普通Spaly详解

前置知识: 二叉搜索树(BST) 至于BST,随便看一下就可以, 我们知道二叉搜索树是O(logN)的,那我们为什么要用平衡树呢? 之前我们了解到,BST的插入是小的往左子树走,大的往右子树走,如果凉心出题人给出的序列是有序的呢 这样我们就只能O(N)的操作,GG 旋转(rotate): Splay的经典操作就是旋转 在Splay中,我们用旋转来保持平衡,也就是保持是log(N)的量级 旋转就是将节点向上旋转到父亲节点的位置,同时保持平衡 有zig,和zag两种情况(其实都一个样) 具体要怎么
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自然语言处理笔记-哈工大 关毅

目录 文章目录 目录 前言 绪论课程 课程定性 课程应用 个人经验 统计自然语言处理 自然语言处理绪论 自然语言处理绪论 二 自然语言处理绪论 三 自然语言处理绪论 四 前言 硕士生涯结束,开始专心做一件自己觉得有用的工具,先做工程,后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题,同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记,来自于哈工大老师关毅 绪论课程 课程定性 本门课程关注于最基础的部分,只会讲述不容置疑的基本点,以及一些使用的技术。 所以本门课程由两部分组成,1知识内
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自然语言处理笔记2-哈工大 关毅

目录 文章目录 目录 前言 自然语言处理概论(七) 自然语言处理概论(八) 数学基础和语言学基础(1) 数学基础和语言学基础(2) 数学基础和语言学基础(3) 数学基础和语言学基础(4) 数学基础和语言学基础(5) 前言 硕士生涯结束,开始专心做一件自己觉得有用的工具,先做工程,后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题,同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记,来自于哈工大老师关毅 自然语言处理概论(七) 人工智能经典实验,图灵实验,想象人和一块机器隔着屏幕讲话,如
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matlab 层次聚类

MATLAB的统计工具箱中的多元统计分析中提供了聚类分析的两种方法: 1.层次聚类 hierarchical clustering 2.k-means聚类 这里用最简单的实例说明以下层次聚类原理和应用发法。 层次聚类是基于距离的聚类方法,MATLAB中通过pdist、linkage、dendrogram、cluster等函数来完成。层次聚类的过程可以分这么几步: (1) 确定对象(实际上就是数据集中的每个数据点)之间的相似性,实际上就是定义一个表征对象之间差异的距离,例如最简单的平面上点的聚类
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自然语言处理笔记3-哈工大 关毅

目录 文章目录 目录 前言 汉语的分词与频度统计(1) 汉语词汇的特点 汉语的分词与频度统计(2) 汉语的分词与频度统计(3) 汉语的分词与频度统计(4) 汉语的分词与频度统计(5) 汉语的分词与频度统计(6) 汉语的分词与频度统计(7) 前言 硕士生涯结束,开始专心做一件自己觉得有用的工具,先做工程,后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题,同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记,来自于哈工大老师关毅。 汉语的分词与频度统计(1) 语言分类{孤立语if 没有附加
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自然语言处理笔记4-哈工大 关毅

目录 文章目录 目录 前言 汉语语料库的多级加工(1) 汉语语料库的多级加工(2) 汉语语料库的多级加工(3) 汉语语料库的多级加工(4) 汉语语料库的多级加工(5) 汉语语料库的多级加工(6) 汉语语料库的多级加工(7) 前言 硕士生涯结束,开始专心做一件自己觉得有用的工具,先做工程,后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题,同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记,来自于哈工大老师关毅。 汉语语料库的多级加工(1) 两条路线:基于规则的和基于模型的。 路线{基于
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自然语言处理笔记5-哈工大 关毅

目录 文章目录 目录 前言 n-gram语言模型(一) n-gram语言模型(二) n-gram语言模型(三) n-gram语言模型(四) n-gram语言模型(五) n-gram语言模型(六) n-gram语言模型(七) 前言 硕士生涯结束,开始专心做一件自己觉得有用的工具,先做工程,后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题,同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记,来自于哈工大老师关毅。 n-gram语言模型(一) n元词序列,通分词一元频度,语料库加工,最大熵
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招商引资头条:浙江确保今年为企业减负1500亿以上

