K-均值算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为若干个互不重叠的簇。在无监督学习中，聚类旨在发现数据的内在结构和模式，而不需要事先标记的类别信息。K-均值算法的目标是将数据点划分到K个簇中，使得簇内的点距离最小，而簇间的距离最大。算法的原理很直观，首先需要确定簇的数量K。然后随机选择K个初始质心点，...

首先使用isRed记录所有的红色结点，这样在建树的时候就可以使用正数来建树。然后再根据先序序列建立二叉搜索树(不需要中序),然后再使用先序遍历判断该数是否是红黑树即可。

k近邻算法是一种基本的分类和回归方法，这里只实现分类的k近邻算法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻算法不具有显式的学习过程，实际上k近邻算法是利用训练数据集对特征向量空间进行划分。将划分的空间模型作为其分类模型。

IOS3 模块是针对 IOS 的兼容模块，实现了两个常用方法的兼容，这两个方法分别是 trim 和 reduce 。 读 Zepto 源码系列文章已经放到了github上，欢迎star: reading-zepto 源码版本 本文阅读的源码为 zepto1.2.0 GitBook 《reading-zepto》 trim {代码...} 看注释， trim 是为了兼容 ios3.2 的。 也是常规的做法，如果 Str...

} while (0)并在适当的位置使用这个宏来打印CUDA的错误日志。#pragma once, 不要放在源代码文件里，这个一般只放在头文件里的。（防止头文件被引入多次）Event的调用有以下内容：具体的顺序如下：（1）声明Event（这里以计算核函数运行时间前后的start Event和stop Event为例）cudaEvent_t start, stop;（2）创建EventCH...

$k$-近邻算法$k$ 近邻( $k$ -Nearest Neighbor, $k \mathrm{NN}$)是一种监督学习优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点:计算复杂度高、空间复杂度高工作原理给定测试样本, 基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 $k$ 个训练样本, 然后基于这 $k$ 个邻居的信息来进行预测一般流程包括：计算已知类别数据集...

2019CCPC网络赛的一道题目，现场猜到了结论，但本人过于沙雕，试了一下猜想，居然不对，就立刻转身了。猜想是正确的，是我验证错了....猜想：$$ gcd(i^a-j^a,i^b-j^b)=i-j $$推导结果：$$ \sum_{d=1}^{N}\mu(d)\cdot d\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{N}{d}\rfloor}\sum_{j=1}^{i}(i-j) $$设$$ \lfloor \dfrac{N}{d} \rfloor=k...

新手在开始尝试Go编码研发的时候，还是要先搞清楚GoPATH，GOROOT，以及相关环境变量配置，相关Go的操作命令的区别，否则就会踩到一些搞不懂的坑。

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极客邦有个视频直播课程叫《从前端小工到 BAT 中高级工程师的必备技能》,本来准备买课程的但是嫌弃它太贵了，所以准备自学一下，然后用博客(教程)的形式分享出来，其中包括会包括我筛选过的资料和自己的笔记心得

云建站是大势所趋，中小企业想继续发展，拥有更大的知名度与企业业务范围，都离不开云建站，近年来也越来越多的企业通过各种途径，譬如聘请程序员为公司维护网站；又或者找程序员定制网站模板，让其外包运行；还有的会选择一家企业的云建站服务，二者深度合作，进行外包。

先来回忆一下相关概念吧~二叉搜索树二叉搜索树是一棵二叉树二叉搜索树的特点：对于树中的每个节点X，它的左子树中所有关键字值小于X的关键字值，而它的右子树中所有关键字值大于X的关键字值。根据这个性质，对一个二叉树进行中序遍历，如果是单调递增的，则可以说明这个树是二叉搜索树。前序遍历：根节点->左子树->...

在innodb_stats_persistent=ON（默认值）或表定义使用 stats_persistent=1时，优化器统计信息会持久化保存。

选择排序是一种简单直观的排序算法，无论什么数据进去都是O(n2) 的时间复杂度。所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。通俗来说就是你们中间谁最小谁就出列，站到队列的最后边，然后继续对着剩余的无序数组说你们中间谁最小谁就出列，站到队列的最后边，一直到最后一个，继...

替换空格——字符串的修改1.遍历字符串，用新的字符串返回结果时间，空间复杂化均为O（n）代码如下 {代码...} 效果如下2.占用内存空间较小的方法golang中字符串是无法修改的，要对字符串进行操作应将其转化为字符数组例如 {代码...} 题解 {代码...} 效果可见内存得到了一定的优化3.库函数 {代码...} 源码如下 {代码...} 字...

续接上篇：[easy 部分][链接]熟悉了基本知识点之后，middle整体比较顺畅，就是题目太多，更多是知识点的查漏补缺。一眼过的部分 {代码...} DeepReadonly这块内容还是【分配条件类型】没掌握好，可以参看另一篇文档.Chinable {代码...} 这里难点有两个：重复赋值时，怎么让其报错 {代码...} 给name属性赋值后，再次赋值na...

【推荐】用Smudgeplot评估物种倍性后，用组合jellyfish+GenomeScope1.0做二倍体物种的基因组调查，用组合KMC+GenomeScope2.0做多倍体物种的基因组调查。