引言： 在C语言编程中，我们经常会遇到需要计算x的n次方的情况，例如计算指数、对数等。本篇博客中我将向你介绍几种使用C语言求解x的n次方的方法，并通过实例演示求解过程。 一、步骤1：掌握C语言中的指数运算 C语言中，我们可以使用位运算或者库函数来计算x的n次方。首先，我们来看位运算的方法。 位运算方法： 假设我们要计算x的n次方，其中n为正整数。我们可以使用位运算来实现如下公式： x^n = (x ^ (n / 2)) ^ 2 这里的逻辑是将n除以2，然后对x进行两次位运算。接下来，我们通过一个例子来演示这个方法。 例子1：计算x的4次方
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非常碰巧，在最近几个项目中都遇见计算阶乘的情况，主要是计算排列组合数的时候会用到阶乘。
自己动手，丰衣足食；Python在手，妹子我有！让我们以入门级的Python编码，外加高中数学级别的算法来破解这个相亲算法题：
clc clear a=1; m=3; for i=1:m %理解此处的m不是向量，是循环时的某一个固定值 b(i)=a*i %得到的b值保留前一个循环中计算的值。是一个随着i变化的向量，loop1时向量中有1个元素；loop2时有2个元素，分别是loop1中值和loop2中的值。这种情况下，不会覆盖loop1中参数。 c=a*i %得到循环某个值的具体值。是一个元素，loop2会覆盖loop1中元素 d(3)=a*i %d(3)表示其中包含3个元素，若不够则用0填。固定为一个有3个元素的向量，元素不够是用0填，会覆盖loop1中元素。 end
哈希冲突主要因为 哈希表底层的数组容量是小于实际存储的关键字的数量，所以发生冲突是必然的，我们只能够尽量避免，不能完全消除。
最终调用的都是这个HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)方法
缺点：更新慢，并且用户一般很反感客户端更新，很多客户端用户宁愿用很老的版本，也不愿意更新。
原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处（保留超链接）。 本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/java/concurrenthashmap/ 线程不安全的HashMap 众所周知，HashMap是非线程安全的。而HashMap的线程不安全主要体现在resize时的死循环及使用迭代器时的fast-fail上。 注：本章的代码均基于JDK 1.7.0_67 HashMap工作原理 HashMap数据结构 常用的底层数据结构主要有数组和链表。数组存储区间连续，占
作者：Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时，不免要阐述下模型的原理，但一般口头交流都比较难，因为脑海里面都是一些公式，似乎从功利角度有必要把模型原理用文字表达一遍，所以自己整理了下机器学习的部分，有遗漏或者不对的地方也请多多指教~
1. 计算机系统 计算机（Conputer):俗称电脑，一种能接收和存储信息，并按照存储在其内部的程序对海量数据进行自动、高速的处理，然后把处理结果输出的现代化智能电子设备。
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能。 核心思想 在使用某个特定的算法是，有时会发现生成的算法f(x)的错误率比较高，只使用这个算法达不到要求。 这时f(x)就是一个弱算法。 在以前学习算法的过程中，我们认识到算法的参数很重要，所以把公式改写成这样： 一个思路是通过多个弱算法组合形成一个强算法来满足需求。 训练多个弱算法的思路如下： 根据样本数据，求出 ； 调整样本数据：将满足匹配 的
HashMap是Java中最常用的数据结构之一，用于存储键值对。其设计目标之一是提高查找、插入和删除操作的效率。为了实现这一目标，HashMap采用了许多优化策略，其中之一就是将长度设置为2的幂次方。下面将详细解释为什么HashMap的长度是2的幂次方，并提供相关代码片段来支持这一观点。
源码：https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms
再分别定义Shape的子类Circle（圆）和Rectangle（矩形），在两个子类中按照不同图形的面积计算公式，实现Shape类中计算面积的方法。定义测试类ShapeTest对圆和矩形的面积和周长进行测试。
数据类型 4.1 计算机的存储单元 我们知道计算机是可以用来存储数据的，但是无论是内存还是硬盘，计算机存储设备的最小信息单元叫“位（bit）”，我们又称之为“比特位”，通常用小写的字母”b”表示。而计算机中最基本的存储单元叫“字节（byte）”， 通常用大写字母”B”表示，字节是由连续的8个位组成。 除了字节外还有一些常用的存储单位，其换算单位如下： 1B（字节） = 8bit 1KB = 1024B 1MB = 1024KB 1GB = 1024MB 1TB = 1024GB 4.2
