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     集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局ID生成？ 为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求？ 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。例如：在美团点评的金融、支付、餐饮、九点等...

     粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解，每个个体对比最佳位置，得出群体最佳位置。 2、算法分析 粒子群算法通过无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度v...

     1、蚁群算法简介 蚁群算法是一种源于大自然生物世界的新的仿生进化算法，由意大利学者M. Dorigo, V. Maniezzo和A. Colorni等人于20世纪90年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种群的启发式...

     本文将逐步介绍学习分治法的基本步骤。从拆分问题入手，利用递归方法求解，最后将各个子问题的解合并。本文将以三个经典案例为例，详细分治法的应用。文章结尾附有一些课后习题和答案链接，帮助读者巩固所学知识。

     基本思想： 计算所有物品的性价比 按物品性价比从高到低装入，只有当高一级的性价比物品全部装入后，才会装入下一级的性价比物品。 装到最后无法全部装入该物品时进行部分装入 代码结果： 代码如下： ...

     动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。 与分治法不同的是，适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是...

     qem算法的基本思想是对某一边进行塌缩，将边的2点合成一个点，如下图。 那么要选择哪条边进行塌缩呢。 就是基于二次度量误差。 上图表示。 假设pi,pj点边塌缩前的端点，px为塌缩后的点坐标假设p_i,p_j点边塌缩前的...

     决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上...

     遗传算法主要借用生物中“适者生存”的原则，在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常由 一维的串结构数据来表示。不同个体对环境 的适应度不同，适应度打的个体被选择进行遗传操作产生新个体。遗传算法是一种...

     遗传算法的基本思想是从初始种群出发，采用优胜劣汰、 适者生存的自然法则选择个体，并通过杂交、变异来产生新 一代种群，如此逐代进化，直到满足目标为止。遗传算法所 涉及到的基本概念主要...

     ❃粒子群算法(particleswarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。...

     你是否有过这样的经历：在刷抖音的时候，总是容易刷到自己比较感兴趣的领域，比如说你喜欢玩游戏、看电影、看美女，那么你刷到的视频往往就在这几个之间徘徊；当你进入淘宝、京东想看点东西的时候，你想买的东西正好...

     1.1基本原理  DV-Hop 定位算法的原理与经典的距离矢量路由算法比较相似。在DV-Hop算法中，锚节点向网络广播一个信标，信标中包含有此锚节点的位置信息和一个初始值为1的表示跳数的参数。此信标在网络中被以泛洪的...

     机器学习——集成算法（一）集成算法原理1.1 Bagging模型1.2 ...（一）集成算法原理 目的： 让机器学习效果更好，单个不行，集成走起。 Bagging： 训练多个分类器取平均f(x)=1/M∑m=1Mfm(x)f(x)=1/M\sum_{m=1...

     其MATLAB程序的基本格式如下: Begin t-0 初始化P(t) 计算P(t)的适应值; while (不满足停止准则) do begin t=t+1 从P(t+1)中选择P(t) 重组P(t) 计算P(t)的适应值 end 例1 求函数 f(x) =9*sin(5x) + cos(4x)，...

     说明：算法源自教材。本文相当于对教材做的一个笔记(动态规划与贪心算法解01背包必须先对背包按照单位重量的价格从大到小排序，否则拆分的子问题就不具备最优子结构的性质) 动态规划算法： 动态规划就是一个填表的...

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