Reddit是美国最大的网上社区，它的每个帖子前面都有向上和向下的箭头，分别表示"赞成"和"反对"。用户点击进行投票，Reddit根据投票结果，计算出最新的"热点文章排行榜"。...至于2005年12月8日，应该是Reddit成立的时间。 （2）赞成票与反对票的差x x = 赞成票 - 反对票 （3）投票方向y y是一个符号变量，表示对文章的总体看法。...也就是说，前10个投票人与后90个投票人（乃至再后面900个投票人）的权重是一样的，即如果一个帖子特别受到欢迎，那么越到后面投赞成票，对得分越不会产生影响。...（二） 这个部分表示，t越大，得分越高，即新帖子的得分会高于老帖子。它起到自动将老帖子的排名往下拉的作用。 分母的45000秒，等于12.5个小时，也就是说，后一天的帖子会比前一天的帖子多得2分。...结论就是，Reddit的排名，基本上由发帖时间决定，超级受欢迎的文章会排在最前面，一般性受欢迎的文章、有争议的文章都不会很靠前。
上一篇文章，我介绍了Reddit的排名算法。 它的特点是，用户可以投赞成票，也可以投反对票。也就是说，除了时间因素以外，只要考虑两个变量就够了。 但是，还有一些特定用途的网站，必须考虑更多的因素。...访问者可以对你的问题进行投票（赞成票或反对票），表示这个问题是不是有价值。 ? 一旦有人回答了你的问题，其他人也可以对这个回答投票（赞成票或反对票）。 ?...排名算法的作用是，找出某段时间内的热点问题，即哪些问题最被关注、得到了最多的讨论。 在Stack Overflow的页面上，每个问题前面有三个数字，分别表示问题的得分、回答的数目和该问题的浏览次数。...这一项的得分越高，就代表回答的质量越高。 但是我感觉，简单加总的设计还不够全面。这里有两个问题。...首先，一个正确的回答胜过一百个无用的回答，但是，简单加总会导致，1个得分为100的回答与100个得分为1的回答，总得分相同。其次，由于得分会出现负值，因此那些特别差的回答，会拉低正确回答的得分。
指路牌 以太坊 区块链 Dapp 以太坊hello world 环境 windows 10 64bit 参考博客 youclavier -- 以太坊投票Dapp教程 背景 准备接手一个IPFS+Ethereum...的address<!...，投票后效果如下 [64078736-f8de4d80-cd10-11e9-9e1a-173c812f2264.png] 每次点击投票，也都会生成一个新的区块，效果如下。...[64078737-f8de4d80-cd10-11e9-874c-d3e8570432fb.png] 后记 以上步骤就完成了一个基于Ethereum的投票Dapp的完整搭建流程，整合个补全后步骤应该不会有坑的可以顺利搭建完成...就像“hello world”的字面意思一样，0-1的过程是最艰难的，但是开了头，剩下的1-n也就会顺畅不少。
图1.整个解码通道使用左侧的滑动窗口、中间的分类器和右侧的投票层计算尖峰信号 研究人员使用了两种常用的分类器：KNN 解码器（无模型）和泊松解码器（基于模型）。...在平局的情况下，最近邻的投票被用作决胜局。...(b) 整个实验在不投票（滑动窗口）、累积窗口和基于投票（具有基于准确性的权重）中的准确性。 (c) 所有记录会话中 a 和 b 部分显示的所有曲线的平均精度箱形图 图 5....(a) 不同投票权重集的响应阶段的准确性。 (b) 响应阶段在不投票（滑动窗口）、累积窗口和基于投票（具有基于准确性的权重）中的准确性。...通过结合时间历史（基于投票的滑动窗口和累积窗口方法），而不是独立分析每个时间窗口，展示了预测准确性的显着提高。
