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推荐算法架构6:数据样本(面试必备)

系列文章,请多关注推荐算法架构1:召回推荐算法架构2:粗排推荐算法架构3:精排推荐算法架构4:重排推荐算法架构5:全链路专项优化推荐算法架构6:数据样本推荐算法架构7:特征工程1整体架构深度学习的数据样本决定了算法的上限,模型只是去不断逼近这个上限,可见数据样本对于深度学习的重要意义。与CV和NLP不同,推荐系统可以获取大量用户的浏览和点击等行为,很容易构造正负样本。例如,在精排点击率(Click-ThroughRate,CTR)预估任务中,通常将用户点击物品作为正样本,将用户曝光未点击作为负样本。另外,精排面对的候选集和解空间相比召回和粗排要小得多,所以它的样本选择偏差(SampleSele

RIPEMD加密算法:原理、应用与安全性

一、引言在信息时代,数据安全愈发受到重视,加密算法作为保障信息安全的关键技术,其性能和安全性备受关注。RIPEMD(RACEIntegrityPrimitivesEvaluationMessageDigest)加密算法作为一种著名的哈希函数,广泛应用于网络安全、数据完整性等领域。本文将从各个方面介绍RIPEMD加密算法,包括算法原理、应用场景、安全性评估等,以期帮助读者更深入地了解和掌握这一重要技术。RIPEMD在线加密|一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com)https://amd794.com/ripemd二、RIPEMD算法原理算法概述RIPEMD算法是由比利时学者An

算法——动态规划(DP,Dynamic Programming)

一、基础概念 DP的思想:把问题分成子问题,前面子问题的解决结果被后面的子问题使用DP与分治法的区别:分治法把问题分成独立的子问题,各个子问题能独立解决自顶向下DP前面子问题的解决结果被后面的子问题使用,子问题间不相互独立自底向上求解DP问题的步骤:1、定义状态2、状态转移 确定状态转移方程3、算法实现DP问题分类:1、线性DP2、非线性DPDP问题解决方法:顺推逆推DP可以解决的问题需满足三个条件:1、问题有最优解2、有大量子问题重复(DP可以把求解的结果存起来,后续用到时直接查询)3、当前阶段的求解只与前面的阶段有关,与之后的阶段无关 二、爬楼梯(一维)假设有级楼梯,每次只能爬1级或2级,

读算法霸权笔记02_盲点炸弹

1. 棒球模型1.1. 棒球运动特别适合建立预测性数学模型1.2. 棒球模型之所以公平,部分原因在于其模型是透明的1.2.1. 每个人都可以获取作为模型根据的数据,并且或多或少能够理解模型的结果应该怎么解读1.3. 棒球的统计也比较严谨1.3.1. 棒球专家手中掌握大量数据,而且几乎所有的数据都和球员的表现直接相关1.3.2. 他们的数据和他们根据模型预测的结果高度相关1.3.3. 大多数棒球模型则不使用间接变量,它们只利用最直接的相关信息1.3.3.1. 坏球、好球和安打的次数1.3.4. 新的棒球数据还在不断涌入1.3.4.1. 每年的4~10月,每天都有十二三场比赛的新数据涌入记录系统1

【计算机视觉:算法和应用】第三章:图像处理——3.2线性滤波

原书PDF链接:ComputerVision:AlgorithmsandApplications,2nded.第二章:图像形成2.1几何图元与变换【计算机视觉:算法和应用】第二章:图像形成——2.1几何图元与变换_Lu.马夋的博客-CSDN博客2.2相机辐射成像【计算机视觉:算法和应用】第二章:图像形成——2.2相机辐射成像-CSDN博客2.3数码相机【计算机视觉:算法和应用】第二章:图像形成——2.3数码相机-CSDN博客第三章:图像处理3.1点处理【计算机视觉:算法和应用】第三章:图像处理——3.1点处理-CSDN博客3.2线性滤波    局部自适应直方图均衡是邻域操作或局部操作的一个例子

