23 Apr 2016 我使用最频繁的10个git命令 现在基本每天都在使用git，但是git的命令特别多，要全部搞懂需要花大量时间去实践学习，由于我使用...因此在使用git过程中发现，使用得最多的命令是以下10个： git clone git init git status git add git commit git log git diff git push...git pull git checkout 在介绍这10个命令之前，先介绍下git中4个术语： 工作区（workspace）：简单来说就是你写代码的地方； 暂存区（index）：对某个文件使用git...4）git add 当你修改一个文件后，使用git add将该文件从工作去提交到暂存区。例如： root@leo:test# git add gitdemo 将gitdemo文件提交到缓存区。...0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000 http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/12/git-cheat-sheet.html ps：最近在看一本书
抛开这些谣言，很多人也会有疑问：为什么最近地震那么频繁？是不是最近一两年地壳越来越不稳定了？ 最近地震真的比以往频繁吗？引发地震的因素有哪些？我国哪些地方比较经常发生地震？...一、最近地震的比以往频繁吗？ 最近宜宾两次震感明显的地震，楚雄一次震感明显的地震，大家都在说最近地震怎么那么频繁呢？是不是最近一年的地震真的比以往多呢？ 我们先来看一张图。...由图可见，我国的地震主要集中在西部的四川、云南、西藏、青海、甘肃、新疆以及东部的中国台湾，这些地方也就是板块活动频繁的地方。所以生活在这些地区的人们，需要更加注重了解地震的相关知识以及逃生技能。...2009年到2018年这10年间，每年4.5级地震平均发生次数是30.9次，而1979年到2007年，每年4.5级地震发生次数是13.9次，确实2008年之后四川及其周边地区地震发生次数比2008年之前频繁了一些...为什么我们觉得2008年以前好像没有听说过四川有什么地震，2008年以后四川地震很频繁呢？我们总结了以下一些原因： 1. 2008年之后四川及其周边地震确实比以前频繁了一些； 2.
什么是LFULeast Frequently Used 最近最少使用，表示以次数为参考，淘汰一定时期内被访问次数最少的数据如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高比LRU多了一个频次统计，需要时间和次数两个维度进行判断是否淘汰关键流程新加入数据插入到队列尾部...//定义缓存容量 private int capacity; //定义存储key，value数值 private Map cacheValue; //存储key的使用频次...++ public V get(K key) { V value = cacheValue.get(key); //如果key获取的value不为空，则对这个key的使用次数...cacheObj.getLastTime()); }); } //定义比较对象 class CacheObj implements Comparable{ //定义使用的...key; this.count = count; this.lastTime = lastTime; } //用于比较大小，如果使用次数一样
在2019年，我们已经不止一次再谈论百度SEO排名的问题，特别是最近，很多站长都会遇到排名大涨大降的情况，特别是感觉自己并没有采用过度优化的方式，仍然存在诸多问题，一时间，让大量SEO从业人员，摸不清头脑...A (37).png 那么，百度SEO排名，最近频繁波动，到底怎么办？...如果你的网站，刚好在这个时间周期内，使用快排策略，一定会被算法打击，排名下降是正常的情况。 但这个时候有人将，我想“改过自新”是否有可能？...③百度小程序策略，最近，有很多小伙伴，将一些“熊掌ID”时代的策略，应用到百度小程序，比如：在小程序中，批量的提交早期的优质资源，试图达到网站快速积累权重的目的，而参与排名。...总结：最近无论什么类型的网站都在大幅度的波动，我们认为是一个正常的情况，不要过多的担心，毕竟每个站点都是一样，算法仍然在修整期。
自定义一个类，对列表进行封装，实现基于LRU算法的缓冲区。每次都从右侧放入和查找图书，缓冲区满时从左侧删除图书。 参考代码（lru_algorism.py）： 测试结果：
连胜老师在自己的微信小程序开发群里，也经常帮人解答问题，在这里整理一下最频繁被问到的小程序问题。本篇是《开发小程序被问到最频繁的问题（上）》的续篇。 9、用户不登录小程序时，能否有唯一标识？...这个位置信息是自己在小程序后台添加的，需要微信审核通过之后才能使用。 并且腾讯明文规定：一个经营资质只能添加一个地点，一个地点只能展示一个小程序。...目前应该没有办法把H5一键转成小程序，但是批量生成小程序，这个可以看看腾讯的第三方平台，第三方平台可以上传一个小程序模板，其他用户就能直接使用这个模板了，详细的做法，等连胜老师把这块理清楚之后，再给大家分享
Python中的最近公共祖先（Lowest Common Ancestor，LCA）算法详解 最近公共祖先（Lowest Common Ancestor，LCA）是二叉树中两个节点的最低共同祖先节点。...在本文中，我们将深入讨论最近公共祖先问题以及如何通过递归算法来解决。我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。...最近公共祖先问题 给定一个二叉树和两个节点p、q，找到这两个节点的最近公共祖先。 递归算法求解最近公共祖先 递归算法是求解最近公共祖先问题的一种常见方法。...{}".format(p.val, q.val, lca.val)) 输出结果： 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 这表示在给定的二叉树中，节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。...递归算法在解决最近公共祖先问题时具有简洁而高效的特性。通过理解算法的原理和实现，您将能够更好地处理树结构问题。
连胜老师在自己的微信小程序开发群里，也经常帮人解答问题，在这里整理一下最频繁被问到的小程序问题。希望对那些还不了解小程序的同学有帮助，同时也欢迎各位小程序大牛指正错误。...这个问题最近很多同学都在讨论，快应用是九大手机厂商基于硬件平台共同推出的新型应用生态。可以说是和微信小程序走的同样的路线：无需安装，即点即用。...连胜老师的建议是，不管是原生，还是第三方框架，请选择你最擅长的。 如果你习惯了用原生JS做开发，建议你直接查看官方文档，然后就可以开发你的小程序了。...如果你使用vue比较熟悉，建议你去看看mpvue和wepy框架，选择其中一个。mpvue是美团点评推出的，项目负责人胡成全，是连胜老师的老同事；wepy是腾讯官方推出的，使用的同学也不少。...小程序的审核，可能是小程序开发者最痛苦的一关，大家可以查看这篇介绍：https://developers.weixin.qq.com/blogdetail?
