20 分钟前 / LeetCode
点击上方蓝字关注我们 下面开始今天的学习～ 持续学习，持续开发，是目前主流 IT 业界程序员的一个生活常规，在现代技术迭代速度非常快的情况下，只有不断保持自我学习和探索才不会与时代脱节。无论是专业的 IT 从业者还是 IT 小白，都需要培养自己的算法思维。拥有良好算法思维后的直接好处有：更高的面试成功机会，和更快的日常问题处理能力。 何为算法思维，并不是对一些已经设计好的优秀代码的反复背诵和背板，而是自己对于问题的抽象能力的练习，即从抽象问题到实际进行编码或者设计程序解决问题的一个能力，如果单纯对于一些算法进行......
20 分钟前 / 我叫Vincent
对称加密算法原理之前介绍了非对称加密算法，这篇文章介绍一下在非对称加密算法出现之前的对称加密算法，常见的对称加密算法、终端演示OpenSSL和iOS代码运用以及CCCrypt的安全隐患等。 对称加密算法：明文通过密钥加密得到密文，密文再通过这个密钥解密得到明文。所以在业务逻辑上相对没有非对称加密RSA的安全性高。 常见的对称加密算法DES数据加密标准，但由于强度不高，暴力破解难度不是很高，所以用的很少。3DES使用3个密钥，对数据进行三次加密，强度增强。虽然强度相对DES有所提高，但是对称加密算法密钥的保存就很难，3DES的3个密钥更麻烦......
2 天前 / hyper0x
玄学之一：你可能不是面试官想一起工作的人。 站在面试官的角度，我经常把面试官给candidate通过的根本原因归结为一句话“找到了一个技术合格且愿意一起工作的人”。 所以面试通过要满足两个基本要求，一是“技术合格”，二是“愿意一起工作”二者缺一不可。所以在你技能合格的前提下，面试官愿不愿意与你一起工作就成了一个关键且略主观的问题。 但这看似草菅人命的标准其实是有背后的深刻逻辑的。往俗了说叫做看看candidate投不投缘，往大了说叫做符不符合公司文化，往实在了说，是要check你是不是能够顺利的与同事交流协作，得出合理的技术解......
4 天前 / 涯丨角
原文链接：www.smashingmagazine.com摘要- 网页中的动态GIF图片是非常受欢迎的，因为它们相比静态图片更生动，相比网页视频更简单。但是GIF图片通常具有较大的体积，就导致网页加载速度变慢，内存使用增加。通过使用HTML video，可以使浏览器中的GIF图片在减少98%体积的情况下，仍然具有相对较高的质量。 我们注意到这篇文章是Google Web Fundamentals上杰里米·瓦格纳 (Jeremy Wagner)的一篇文章的复写版本，原文可点击这里查看。 我对杰里米表达深深的歉意，由于我并未第一时间辨认出这是复制他的工作。审核确认一直都是我和整个团队非常重视的......
6 天前 / crossoverJie
前言最近这段时间确实有点忙，这篇的目录还是在飞机上敲出来了的。 言归正传，上周更新了 cim第一版；没想到反响热烈，最高时上了 GitHub Trending Java 版块的首位，一天收到了 300+ 的 star。 现在总共也有 1.3K+ 的 star，有几十个朋友参加了测试，非常感谢大家的支持。 在这过程中也收到一些 bug 反馈，feature 建议；因此这段时间我把一些影响较大的 bug 以及需求比较迫切的 feature 调整了，本次更新的 v1.0.1 版本： 客户端超时自动下线。新增 AI 模式。聊天记录查询。在线用户前缀模糊匹配。下面谈下几个比较重点的功能。 客户端......
7 天前 / Thinkgamer
01 — 背景 在之前的文章中介绍了多分类逻辑回归算法的数据原理，参考文章链接 CSDN文章链接： https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/85209496 公众号： 多分类逻辑回归 该篇文章介绍一下Spark中多分类算法，主要包括的技术点如下： 多分类实现方式 一对一 （One V One） 一对其余（One V Remaining） 多对多 （More V More） Spark中的多分类实现 02 — 多分类实现方式 一对一 假设某个分类中有N个类别，将这N个类别两两配对（继而转化为二分类问题），这样可以得到 N（N-1）/ 2个二分类器，这样......
9 天前 / 虞大胆
本篇文章承接《memcached1.5更好的LRU算法，了解下maintainer线程》，如果还没有阅读，建议先读一下。 虽然 LRU Maintainer 解决了很多问题，但结合 Memcached 内存分配机制，它还有一些潜在的问题，比如说很难动态调整内存的大小；再比如某些 Slab-class 可能存储了很少数量的 item（和 item 的大小有关系）；再比如一个空间很大但已经过期的 item 其实可以存储几百个小空间 item；还有 LRU Maintainer 并没有过期 item 回收的功能。 为了解决这些问题，memcached1.5 版本引进了 LRU crawler, 它是一个异步的后台线程，扫描 LRU 中的所有 item，......
