标签

 算法 

相关的文章:

这是一篇关于机器学习算法的综合研究,包括逻辑回归算法在代谢性肥胖手术成功率分类中的应用,潜在嵌入聚类算法在鲁棒性遮挡下的头部姿态估计,以及近贝叶斯最优算法的不确定性量化。

六虎

六虎 -

AcWing 796. 子矩阵的和——算法基础课题解

AcWing 796. 子矩阵的和 题目描述 输入一个 n 行 m 列的整数矩阵,再输入 q 个询问,每个询问包含四个整数 x1,y1,x2,y2,表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。 对于每个询

这篇文章介绍了一个关于子矩阵和的问题。给定一个n行m列的整数矩阵和q个询问,每个询问包含一个子矩阵的左上角和右下角坐标,要求计算子矩阵中所有数的和。文章给出了解题思路和具体的代码实现。

相关推荐 去reddit讨论
六虎

六虎 -

深入理解MD5算法:原理、应用与安全

title: 深入理解MD5算法:原理、应用与安全 date: 2024/4/11 20:55:57 updated: 2024/4/11 20:55:57 tags: MD5算法 数据安全 哈希函数

本文深入介绍了MD5算法的原理、应用和安全性,包括设计原理、流程和实现方法。MD5算法是一种广泛应用于数据完整性验证、数字签名和密码存储的哈希函数。然而,由于存在安全性弱点,不建议在安全领域中单独使用。文章还讨论了MD5算法的应用和安全性问题,并提出了替代方案。最后,展望了MD5算法的未来发展趋势。

相关推荐 去reddit讨论
六虎

六虎 -

实现LRU算法

一、概述 LRU ,全称 Least Recently Used. 最近最少使用算法(最久未使用),一般来说是维护一个缓存(可以用map,甚至链表都行。重点是思想)。 可以直接维护一个map, js中

LRU算法是一种维护缓存的方法,通过将最近使用的数据放在头部,淘汰最久未使用的数据。实现时可以使用map结构,通过get和set方法进行数据的读取和存储。

相关推荐 去reddit讨论
六虎

六虎 -

AcWing 795. 前缀和——算法基础课题解

AcWing 795. 前缀和 输入一个长度为 n 的整数序列。 接下来再输入 m 个询问,每个询问输入一对 l,r,。 对于每个询问,输出原序列中从第 l 个数到第 r 个数的和。 输入格式 第一行

这篇文章介绍了前缀和的概念和应用。前缀和是指一个序列中从第一个数到当前位置的所有数的和。通过计算前缀和,可以快速求解序列中某个区间的和。文章给出了具体的算法实现,并提供了C++和Go语言的代码示例。

相关推荐 去reddit讨论
六虎

六虎 -

AcWing 794. 高精度除法——算法基础课题解

AcWing 794. 高精度除法 题目描述 给定两个非负整数(不含前导 0) A,B,请你计算 A/B 的商和余数。 输入格式 共两行,第一行包含整数 A,第二行包含整数 B。 输出格式 共两行,第

给定两个非负整数A和B,计算A除以B的商和余数。输入A和B,输出商和余数。数据范围:A的长度不超过100000,B不超过10000且不为0。

相关推荐 去reddit讨论
解道jdon.com

解道jdon.com -

Java Stream API:实现 Kruskal 算法

使用 Java Stream API 实现最小生成树的 Kruskal克鲁斯卡尔 算法Kruskal 算法是一种流行的方法,用于查找连通无向图的最小生成树 (MST)。该算法的工作原理是按权重升序选择边,同时确保将边添加到 MST 不会创建循环。在这篇博文中,我们将探讨如何使用 Java Stream API 实现 Kruskal 算法。什么是克鲁斯卡尔Kruskal 算法在深入实现之前,我们先简要讨论一下 Kruskal 算法所涉及的步骤: 1. 对边进行排序:将图中的所有边按照其权重非降序进行排序。 2.初始化MST:创建一个空集来存储MST的边。 3. 迭代边:按排序顺序迭代所有边。对于

