首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【数据结构】图

    1. 图这种数据结构相信大家都不陌生,实际上图就是另一种多叉树,每一个结点都可以向外延伸许多个分支去连接其他的多个结点,而在计算机中表示图其实很简单,只需要存储图的各个结点和结点之间的联系即可表示一个图,顶点可以采取数组vector存储,那顶点和顶点之间的关系该如何存储呢?其实有两种方式可以存储顶点与顶点之间的关系,一种就是利用二维矩阵(二维数组),某一个点和其他另外所有点的连接关系和权值都可以通过二维矩阵来存储,另一种就是邻接表,类似于哈希表的存储方式,数组中存储每一个顶点,每个顶点下面挂着一个个的结点,也就是一个链表,链表中存储着与该结点直接相连的所有其他顶点,这样的方式也可以存储结点间的关系。

    01

    超硬核!操作系统学霸笔记,考试复习面试全靠它

    3)引入挂起操作后,进程的状态转换: (1)阻塞态可以通过释放变为就绪态。活动阻塞释放变为活动就绪,静止阻塞释放变为静止就绪。 (2)活动态和静止态可以进行相互转换,活动到静止称为挂起,静止到活动可以称为激活。活动态和静止态最本质的区别为活动态在内存中,静止态暂时调出内存,进入外存 (3由执行态可以直接变为静止就绪态,即时间片用完,直接调离内存 (4)静止态(外存)必须通过激活变为非静止态(调入内存)才能够参与进程的三台转换。 4)进程挂起之后不是原封不动的将进程移出内存,而是会先将一些必要的信息写入外存。再释放PCB

    02

    【机器学习】支持向量机

    本文介绍了支持向量机模型,首先介绍了硬间隔分类思想(最大化最小间隔),即在感知机的基础上提出了线性可分情况下最大化所有样本到超平面距离中的最小值。然后,在线性不可分的情况下,提出一种软间隔线性可分方式,定义了一种hinge损失,通过拉格朗日函数和对偶函数求解参数。其次,介绍线性模型中的一种强大操作—核函数,核函数不仅提供了支持向量机的非线性表示能力, 使其在高维空间寻找超平面,同时天然的适配于支持向量机。再次,介绍SMO优化方法加速求解支持向量机,SMO建立于坐标梯度上升算法之上,其思想与EM一致。最后,介绍支持向量机在回归问题上的应用方式,对比了几种常用损失的区别。

    01
    领券