摘要：本文提出了一种基于投票的适用于三维传感器的位姿估计算法，能够快速代替机器人行业、计算机视觉和游戏应用程序中二维相应的算法。...图1 如上图左边所示，展示了捡箱系统的设置。本系统使用一个附在六轴工业机器人手臂上的3D传感器来估计随机放置在箱子里的物体的姿态。3D传感器是基于结构光使用红外激光，并提供三维数据作为像素的深度图。...右图为算法流程图，本系统使用3D传感器扫描对象的箱子，给定目标物体的三维CAD模型，使用基于投票的算来扫描三维点云对目标物体进行检测和姿态估计，这提供了多个粗的位姿假设。...C.投票机制 在计算点对特征并构造哈希表结构的基础上，通过计算场景对特征与一组对应的模型对特征之间的刚体变换，找到提出假设，为了提高搜索效率，本文采用了投票方案，利用局部坐标将投票空间缩减为2D空间。...图4 E．位姿聚类 本文采用的是欧式聚类，首先对原始的pose假设按投票数的降序排序，从最高的投票中创建了一个新的集群。
互联网的出现，意味着"信息大爆炸"。 用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。...排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。 下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成六个部分连载，今天是第一篇。...一、Delicious 最直觉、最简单的算法，莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。得票最多的项目，自然就排在第一位。 旧版的Delicious，有一个"热门书签排行榜"，就是这样统计出来的。...它的排名算法是这样实现的： 将上面的代码还原为数学公式： 其中， P表示帖子的得票数，减去1是为了忽略发帖人的投票。 ...知道了算法的构成，就可以调整参数的值，以适用你自己的应用程序。
用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。 各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。...排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。 ? 下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成六个部分连载，今天是第一篇。...一、Delicious 最直觉、最简单的算法，莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。得票最多的项目，自然就排在第一位。旧版的Delicious，有一个”热门书签排行榜”，就是这样统计出来的。 ?...其中，P表示帖子的得票数，减去1是为了忽略发帖人的投票。...或者说，一个帖子的排名，会随着时间不断下降。从前一张图可以看到，经过24小时之后，所有帖子的得分基本上都小于1，这意味着它们都将跌到排行榜的末尾，保证了排名前列的都将是较新的内容。
:80 具体根据自己web服务器的ip和端口） 另外，将指定ip跳转到指定地址的命令如下： iptables -t nat -A PREROUTING -s 192.168.6.102...第二步：通过网页接口将客户端ip放行 客户端打开浏览器应该会被重定向到我们的web首页，这个时候点击网页首页上的一个按钮，将客户端ip传到服务器端，服务器接收到ip后执行放行命令，...iptables -t nat -I PREROUTING 1 -s ‘+ip+’ -j ACCEPT 这条命令会将客户端地址为ip的放行，相当于通过了认证，执行完这条命令后这个ip的客户端就可以正常上网了...获取标准输出 child.stderr 获取标准错误输出 获取子进程的PID：child.pid 提供生成子进程的重要方法：child_process.spawn(cmd, args=[]..., [options]) 提供直接执行系统命令的重要方法：child_process.exec(cmd, [options], callback) 提供杀死进程的方法：child.kill(signal
imglab是一种基于Web的工具，用于标记可用于训练dlib或其他对象检测器的对象的图像。 ? 链接：https://github.com/NaturalIntelligence/imglab ?
