python实现插入排序、快速排序
快速排序是一种分治算法，通常被认为是目前最快的排序算法之一。它的基本思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个过程可以递归进行，以达到整个数据变成有序序列。通过以上实现，可以看到这两种排序算
【排序算法】1.冒泡排序-C语言实现
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二分查找（折半查找）
两种方法来写个二分查找
R语言模型评估网格搜索
【代码】R语言模型评估网格搜索。
时间序列问题解题（基于经验模型，使用机器学习模型）（Datawhale AI 夏令营）
时间序列问题是一类重要的统计和数据分析问题，它涉及对按时间顺序排列的数据点进行分析、建模和预测。时间序列数据是由一系列随时间变化而观测到的数值组成的，这些数据可以反映各种现象，如股票价格、气温变化、销售额、交通流量等。时间序列分析广泛应用于经济学、金融学、气象学、工程学、公共卫生学等众多领域。问题定
时间轮算法理解、Kafka实现
时间轮、环形队列、Kafka实现
从加密到签名：如何使用Java实现高效、安全的RSA加解密算法？
1. 接下来让小编给您们编写实现代码！请躺好 ☺1.1 配置application.yml文件1.2 RSA算法签名工具类1.3 RSA算法生成签名以及效验签名测试1.4 RSA算法生成公钥私钥、加密、解密工具类1.5 RSA算法加解密测试RSA 加密算法是一种非对称加密算法，也是目前广泛使用的加密
leetcode简单题21 N.104 二叉树的最大深度 rust描述
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leetcode简单题23 N.110 平衡二叉树 rust描述
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c语言指针
可变参数的应用场景是在函数需要处理可变数量或类型的参数时，例如函数需要接受任意数量的整数、字符串或其他数据类型，或者需要接受不同数量的参数进行不同的操作。// 定义一个va_list类型的变量，用于存储可变参数的列表// 初始化一个sum变量用于计算总和// 初始化args变量，将其指向第一个可变参
学生信息管理系统
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Hive笔记-3
(1) local : 表示从本地加载数据到Hive表;因为在更新列之前他会先检验一下,检验我们更新前后的类型是否一致,我们需要关闭一下他的检验0。(3) partition : 表示上传到指定分区,若目标是分区表,需指定分区。2. 加载HDFS 上的数据, 导入完成后去HDFS上查看文件是否还存在
ubuntu20.04安装ros2（humble)版本，源码安装
ros2（humble)
利用AI Agent革新Text2SQL应用
的语义理解能力，能够准确识别出用户是想查询在任意连续两个月内都有订单的客户，而不是简单地查找在最近两个月内有订单的客户。：Agent的Memory组件负责存储和检索对话历史和关键信息，确保在交互过程中信息的连贯性。然而，面对复杂的查询需求，传统方法仍显不足。的设计灵感来源于人类或其他智能体的行为和决
Spark算法之ALS模型（附Scala代码）
ALS模型，全称为交替最小二乘法（Alternating Least Squares），是一种基于协同过滤思想的矩阵分解算法。它的核心思想是通过隐含特征（latent factors）联系用户兴趣和物品（item），基于用户的行为找出潜在的主题和分类，然后对物品进行自动聚类，划分到不同类别或主题（代
WorldBrain官网乘势上线，构建信任、透明、开放的人工智能神经网络系统，如何加入，让更多人参与进来
人工智能的发展经历了三次浪潮，每一次浪潮都带来了重大的技术突破和应用创新。第一次AI浪潮（20世纪50年代到60年代）：以符号主义为主导。研究人员尝试用逻辑推理和符号处理来模拟人类智能，使用有限对话库的非智能对话机器人以解答特定问题。第二次AI浪潮（20世纪80年代到90年代）以统计学和机器学习为核
【Linux】重定向 | 为什么说”一切皆文件？“
讲解了Linux中文件描述符的管理、dup2接口与重定向技术，涵盖输出、追加及输入重定向，最后对“一切皆文件”理念进行理解。
从零入手人工智能（3）—— 线性回归
线性回归在人工智能中占据重要地位，它通过建立自变量（也称为特征）与因变量（目标变量）之间的线性关系模型，实现对目标变量值的准确预测。该算法因其直观性和计算简便性，成为初学者入门的首选。正如笛卡尔在《方法论》中所提倡的，我们从最基础、最易理解的事务开始，线性回归便是我们迈出实践的第一步，俗话说实践出真
【生产实习-毕设】pyspark学生成绩分析与预测（上）
前端页面输入影响成绩的属性，预测出成绩，并作可视化展示——属性对成绩的影响。使用python pyspark 进行数据预处理、探索性数据分析可视化、调用模型、对比模、型调、优评估等。
我的名字叫大数据：第5章 我如何思考？
逻辑与数学是我思考的基石，是我处理和分析数据的核心工具。通过逻辑结构和数学运算，我能够实现复杂的算法，解决各种问题。从条件判断和循环结构，到代数运算、线性代数、概率与统计，逻辑与数学的结合让我具备了强大的思考和决策能力。深度学习是我变得更像人类的关键技术。通过模拟人类大脑的神经网络结构，深度学习算法
