃这个解，即“回溯”并尝试另一个候选解。回溯法通常用递归方法来实现，在解决排列、组合、选择问题时非常有效。回溯算法的核心要点：路径：也就是已经做出的选择。选择列表：也就是你当前可以做的选择。结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做出选择的条件。回溯算法
第七章索引及执行计划，存储引擎执笔为剑 #MySQL运维篇编辑器 mysql
第七章索引及执行计划，存储引擎1，索引及执行计划1，作用：提供类似书目录的作用，目的是优化查询2，所用的种类（根据算法）B树索引Hash索引R树FulltextGIS3，B树基于不同的查找算法分类介绍B-tree：在范围查询方面提供了更好的性能（>showengines;#存储引擎作用在表上，不同的表可能有不同的存储引擎mysql>select@@default_storage_engine;#查
Java面试题：解释JVM的内存结构，并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用，Java中的多线程是如何实现的，Java垃圾回收机制的基本原理，并讨论常见的垃圾回收算法杰哥在此 Java系列 java jvm 算法面试
Java内存模型与多线程的深入探讨在Java的世界里，内存模型和多线程是开发者必须掌握的核心知识点。它们不仅关系到程序的性能和稳定性，还直接影响到系统的可扩展性和可靠性。下面，我将通过三个面试题，带领大家深入理解Java内存模型、多线程以及并发编程的相关原理和实践。面试题一：请解释JVM的内存结构，并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用。关注点：JVM内存结构的基本组成堆、栈、方法区的功能和
ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
ChatGPT：AI合作伙伴助你成为论文写作高手 2401_83550420 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达摘要：本文将介绍ChatGPT3.5Turbo（以下简称ChatGPT），一款强大的AI合作伙伴，能够助你成为一名论文写作高手。我们将深入探讨ChatGPT的特点、优势，并提供多个示例，展示ChatGPT在论文写作中的应用。无论是开展研究、撰写论文、还是与ChatGPT进行互动交流，都能够帮助你提升写作效率和质量。引言：随着人工智能的发展，聊天型语言模型在各个领域都
优化选址问题 | 基于和声搜索算法求解基站选址问题含Matlab源码天天酷科研优化选址问题（LP）matlab 和声搜索算法基站选址问题
目录问题代码问题和声搜索算法（HarmonySearch,HS）是一种模拟音乐创作过程中乐师们凭借自己的记忆，通过反复调整各乐器的音调，直至达到最美和声状态为启发，通过反复调整解向量的各分量来寻求全局最优解的智能优化算法。下面是一个基于和声搜索算法求解基站选址问题的Matlab伪代码框架。请注意，这个框架是一个基本的实现，你可能需要根据你的具体问题和约束条件进行调整和优化。代码%和声搜索算法求解基
AI大模型学习：开启智能时代的新篇章游向大厂的咸鱼人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库）简介愚梦者 OpenCV 人工智能人工智能 opencv c++图像处理计算机视觉开源
返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
【循环神经网络rnn】一篇文章讲透 CX330的烟花 rnn 人工智能深度学习算法 python 机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估一只特立独行猪机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
ChatGPT：智能论文写作指南，让您成为写作高手 AI臻蚌 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环，然而，对于许多人来说，写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是，现在有了ChatGPT，您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手，并为您提供一些示例，展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型，它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
15届蓝桥杯备赛(3) sad_liu #sad_liu的刷题记录蓝桥杯职场和发展
文章目录15届蓝桥杯备赛(3)回溯算法组合组合总和III电话号码的字母组合组合总和组合总和II分割回文串子集子集II非递减子序列全排列全排列II贪心算法分发饼干最大子数组和买股票的最佳时机II跳跃游戏15届蓝桥杯备赛(3)提高C++程序的输入输出效率，尤其是在需要大量输入输出操作时。ios_base::sync_with_stdio(false);cin.tie(nullptr);cout.tie
数字逻辑不可能涌现出智能 dog250 人工智能
先看一系列竖式乘法的步骤：相乘的两个数数位越大，步骤越多。如果不纠结数制，二进制运算也是这回事，把单个步骤用一个晶体管表达(其实一个步骤不止一个晶体管)，数位越大，所需的晶体管越多。先说结论，所有基于n进制的逻辑运算都不可扩展。硅基时序电路可如此巧妙完成精确计算，开启了数字化时代，人们试图将AI构建在这二进制世界。但若二进制运算不可扩展，基于数字逻辑的人工智能就不可能。前面提到过，二进制运算本质上
C#杨辉三角形 wenchm c#算法数据结构
目录1.杨辉三角形定义2.用数组实现10层的杨辉三角形3.使用List泛型链表集合设计10层的杨辉三角形（1）代码解释：（2）算法中求余的作用4.使用List泛型链表集合设计10层的等腰的杨辉三角形1.杨辉三角形定义杨辉三角是一个由数字排列成的三角形数表，其最本质的特征是它的两条边都是由数字1组成的，而其余的数则等于它上方的两个数之和。杨辉三角有两种常用的表示形式。2.用数组实现10层的杨辉三角形
代码随想录 day29 第七章回溯算法part05 厦门奥特曼代码随想录算法 golang 剪枝
491.递增子序列46.全排列47.全排列II1.递增子序列关联leetcode491.递增子序列本题和大家刚做过的90.子集II非常像，但又很不一样，很容易掉坑里。思路不能改变原数组顺序不能先排序去重同一层去重树枝上可以有重复元素新元素添加条件大于等于当前次收集数组最右元素value>array[right]题解funcfindSubsequences(nums[]int)[][]int{ret
分布式应用下登录检验解决方案敲键盘的小夜猫分布式 java
优缺点JWT是一个开放标准，它定义了一种用于简洁，自包含的用于通信双方之间以JSON对象的形式安全传递信息的方法。可以使用HMAC算法或者是RSA的公钥密钥对进行签名。说白了就是通过一定规范来生成token，然后可以通过解密算法逆向解密token，这样就可以获取用户信息。生产的token可以包含基本信息，比如id、用户昵称、头像等信息，避免再次查库，可以存储在客户端，不占用服务端的内存资源，在前后
