3 天前 / Thinkgamer
“【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法，和他们在Spark中的应用实现，本篇文章主要介绍LR算法。 ” 【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法，和他们在Spark中的应用实现，本篇文章主要介绍LR算法。 本系列还包括（持续更新）： Spark排序算法系列之GBDT（梯度提升决策树） Spark排序算法系列之LR（逻辑回归） Spark排序算法系列之XGBoost Spark排序算法系列之FTRL（Follow-the-regularized-Leader） Spark排序算法系列之FM与FFM 背景......
3 天前 / 力扣LeetCode
点击上方蓝字关注我们 下面开始今天的学习～ 力扣题解 想与更多小伙伴切磋技术？ 想获得丰厚力扣积分？ 还能被力扣官方平台推荐？ 赶快来题解区写篇题解～ 如果你的题解还在评论区里 不如搬到题解区 说不定它还可以为你赚积分喔！ 奖励规则： 1篇精选题解：200 力扣积分 1篇优质题解：100 力扣积分 （注：题解著作版权归发布者本人所有） 欢迎各位小伙伴前来大显身手 先让我们来看一看题解区有哪些大神吧！非常感谢我们的用户“王德福”倾情撰写的题解：15.三数之和，一起来看看吧！ 很多前端都觉得算法是......
3 天前 / Thinkgamer
“【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法，和他们在Spark中的应用实现，本篇文章主要介绍LR算法。 ” 【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法，和他们在Spark中的应用实现，本篇文章主要介绍LR算法。 本系列还包括（持续更新）： Spark排序算法系列之GBDT（梯度提升决策树） Spark排序算法系列之LR（逻辑回归） Spark排序算法系列之XGBoost Spark排序算法系列之FTRL（Follow-the-regularized-Leader） Spark排序算法系列之FM与FFM 背景......
3 天前 / 算法与编程之美微信
通过欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！ 本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。 深入理解动态规划算法 - 凑硬币 深入理解动态规划算法 - 爬楼梯 深入理解动态规划算法 - 凑整数 前面三篇文章已经为大家介绍了利用动态规划算法解决问题的思路以及相关的代码实现，最为核心的就是第一步利用数学中函数的思想来建立模型，然后求解问题。这三个问题构建的数学函数都有一个共同的特征就是所构建的函数都是一元函数即y = f(x)。 如凑硬币的问题“面值为1元、3元、5元的硬币若干，如何......
5 天前 / 极市小助手
点击上方“CVer”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 前戏 经常逛 GitHub 的Amusi 在2018.05.08的22点发现一个很棒目标跟踪项目：PySOT。当时第一时间分享到了CVer知识星球和朋友圈里，引起大家一片热议。 https://github.com/STVIR/pysot 点开PySOT项目，厉害了！开源的作者不是一个人，而是一个团队：STVIR（SenseTime Video Intelligence Research team）。没错，来自商汤科技，这是STVIR开源的第一个项目。 之前Amusi也分享了几篇很棒关于目标跟踪很棒的文章，但本文要介绍的项目是paper+code，这个是大......
5 天前 / 人魔七七
树的基本概念篇 前言 由于我们后面讲的一些结构有很多是树结构实现的比如堆，然后基于堆可以实现优先级队列，有界优先级队列等，所以我们先讲述树结构，我们可能常见到的是二叉树，但是还有一些其他的树的概念：比如二叉搜索树，AVL树，红黑树，B树，决策树等。以便于在特定场景下使用。 树的一些应用场景 CFBinaryHeap 这个类在iOS中你可能会见到，这是一个二叉搜索算法实现的一个二叉堆，后面的priority queues这个结构就是用这个二叉堆实现的。还可以实现二叉搜索树。对高效率的搜索和排序有帮助。 iOS 中视图的层级结构就......
7 天前 / LuXugang
FSTFST（Finite State Transducer）算法的概念在这篇博客中并不涉及，网上有太多的资料啦，写的都非常的不错。这里推荐这位网友的介绍：https://www.shenyanchao.cn/blog/2018/12/04/lucene-fst/。如果链接失效了，可以看附件中的副本。本文中，我们基于一个例子来介绍在Lucene中如何实现FST算法及应用，感谢网友 关新全 的分享，基于他的分享使得我在看源码的时候事半功倍，在此基础上，增加一些更加贴近源码的内容。同样的关新全同学分享的文章在附件中。 准备工作先介绍几个重要的类跟变量 Arc< T>类每一个Arc< T>对象封封装了某个我们需要存......
