k-means 、k-means++ 以及k-means|| 算法分析 1 k-means 算法原理分析 1.1 k-means 算法的缺点 2 k-means++ 算法原理分析 2.1 k-means++ 算法的缺点 3 k-means|| 算法原理分析 4 源代码分析 4.1 处理数据，转换为VectorWithNorm 集。 4.2 初始化...

5. 共识算法 5.1. 区块链共识机制概述 5.2. XuperChain 共识框架概览 5.3. XuperChain 共识矩阵 5.4. Kernel组件: 共识主流程 5.5. Kernel组件: Pluggable Consensus可插拔共识 5.6. Kernel组件: Chained-BFT 5.7. BCS组件介绍 5....

5.2 缓存淘汰算法 5.2.1 初始化项目 5.2.2 缓存接口 5.2.3 FIFO（First In First Out） 5.2.2.1 FIFO 算法实现 1、核心数据结构 2、新增/修改 3、查找 4、删除 5、获取缓存记录数 5.2.3.2 测试 5.2.2.3 小结 5.2.4 LFU（Least Frequently ...

密钥交换算法 练习 小结 读后有收获可以支付宝请作者喝咖啡： 密钥交换算法 对称加密算法解决了数据加密的问题。我们以AES加密为例，在现实世界中，小明要向路人甲发送一个加密文件，他可以先生成一个AES密钥，对文件进行加密，然后把加密文件发送给对方。因为对方要解密，就必须需要小明生成的密钥。 现在问题来了：如何传递密钥？ 在不安全的信道上传递...

拜占庭问题与算法 两将军问题 拜占庭问题 问题的解决 拜占庭容错算法 新的解决思路 拜占庭问题与算法 拜占庭问题（Byzantine Problem）又叫拜占庭将军（Byzantine Generals Problem）问题，讨论的是在少数节点有可能作恶（消息可能被伪造）的场景下，如何达成共识问题。拜占庭容错（Byzantine Fault ...

拜占庭问题与算法 两将军问题 拜占庭问题 问题的解决 拜占庭容错算法 新的解决思路 拜占庭问题与算法 拜占庭问题（Byzantine Problem）又叫拜占庭将军（Byzantine Generals Problem）问题，讨论的是允许存在少数节点作恶（消息可能被伪造）场景下的如何达成共识问题。拜占庭容错（Byzantine Fault ...

功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 模型结果 预测结果 功能介绍 LDA是一种文档主题生成模型。LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，...

8.5 diff算法优化 8.5 diff算法优化 前面有个分支，当四种比较节点都找不到匹配时，会调用findIdxInOld 找到旧节点中和新的比较节点一致的节点。节点搜索在数量级较大时是缓慢的。查看Vue 的源码，发现它在这一个环节做了优化，也就是我们经常在编写列表时被要求加入的唯一属性key ，有了这个唯一的标志位，我们可以对旧节点建立简单的字...

8.3 EM算法流程 8.3 EM算法流程 看完数学推导，算法的流程也就十分简单了，这里有两个版本，版本一来自西瓜书，周天使的介绍十分简洁；版本二来自于大牛的博客。结合着数学推导，自认为版本二更具有逻辑性，两者唯一的区别就在于版本二多出了红框的部分，这里我也没得到答案，欢迎骚扰讨论~ 版本一： 版本二：

10、聚类算法 上篇主要介绍了一种机器学习的通用框架—集成学习方法，首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同 ”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：AdaBoost、Bagging及Random Forest，AdaBoost采用最小化指数损失函数迭代式更新样本分布权重和计算基学习器权重，Bagging通过自助采样引入样本...