“ 本文将主要介绍New HashMap()做了些什么以及Node<K,V>数组是怎么进行初始化的。”
http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/hashmap.html
JVM：Java虚拟机 JRE：Java运行环境，包含了JVM跟Java的核心类库 JDK：Java开发工具，包含了JRE跟开发工具
【新智元导读】AlphaGo之后，又一人机大战被登上了Science 封面，这一次是德州扑克AI 程序DeepStack。来自加拿大和捷克的几位计算机科学研究者提出一种新算法 DeepStack，在一对一无限注德州扑克中打败了人类对手。这是AI 在不完美信息博弈中堪称里程碑式的突破。 计算机在象棋和围棋游戏中已经能击败人类。这些以及其他类似的游戏，对于当下的游戏状态，所有的玩家能够获得的确定性信息是相同的。但是，在扑克游戏中，由于无法看到对手的牌，教计算机玩好扑克是很棘手的。来自加拿大和捷克的几位计算机科学
对于 2 的 N 次方取余，相当于对 2 的 N 次方减一取与运算，这对于高并发分片计算的时候，很有用。为了对用户友好，我们让用户设置分片数量的时候可能不限制必须是 2 的 N 次方，但是内部我们设置分片的时候，将其设置为最近用户输入数字的 2 的 N 次方的值即可。那么如何计算呢？
Java中的集合框架是每一个java程序员使用很多的，其中hashMap的使用也是很多的，我之前也写过一篇对hashMap源码进行比较详细分析的博客:链接，读者可以参考学习。然后有看过阿里编程规范的应该知道，规范里指出在使用hashMap时候是可以指定一个初始化的容量的，然后具体原因是什么？
我们知道计算机是可以用来存储数据的，但是无论是内存还是硬盘，计算机存储设备的最小信息单元叫"位
迪菲－赫尔曼密钥交换（Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”） 是一种安全协议。 它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。 (1)、算法描述 离散对数的概念： 原根：如果a是素数p的一个原根，那么数值： amodp，a^2 modp，…，a^(p-1) modp 是各不相同的整数，且以某种排列方式组成了从1到p-1的所有整数。 离散对数：如果对于一个整数b和素数p
如果数据比简单的直线更为复杂，我们也可以用线性模型来你和非线性数据。一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。
其中byte,short,int,long,float,double,boolean，这7种类型计算机表示起来比较容易，因为他们都是数字。其中布尔类型只有两个值true和false，实际上true和false分别在C++中对应的是1和0，1为true，false为0。
在Java基础入门学习阶段，Java基础数据类型无疑是基础当中的重点，掌握基础数据类型，对于后续去理解和掌握更深入的理论，是有紧密的关联性的。今天的大数据开发学习，我们就来讲讲，Java八种基础数据类型。
1.内存中占8位、 1字节。 2.范围:负2的7次方~2的7次方减1。 3.计算机中，数据传输大多是以“位”（bit，比特）为单位。 4.一位就代表一个0或1（二进制），每8个位（bit）组成一个字节（byte）。所以，1个字节=8位0101代码。
在观察人工智能行业的时候，我们已经习惯了每天看到各种事物被“淘汰”。有时候，当我不得不第23923次谈论某个事物突然被“淘汰”时，我自己也会感到不安。
【新智元导读】 2017年刚开年，人机大战激战正酣：从围棋上孤独求败的 Master 到人脸识别的小度，现在，国外科学家宣布，机器已经在一对一的无限注德州扑克中赢过人类。扑克是典型的不完美信息博弈游戏，也是人工智能面临的长期挑战。一对一无限注中包含10的160次方（1后面160个0）决策点（decision points）——每个点都根据出牌方的理解有不同的路径。另外，作者还在论文中介绍了一种新的算法DeepStack，让系统可以在比赛中拥有“直觉”。 来自加拿大和捷克的几位计算机科学研究者近日在 arXi
Opacus是一种新的高速库，用于使用差分隐私（DP）训练PyTorch模型，该库比现有的最新方法更具可扩展性。差异隐私是用于量化敏感数据匿名化的严格数学框架。它通常用于分析中，并且对机器学习（ML）社区的兴趣日益浓厚。随着Opacus的发布，我们希望为研究人员和工程师提供一条更轻松的途径，以在ML中采用差异隐私，并加速该领域的DP研究。
违反直觉的事实 计算机之所以叫"计算"机就是因为发明它主要是用来计算的，"计算"当然是它的特长，在大家的印象中，计算一定是非常准确的。但实际上，即使在一些非常基本的小数运算中，计算的结果也是不精确的。 比如： float f = 0.1f*0.1f; System.out.println(f); 这个结果看上去，不言而喻，应该是0.01，但实际上，屏幕输出却是0.010000001，后面多了个1。 看上去这么简单的运算，计算机怎么会出错了呢？ 简要答案 实际上，不是运算本身会出错，而是计算机根本就不能