大数据招商内参第021期 01.区域洞察 陕西省:首家县级民用机场项目获批 近日,国务院、中央军委批复同意新建陕西府谷民用机场,标志着该项目从审批阶段向建设阶段迈出了关键一步。据了解,府谷民用机场是陕西首家县级民用机场,场址位于府谷县府谷镇桑园梁村附近,机场性质为国内支线机场,项目总投资约12.79亿元。 浙江确保今年减轻企业负担1500亿以上 从昨日召开的全省工业稳企业稳增长电视电话会议上了解到,今年省经信厅将抓紧协调省政府第五批企业减负降本政策,力争一季度出台,确保今年减轻企业负担1500
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自然语言处理笔记6-哈工大 关毅

目录 文章目录 目录 前言 Markov模型1 Markov模型2 Markov 模型3 Markov模型4 Markov模型(5) 前言 硕士生涯结束,开始专心做一件自己觉得有用的工具,先做工程,后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题,同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记,来自于哈工大老师关毅。 Markov模型1 设 X=(X1,X2,...Xt)是随机变量序列,其中每个随机变量的取值在有限集S=s1,S2,称为状态空间,时间不变性假设X=(X_1,X_2
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军犬舆情每日热点:春节消费首破万亿元;捷豹路虎巨亏40亿美元

1.同仁堂事件:集团原董事长等被问责 相关负责人全免职 近日,北京市大兴区市场监管部门分别向同仁堂蜂业下达行政处罚通知。理由是,同仁堂蜂业在盐城金蜂公司进行生产时,存在用回收蜂蜜作为原料生产蜂蜜、标注虚假生产日期的行为,违反了《食品安全法》有关规定。今日,同仁堂蜂业发布声明称,公司已对包括董事长、总经理在内的所有相关责任人做出免职处理。 锐评:百年招牌,毁于一旦 2.北京电影学院成立翟天临事件调查组 近日,有网友公开演员翟天临在北京电影学院博士研究生在读期间,发表的一篇学术性质文章查重率达40
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自然语言处理笔记7-哈工大 关毅

目录 文章目录 目录 前言 句法分析技术1 句法分析技术2 句法分析技术3 句法分析技术4 前言 硕士生涯结束,开始专心做一件自己觉得有用的工具,先做工程,后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题,同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记,来自于哈工大老师关毅。 句法分析技术1 基于规则+统计结合的句法分析 判定输入的词序列是否合法,短语结构树,有向无环图。 句子:{主『定语,中心』}{谓语『状,谓{动宾【动,宾语(定语,中心词)】,补语}』} 状语修饰,核心动作。
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招商头条:商务部2019年将推进自贸区自贸港建设;深圳去年减免税额2411亿元;西安3D打印特色小镇项目签约

大数据招商内参第022期 01.政策解读 商务部:2019年将推进自贸区自贸港建设 对于2019年的商务工作重点,商务部副部长钱克明表示,将推进自贸试验区建设和探索自由贸易港,扩大全方位开放,推动商品和要素流动型开放向规则等制度型开放转变。 邯郸出台支持民营经济发展十二条措施 近日,邯郸市出台《支持民营经济发展十二条措施》,通过政策“组合拳”推动民营经济转型升级、创新发展。 大连四大举措推开“证照分离”改革 大连市政府发布《大连市全面推开“证照分离”改革实施方案》,在全市范围内对国务院第一批1
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自然语言处理笔记8-哈工大 关毅

目录 文章目录 目录 前言 问答系统基础一 问答系统基础二 问答系统术语 问答系统基础三 问答系统基础四 问答系统基础五 前言 硕士生涯结束,开始专心做一件自己觉得有用的工具,先做工程,后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题,同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记,来自于哈工大老师关毅。 问答系统基础一 IBM这个人,蓝色巨人,硅谷海盗。 Watson 对话系统,doing。 老师自我吐槽,扯淡时间多于工作的时间。 问答系统基本概念。 问答的简史:问答的所有问题
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军犬舆情每日热点:我国首次实现Pb/s级光传输;首个5G智慧高速公路落地湖北; C919试飞全面提速