PHP如何实现二维数组排序？ IT独行者二维数组 PHP 排序　
二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数：代码： functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue= $new_arr
【Hadoop十七】HDFS HA配置 bit1129 hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。测试环境有三台 hadoop.master hadoop.slave1 hadoop.slave2 hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper，DFSZKFailoverController
由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo darrenzhu VO wsdl webservice rpc
开发java webservice项目时，如果我们通过SOAP协议来输入输出，我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类，但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用，当然有一中情况例外，如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型，就没问题，但是如果有集合类，就不行。原因如下： 1)使用了集合如Li
JAVA海量数据处理之二（BitMap）周凡杨 java 算法 bitmap bitset 数据
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。想要更快，就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构，从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽，思考有什么办法可以节省内存呢？啊哈！算法。这里采用了 BitMap 思想。首先来看一个实验：指定 VM 参数大小： -Xms256m -Xmx540m
java类型与数据库类型 g21121 java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 &nb
Linux命令 510888780 linux命令
系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示C
java常用JVM参数墙头上一根草 java jvm参数
-Xms：初始堆大小，默认为物理内存的1/64(<1GB)；默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制 -Xmx：最大堆大小，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn：新生代的内存空间大小，注意：此处的大小是（eden+ 2
我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点 aijuans Spring 3
方法一： <bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory" factory-method="createMusicBoxStatic"></bean> 方法二：
mysql查询性能优化之二 annan211 UNION mysql 查询优化索引优化
1 union的限制有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层查询的优化上。如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。例如想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
数据的备份与恢复百合不是茶 oracle sql 数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库; 数据的备份: 导出到的常见命令; 参数说明 USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令 BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小，其大小用字节表示 FILE 指定导出的二进制文
线程组 bijian1013 java 多线程 thread java多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。线程组可以用来同时对一组线程进行操作。创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName); &nbs
top命令找到占用CPU最高的java线程 bijian1013 java linux top
上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 top -Hp 28174 -d 1 -n 1 32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
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当两个实体具有1对1的对应关系时，可以使用One-To-One的进行映射关联查询 One-To-One示例数据以学生表Student和地址信息表为例，每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中，这种对应关系是不合适的，因为人和地址是多对一的关系)，这里只是演示目的学生表 CREATE TABLE STUDENTS (
C/C++图片或文件的读写 bitcarter 写图片
先看代码： /*strTmpResult是文件或图片字符串 * filePath文件需要写入的地址或路径 */ int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath) { int i,len = strTmpResult.length(); unsigned cha
nginx自定义指定加载配置 ronin47
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这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
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机器学习值KNN：K近邻算法（一：算法原理）

一、KNN概述

二、KNN三要素

2.1、距离度量

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