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 ...

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...

三、生成算法 3.1 ID3 生成算法 3.2 C4.5 生成算法 三、生成算法 决策树有两种常用的生成算法： ID3 生成算法。 C4.5 生成算法。 ID3 生成算法和 C4.5 生成算法只有树的生成算法，生成的树容易产生过拟合：对训练集拟合得很好，但是预测测试集效果较差。 3.1 ID3 生成算法 ID3 生成算...

EM 算法 EM 算法 如果概率模型的变量都是观测变量，则给定数据之后，可以直接用极大似然估计法或者贝叶斯估计法来估计模型参数。 但是当模型含有隐变量时，就不能简单的使用这些估计方法。此时需要使用EM 算法。 EM 算法是一种迭代算法。 EM 算法专门用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率估计。 EM 算法的每...

7.20.Dijkstra算法 7.20.Dijkstra算法 我们将用于确定最短路径的算法称为“Dijkstra算法”。Dijkstra算法是一种迭代算法，它为我们提供从一个特定起始节点到图中所有其他节点的最短路径。这也类似于广度优先搜索的结果。 为了跟踪从开始节点到每个目的地的总成本，我们将使用顶点类中的 dist 实例变量。 dist实例变量...

Collaborative Filtering 训练节点 预测节点 Collaborative Filtering 协同过滤是经典的基于邻域的推荐算法，平台上的协同过滤算法是通过 ALS 的矩阵分解优化求解的。 训练节点 输入 数据形式：Dense 或 Libsvm 格式：| User | Item | Rating | User：Use...

1. 图算法 1.1. [2.0] LPA 输入 输出 参数说明 1.2. [2.0] PageRank 输入 输出 参数说明 1.3. [2.0] EffectiveSize 输入 输出 参数说明 1.4. [2.0] CommonFriends 输入 输出 参数说明 1.5. [2.0] HyperAnf 输入 输出 ...

1. 回归算法 1.1. [2.0] RandomForestRegressor 训练节点 预测节点 1.2. [2.0] DecisionTreeRegressor 训练节点 预测节点 1.3. [2.0] GBTRegressor 训练节点 预测节点 1.4. [2.0] IsotonicRegressor 训练节点 预测节点 ...

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 ...

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...