前言 近段时间在了解分布式时，经常绕不开一个算法: 一致性哈希算法。于是在了解并实践这个算法后，就有了此文章。 算法间的对比 在分布式分片中，存在着几种算法: 取模，分段，一致性 hash。 取模 分段 一致性哈希 上层是否感知 是 是 否 迁移成本 高 高 低，只涉及相邻节点 单点故障影响 高 高 ...
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2021-02-04 12:15:26
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basic paxos base paxos讲的是，分布式环境下，多个节点之间，如何就某个值达成共识，是一种共识算法。 例如有一个三副本的kv存储系统，有三个节点，其中两个都接收到更新x的请求(如node 1收到的是set x-2, node 2 收到的是set x=5)，base paxos的目标 ...
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2020-08-02 19:57:31
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假设有16枚硬币，其中一枚是假币，并且已知假币的重量要比真的硬币的重量要轻一点。 那么怎么样才能找出来这个假币呢？ 这里用到的就是分治的思想 （1）先将这些硬币分成数量相同的两堆，称重，轻的就是有假币的 （2）将有假币的一堆再拆分成数量相同的两堆 （3）重复上面的步骤 （4）最终会剩下两枚，其中一枚 ...
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2020-07-19 17:44:02
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EK算法还是不够优秀，我们还是要学习更加优秀的Dinic算法才能解决更多要求较高的问题。 这里确保大家都是懂得网络流的一些基本概念的，如果不懂的，这里有一个链接，大家可以看一看。网络流详解（显然不是我写的！） 他的EK算法比我写的好看的多，强势给大家安利一波！！！ 同时大家可以注意下这张图，结合链接 ...
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编程语言 时间：
2020-07-17 13:56:59
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第八章的内容是排序，看上去很简单，实际上它有很多不同的分类。我觉得全章最难的部分就是算法的理解和时间效率（分最好情况和最坏情况）的分析上。 首先排序整体上可以分成两类：内部排序和外部排序。顾名思义，内部排序就是在内存中完成排序，外部排序就是在内存之外借助外存空间进行排序（数据量足够大的时候）。之前学 ...
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2020-07-11 22:40:02
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。 答：分类与聚类的联系：想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点。 分类与聚类的区别：分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不 ...
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2020-06-08 23:43:14
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"HMM 前向后向算法理解与实现（python）" "HMM 维特比算法理解与实现（python）" 解码问题 给定观测序列 $O=O_1O_2...O_T$，模型 $\lambda (A,B,\pi)$，找到最可能的状态序列 $I^?=\{i^?_1,i^?_2,...i^?_T\}$ 近似算法 ...
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2020-05-14 01:13:00
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的；而对于聚类来说，在对数据集操作时，我们是不知道该数据集包含多少类，我们要做的，是将数据集中相似的数据归纳在一起。他们都是对数 ...
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2020-05-13 20:34:52
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-13 20:32:49
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-13 18:36:51
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