摩尔投票算法介绍 摩尔投票算法（Boyer-Moore Majority Vote Algorithm）是一种用于查找数组中出现次数超过一半的主要元素的高效算法。...它的核心思想是通过消除不同的元素对来找到主要元素，这个算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。...摩尔投票算法适用于大多数寻找主要元素的问题，例如，查找出现次数超过一半的元素，查找众数等。它是一个高效的算法，通常用于解决此类问题。...这就是摩尔投票算法的工作原理，通过不断消除不同的元素对，最终找到了主要元素。在这个示例中，主要元素是 2。算法只需要进行一次遍历，具有高效的时间复杂度。...摩尔投票算法，解决的问题是如何在任意多的候选人中，选出票数超过一半的那个人。假设投票是这样的，[A, C, A, A, B]，ABC 是指三个候选人。
而如今，随着以太坊[5]的阻塞，用户投票的成本可能高达 30 美元。 幸运的是，我们Balancer Labs[6]的朋友们推出自己的进行链下投票产品：Snapshot[7]....投票结果是可验证的，并且投票过程是防篡改的([投票(votes)](https://ipfs.io/ipfs/QmVjaAoH7uJQ9bsGgeyRHCpAzHGcQ6prMXKctCK7xwhgbH...Snapshot 已迅速成为Yearn[9]和Aave[10]等知名社区的首选投票解决方案。但是，目前 Snapshot 的现状，投票过程仍然存在着“显著的中心化”问题。...代币持有者可以根据偏好投票，但此投票“只是一个信号”。实际链上执行必须通过其他方式完成，例如依赖受信任的“多签”，由他们来检查投票结果并执行代币持有者的意愿。...直到今天，区块链投票的不得不进行这样权衡：要么使用高性能链下投票（具有更高的参与度），要么是使用昂贵但安全的链上投票。
1934: [Shoi2007]Vote 善意的投票 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 1174 Solved: 723 [Submit][...Status] Description 幼儿园里有n个小朋友打算通过投票来决定睡不睡午觉。...虽然每个人都有自己的主见，但是为了照顾一下自己朋友的想法，他们也可以投和自己本来意愿相反的票。我们定义一次投票的冲突数为好朋友之间发生冲突的总数加上和所有和自己本来意愿发生冲突的人数。...我们的问题就是，每位小朋友应该怎样投票，才能使冲突数最小？ Input 第一行只有两个整数n，m，保证有2≤n≤300，1≤m≤n(n-1)/2。其中n代表总人数，m代表好朋友的对数。...，0的与汇点相连，小朋友之间为朋友的连边，所有边权为1，直接一边sap搞定（PS：网络流题目注意边的方向，切忌把方向弄反!!!）
基于flask的网页聊天室（二） 前言 接上一次的内容继续完善，今天完成的内容不是很多，只是简单的用户注册登录，内容具体如下 具体内容 这次要加入与数据哭交互的操作，所以首先要建立相关表结构，这里使用flask-sqlalchemy...是创建的数据库表结构，也要引入内存当中。...，我们使用flask-migrate来维护数据库迁移的版本，于是将之前的app.py修改： from web_chatroom import create_app,db from flask_script...那么相关数据库的建立已完成，接下来可以完善用户的注册登录了 为了辅助表单验证，先建立了utils文件夹，并在其中建立forms.py保存了wtforms的相关form类： from wtforms import...最后，当前项目的目录结构是这样的： ? 总结 今天主要完成了简单的数据库交互，明天继续加入cookie，session，以及csrf的保护，以及chat的页面，消息表等。。
基于flask的网页聊天室（三） 前言 继续上一次的内容，今天完成了csrf防御的添加，用户头像的存储以及用户的登录状态 具体内容 首先是添加csrf的防御，为整个app添加防御： from flask_wtf.csrf...然后在html页面的表单中添加隐藏的csrf的input标签： ...，这里使用了https://gravatar.com/avatar/ 网站中的头像，它通过这样的链接： https://gravatar.com/avatar/【hash】?...d=identicon hash是用户邮箱的MD5值，d=identicon的查询字符串是意思头像的分类，除了identicon还有很多别的类别的头像。...总结 明天应该要做有关消息的相关处理了
基于flask的网页聊天室（四） 前言 接前天的内容，今天完成了消息的处理 具体内容 上次使用了flask_login做用户登录，但是直接访问login_requare装饰的函数会报401错误，这里可以自定义...db.ForeignKey('user.id')) author = db.relationship('User',back_populates='messages') 然后用bootstarp做了个消息的显示以及发送的页面...接下来就是怎样做消息的发送以及接收了 这里使用websocket的方式，它可以使客户端与服务端建立起全双工的通信方式 客户端使用socket.io.js,服务端使用flask-socketio扩展 于是首先要...new_message的事件处理，这里把它存入表中，并返回一个消息的html字符串，传入message对象渲染，broadcast=True表示广播，意思是所有与服务端建立websocket链接的都能收到该消息...，下面是一个效果图，是我用手机和电脑交互的： ?
