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文章 2024-03-31 来自：开发者社区

深入理解Java线程池ThreadPoolExcutor实现原理、数据结构和算法（源码解析）

制定明确可量化的目标，坚持默默的做事。什么是线程池？线程池主要是为了解决执行新任务执行时，应用程序为减少为任务创建一个新线程和任务执行完毕时销毁线程所带来的开销。通过线程池，可以在项目初始化时就创建一个线程集合...

文章 2024-03-28 来自：开发者社区

如何评判算法好坏？复杂度深度解析

1. 算法效率 1.1 如何衡量一个算法好坏 long long Fib(int N) { if (N < 3) { return 1; } return Fi...

文章 2024-03-26 来自：开发者社区

【C++ 标准库排序算法】C++标准库中的排序算法深入解析：功能、原理与应用

1. 引言 (Introduction) 在现代编程中，排序是最基本也是最常用的操作之一。无论是在数据库查询、数据分析还是简单的列表显示中，排序都是不可或缺的。C++，作为一种广泛使用的编程语言，自然也为开发者提供了一系列强大的排序算法。这些算法不仅高效，而且设计精巧，能够满足各种不同的应用需求。正如《算法导论》中所说：“算法在计算机科学中的重要性不言而喻。它们是解决问题的步骤...

文章 2024-03-26 来自：开发者社区

【C++ 标准查找算法】C++标准库查找算法深入解析（In-depth Analysis of C++ Standard Library Search Algorithms）

1. 引言（Introduction）在计算机科学和编程领域中，查找算法是最基础也是最常用的算法之一。C++，作为一种广泛使用的高级编程语言，自然也提供了一系列强大的查找算法。这些算法不仅可以帮助我们高效地查找数据，还能为我们的程序带来更好的性能和更简洁的代码。 1.1 C++标准库的重要性（Importance of the C++ Standard Library） ...

文章 2024-03-25 来自：开发者社区

RPN(Region Proposal Networks)候选区域网络算法解析（附PyTorch代码）

0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。本文基于论文Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks对RPN候选区...

文章 2024-03-19 来自：开发者社区

Python基础算法解析：随机森林

随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一颗弱学习器，通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。什么是随机森林？随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来...

文章 2024-03-18 来自：开发者社区

Python基础算法解析：决策树

决策树是一种常用的机器学习算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。它的工作原理类似于人类的决策过程，通过对特征的问询逐步进行分类或者预测。本文将详细介绍决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。什么是决策树？决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，它通过一系列的问题对数据进行拆分，直到...

文章 2024-03-17 来自：开发者社区

Python基础算法解析：支持向量机（SVM）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法，它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。本文将详细介绍支持向量机的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。什么是支持向量机？支持向量机是一种监督学习算法，它可以用于分类和回归任务。在分类问题中，SVM的目标是找到一个超平面，将不同类别的数据点分开。这个超平面的选...

文章 2024-03-16 来自：开发者社区

Python基础算法解析：K最近邻算法

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。什么是K最近邻算法？ K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的...

文章 2024-03-15 来自：开发者社区

Python基础算法解析：逻辑回归

逻辑回归是一种常用的分类算法，尤其适用于二分类问题。本文将介绍逻辑回归的原理、实现步骤以及如何使用Python进行逻辑回归的编程实践。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种基于概率的统计分类技术，主要用于二分类问题。尽管名字中含有“回归”，但实质上是一种分类算法。逻辑回归通过将特征值的线性组合传递给一个称为sigmoid函数的激活函数，将线性输出转换为概率输出，从而进行分类。逻辑回归的原理 ...