K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。Mahout kmeans MapReduce实现的原理和上述的一致，值得注意的是，Mahout将数据存储在HDFS，用MapReduce做批量并行的计算。在做kmeans之前，需要将文本用Mahout向量化模块工具做向量化。计算过程主要分为三个步骤：初始中心选取，寻找簇中心，划分数...
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2014-05-26 06:00:31
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基础练习 阶乘计算
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问题描述
输入一个正整数n，输出n!的值。
其中n!=1*2*3*…*n。
算法描述
n!可能很大，而计算机能表示的整数范围有限，需要使用高精度计算的方法。使用一个数组A来表示一个大整数a，A[0]表示a的个位，A[1]表示a的十位，依次类推。
将a乘以一个整数k...
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2014-05-26 05:27:07
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上得厅堂，下得厨房，写得代码，翻得围墙，欢迎来到睿不可挡的每日一小练！...
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2014-05-26 05:00:34
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FCM 算法用一个Job寻找cluster的中心点。在map的初始化节点，加载初始化（或上一轮迭代的结果）中心点。在map中计算point 和每一个簇的亲和度。在combiner计算同一个cluster的参数，该过程只能计算同一cluster的局部信息。在reduce中首先计算同一个cluster的全局参数，然后计算该cluster是否收敛，输出cluster。...
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2014-05-26 04:12:39
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思路：1、排序，取前k个元素；O(NlogN)；2、分治，O(n)，利用快排的思想；3、用set 维护最小的k个数，O(NlogK)，可处理海量数据。...
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2014-05-26 03:38:58
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题目：给定一个由参数m，n表示行数和列数而形成的2维表格，以左上为出发点，右下为目的地，每次只能向右走一步，或者向下走一步，算出总共存在多少不同的到达路径。
分析；这个问题的递归属性是很明显的，因为无论向右走还是向下走，到达一个新的位置，这时就变成了在该新位置到达目的地有多少不同的路径。其次，向右走和向下走是不同的路径，最终的结果应该是二者的和。
递归的返回条件：n = 1 或 m = 1， ...
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2014-05-24 21:58:45
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让数组中基数位于偶数的前面，用快排的思想解决。...
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2014-05-24 17:10:26
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如果是采用MFC工程的话，要实现真彩工具栏是一件简单的事，网上都提供了封装好的类来实现，例如：TrueColorToolBar。可是采用SDK实现真彩工具栏就需要自己去实现，在网络上搜索了很多关于这方面的资料，都没有称心如意的，最后自己一步一步的使用SDK函数来实现这一功能，代码如下：
void CreateToolBar(const HWND hWndParent)
{
RGBTRIPLE ...
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2014-05-24 14:38:00
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