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C

C 语言是一门通用计算机编程语言，应用广泛。C 语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。
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程序员是从事程序开发、程序维护的专业人员。
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多选块与多选单元格改进提案投票与意见征集
提案内容多选块后不再保留光标多选表格单元格后不再保留光标，然后实现按 Backspace 和 Delete 清空单元格关联 [链接] 我认为如果用户选中单元格，那就是要对单元格的整体进行操作，不应该还有光标。这是目前多选表格单元格的逻辑，光标会出现在放开鼠标的位置，无法使用 Backspace 和 Delete ..

127 17 小时前
Kafka 元数据管理
KIP-500 在 Kafka2.8 之前，Kafka 一直使用 Zookeeper1来存储和管理 Partition3和 Broker4的元数据。以及选举一个 Broker 作为 Kafka 控制器 Kafka 与 Zookeeper5 Kafka 移除 Zookeeper1的动机提高元数据管理的鲁棒性和可扩展性 ..

13 5 天前
Raft 算法
[图片] 简介 Raft 算法实际上是 Multi-Paxos 的一个变种，通过新增两个约束：追加日志约束：Raft 中追加节点的日志必须是串行连续的，而 Multi-Paxos 中则可以并发追加日志（实际上 Multi-Paxos 的并发也只是针对日志追加，最后应用到内部 State Machine 的时候还是必 ..

12 5 天前
二分法
思路首先一个区间分为两个，然后将答案确定在某个区间中，删掉另一个区间，这样每次就可以将答案范围缩小一半。 70% 满足单调性 95% 存在两段性二分的流程确定二分的边界编写二分的代码框架设计一个 check 判断一下区间如何更新如果更新方式是 l=mid， r = mid - 1，使用模版二，在算 mid ..

9 1 个月前
RVT: Robotic View Transformer for 3D Object Manipulation
meta data Institution: NVIDIA Website: https://robotic-view-transformer.github.io 论文通读方法 [图片] 输入输出：输入：语言描述、RGB-D 视觉状态、抓夹状态输出：下一个关键帧的 EE 位姿和状态关键帧主要是抓夹状态发生变化的 ..

6 1 个月前
拟合算法
最小化损失函数最小二乘法 [图片] 拟合优度 [图片] [图片] 总结：拟合优度****只能评价一元/多元线性函数的拟合结果 SSE****可以评价非线性函数的拟合结果补充：何为线性函数？对参数为线性（线性于参数）在函数中，参数仅以一次方出现，且不能乘以或除以其他任何的参数，并不能出现参数的复合函数形式 [图 ..

9 2 个月前
插值算法
分段三次 Hermite 插值多项式 (PCHIP) Matlab: p=pchip(x,y,new_x) 三次样条插值 Matlab: p=spline(x,y,new_x) n 维数据的插值(下列括号中的变量均为向量） Matlab: p = interpn(x1,x2,...,xn, y, new_x1,..., ..

7 2 个月前
匈牙利算法
二分图最大匹配算法（Hungarian Algorithm）这个算法的操作与原理及其数学证明都很繁与困难，理解如何应用以及应用场景即可一、概论介绍最大匹配:在二分图中最多能找到多少条没有公共端点的边（配对）示例： [图片] 不难发现，这个二分图的最大匹配是如下（不唯一) 但是最大匹配数为 4 [图片] 下面我们 ..

8 2 个月前
二分图判别算法
下面的表述主要以严谨的图论表述为主：将阐述以下三点：二分图的定义标记法判别连通图染色法-二分图判别算法（使用深度优先算法 DFS）一、二分图定义二分图是图论中的一种特殊模型：若能将无向图 G=(V,E) 的顶点 V 划分为两个交集为空的顶点集，并且任意边的两个端点都分属于两个集合，则称图 G 为一个为二分 ..

5 2 个月前
假设检验
有一种方法可以检验假设的真实性，即使存在随机性也可行—J 米勒假设检验的范式思想（步骤）：原假设 H0 和备择假设 H1 （H1 往往是我们希望证实的假设，H0 往往是希望挑战的假设）在原假设成立的条件下，构造一个统计量服从某一分布将已知样本数据代入计算统计量，得到一个检验值根据置信水平得到接受域（分为单侧检 ..

