- 19.0-《超越感觉》-说服他人
SAM52
Becausethoughtfuljudgmentsdeservetobeshared,andthewaytheyarepresentedcanstronglyinfluencethewayothersreacttothem.因为经过深思熟虑的判断值得分享,而这些判断的呈现方式会强烈影响其他人对它们的反应。Bylearningtheprinciplesofpersuasionandapplying
- 2018年中南大学中英翻译
某翁
参考:20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明,机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
- Spring AI与机器学习:智能应用开发新范式
tmjpz04412
人工智能spring机器学习
SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架,旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI,开发者可以快速集成机器学习模型,构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn,提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
- Python STL概念学习与代码实践
体制教科书
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:通过”py_stl_learning”项目,学习者可以使用Python实现和理解C++STL的概念,包括数据结构、算法、容器适配器、模板和泛型容器等。Python中的列表、集合、字典等数据结构与STL中的vector、set、map等类似,而Python的itertools和functools模块提供了STL风格的算法功能。Python通过其面向对象的特性以及
- 每周一段仿写-181028
Zeroun_Ph
Theneedfornewlearningstylesdoesnotmeanignoringthewaysinthepast.TheInternetagebringssomechallengesnotseenbefore,mostobviouslyandmostworryinglyuselessinformationblast.Butfragmentationoflearningandtheine
- 考研长难句-1-29
EasyNetCN
Onfirstlearning,thiswasthesociallyconcernedchancellortryingtochangelivesforthebetter,completewith"reforms"toanobviouslyindulgentsystemthatdemandstoolittleeffortfromthenewlyunemployedtofindwork,andsubs
- 强化学习入门三(SARSA)
第六五签
算法模型算法人工智能
SARSA算法详解SARSA是强化学习中另一种经典的时序差分(TD)学习算法,与Q-Learning同属无模型(model-free)算法,但在更新策略上有显著差异。SARSA的名称来源于其更新公式中涉及的五个元素:状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward)、下一状态(NextState)、下一动作(NextAction),即(S,A,R,S’,A’)。SARSA与Q-Lear
- 【Azure Developer】示例: 在中国区调用MSGraph SDK通过User principal name获取到User信息,如Object ID
云中路灯
问题描述示例调用MSGraphSDK通过Userprincipalname获取到User信息,如ObjectID。参考资料选择MicrosoftGraph身份验证提供程序:https://learn.microsoft.com/zh-cn/graph/sdks/choose-authentication-providers?tabs=java#using-a-client-secret-2Micr
- 如何评价开课吧机器学习特训营这个课程?
cda2024
机器学习人工智能
开场:点明主题,吸引眼球在当今数据驱动的时代,机器学习(MachineLearning)已经成为各个行业不可或缺的技术之一。无论是金融、医疗、制造还是零售,机器学习的应用都为这些领域带来了巨大的变革。面对这样的趋势,许多人都希望能够掌握这门技术,从而提升自己的职业竞争力。那么,当我们谈论“如何评价开课吧机器学习特训营这个课程”时,实际上是在探讨一个非常具体且重要的问题:对于那些希望进入或深入机器学
- Python与机器学习库Scikit-learn进阶
master_chenchengg
pythonpythonPythonpython开发IT
Python与机器学习库Scikit-learn进阶Scikit-learn进阶之旅:从新手到高手的必经之路为什么选择Scikit-learn?安装与环境设置特征工程的艺术:打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍:网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力:提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析:使用Scikit-learn解决真实世界问题数据准备模型训练
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- 踏上人工智能之旅(一)-----机器学习之knn算法
Sunhen_Qiletian
人工智能机器学习算法python
目录一、机器学习是什么(1)概述(2)三种类型1.监督学习(SupervisedLearning):2.无监督学习(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):二、KNN算法的基本原理:1.距离度量:2.K值的选择:3.投票机制和投票:三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据:2.提取特征和标签:3.导入KNN分类器并训练模型
- Place
JillionZ
PLACE是美国的JayMcSwain提出的开发子女才能的工具。PLACE是指在五个领域发现子女的才能。P(Personalitydiscovery)性格类型L(Learningspiritualgifts)天生的才能A(AbilitiesAwareness)能力C(Connectingpassionwithministry)热情E(Experiencesoflife)人生经历作为父母,要充分了解
- Language Models are Few-Shot Learners: 开箱即用的GPT-3(三)
新兴AI民工
深度网络/大模型经典论文详解语言模型gpt-3人工智能
Result前面的两个部分介绍了背景,模型的情况和一些测试的方法,这一章就是展示各种尺寸的模型,包括175B的GPT-3在各种任务下的测试情况了。power-law第三章一上来,就用了14不同尺寸的模型来验证这个cross-entropy的线性提升与模型尺寸的指数关系(从最小的100000个参数,一只上升到175B的GPT-3,从10的5次方一直测试到10的11次方),从更大的尺度上来验证这个结论
- VSCode 利用 debugpy 调试 python项目【launch.json】
u013250861
#IDE/VSCodevscodeide编辑器
一、修改launch.json(VSCode){//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes.//Hovertoviewdescriptionsofexistingattributes.//Formoreinformation,visit:https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387"version"
- 使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测
krishnaik06
深度学习AI写作pythonAI作画神经网络
这个视频介绍了名为Darts的Python库,它可以简化时间序列数据处理和预测。主要内容:解决时间序列预测难题:Darts库提供了多种模型,包括经典的ARIMA、SARIMAX,以及深度学习模型,可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。简化操作:Darts库使用统一的fit和predict函数,类似于scikit-learn,让用户可以轻松地使用各种模型。支持多种模型:Darts库包含ARIMA、
- C# 日期与时间 DateTime 结构和TimeSpan 结构
LZQqqqqo
c#开发语言
详细内容手册:TimeSpan结构https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.timespan?view=net-6.0DateTime结构https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.datetime?view=net-6.0#methodsstaticvoidMain(stri
- 读心与芯:我们与机器人的无限未来05未来之路
躺柒
机器人机器人学人工智能大数据分析智能计算
1.概念1.1.利用数据确定模式,描述数据集的某些属性,基于过去的经历判断未来可能发生什么,或基于当前发生的事情判断后果或反应1.2.机器学习(machinelearning)是人工智能的一个子集,它不需要显式编程,为系统提供自动学习和根据经验改进的能力1.2.1.机器学习算法基于样本数据(又称训练数据)构建模型,在未经显式编程的情况下对未来数据做出预测或决策1.2.2.机器学习有多种类型,包括有
- Mac 使用Docker安装Elasticsearch、Kibana 、ik分词器、head
风中带血
macosdockerelasticsearch
安装ElasticSearch通过docker安装esdockerpullelasticsearch:7.8.1在本地创建elasticsearch.yml文件mkdir/Users/ky/Documents/learn/es/elasticsearch.yml编辑yml文件内容http:host:0.0.0.0xpack.security.enabled:falsexpack.security.
- svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下:共5列,前4列为样本特征,第5列为类别,分别有三种类别Iris-setosa,Iris-versicol
- 牛津通识读本| Psychology7
Rita2219
ActiveNotPassiveLearnersResearchshowsthatallthelookingandlisteningthatbabiesdoisorganizedmentallyintocertaintypesofknowledgefromearlyinlife.Listeningtoandlookingatpeopleteachesbabiesabouthowpeoplebeha
- 论文复现 Rank consistent ordinal regression for neural networks withapplication to age estimation
DeniuHe
Pytorch算法
importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccurac
- Pytorch实现目标检测
importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
- 深度学习的图像分类项目在制造业场景下的数据需求量估算及实现方案(数据收集是The more the better 吗?)
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构深度学习分类人工智能
文章大纲一、数据需求的关键影响因素二、无先验知识场景的数据需求估算优化策略与技术方案三、有先验知识场景的数据需求估算1.迁移学习(TransferLearning)2.少样本学习(Few-ShotLearning)3.预训练-微调范式四、实现方案与技术路线1.数据策略层2.模型架构层3.训练优化技术五、结论与实践建议无先验知识场景有先验知识场景✅**正确性校验**⚠️**可落地性勘误与补充****
- 机器学习从入门到实践:算法、特征工程与模型评估详解
目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习?2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习(SupervisedLearning)3.2无监督学习(UnsupervisedLearning)3.3半监督学习(Semi-SupervisedLearning)4算法详解4.1分类算法详解(1)逻辑回归(LogisticRegression)(2)决策树(Dec
- 机器学习朴素贝叶斯算法——python详细代码解析(sklearn)
python机器学习ML
机器学习python算法sklearn朴素贝叶斯
朴素贝叶斯算法(NaiveBayesianalgorithm)是在贝叶斯算法的基础上假设特征变量相互独立的一种分类方法,是贝叶斯算法的简化,常用于文档分类和垃圾邮件过滤。当“特征变量相互独立”的假设条件能够被有效满足时,朴素贝叶斯算法具有算法比较简单、分类效率稳定、所需估计参数少、对缺失数据不敏感等种种优势。而在实务中“特征变量相互独立”的假设条件往往不能得到满足,这在一定程度上降低了贝叶斯分类算
- Python 机器学习实战:基于 Scikit-learn
大力出奇迹985
python机器学习scikit-learn
本文围绕《Python机器学习实战:基于Scikit-learn的项目开发》展开,先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势,再阐述机器学习项目开发的完整流程,包括数据收集与预处理、模型选择与训练、评估与优化等。通过具体实战案例,展示如何运用Scikit-learn解决分类、回归等问题,最后总结学习要点与未来学习方向,为读者提供系统的实战指导,助力快速掌握基于Scikit-learn的机器学
- Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率
AI专题精讲
模型加速人工智能模型加速AI技术应用
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"DejaVu:利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率摘要拥有数百亿参数的大语言模型(LLMs)催生了一系列令人振奋的AI应用。然而,在推理阶段它们计算开销极大。稀疏化是一种自然的降本策略,但现有方法要么需要代价高昂的重新训练,要么必须放弃LLM的“in-contextlearning”能力,要么在现代硬件上无法带来真实的墙钟时间加速。我们提出**上下文稀疏
- Time Management 170 - The Dream of Global Travel
黄家整理Helen
Helloeveryone,thisisHelenHuang@Organizing,basedinBeijing,China.InordertobetterlearnandpracticetheYiXiaoNengTimeManagementSystem,afterfinishedpublishing100Chinesearticles,Idecidedtocontinuewritingandpu
- JAVA反射工具包
1、org.reflectionsreflections0.9.122、packagecom.example.learn.demo.reflect;importcom.example.learn.demo.DemoApplication;importorg.reflections.Reflections;importorg.springframework.boot.SpringApplicatio
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/