经典算法实现randomhash是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值.简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数有如下种类MD5，SHA1,SHA224

一、Raft概念copy一下其他小伙伴写的文章：Raft算法详解不同于Paxos算法直接从分布式一致性问题出发推导出来，Raft算法则是从多副本状态机的角度提出，用于管理多副本状态机的日志复制。Raft实现了和Paxos相同的功能，它将一致性分解为多个子问题：Leader选举(Leaderelection)、日志同步(Logreplication)、安全性(Safety)、日志压缩(Logcomp

博主的github链接，欢迎大家来访问~：https://github.com/Sh-Zh-7强化学习经典算法实现地址：https://github.com/Sh-Zh-7/reinforce-learning-impl

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requirements:scikit-learn想查看其他经典算法实现可以关注查看本人其他文集。实验结果分析K近邻分类是非常直观的机器学习模型，K近邻算法与其他模型最大的不同在于该模

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在前面《哈希表原理》中，我们学习到，hash表其实就是通过hash函数将输入的数据进行转换成一个相对唯一的index，然后将数据存在index号的数组中，如果发现冲突，则继续往后存储。由于hash函数的存在，我们查找数据时，可以很快的得到它的index，理论上它的时间复杂度是O(1)，最坏的情况为O(n)，也就是所有数据都冲突。现在我们用代码来实现一下，实现Hash表的增删改查，代码如下（相关注释

#coding:utf-8'''@author:Jason.F@data:2019.07.11@function:ImplementingNCFwithTorchDataset:MovielenDataset(ml-1m)Evaluating:hitradio,ndcghttps://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdfhttps://github.com/hexiangnan

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说明把最近一系列的图形学经典算法实现了一下。课业繁忙，关于该系列的推导随后再写。但是在注释里已经有较为充分的分析。分情况讨论注意对于横线需要特别讨论，但是对于垂直线却不必特别讨论。想一想为什么？

本文实例为大家分享了OpenGL扫描线填充算法，供大家参考，具体内容如下说明把最近一系列的图形学经典算法实现了一下。课业繁忙，关于该系列的推导随后再写。但是在注释里已经有较为充分的分析。

原文链接：https://blog.csdn.net/guoyunfei123/article/details/81261792一、原理opencv支持3种人脸识别的算法，分别是：1.EigenFacesPCA（特征脸方法）2.FisherFacesLDA（线性判别分析）3.LocalBinaryPatternHistograms(LBP局部二值模式直方图)详细介绍可以参照以下链接https://

因前一篇https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/97000479采样问题未解决，发现如下github上有BPMF代码，采用wishart先验，性能和pymc3一致。参考：https://github.com/LoryPack/BPMF#coding:utf-8'''@author:Jason.F@data:2019.08.01@fun

BPMF是用贝叶斯推断方法求解MF的概率模型，参考：https://gist.github.com/macks22/00a17b1d374dfc267a9a1、利用其本身数据集的代码如下：#-*-Encoding:UTF-8-*-'''@author:Jason.F@data:2019.07.22@function:ImplementingBPMFDataset:MovielenDataset(m

#-*-Encoding:UTF-8-*-'''@author:Jason.F@data:2019.07.18@function:ImplementingPMFDataset:MovielenDataset(ml-1m)Evaluating:hitradio,ndcghttps://papers.nips.cc/paper/3208-probabilistic-matrix-factorizati

#coding:utf-8'''@author:Jason.F@data:2019.07.15@function:Implementation:SVDBiasDatatset:Movielen-1mEvaluation:hitradio,ndcgSquaredlossfunctionwithexplicitrating.'''importpandasaspdimportnumpyasnpimpor

转自：https://blog.csdn.net/freedom098/article/details/52088064近来想要做一做人脸识别相关的内容，主要是想集成一个系统，看到opencv已经集成了三种性能较好的算法，但是还是想自己动手试一下，毕竟算法都比较初级。操作环境：python2.7第三方库：opencvforpython、numpy第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PC

现在已经有包括DQN,DDPG,TRPO,A2C,ACER,PPO在内的近十种经典算法实现，同时它也在不断扩充中。它为对DR

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近来想要做一做人脸识别相关的内容，主要是想集成一个系统，看到opencv已经集成了三种性能较好的算法，但是还是想自己动手试一下，毕竟算法都比较初级。操作环境：python2.7第三方库：opencvforpython、numpy第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PCA降维，这种算法的基本思路是，把二维的图像先灰度化，转化为一通道的图像，之后再把它首尾相接转化为一个列向量，假设图像大小

这篇文章主要介绍字符串相关的题目。处理字符串操作相关问题时，常见的做法是从字符串尾部开始编辑，从后往前逆向操作。这么做的原因是因为字符串的尾部往往有足够空间，可以直接修改而不用担心覆盖字符串前面的数据。摘自《程序员面试金典》问题描述：对于一个给定的源字符串和一个目标字符串，你应该输出在这个源字符串中匹配到的第一个索引。如果源字符串中不存在目标字符串，就返回-1.例如：源字符串为“source”和目

第二种人脸识别的经典算法是Fsiher算法，也称之为线性判别分析，我最先看到这个算法是在周志华老师的《机器学习》中，没想到在人脸识别上也有应用。这个算法的思路和PCA差不太多，都是着眼于图像全局考虑，PCA考虑的是如何确定一组正交基可以使数据降维，线性判别分析则是考虑如何确定一组投影向量可以让数据集在投影钟尽可能大的相互区分。直观上看，区分为非就是类与类之间的差别应该更大，而类内的数据应该更加聚合

近来想要做一做人脸识别相关的内容，主要是想集成一个系统，看到opencv已经集成了三种性能较好的算法，但是还是想自己动手试一下，毕竟算法都比较初级。操作环境：python2.7第三方库：opencvforpython、numpy第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PCA降维，这种算法的基本思路是，把二维的图像先灰度化，转化为一通道的图像，之后再把它首尾相接转化为一个列向量，假设图像大小

Mahout则是Apache软件基金会旗下的一个开源项目，它提供了一些机器学习领域中的经典算法实现，支持ApacheHadoop，能够高效地运行在

12.1简介Mahout为推荐引擎提供了一些可扩展的机器学习领域的经典算法实现,可以使开发人员更为快捷的创建智能应用程序。

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教你一步一步用c语言实现sift算法、下作者：July、二零一一年三月十二日出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。参考：RobHess维护的sift库环境：windowsxp+vc6.0条件：c语言实现。说明：本BLOG内会陆续一一实现所有经典算法。------------------------本文接上，教你一步一步用c语言实现sift算法、上，而来：函数编写ok，接

教你一步一步用c语言实现sift算法、上作者：July、二零一一年三月十二日出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v参考：RobHess维护的sift库环境：windowsxp+vc6.0条件：c语言实现。说明：本BLOG内会陆续一一实现所有经典算法。------------------------引言：在我写的关于sift算法的前倆篇文章里头，已经对sift算法有了初步的

一、冒泡排序(Bubble)usingSystem;namespaceBubbleSorter{ publicclassBubbleSorter { publicvoidSort(int[]list) {  inti,j,temp;  booldone=false;  j=1;  while((jlist[i+1])    {    done=false;    temp=list[i];