基于flask的网页聊天室（一） 基本目标 基于flask实现的web聊天室，具有基本的登录注册，多人发送消息，接受消息 扩展目标 除基本目标外添加当前在线人数，消息回复，markdown支持，历史消息等...创建项目 首先创建基本的文件结构： ?...request.method == 'GET': return render_template('register.html') chat目前还未编写 login.html与register.html可以基于...bootstarp来简单的创建，效果是这样的，很丑： ?...，即在终端执行python app.py runserver 总结 今天基本完成了项目目录的建立以及登录注册页面的编写，预计明天完成相关表结构设计，数据库交互的登录与注册以及聊天室的界面
从浏览器发起请求入手，当打开一个视频的url，分析下所有请求，可以看看能播放的视频和不能播放的视频有没有什么区别呢，经过分析，发现确实有区别，能播放的视频和不能播放的视频在html源文件里和很多XHR的请求数据里有不一样的地方...分析网页 打开chrome浏览器，按下F12键，刷新测试网页，在network项，会看到很多请求，过滤到图片的请求，因为一般接口数据肯定不会是一个图片： ?...这一块的分析是比较痛苦的，除了不需要分析图片，其他的请求你都需要分析一遍，重点看一些XHR的请求和Scripts的请求，一般情况下你会在里面发现干货，找到就可以偷着乐了，腾讯视频目前找到的接口是（如果有腾讯视频的同仁...2） 检查网页是否跳转，如果跳转，用python模拟网页的js跳转： ? 3）获取vid： ?...，不让访问），最好是多接口都加到脚本里，这样当一个接口被禁止掉，不会影响脚本正常运行； 四、测试结果 通过分析网页的请求来判断视频的可播放性效率高，速度也比较快，下面通 过上述描述的测试方法已经取得的成果
这一思想在近年的文章中被多次引用，一些深度学习的方法也有该投票思想的影子。该方法已在PCL库中有简易实现。...一、算法框架 算法借助点云三位特征描述子，计算出一系列的模型点和场景点的匹配对，同时每一个模型特征点和模型形心都有一个相对位置关系，因此与此模型特征点相匹配的场景特征点能够对应出一个形心的位置，由此位置信息在霍夫空间内对相关参数进行投票...借助k-d tree 搜索，找到模型描述子和场景描述子的特征点匹配（匹配原则可以基于两描述子的欧氏距离，设定阈值）。...三、目标识别——霍夫投票 取模型质心作为参考点，对于每一个特征点,计算模型世界坐标系下的 ? ： ? 将其转换到局部坐标系下： ? 其中，旋转矩阵每一行为i处局部坐标系的方向向量。...以此构建参数空间的投票。遍历完所有的匹配点，完成投票。票数最高视为目标物体质心在场景中的位置。 ? ? ? 四、实验效果 1.CVLab 3D数据集效果： ? 2.真实场场景效果： ? ?
快速回顾集成方法中的软投票和硬投票 集成方法是将两个或多个单独的机器学习算法的结果结合在一起，并试图产生比任何单个算法都准确的结果。 在软投票中，每个类别的概率被平均以产生结果。...最简单的解释是：软投票是概率的集成，硬投票是结果标签的集成。...这样就可以实现多分类算法（超过2类都可以）的软投票和硬投票算法。并且我们的代码也可以适用于二元的分类。...软投票和硬投票 现在进入本文的主题。只需几行 Python 代码即可实现软投票和硬投票。...，0.6，0.7）决定，而软投票则由概率值较高的（0.99，0.9）模型决定，软投票会给使那些概率高模型获得更多的权重，所以表现要比硬投票好。
获取投票数// app.jsvar request = require(‘request’);var cheerio = require(‘cheerio’);request(‘http://m234140...)获取名次// ser.jsvar http = require(“http”); //http服务var cheerio = require(“cheerio”); //cheerio是nodejs的抓取页面模块...，为服务器特别定制的，快速、灵活、实施的jQuery核心实现。
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