6 2 个月前
相关性分析（相关系数）-hxw
皮尔逊 Pearson 相关系数/斯皮尔曼 Spearman 相关系数一、统计学概论总体与样本总体：考察对象的全部个体叫做总体样本:总体中所抽取的一部分个体利用抽取的样本的统计量来估计总体的统计量使用样本均值、样本标准差来估计总体的均值（平均水平）和总体的标准差（偏离程度）描述性统计 [图片] 描述性工具 ..

7 2 个月前
回归分析
回归分析：研究X与Y的相关关系（解释/预测）一、概论：相关性: **不等于因果性** 回归分析的使命：识别变量 X 是否与 Y 真正相关-变量选择-逐步回归法相关性的方向-正相关/负相关 (可能先标准化）- 赋予 X 权重（回归系数）回归系数的显著性/回归系数的区间回归分析的**变量类型**： [图片] ..

13 2 个月前
KM 算法
加权二分图的最优匹配问题（Kuhn-Munkres Algorithm）前面的二分图最大匹配可以视为权重全为 1 的特殊情形温馨提示：这个模型可以抽象为整数规划问题，KM 算法的原理与数学证明实在是很繁琐，我自己研究了很多遍还是不太明白，数学证明需要结合图论和线性代数，比较困难一、加权二分图的最优匹配模型最优匹 ..

10 2 个月前
Lecture 21 Graphs 3 - A_ Kruskal 02
[图片] 初始化：每个顶点的初始成本设为无穷大，除了起始顶点 (v1)，它的成本为 0。创建一个优先队列 pqueue，按照 cost + heuristic（成本 + 启发式）排序，并且最初只包含起始顶点 (v_)。这里的启发式函数 ( H ( v1, v2 ) ) 是对从当前顶点到目标顶点的估计成本。主循环 ..

32 3 个月前
探索 HNSW：在数据海洋中快速找到你的“邻居”
在数字世界里，我们每天都在与海量的数据打交道。想象一下，如果你是一名图书管理员，需要在数百万本书中迅速找到与某本书主题最接近的书籍，这听起来是不是有点令人头疼？在现实世界中，这可能是一项艰巨的任务，但在数字世界里，有一种神奇的算法可以帮助我们——它就是 HNSW 算法。什么是 HNSW 算法？ HNSW，全称 Hie ..

46 3 个月前
PPO 算法在大语言模型训练中的应用
引言随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为自然语言处理领域的研究热点。这些拥有数十亿甚至数千亿参数的模型展现出惊人的语言理解和生成能力,为机器翻译、文本摘要、对话系统等应用带来了革命性的进步。然而,如何有效地训练和优化如此庞大的模型,成为了一个亟待解决的 ..

11 3 个月前
KL 散度：信息论中的“距离”测量工具
引言在日常生活中，我们经常需要比较两个事物的相似度或差异性，比如比较两张照片是否相似，或者两个城市的气候是否相同。在数学和统计学中，这种比较可以通过各种“距离”或“差异度”的度量来实现。而在信息论领域，KL 散度（Kullback-Leibler divergence），也被称为相对熵，是一种衡量两个概率分布差异的指 ..

9 3 个月前
信息隐藏的概念和原理
信息隐藏的概念和原理概念在可以公开的多媒体中以不可察觉的形式隐藏秘密信息的技术信息隐藏的安全性取决于：第三方有没有能力将载体对象和==伪装对象==区别开来信息隐藏的可能性：数据冗余原理 [图片] 信息隐藏的分类以及性能指标分类隐写以传输秘密信息为目的（注重信息的不可察觉和不可感知性，要求有一定的容量， ..

15 5 个月前
KNN 算法
将数据绘制散点图导入包设置中文显示将中优差等生和未知学生的成绩以 ndarray 数组的形式储存分别对四种学生进行散点图绘图，设置不同的颜色图例算法原理 KNN（K-Nearest Neighbor），即近邻算法。近邻就是个最近的邻居，当需要预测一个未知样本的时候，就由与该样本最接近的个邻居来决定。KNN 既 ..

16 5 个月前
评价模块的实现
针对根据专家的 50 条五维时间序列对学生 50 条五维时间序列进行评价，可以分别从相似度、均值、趋势、周期性和波形形状等方面进行分析。以下是一种常见的实现方法：相似度评价可以使用一些相似度度量方法，如欧氏距离、余弦相似度、DTW 距离等来评价两组时间序列之间的相似度。 import numpy as np fro ..