10 天前 / 云水木石
本文编译自medium上的文章：What’s new in YOLO v3 略有删减。 点击阅读原文，可以直达原文，需要翻墙哦！ You only look once（你只需看一次），或者YOLO，是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法，但是当您需要实时检测时，它是一个非常好的选择，不会损失太多精确度。 2018年上半年，YOLO的第三个版本问世，这篇文章旨在解释YOLO v3中引入的变化。这不是一个解释YOLO是什么的文章。 我假设您知道YOLO v2是如何工作的。如果情况并非如此，我建议您查看Joseph Redmon等人的论文，了解YOLO如何运作。 YOLO......
11 天前 / 雇个城管打天下
从网易云日推浅谈个性化推荐系统--基于内容的协同过滤算法上篇文章介绍了基于用户的协同过滤算法，该算法在一些网站（如 Facebook）中得到了应用，但该算法有一些缺点。首先，随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难，其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长近似于平方关系。其次，基于用户的协同过滤很难对推荐结果作出解释。因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法一基于内容的协同过滤算法。 什么是基于内容的协同过滤算法在进入本文的正题之前，先打开网易云音乐看下今天的日推： 看了上述的......
12 天前 / 我爱计算机视觉
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 编者按：前几天就看到这篇论文EANet，非常非常棒，有幸征得原作者同意授权“我爱计算机视觉”转载，感谢各位大佬的优秀工作~ 最重要的是大家一定要收藏本文，还要去Github上给大佬加星！ 本文介绍我们最新的工作EANet: Enhancing Alignment for Cross-Domain Person Re-identification 代码公布在： https://github.com/huanghoujing/EANet 简介单域（single-domain）的行人重识别（ReID）近来已经取得了巨大的进展，但是在跨域（cross domain，或者迁移，transfer）问题上却存在很大......
13 天前 / 逗逗
配套PPT下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【1215】 分享嘉宾：单厚智知乎 排序算法负责人 编辑整理：李岩哲 内容来源：DataFun AI Talk《知乎推荐页Ranking经验分享》 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享主题主要从以下是三个方面展开： o知乎推荐页场景和Ranking历程介绍； o深度学习在Ranking中的尝试和应用现状； oRanking面临的问题和未来研究方向。 首先大家看一下知乎APP的推荐页的推荐结果，由于单厚智老师对机器学习比较感兴趣，所以推荐内容大部分和机器学习相关。 一......
13 天前 / 虞大胆
从 Memcached1.5 开始，实现了一个改良的 LRU 算法，也叫做分段 LRU（Segmented LRU）算法，新算法主要是为了更好的利用内存，并提升性能。包含了二个重要的线程，本文先讲 maintainer 线程，后一篇讲 crawler 线程。 每个 Slab-class 有一个 LRU，每个 LRU 又由四个子 LRU 组成，每个子 LRU 维护独立的锁（mutex lock），所有的 LRU 由一个独立的线程维护（这和旧的 LRU 算法有很大的不同），称之为 “LRU maintainer” 线程。 每个 item 有一个 flag，存储在其元数据中，标识其活跃程度： FETCHED：如果一个 item 有请求操作，其 flag 等于 FE......
14 天前 / Bo_hemian
1. Learning to Rank1.1 什么是排序算法为什么google搜索 ”idiot“ 后，会出现特朗普的照片？ “我们已经爬取和存储了数十亿的网页拷贝在我们相应的索引位置。因此，你输入一个关键字，我们将关键词与网页进行匹配，并根据200多个因子对其进行排名，这些因子包括相关性、新鲜度、流行度、PageRank值、查询和文档匹配的单词个数、网页URL链接地址长度以及其他人对排序结果的满意度等。在此基础上，在任何给定的时间，我们尝试为该查询排序并找到最佳结果。” ——GoogleCEO： 桑达尔·皮查伊
22 天前 / 虞大胆
Memcached 是完全基于内存，而内存总会被用完的，如果在 set 操作的时候发现内存不足了，它会怎么办？它采用 Least Recently Used (LRU) 算法，理解 LRU 算法对于使用 memcached 非常关键。 从 memcached1.5 开始，为了进一步优化内存使用和提高性能，memcached 采取了新的 LRU 算法，我会分三篇文章说说新旧版本的 LRU 算法，今天描述 memcached1.4 以前版本的 LRU 算法的原理，相对简单一点。 在 memcached1.4 以前的版本中，如果一个 item 过期了，memcached 并不会主动回收内存空间；也没有异步的线程在后台回收。它的内存回收策略完全是同步......