😊😊作者简介😊😊：大家好，我是南瓜籽，一个在校大二学生，我将会持续分享Java相关知识。🎉🎉个人主页🎉🎉：南瓜籽的主页✨✨座右铭✨✨：坚持到底，决不放弃，是成功的保证，只要你不放弃，你就有机会，只要放弃的人，他肯定是不会成功的人。🍎🍎图的基本介绍🍎🍎图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。结点也可以称为顶点。🍉🍉图的常用概念🍉🍉1)顶点(vertex)2)边(edge)3)路径4)无向图5)有向图6)带权图无向图如下:有向图和带权图如下:🍒🍒图的表示方式🍒🍒图的表示方式有两种：二维数组表示（邻接矩阵）；链表表示（邻接表）🍎🍎图的深度优先遍历🍎🍎🍎🍎深度优
一.什么是时间复杂度 很多同学在程序开发和算法调优的过程中,经常会接触到时间复杂度的概念,那究竟什么是时间复杂度呢? 在回答这个问题之前,我们先举一个例子,我们把编写一个程序的过程类比成指挥一场战役,程序开发人员就扮演着指挥者的角色,编写的代码就是被指挥的战士,那么算法就是指挥战役的"兵法"。 在实际开发过程中,为了满足业务需求,实现业务目的的各种方法和思路就是算法,而时间复杂度是衡量算法在处理输入数据时所需的时间量级的参数。它是用来描述算法执行时间效率的指标,是衡量"兵法"好坏的重要指标。 如果我们的业务目的是获取5个4的和,那么有两种实现思路:
文章目录MatrixDiagonalSum矩阵对角线元素的和问题描述：分析代码MathTagMatrixDiagonalSum矩阵对角线元素的和问题描述：给你一个正方形矩阵mat，请你返回矩阵对角线元素的和。请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。n==mat.length==mat[i].length1n==mat.length==mat[i].length1n1001mat[i][j]100分析这个问题就是矩阵的对角线遍历。主对角线元素的坐标一定是a[i][i]a[i][i]a[i][i],副对角线的坐标就是a[i][j],i+j==n−1a[i][j],i+j
大数据机器学习算法项目——基于Django/协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现技术栈：大数据爬虫/机器学习学习算法/数据分析与挖掘/大数据可视化/Django框架/Mysql数据库本项目基于Django框架开发的房屋可视化分析推荐系统。这个系统结合了大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化技术，旨在提供对房屋信息的全面分析和个性化推荐。系统的前端采用了HTML、CSS和JavaScript技术，利用Echarts实现数据可视化，并整合了百度地图的热力图功能，以更直观的方式展示数据。后端部分完全基于Django框架开发，使用MySQL作为主要数据库存储数据。推荐系统采用了协同
Prim和Kruskal有啥区别？到底哪个好？今天做了一道最小生成树的题，发现了一点猫腻！题目在这里：《修路问题1》文章目录Prim和Kruskal有啥区别？到底哪个好？先说结论PrimKruskal修路问题1——题目描述总结先说结论Prim算法和Kruskal算法都是从连通图中找出最小生成树的经典算法～从策略上来说，Prim算法是直接查找，多次寻找邻边的权重最小值，而Kruskal是需要先对权重排序后查找的～所以说，Kruskal在算法效率上是比Prim快的，因为Kruskal只需一次对权重的排序就能找到最小生成树，而Prim算法需要多次对邻边排序才能找到～PrimPrim算法是一种产生最小
方法一：有序加权平均：OWA有序加权平均算法是一种用于处理不平衡数据的算法。在OWA中，不同的数据被赋予不同的权重，然后根据这些权重进行加权平均计算。这种方法可以有效地处理不平衡数据，并且可以为不同的数据类型提供不同的重要性。详情可参考IFROWANN文章。（调节效果主要取决于权向量的选择）方法二：SMOTE：SMOTE算法相对于传统的随机过采样算法有哪些进步？答：与传统的随机过采样算法相比，SMOTE算法通过更好的合成少数类样本来解决类别不平衡问题，而不是简单地复制样本。因此，它可以提高分类器的性能，同时减少过拟合问题。这使得SMOTE算法在解决类别不平衡问题上更加有效和可靠。传统随机采样容
前文回顾：逻辑回归目录📚优化算法📚模型评估方法🐇留出法（hold-out）🐇交叉验证法（cross-validation）🐇自助法（bootstrap）🐇比较总结📚分类模型性能评价指标🐇混淆矩阵🐇准确度（Accuracy）🐇精确度（precision）和召回率（Recall，TPR）🐇精确度和召回率的调和平均（F_score）🐇假阳性率（FPR）和真阴性率（TFR）🐇ROC曲线与AUC的值🐇PR曲线（Precision-recallCurve）🐇ROC曲线与PR曲线的关系📚模型选择📚特征选择（正则化）🐇过拟合的问题🐇代价函数🐇正则化线性回归🐇正则化的逻辑回归模型📚优化算法📚模型评估方法关于测试
上篇文章我们已经介绍了一些常见的聚类算法，下面我们将要介绍评估聚类算法的指标1、RandIndexRandIndex（兰德指数）是一种衡量聚类算法性能的指标。它衡量的是聚类算法将数据点分配到聚类中的准确程度。兰德指数的范围从0到1,1的值表示两个聚类完全相同，接近0的值表示两个聚类有很大的不同。需要注意的是，RandIndex只能用于评估将样本点分成两个簇的聚类算法。对于将样本点分成多个簇的聚类算法，需要使用其他的指标来评估其性能。它的公式如下:这里的：a→在真实标签中处于同一簇中的样本对数，在预测聚类中处于同一簇中的样本对数。b→真实聚类和预测聚类中处于不同聚类的样本对的数目。要验证条件a和
二叉树遍历非递归算法文章目录二叉树遍历非递归算法二叉树的遍历一、先序遍历非递归算法算法构思：从先序遍历的递归算法得出循环算法的思路:下面进行框架构建:代码实操:二、中序遍历(左-根-右)非递归算法中序遍历二叉树的过程构建思路:根据以上思路，构建规范框架：代码框架:代码实操:三、后序遍历(左-右-根)非递归算法构建思路:代码框架:代码实操:四、例子:路径之逆♥问题：解：二叉树的遍历•三种遍历•先序遍历:根节点–>左子树–>右子树•中序遍历:左子树–>根节点–>右子树•后序遍历:左子树–>右子树–>根节点•两类算法•递归算法（具体看我上一篇文章）♥直观,易读♥效率低下•非递归算法♥
今天我们要学习内容是NGINX。Nginx是一个高性能的开源Web服务器和反向代理服务器，它可以有效地处理高并发的请求。下面是Nginx处理高并发的一些主要特点和技术：事件驱动模型：Nginx使用事件驱动的异步非阻塞处理方式，采用单线程或少量线程处理大量并发请求。它使用事件循环机制监听来自客户端的连接和请求，不会为每个请求创建新的线程或进程，减少了资源开销。多进程/多线程：Nginx支持多进程或多线程模型，通过复制主进程来创建子进程或使用线程池来处理请求。这使得Nginx能够充分利用多核处理器的优势，提高并发处理能力。反向代理和负载均衡：Nginx作为反向代理服务器，可以将请求转发给多个后端服