17 5 个月前
选择哈希算法应该考虑哪些因素？
上一讲，通过讨论单向散列函数的两个困难程度，我们了解到了安全强度的计量办法，安全强度的衰减，以及常见的安全强度推荐指标，我们还对安全强度有了一个更直观的感受。你还记得上一讲提到的，现在的应用程序要使用 128 位或者更高安全强度的算法吗？那么，对于单向散列函数来说，哪些算法能够满足这样的安全强度要求呢？我们在选择这些 ..

12 9 个月前
【算法】记录一下最近实现的哈夫曼编码压缩文本
#include #include #include #include #include using namespace std; struct HuffmanTreeNode{ char ch_; int freq_; HuffmanTreeNode* left_,* right_; HuffmanTree ..

17 9 个月前
涨幅和跌幅的关系
整体幅度关系下图为幅度随时间变化： [图片]幅度分布的小提琴图： [图片] 去除大量离群值看一下，只取了幅度 <0.01 的部分： [图片] 中央的白点：表示数据的中位数。黑色的厚线：表示数据的四分位范围，即包含中间 50% 的数据的范围。小提琴的宽度：在任何给定的 y 值，小提琴的宽度表示数据在那个 y ..

35 1 年前
【推荐算法】deepwalk 原理，实战以及工程化
【推荐算法】deepwalk 原理，实战以及工程化最近 aigc 很火啊，chatgpt 都能帮忙写文章了，博客里面也发了一篇 gpt 写的机器学习的简单入门文章【ML】机器学习综述 - Neptune (laobiao.fun),感觉很生硬，没有特色，也尝试了别的 prompt 生成一些个性化的文章，还是太过模板化 ..

79 1 年前
算法积累：LRU 算法
算法：LRU 算法 1. 什么是 LRU LRU：Least Recently Used-最近最少使用算法，是一种内存数据淘汰策略。常用作当内存不足时，需要淘汰清理掉最近最少使用的数据。LRU 常用于缓存系统的淘汰策略。 2. LRU 的应用场景在缓存系统中，一旦缓存的数据量过大，就会对应用节点内存的消耗就非常严重， ..

130 1 年前
机器学习算法之 KMeans 聚类算法
一、K-Means 聚类算法原理 1. 算法思想物以类聚，人以群分。 K-Means：一种常见的无监督学习算法，名字叫做 K 均值算法。是否为监督学习：只需要看输入的数据是否有标签。 K-Means 聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。算法思想是：我们需要随机选择 K 个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对 ..

64 2 年前
怎么从一个 list 中筛选出另一个 list 中没有的对象
今天突然遇到这样一个需求，有两个用户对象的集合（list1，list2），现在要找出 list2 中和 list1 用户名不同的元素合并到 list1 中，以下是实现方法。 list1 = [{'userId': null,'userName': 'a'}, {'userId': null,'userName': 'b ..

359 2 年前
算法 05 Master 公式
master 公式是解决递归问题时间复杂度的公式, 适用范围为子过程规模相等的情况 [图片] 常规的算法中 [图片]

88 2 年前
算法 04 栈和队列
1.循环队列问题: 用数组实现一个循环队列,实现 poll 和 offer 方法 public class CycleArray { private int size; private int front; private int rear; private int[] arr; public CycleArray( ..

78 2 年前
算法 03 链表的基本算法
1.单向链表 public class Node { public int value; public Node next; public Node(int data) { value = data; } } 2.双向链表 public class DoubleNode { public int value; publ ..

64 2 年前
算法 02 二分查找
二分查找多用于有序的数组,时间复杂度为 O(N) 1.有序数组查找某数 private int binarySearch(int[] arr, int value) { //arr非空,长度判断省略 int mid, L = 0; int R = arr.length - 1; while (L < R) { / ..

72 2 年前
算法 01 异或运算
一基本概念定义: 位运算中, 相同为 0,不同为 1,即 1^0=1 实际可以记为无进位相加. 二性质性质一: 0^N == N N^N == 0 (N为整数) 性质二: 满足交换律和结合律 A^B=B^A (A^B)^C=A^(B^C) 三演练 1. 交换两个数 private void swap(int ..

206 2 年前