本文将简单介绍机器学习的历史和基本概念。我们会看看第一个用算法描述的神经网络和适用于自适应线性神经元的梯度下降算法,这些知识不仅介绍了机器学习原理,还是后续文章中现代多层神经网络的基础。 如果你想看一下代码运行的实际效果,可到https://github.com/rasbt/pattern_classification查看IPython notebook版本。 前言 在当前技术环境下,机器学习是最

快速排序

思想 快速排序采用的思想是分治思想。 快速排序是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准(pivot),然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准

红黑树

一、红黑树的介绍 先来看下算法导论对R-B Tree的介绍: 红黑树,一种二叉查找树,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑树确保没有一条路径会比其 他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。   前面说了,红黑树,是一种二叉查找树,既然是二叉查找树,那么它必满足二叉查找树的一般性质。 下面,在具体介绍红黑树之前

平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个进化体,也是第一个引入平衡概念的二叉树。1962年,G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发明了这棵树,所以它又叫AVL树。平衡二叉树要求对于每一个节点来说,它的左右子树的高度之差不能超过1,如果插入或者删除一个节点使得高度之差大于1,就要进行节点之间的旋转,将二叉树重新维持在一个平衡状态。这个方案

看到这个标题无论你是处于怎样的心理进来看了,我觉得都是值得的。因为这个问题太简单,任何一个开始接触“真正”算法基本都是从二分查找开始的。至于二分查找都不知道是什么的可以先去找别的资料看下,再来看这篇文章。既然很简单,那么我们开始一起写一个吧,要求是对num[]={1,2,2,4,4,8,10}不减序列在区间[0,7)进行查找,当然我们得首先保证要查找的数e满足:num[0] <= e <= num

使用ASP.NET/PHP/JSP 或者javascript都会用到http的不同状态,一些常见的状态码为:   200 – 服务器成功返回网页 404 – 请求的网页不存在 503 – 服务不可用   1xx(临时响应)   表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状态代码。 代码   说明   100   (继续) 请求者应当继续提出请求。 服务器返回此代码表示已收到请求的第一部分,正在等待其余

1.tornado的demo  首先写一个tornado的demo  在生产环境中,一般使用单个的进程启动,为了简单起见,这里我们使用multiprocessing模块启动多个进程,模拟生产环境  #!/usr/bin/python #-*-encodeing:utf-8-*- import tornado.web import tornado.ioloop import tornado.opti

1,什么是wsgi: PythonWeb服务器 网关接口(Python Web Server Gateway Interface,缩写为WSGI)是Python应用程序或框架和Web服务器之间的一种接口,已经被广泛接受, 它已基本达成它的可移植性方面的目标。 WSGI 没有官方的实现, 因为WSGI更像一个协议. 只要遵照这些协议,WSGI应用(Application)都可以在任何服务器(Serv

Nginx的高并发得益于其采用了epoll模型,与传统的服务器程序架构不同,epoll是linux内核2.6以后才出现的。下面通过比较Apache和Nginx工作原理来比较。         传统Apache都是多进程或者多线程来工作,假设是多进程工作(prefork),apache会先生成几个进程,类似进程池的工作原理,只不过这里的进程池会随着请求数目的增加而增加。对于每一个连接,apache都

代理服务技术是一门很古老的技术,是在互联网早期出现就使用的技术。一般实现代理技术的方式就是在服务器上安装代理服务软件,让其成为一个代理服务器,从而实现代理技术。常用的代理技术分为正向代理、反向代理和透明代理。本文就是针对这三种代理来讲解一些基本原理和具体的适用范围,便于大家更深入理解代理服务技术。 一、正向代理(Forward Proxy) 一般情况下,如果没有特别说明,代理技术默认说的是正向代理

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