7 天前 / gongyouliu
点击上方“大数据与人工智能”，“星标或置顶公众号” 第一时间获取好内容 作者丨gongyouliu 这是作者的第9篇文章，约1.3W字，阅读需60min 作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。 如果大家认可我讲的并且也愿意将来从事推荐算法的工作，但是不知道需要学什么才可以更好地入门，那么你一定要读读这篇文章。 在本篇文章中，作者基于自己近10年的大数据与推荐系统项目经验来讲讲我们该怎么入门推荐算法工......
8 天前 / Thinkgamer
“【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法，和他们在Spark中的应用实现，本篇文章主要介绍LR算法。 ” 【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法，和他们在Spark中的应用实现，本篇文章主要介绍LR算法。 本系列还包括（持续更新）： Spark排序算法系列之GBDT（梯度提升决策树） Spark排序算法系列之模型融合（GBDT+LR） Spark排序算法系列之XGBoost Spark排序算法系列之FTRL（Follow-the-regularized-Leader） Spark排序算法系列之FM与FFM ......
8 天前 / 算法与编程之美微信
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！ 本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。 问题描述 给定正整数n，找出所有不同的写法使得n为整数1，3，4的和。 如：n=5时，不同的写法有5种。 解决方案 下面将介绍利用动态规划的思路来解决问题。 1、 将问题求解转化为函数形式。 从初中开始我们就接触了函数的概念，所谓函数指的就是给定自变量x，根据某种映射规则进行运算后，会得到一个值y。 举个简单的例子来说明，y=2·x就是一种映射关系，如给定x=2，进行运算后可以得到y=2·2=4。 而......
9 天前 / 杀死那个程序员
点击上方"张狗蛋的技术之路"，选择“置顶或者星标” 你的关注意义重大! 一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCached，负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用，它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。 本文会介绍一致性哈希算法的原理及其实现，并给出其不同哈希函数实现的性能数据对比，探讨Redis 集群的数据分片实现等，文末会给出实现的具体 github 地址。 Memcached 与客户端分布式缓存Memcached 是一个高性能的分布式缓存系统，然而服务端没有分布式功能，各个服务器不会......
9 天前 / hyper0x
引言 你在新加坡国立大学里面徜徉，见到一个人 (斯蒂文) 问他的性格是内向还是外向，得到的答案是内向，那么斯蒂文是数学博士还是商科学生？ (假设斯蒂文只可能是这两者之一，即斯蒂文不可能是艺术院学生) 告诉我你的直觉，斯蒂文更有可能是数学博士对吗？因为一般数学博士比商科学生更容易内向些 (没有歧视)。你的直觉可以用数学这样表示出来 P(内向|数学博士) > P(内向|商科学生) P(A|B)代表在B的条件下A的概率，因此你的直觉是当一个人是数学博士他内向的概率比这个人是商科学生他内向的概率大 (陈述1)。但是问题是比较以下两个概......
10 天前 / buildupchao
0.背景有这么一个场景，我们有两个Hive集群，Hive集群1（后面成为1号集群）是一直专享于数据计算平台的，而Hive集群2（后面成为2号集群）是用于其他团队使用的，比如特征，广告等。而由此存在两个主要问题：a) 两个Hive集群共享了同一份MetaData，导致经常会出现在HUE（建立与2号集群上）上建表成功后，但是在计算平台上却无法查询到新建表信息；b) 让运维同学们同时维护两套集群，管理和资源分配调整起来的确是麻烦很多，毕竟也不利于资源的弹性分配。那么鉴于此，经过讨论，需要做这么一样工作：两个集群合二为一，由1号集群合并到2号集群上来......
10 天前 / 算法与编程之美微信
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！ 本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。 动态规划(Dynamic Programming)算法是计算机科学科学领域中最重要也是最常用的一个算法，巧妙的利用它可以解决很多复杂的问题，而且该算法也频繁的出现在各大互联网公司的面试中，因此掌握它是十分必要的。 但该算法对于初学者来说理解并掌握并非易事，本系列教程将带领大家一起来学习该算法，通过经典的案列介绍和问题分析以及python代码实现，帮助大家彻底理解动态规划。 问题描述 首先我们来看一道非常经典......