C++ OJ题测试—排序算法效率

 目录OJ链接一、直接插入排序二、希尔排序三、直接选择排序常规:  第二种:四、堆排序五、冒泡排序六、快速排序常规:三路划分优化效率七、归并排序八、计数排序OJ链接​ 一、直接插入排序classSolution{public:vectorint>sortArray(vectorint>&nums){for(inti=0;isize()-1;i++){intend=i;inttmp=nums[i+1];while(end>=0){if(nums[end]>tmp){nums[end+1]=nums[end];--end;}elsebreak;}nums[end+1]=tmp;}returnnum

对无向图进行邻接矩阵的转化,并且利用DFS(深度优先)和BFS(广度优先)算法进行遍历输出, 在邻接矩阵存储结构上,完成最小生成树的操作。

目录一实验目的二实验内容及要求实验内容:实验要求:三实验过程及运行结果一算法设计思路二源程序代码三、截图四调试情况、设计技巧及体会一实验目的1.掌握图的相关概念。2.掌握用邻接矩阵和邻接表的方法描述图的存储结构。3.掌握图的深度优先搜索和广度优先搜索遍历的方法及其计算机的实现。4.理解最小生成树的有关算法二实验内容及要求实验内容:选择邻接矩阵或邻接链表存储结构,掌握图的创建、遍历、最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径等典型操作。编程实现如下功能:(1)输入无向图的顶点数、边数及各条边的顶点对,建立用邻接矩阵表示的无向图。(2)对图进行深度优先搜索和广度优先搜索遍历,并分别输出其遍历序列。(

python算法 之 快速排序(Quick Sort)

时间复杂度名称示例算法O(1)常数时间复杂度哈希表查找O(logn)对数时间复杂度二分查找O(n)线性时间复杂度遍历数组O(nlogn)线性对数时间复杂度快速排序O(n^2)平方时间复杂度冒泡排序、插入排序O(n^3)立方时间复杂度矩阵乘法O(2^n)指数时间复杂度穷举搜索O(n!)阶乘时间复杂度旅行商问题O(1)O(logn)O(n)O(nlogn)O(n^2)O(n^3)O(2^n)O(n!)一、快速排序快速排序(QuickSort)是一种基于分治思想的排序算法,是目前使用最广泛的排序算法之一。其基本思想是选取一个基准元素,然后将数组分成小于等于基准的子数组和大于基准的子数组,再递归地对这

社交网络分析3:社交网络隐私攻击、保护的基本概念和方法 + 去匿名化技术 + 推理攻击技术 + k-匿名 + 基于聚类的隐私保护算法

社交网络分析3:社交网络隐私攻击、保护的基本概念和方法+去匿名化技术+推理攻击技术+k-匿名+基于聚类的隐私保护算法写在最前面社交网络隐私泄露用户数据暴露的途径复杂行为的隐私风险技术发展带来的隐私挑战经济利益与数据售卖防范措施社交网络用户数据隐私社交网络隐私攻击基于背景知识的攻击节点及节点间关系识别攻击隶属关系攻击概率攻击隐私保护研究现状社交网络用户隐私攻击研究现状社交网络去匿名化技术基于种子的去匿名化基于非种子的去匿名化社交网络去匿名化技术的发展社交网络推理攻击技术推理攻击案例推理攻击技术的发展社交网络用户隐私保护研究现状社交网络匿名化技术k度匿名化k邻域匿名化k同构匿名化时变图的k匿名化基

安全开发:身份认证方案之 Google 身份验证器和基于时间的一次性密码 TOTP 算法

参考资料在文末注明,如本文有错漏欢迎评论区指出👏目前很多应用都逐步采用了双因子认证或者说MFA认证方案,因此本文介绍一下背后的机制和TOTP算法原理。使用TOTP算法,只要满足两个条件:1)基于相同的密钥;2)时钟同步;只需要事先约定好密钥,TOTP算法就可以保证校验段和被校验端具有相同的输出。OTP在介绍TOTP算法前,先介绍一下OTP算法。OTP,OneTimePassword,又称一次性口令、一次性密码、动态密码、单次有效密码。OTP基于专门的算法每隔一定的时间间隔生成一个不可预测的随机数字组合。OTP密码有效期仅在一次会话或者交易过程中,因此不容易受到重放攻击。OTP分为计次使用和计时