在训练数据不足的情况下，你可以尝试引入额外的训练数据，只要它们能提供对训练有价值的信息。如果模型在引入额外数据的训练数据集和引入额外数据的测试数据集中都表现的很好，但在不引入额外数据的测试数据集中表现糟糕，那么这种情况称为：数据不匹配。此时可以考虑在目标函

我有一个图片存取服务，为了快速获取图片，我架起了3台缓存服务器，用简单的Hash映射决定图片存储在哪台缓存上。回到顶部介绍 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题，解决了简单哈希算法在分布式哈希表中存

假设有16枚硬币，其中一枚是假币，并且已知假币的重量要比真的硬币的重量要轻一点。

主要介绍关于插入排序、冒泡排序、快速排序、二分归并排序等几种排序算法。插入排序：以下图为例，下一个预备插入的为2，首先和前一个7进行对比，7>2，所以7向后挪动，2再和6进行比较，6向后挪动...依次向前，当1与2比较时，1<2，把2排到1后面

反向传播算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，它用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。学习 BPN 算法可以分成以下两个过程：。在输出层，计算误差和损失函数。这两个过程重复迭代直到收敛。现在已经有方程了，看看如何在Tensor

文章迁移说明：此文已由lightinglei于2019-02-18发布，是本人的另外一个账号，现同步迁移至本账号。书籍上对概念的介绍，因引入了很多数学符号，看起来比较晦涩难懂，下面我们以案例的形式先带大家回顾下概率的一些基本知识点，下表为互联网行业不同岗位

租房时看价格，从低到高；购物时，按价格排序；具体应用：1、淘宝商品价格排序：商品按价格高低排序后显示2、微博热搜排行榜：排序后，最高的十个关键字，上热搜3、QQ好友列表：按照好友名字的排序4、超星移动图书馆热书榜：排序后，最高的十本书为热书

后台回复 “加群” 进入技术交流群获更多技术成长。推荐用户注册领取佣金很多人都遇到过，很多 App 在推广的时候都是这个套路。「萧何」引荐「韩信」加入刘邦阵营，「韩信」又引荐了那些年上铺的兄弟「韩大胆」加入。我们就可以认为「韩大胆」的最终推荐人是「萧何」，

并非如此，确定的函数有诸多不变，我们使用的是渐进时间复杂度，说白了就是简化后的T，当n趋向于无穷的时候，次数更高的对结果起决定性的作用，我们就用高次项作为渐进时间复杂度。如果有f，当n趋向于无穷的时候，T/f的值是一个非零的常数，也就是说T f是同等数量级

分组密码是把明文分成相对比较大的快，对于每一块使用相同的加密函数进行处理，因此，分组密码是无记忆的，相反，序列密码处理的明文长度可以小到1bit，而且序列密码是有记忆的，另外分组密码算法的实际关键在于加解密算法，使之尽可能复杂，而序列密码算法的实际关键在于

return "SM2";public (string privatePem, string publicPem) DoKeyPairGenerator(). var SM2_ECC_H = BigInteger.One;

KMP是一种简化的字符串匹配的方法，思路并没有那么简单。对于简单的给定的字符串和子串，用c++string库中的substr方法就可以很简单的做到字符匹配！#include <iostream>#include <string.h>

BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和T的第二个字符；BF算法是一种蛮力算法。KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是实现一

分析需求，尝试确定变量数量、名称和类型。根据给定额算法和流程图，分析各变量的功能及变量之间的关系。根据需要，合理、有效地运用变量和运算符，书写表达式。分析问题，包括：输入、输出和处理要求。有效使用流程图表达算法。根据流程图，预测算法的执行结果。

它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法流程如下：

给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。你的算法时间复杂度必须是?if (mid == 0 || (mid - 1 >= 0 && nums[mid - 1]

我们知道较早的分类模型——感知机是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。我们研究可以发现，分子和分母都含有θ,当分子的θ扩大N倍时，分母的L2范数也会扩大N倍。那么我们可以固定分子或者分母为1，然后求另一个即分子自己或者分母的倒数的最

递归函数 了解什么是递归 ： 在函数中调用自身函数 最大递归深度默认是997/998 —— 是python从内存角度出发做得限制。# alex 多大 n = 1 age = age+2 = age(n+1) + 2.

C[i[0]][j[0]]+=1 #C[i[0]][j[0]]表示电影两两之间的相似度，eg：同时评论过电影1和电影2的用户数。for i,score in user_dict[user_id]: #i为特定用户的电影id，score为其相应评分

本来应该是年后就要写的一篇博客，因为考完试后忙了一段时间课设和实验，然后回家后又在摸鱼，就一直没开动。趁着这段时间只能呆在家里来把这些博客补上。在之前的文章中介绍了 Random Forest 和 AdaBoost，这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中，最常