前言 汇总下我在项目中高频使用的git命令及姿势。 不是入门文档，官方文档肯定比我全面，这里是结合实际业务场景输出。...log --oneline # 指定最近几个提交可以带上 - + 数字 git log --oneline -5 # 提供类似 GUI 工具的 log 展示 git log --graph --date...master 的代码回滚，因为多人在上面协作， revert 可以平稳的回滚代码,但却保留提交记录,不会让协作的人各种冲突 git revert commit-sha1 git rebase 变基在项目中算是很频繁的...git rev-parse --show-toplevel git rev-parse --git-dir git rev-parse --all git diff 对于这个命令，在终端比对用的不是很频繁...列出来的命令都是高频使用的，或许有一些更骚的姿势没有摸索到， 有更好建议的，或者发现不对之处的请留言，会及时修正，谢谢阅读。 Love & Share
K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。...什么是K最近邻算法？ K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...KNN算法不需要训练模型，而是利用训练集中的数据进行预测。 KNN的原理 KNN算法的原理非常简单，主要包括以下几个步骤： 计算距离：计算测试样本与训练样本之间的距离，通常使用欧氏距离或曼哈顿距离。...使用KNN进行分类和回归 接下来，让我们使用KNN算法对一个简单的分类和回归问题进行预测： from sklearn.datasets import load_iris, load_boston from...通过本文的介绍，你已经了解了KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。希望本文能够帮助你更好地理解和应用KNN算法。
一、最近对问题的解释 看到算法书上有最近对的问题，简单来讲最近对问题要求出一个包含 ? 个点的集合中距离最近的两个点。...这里会使用到欧式距离的求法： ? 以上是二维的情况，这其实和相似性的计算是类似的，所以便想去实现这样的一个问题。...二、最近对问题的蛮力解法 蛮力法是最直接的方法，就是求解任意两个点之间的距离，返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...* * 蛮力法是最显然的方法，也是最直接的方法 * * @author dell * */ public class ClosestPairProblem01 { public static...在最近对问题中，首先通过一维坐标将整个空间分成坐标点个数相同的两个区间，如下图： ?
