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图算法相关的博客

阿里云栖开发者沙龙PHP技术专场-聊聊服务稳定性保障这些事

摘要:本文主要带大家了解服务稳定性的重要性和相关策略。策略大概分两部分,第一方面从架构层面介绍保障服务稳定性的常见策略(限流,降级,隔离,超时,重试和集群)。第二个方面是从流程方面(code review, 压测,灰度和监控)讲解怎么去保证稳定性。 演讲嘉宾

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python算法学习笔记1

python中array 是一整块单一连续的内存区域,根据索引值访问的话可以直接计算出目标元素在内存中的位置,对于链表要从头开始遍历 链表插入代价小,数值插入代价大,要移动右边所有的元素 这边的数组指动态数组 复杂度O 构建排序算法之前先对序列进行检查,如果

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python实现顺序查找和哈希查找算法

顺序查找 顺序查找是按照序列原有顺序对数组进行遍历比较查询的基本查找算法,顺序查找是最简单的搜索算法,其实现如下: def sequential_search(items, item): for i in items: if i == item: return

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《从机器学习到深度学习》笔记(2)无监督学习

有监督学习用于解决分类问题的前提是必须有一个带标签数据的样本集,但获得数据标签的代价往往是非常昂贵的。同时,这些标签通常都是人工标注,标注错误的情况也时有发生。这样就促使了无监督学习策略的发展,简单的说它就是: 对无标签数据进行推理的机器学习方法。1. 场景

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Java大神进阶之路!每一位程序员值得借鉴!

既然励志在java路上走的更远,那就必须了解java的路径。先看图 image.png 更加细化的细节如下 一: 编程基础 不管是C还是C++,不管是Java还是PHP,想成为一名合格的程序员,基本的数据结构和算法基础还是要有的。下面几篇文章从思想到实现,为

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python实现冒泡排序算法

冒泡排序,一个经典的排序算法,因在算法运行中,极值会像水底的气泡一样逐渐冒出来,因此而得名。 冒泡排序的过程是比较两个相邻元素的大小,然后根据大小交换位置,这样从列表左端开始冒泡,最后最大值会依次从右端冒出。 python实现冒泡排序: def bubble_

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基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

0 相关源码 1 朴素贝叶斯算法及原理概述 1.1 朴素贝叶斯简介 ◆ 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类方法 ◆ 朴素贝叶斯算法是一种基于联合概率分布的统计学习方法 ◆ 朴素贝叶斯算法实现简单,效果良好,是一种常用的机器学习方法 1

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AI技术普及,直播平台源码开发市场发展可期

AI技术在网络视频直播行业的应用不再少数。AI人工智能虽然是没有感情的,但是强大的算法技术,可以使其极大程度上提升用户的互动视频直播体验。目前,国内头部直播平台已经纷纷转向AI技术在视频直播领域的赋能研究,在不久的将来肯定会为直播平台用户带来新颖的玩法体验。

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大数据最核心的关键技术——32个算法,必看!!

1、A* 搜索算法— —图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。 2、集束搜索(又名定向搜索

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TCP报文发送的那些事

 今天我们来总结学习一下TCP发送报文的相关知识,主要包括发送报文的步骤,MSS,滑动窗口和Nagle算法。 发送报文  该节主要根据陶辉大神的系列文章总结而来。如下图所示,我们一起来看一下TCP发送报文时操作系统内核都做了那些事情。其中有些概念在接下来的小

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推荐一个采用方便程序员在线动画学习常用算法的良心网站

网址:https://algorithm-visualizer.org/ 进去之后的页面是程序员熟悉的码农风格: 假设我想学习冒泡排序算法,在搜索栏里输入sort,在结果列表里选择bubble sort: 点击之后,排序操作处于就绪状态,点击play开始:

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《从机器学习到深度学习》笔记(1)有监督学习

有监督学习(Supervised Learning)是指这样的一种场景: 有一组数量较多的历史样本集,其中每个样本有一组特征(features)和一个或几个标示其自身的类型或数值的标签(label);对历史样本学习得到模型后,可以用新样本的特征预测其对应的标

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Nmslib高维空间最近邻逼近搜索算法介绍

业务场景 上一次介绍图像搜索的基本原理,现在记录下使用的数据包的问题。 查询图片先进行特征提取,使用一个向量来表示,之后使用该向量与数据库中所有的商品向量进行计算相似度指标,比如cos距离,欧式距离,汉明距离。 具体的取决于向量的形式,有的先用cnn提取特征

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完整的大数据知识体系,大数据学习路线图

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线,才能够有条不紊的完成我们的学习目标。大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,有一个合理的大数据学习路线图帮忙理清思路就显得尤为必要。 一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识,以及该知识在

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书籍:机器学习和图像处理实战 Practical Machine Learning and Image Processing - 2019.pdf

简介 使用Python中的机器学习和神经网络,深入了解图像处理方法和算法。本书从环境设置开始,理解基本的图像处理术语,并探索对实现本书中讨论的算法有用的Python概念。然后,您将详细介绍所有核心图像处理算法,然后再转到最大的计算机视觉库:OpenCV。您将

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mPaaS 核心组件:支付宝如何为移动端产品构建舆情分析体系?

0. 前言 移动舆情分析 MMA(Mobile Media Analysis)作为 mPaaS 对移动端产品覆盖上是一个有力的补充,在需求、发布、分析、运营等阶段都发挥着不可或缺的作用。 • 需求阶段,辅助市场调研、竞品分析、产品决策。 • 发布阶段,监控新

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最详细的大数据学习路线图

ll的介绍、Shell脚本的编写 Linux上常见软件的安装:安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署 13)linux高级文本处理命令cut、sed、awklinux 14)定时任务crontab 2、大型网站高并发处理 第四层负载均衡

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图嵌入(Graph Embedding)有哪些应用,常用的表示学习方法有哪些

网络嵌入方法(Network Embedding)旨在学习网络中节点的低维度潜在表示,所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征,例如分类,聚类,链路预测和可视化。 常用的Graph Embedding方法有: 1、DeepWalk 是第一个被

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大数据、人工智能、机器学习与深度学习都是什么?有什么关系?

大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题,它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切,影响也越来越深远,其中很多已进入寻常百姓家,如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。 大数据是人工智能的基础,而使大数据转变为知识或

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算法+数据结构分享

引言 在互联网、大数据、人工智能火爆的今天,“算法”这个词几乎妇孺皆知,业已成为“高薪”“牛X”的代名词。 应不少朋友的邀请,特连载本系列,旨在用最通俗的方式——“”讲人话、无废话、看得懂、用得上“”——将位于神龛之上的算法送进寻常百姓家。 本篇作为系列的第

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