被除数 94 除以 3，商为 31，余数为 1； 被除数 31 除以 3，商为 10，余数为 1； 被除数 10 除以 3，商为 3，余数为 1； 被除数 3 除以 3，商为 1，余数为 0； 被除数 1 除以 3，商为 0，余数为 1；
如果负载因子过大，那么剩余能用的空间就越少，越容易发生冲突。但如果负载因子过小，又容易频繁扩容，扩容之后要重新哈希计算放到新哈希表中，也对性能有影响。
boolean数据类型适用于逻辑运算，一般用于程序流程控制，在Java中只有2个值：
前面文章一、深入理解-Java集合初篇 中我们对Java的集合体系进行一个简单的分析介绍，上两篇文章二、Jdk1.7和1.8中HashMap数据结构及源码分析 、三、JDK1.7和1.8HashMap数据结构及源码分析-续 中我们分别对JDK1.7和JDK1.8中HashMap的数据结构、主要声明变量、构造函数、HashMap的put操作方法做了深入的讲解和源码分析。 四、深入理解Java中的HashMap「网易面试快答」文章中主要针对面试中常见的面试问题进行简单解答。 五、深入理解JDK1.7中HashMap哈希冲突解决方案 和 六、深入理解JDK1.8中HashMap哈希冲突解决方案 中对HashMap中哈希冲突及减少哈希冲突的解决方案做详细的介绍，并通过源码加深大家的理解。 七、JDK1.7中HashMap扩容机制 中介绍了JDK1.7中HashMap的扩容机制及扩容过程中可能出现的死锁及数据丢失问题。 本篇文章我们将要介绍JDK1.8中HashMap的扩容机制，并通过一个实例来展示链表的哈希扩容。
byte：Java中最小的数据类型，在内存中占8位(bit)，即1个字节，取值范围-128~127，默认值0
Java语言中常见的转义字符主要有\t , \n , \\ , \" , \' , \r 。
分片算法经常是计算一个值之后，对于分片个数取模，计算到底使用哪个分片。我们经常看到很多地方高性能的代码设计，都是将分片数量设置为 2 的 N 次方。例如 ForkJoinPool 的任务队列 WorkQueue 的大小，MyCat 的某些分片算法在计算分片的时候对于分片数量如果是 2 的 N 次方也有优化，那么为什么呢？
前言 最近在回顾以前使用C写过的数据结构和算法的东西，发现自己的算法和数据结构是真的薄弱，现在用Java改写一下，重温一下。 只能说慢慢积累吧～下面的题目难度都是简单的，算法的大佬可直接忽略这篇文章了～入门或者算法薄弱的同学可参考一下～ 很多与排序相关的小算法(合并数组、获取数字每位值的和)，我都没有写下来了，因为只要会了归并排序(合并数组)，会了桶排序(获取数字每位的值)，这些都不成问题了。如果还不太熟悉八大基础排序的同学可看:【八大基础排序总结】 由于篇幅问题，每篇写十道吧～ 如果有错的地方，或者有更好
HashMap实现了Map接口，Map接口对键值对进行映射。 Map中不允许重复的键 。
数学问题 时间限制：2000/1000 MS（Java / Others）内存限制：32768/32768 K（Java / Others） 总提交：1321接受提交：476
2的N次方嘛 ，举个例子 2 4 8 16是 2的N次方， 6 ， 10 不是2的N次方。
这道题很明显不是让我们调用 Math.sqrt() 方法来计算，而是自己实现一个求平方根的算法。第一反应想到的方法是暴力循环求解！从 1 开始依次往后求平方数，当平方数等于 x 时，返回 i ；当平方数大于 x 时，返回 i - 1。
在机器学习中，我们时常会碰到需要给属性增加字段的情况。譬如有x、y两个属性，当结果倾向于线性时，我们可以很简单的通过线性回归得到模型。但很多时候，线性（在数学上称为多元一次方程），线性是拟合不了结果的。
本文主要介绍的是关于java中常用的基本运算——位运算符左移，右移，为什么要说这个，因为在开发过程成中有时候会用到一些运算，我们都会使用*或者/的基本运算，但是运用数学的基本运算是很耗效率的，而位运算就是计算机运算，直接用二进制数进行运算，所以掌握位运算是很好的，并且这也是java的基本知识，也会出现在java面试的题目中。下面就来介绍左运算、右运算。
翻译了一篇博文，原文pdf可后台回复“最小二乘”下载。 当面试时问到最小二乘损失函数的基础数学知识时，你会怎么回答？ Q: 为什么在回归中将误差求平方？ A：因为可以把所有误差转化为正数。 Q：为什么
之前做题目喷到一题，自己通过递归求解也能做出来，但是数据量一大超过10000，就基本上凉凉了，所以自己之后一直看了别人的解法，认识到了矩阵快速幂的好处，自己之前也碰到过，但是只是简单了解了一下，所以什么东西最好还是精一点的好，略懂是不行的。 首先一般的幂运算，普通的解法就是一次乘，比如说X^12，可能就是简单的12个X相乘，总共计算的c次数就是12次，但是我们可以把12分解成12=4+8，那么只需要计算4次方以及8次方，这样我们一次计算2次方，4次方，8次方，最后直接将4次方与8次方相乘即可，那这样我们最后只计算了4次，次数大大的减少了，所以非常实用。 同理我们也可以将这种运算方式运用到矩阵上。 下面就是详细的代码：
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