本文讲解了操作系统中进程读内存时，维护高速缓存的页面淘汰算法，其中重点讲解了先进先出算法和最近最少使用算法，学习高速缓存 Cache 提高程序执行效率的原理。...常用的页面淘汰算法有四种：最优算法、随机算法、先进先出算法和最近最少使用算法。...---- 三、 最近最少使用算法 最近最少使用算法是每次淘汰最低频使用的数据。 这种算法不会出现倒挂现象（抖动现象）。...根据最近最少使用算法，1 2 3 三个数据最近最常使用的是 3，其次是 2，所以淘汰掉数据 1，如下图所示。...在数据 2 和 3 中，虽然都使用了 2 次，但数据 2 比数据 3 更最近被使用，所以数据 3 淘汰，这就是**【最近】【最少】使用算法**，结果如下图所示。
一、最近对问题的解释 看到算法书上有最近对的问题，简单来讲最近对问题要求出一个包含 个点的集合中距离最近的两个点。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离，返回距离最小的点的坐标，以及最小距离。...这里会使用到欧式距离的求法： 以上是二维的情况，这其实和相似性的计算是类似的，所以便想去实现这样的一个问题。...二、最近对问题的蛮力解法 蛮力法是最直接的方法，就是求解任意两个点之间的距离，返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...* * 蛮力法是最显然的方法，也是最直接的方法 * * @author dell * */ public class ClosestPairProblem01 { public static...double result[] = Util.closestPair(p, length); System.out.println("最近对为："); System.out.println
所以以1为根节点DFS建树，然后通过求两点的LCA的方式，先求得最近公共祖先，然后再通过深度来求出两点距离 1 type 2 point=^node; 3 node=record
来看看离它最近的三个邻居 在这三个邻居中，橙子比柚子多，因此这个水果很可能是橙子。你刚才就是使用K最近邻（k-nearest neighbours，KNN）算法进行了分类！
K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）是一种经典的有监督学习方法，也可以被归为懒惰学习（Lazy Learning）方法。...对于回归问题，计算K个最近邻的平均值或加权平均值，并将其作为待分类样本的预测值。KNN算法的优点是简单易理解、实现容易，并且对于非线性问题具有较好的表现。...在处理分类问题时，KNN通过扫描训练样本集找到与测试样本最相似的训练样本，并依据该样本的类别进行投票确定测试样本的类别。在处理回归问题时，KNN则通过计算训练样本与测试样本的相似程度进行加权投票。...需要注意的是，由于KNN算法需要计算所有训练样本与测试样本之间的距离，因此当训练样本集较大时，其计算成本会较高。为了解决这个问题，可以考虑使用一些优化的距离计算方法，如树结构算法等。...同时，KNN算法的方差（Variance）往往较高，容易受到训练集大小和噪声的影响，因此在使用时需要注意过拟合和欠拟合的问题。在应用方面，KNN算法常用于推荐系统、图像识别、医学诊断等领域。
k最近邻(kNN)算法入门引言k最近邻(kNN)算法是机器学习中最简单、最易于理解的分类算法之一。它基于实例之间的距离度量来进行分类，并且没有显式的训练过程。...本文将介绍k最近邻算法的基本原理和使用方法，并通过一个示例来说明其应用过程。...然后，我们使用KNeighborsClassifier类创建了一个k最近邻分类器，并指定了参数n_neighbors=3，表示我们要选择3个最近邻。...然后，使用fit方法训练分类器，并使用predict方法对测试集进行分类预测，将预测结果存储在变量y_pred中。...最后，使用accuracy_score函数计算分类器的准确率，并输出结果。k最近邻(kNN)算法是一种简单而有效的分类算法，但它也存在一些缺点。
图片前言《数据挖掘》：用Apriori算法求特定支持度的频繁项集。算法本身不难，java萌新我却花费了一天的时间，特此记录。算法描述图片我们目的是求出项数为K的频繁项集即L(K)。...剪枝：剪枝是这个算法的核心，如果不进行这个步骤的话，也能得出正确结果，但是时间就会大大增加了。剪枝的核心是若某个集合存在一个非空子集不是频繁项集，则该集合不是频繁项集。....*;/** * @author hw * 算法名称：数据挖掘：Apriori算法求特性支持度下的所有的频繁集 * 算法原理： * * 0....根据精简后的候选集C(k)根据求出频繁集L(k) * * 数据结构： * 1. 使用List 存储整个数据库的数据，string代表每一行的数据 * 2....{剪枝过程，也就是先验规则的使用} * * 找出该候选集的所有子集，并判断每个子集是否属于频繁子集 */
人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法，但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法，例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比，具有380倍的速度，同时提供了...Small World graphs） 一些其他算法 作为数据科学家，我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。...在本文中，我将演示一种数据驱动的方法，通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库，确定哪种ANN算法是自定义数据集的最佳选择。 ?...下图是通过使用距离度量在glove-100 数据集上运行ANN基准而得到的图形。在此数据集上，scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数，因此在该数据集上具有最佳的算法。 ?...总结 总之，通过使用ann-benchmarks，并编写一些自定义的代码，我们可以 在自己的自定义数据集上测试大量的ANN算法，以缩小筛选范围，以进一步探索。
k-NN是一种基本的分类和回归方法，用于分类时，算法思路较简单：通过计算不同特征之间的距离方法来得到最近的k个训练实例，根据k个实例的类别采用多数表决等方式进行预测。...k=1的情况被称为最近邻算法。如果选择较大k值，相当于用较大领域中的训练实例进行预测，此时容易出现一些较远的训练实例（不相似的）也会对预测起作用，k值得增大就意味着整体模型变简单了。...三、算法实现 算法步骤： step.1---初始化距离为最大值 step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离dist step.3---得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist step.4...---如果dist小于maxdist，则将该训练样本作为K-最近邻样本 step.5---重复步骤2、3、4，直到未知样本和所有训练样本的距离都算完 step.6---统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数...四、算法优化 实现k-NN近邻时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速搜索，这点对于维数大及训练数据容量大的特征空间尤为重要，k-NN最简单的实现方法是线性扫描，即计算每个输入实例和训练实例的距离，训练集很大时
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