问题求解 数据结构及抽象数据类型 算法的特性及分类 算法的效率度量 数据结构的选择和评价 确定恰当的数据结构表示该模型 数据结构与算法的核心--算法设计 问题求解，设计方法，算法理论，数据模型，描述语言 >数据结构 什么是数据结构？什么是算法？怎么理解两者之间的关系？ 解决问题的效率与数据结构有什么 ...
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2019-07-13 19:49:47
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DPI（Dots Per Inch，每英寸点数）是一个量度单位，用于点阵数码影像，指每一英寸长度中，取样、可显示或输出点的数目。 DPI是打印机、鼠标等设备分辨率的度量单位。是衡量打印机打印精度的主要参数之一，一般来说，DPI值越高，表明打印机的打印精度越高。 DPI是指每英寸的像素，也就是扫描精度 ...
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2019-07-12 11:17:31
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协方差的意义 度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值，则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义)，结果为负值就说明负相关的，如果为0，也是就是统计上说的“相互独立”。 如果正相关，这个计算公式，每个样本对（Xi, Yi）, 每个求和项大部分都是正数，即两个同方向偏离各自均 ...
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2019-07-12 09:36:42
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软件质量工程体系： 1.软件质量控制的基本方法： 目标问题度量法：规定目标，度量收集 风险管理法：识别风险，评估，风险排序，制定计划 PDCA质量控制法：Plan，Do，Check，Action （我国最常用模型：基于PDCA的全面服务质量管理） 2.实施CMM必要性： 实施CMM是改进软件质量的有 ...
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2019-07-11 20:42:25
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降维与度量学习 K近邻学习 K近邻学习（k-Nearest Neighbor）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：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。通常，在分类任务中可使用"投票法"，即选择这k个样本中出现最多的... ...
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2019-07-11 20:09:24
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聚类算法中最简单高效的。 利用邻近的信息来标注样本的类别。 重点：初始k个质心，重复迭代直到收敛。 欧式空间的样本，使用平方误差和作为目标函数。 1、优点 快，简单，效果还可以，适合高维 2、缺点 受初始质心的影响，k的选取也很关键 3、距离度量 曼哈顿，欧氏距离 4、k的选取 手肘：k越来越接近真 ...
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2019-07-07 12:45:04
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性能度量是衡量模型泛化能力的评价标准，模型的好坏是相对的，模型的好坏不仅取决于算法和数据，还决定于任务的需求。 回归任务中常用的性能度量是：均方误差（越小越好），解释方差分（越接近1越好）。 分类任务中常用的性能度量： 1）错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。 2）精度：分类正确的样本数占样本 ...
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2019-07-07 11:10:32
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一、移动端布局计算 Flex： Flex： 采用Flex布局的元素，它的所有子元素自动成为容器成员，可以自动分配空间，适合做移动端开发 rem： rem： 在不同的设备上显示不同的效果，因此适合做移动端开发 二、移动设备常见属性 physical pixel： physical pixel： 物理像 ...
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2019-07-04 00:12:54
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项目管理趋势一.遇见“业务敏捷”1. 贯穿业务创意和机会捕捉到需求识别到开发上线再到业务运营，形成大反馈闭环。 2. 业务人员和IT人员协同参与，达成共同目标。 3. 从创意到上线运营所需时间得到度量，并能够缩短。 4. 线上运营的业务数据得到监控，从中可以识别到新的机会。 5. 业务需求颗粒度得到... ...
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2019-07-03 00:18:23
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扩展 度量学习的目的是在样本上学习距离度量函数. 距离度量函数必须服从4个公理非负性，对称性，次可加性及不可分与同一性.在实践中，度量学习算法一般忽略了不可分与同一性并学习伪度量. 首先，了解伪度量空间.伪度量空间是度量空间的推广，一个伪度量空间$(X,d)$是有非负实值函数组成的集合$X$，若$d ...
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2019-07-02 20:58:46
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