Java Stream API可以用来实现Kruskal算法,这是一种查找最小生成树的流行方法。Kruskal算法的步骤包括对边进行排序、初始化MST、迭代边并判断是否会创建环路、输出MST。使用Java Stream API实现Kruskal算法需要定义边的类、排序边的方法、查找不相交集合中顶点的父级的方法,以及使用Java Stream API实现主要算法。最后,给出了一个使用kruskalMST方法查找最小生成树的示例。Java Stream API提供了一种简洁且可读的方式来处理集合,适合实现Kruskal算法等算法。

相关推荐 去reddit讨论
BriefGPT - AI 论文速递

BriefGPT - AI 论文速递 -

机器学习算法的最坏情况收敛时间研究 —— 基于极值理论

利用极值统计来预测机器学习算法的最坏收敛时间,通过极值理论提供一个实用的框架来准确预测最坏情况下的收敛时间、期望的返回周期和可能性。

本文利用场景法计算未知PETC系统产生的平均样本间隔时间(AIST)的可能近似正确(PAC)界限,并扩展到多类支持向量机算法。通过构建具体的未知状态空间和样本间隔时间之间的PAC映射,利用$l$-complete关系构建交通模型,并找到最小和最大平均权值的循环。数值基准测试显示该方法的实用性,与基于模型的最先进工具进行比较。

相关推荐 去reddit讨论
六虎

六虎 -

AcWing 792. 高精度减法——算法基础课题解

AcWing 792. 高精度减法 题目描述 给定两个正整数(不含前导 0),计算它们的差,计算结果可能为负数。 输入格式 共两行,每行包含一个整数。 输出格式 共一行,包含所求的差。 数据范围 1≤

这篇文章介绍了如何实现高精度减法。给定两个正整数,计算它们的差,结果可能为负数。文章提供了多种编程语言的代码示例,包括C++、C#、Go。代码中使用了字符串反转、比较大小和逐位相减的方法来实现高精度减法。

相关推荐 去reddit讨论
六虎

六虎 -

三大排序算法之快排

在上一篇文章中,我对归并排序进行了详细介绍。今天,让我们来探讨另一种经典排序算法——快速排序。 快排是一种广泛采用的排序算法,在多项实验比较中,它平均表现常优于其他排序算法,如归并排序和堆排序。快速排

快速排序是一种经典排序算法,通过分治策略将数据集分割为较小的子集来实现排序。算法的关键步骤是选择一个枢轴元素,将数组重组,小于枢轴的元素置于枢轴前,大于枢轴的元素置于枢轴后。然后递归地在枢轴的两侧子数组上重复这一过程,直至每个子集只含单个元素。快速排序的时间复杂度通常为O(N*logN),性能优于其他排序算法。在实际应用中,快速排序通常能更有效地处理大规模数据集。

相关推荐 去reddit讨论
BriefGPT - AI 论文速递

BriefGPT - AI 论文速递 -

走向鲁棒的域生成算法分类

该研究综合探讨了域生成算法(DGA)分类器的鲁棒性,提出了一种基于对抗潜在空间向量和离散化对抗域的新的训练方案,大幅度提高了鲁棒性,并发现了可利用的训练偏差和规避困境。研究结果显示,在鲁棒性和性能之间不存在任何权衡,相反,硬化可以提高分类器对已知和未知 DGA 的检测性能。

该研究提出了一种新的训练方案,通过对抗潜在空间向量和离散化对抗域,提高了域生成算法(DGA)分类器的鲁棒性。研究结果显示,该方法可以提高分类器对已知和未知DGA的检测性能。

相关推荐 去reddit讨论

热榜 Top10

观测云
观测云
eolink
eolink
Dify.AI
Dify.AI
LigaAI
LigaAI

推荐或自荐