1.我国首次实现Pb/s级光传输,一根光纤近300亿人同时通话 13日,我国光通信技术再次取得突破性进展,科研人员首次实现1.06Pbit/s超大容量单模多芯光纤光传输系统实验,可以实现在一根光纤上近300亿人同时通话的功能。 锐评:为中国科研力量点赞加油 2.中国首个5G智慧高速公路项目落地湖北 13日,中国移动湖北公司方面表示,随着中国首个5G智慧高速公路项目落地湖北,目前正在规划选择该省境内高速路段进行前期的5G基站选址建设,同步进行智能收费测试。同时,5G智慧高速无人驾驶也进入申请测试
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怎样选择合适的数据库性能工具?

数据库管理系统是现代应用程序的核心,保持数据库平稳顺畅运行是组织必须保证的底线。数据库性能工具可以帮助数据库管理员优化系统操作,避免或者预防性能问题。但是,在购买这些工具之前,DBA和IT经理们应该对评估不同产品要考虑的关键功能特性有明确的理解和认识。 选择合适的数据库性能工具 在构建数据库性能管理能力时,有三种类型的工具可供考虑:其一是确保数据库系统级的性能水平最优化,其二是管理数据库结构的性能,帮助维护数据库中保存数据的效率,第三是监控SQL和应用性能,识别可以改善应用程序代码的问题点。
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走进物联网的后台:解析大数据挖掘的方法与技术原理

长久以来,准确获知用户的需求和消费者对产品的满意度,以及竞争对手的规模与弹性,一直都是企业决策者想要却又似乎永远都无法彻底完成的任务。重要数据信息的缺失,使得企业运行很多时候都不得不流于盲人摸象。 互联网的发展,使得可被电子化检索的数据信息达到了天文数字。然而即便如此,人们离为全社会的各个角色进行精确的画像仍然有漫长的路程要走。想要进一步提升社会数据的完整性,由万物联网并自主产生和贡献数据是必要的前提。值得欣喜的是,以司南物联为代表的物联网企业已经在大数据的挖掘与利用领域取得了长足的进展。本篇
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通过addDataScheme file 浅析android事件过滤策略

有一个问题,在网上被频繁的问到,就是为什么自定义的Receiver总是无法接收到SD卡插拔的事件。 而此问题大部分情况下可以通过增加一句代码解决: filter.addDataScheme("file"); // filter是IntentFilter对象 那么为什么增加这句代码就可以解决了呢?这个问题尽管有人问到,但是却没有太好的回答。 可能是因为对于精通IntentFilter策略的高手们来说,这根本算不上问题,是一个再明显不过的事实而已。 而对于不太了解IntentFilter策略的我们
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在搞推荐系统之前,请先避免这几个问题

一、高估系统对用户需求的捕捉能力 我们都说,搜索引擎是满足用户主动需求的产品,而推荐系统则是满足用户隐含需求的产品。当用户明确需要什么信息,就把需求转化为检索词,丢到搜索引擎,搜索引擎帮用户找到它,而推荐系统则能良好的感知用户未明确陈述的需求,为其呈现信息。那么问题来了,既然推荐系统能够捕捉用户的需求,也就是说用户还没丢关键词给搜索引擎之前已然知道用户要什么,直接为用户呈现出信息不更好?还需要搜索引擎干嘛?! 当然更好,只是做不到。 用户的需求是多变的,其中暗含着某些规律,但却不可能被完全的,
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java学习之Map集合的两种遍历方法

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_33322074/article/details/87203685 一、Map集合有哪些遍历方法? Map集合是以键值对的方式存储数据的,Map集合的遍历因此不像数组一样直接进行遍历。java的开发者提供了两种方式对Map集合进行遍历操作。一种是KeySet方式,另一种是EntrySet方式。 二、EntrySet方式遍历Map集合 1、首先要创建一个Map集合 Map<String,In
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iOS 用GDataXMLNode创建和解析XML

NSError *error; // NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"testxml" ofType:@"xml"]; // NSString *content = [[NSString alloc] initWithContentsOfFile:path encoding:NSUTF8StringEncoding error:nil]; //// NSLog(content); // GDataXMLDocu
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