雪花算法简介
一：概述- SnowFlake 算法- 是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。- 应用场景- 高性能的产生不重复 ID，支持集群的横向扩展。二：原理- 其核心思想就是：- 使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。- 在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了...
![强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230602_da6ea0aba6dd4504b957d5fc152346ad.png)
强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析
强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析 1.SARSA SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法，通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在...
【趣学算法】Day1 算法简介+斐波那契数列
14天阅读挑战赛努力是为了不平庸~算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！这里就要推荐陈小玉老师编著的趣学算法这本书了，本专题的学习也都将会围绕着这本书中的内容进行讲解一、什么是算法 （1）算法介绍算法是对问题求解方法的一种描述，它不依赖任何一种语言，...
![推荐系统[二]：召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF_TDM_Airbnb Embedding_Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合]](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/44083e4c130841f894e36366a71f8d96.png)
推荐系统[二]：召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF_TDM_Airbnb Embedding_Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合]
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型...
路径重连(Path Relinking)算法简介
1、路径重连的定义(Defination)Path relinking 是一种集中搜索策略。 作为一种辅助求解组合优化问题启发式算法的手段，path relinking经常被用来同其他启发式算法或者元启发式算法进行组合，并且在求解速度和求解质量方面起到了重要作用。2、路径重连的模板和机制(Templ...
MCMC、蒙特卡洛近似和Metropolis算法简介
MCMC 是Markov Chain Monte Carlo 的简称，但在传统模拟中有一个很重要的假设是样本是独立的（independent samples），这一点在贝叶斯统计尤其是高纬度的模型中很难做到。所以MCMC的目的就是运用蒙特卡洛模拟出一个马可链（Markov chain)。如今，概率建...
Actor-Critic：强化学习中的参与者-评价者算法简介
Actor-Critic从名字上看包括两部分，参与者(Actor)和评价者(Critic)。其中Actor使用策略函数，负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数，负责评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。基于策略和基于价值的RL算法在基于策...
在没有技术术语的情况下介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理简介
这篇文章将不使用任何的术语介绍每个提升算法如何决定每棵树的票数。通过理解这些算法是如何工作的，我们将了解什么时候使用哪种工具。提升家庭有三名成员。它们是Adaptive Boosting（自适应提升）、Gradient Boosting（梯度提升）和XG Boosting.（极端梯度提升）。它将按顺...
数据结构和算法简介
1.基本概念—数据：数据是描述客观事物的数值、字符以及能输入机器且能被处理的各种符号集合例如除了表示人的姓名、身高、体重的字符、数字是数据，人的照片、指纹、三维模型、语言指令等也都是数据。数据项、数据元素、数据对象都是数据（1）数据项具有原子性，是不可分割的最小数据单位（2）数据元素：...
DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介——CNN网络的3D可视化(LeNet-5为例可视化)
CNN网络的3D可视化3D可视化地址：http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/1、LeNet-5为例可视化
更新时间 2023-06-07 12:24:24
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