Hard to Believe, but True! The fight goes on, whether to store numbers starting with their most significant digit or their least significant digit. Sometimes this is also called the "Endian War". The

第6章 站点垂直挖掘模型的研究和实现 王晓飞11 (北京邮电大学模式识别实验室) 0  引言 在通过对结构挖掘和内容挖掘的理论研究和方法改进基础上，本章从实际应用的角度出发，分析具体的实际应用需求，设计和实现了基于结构挖掘和内容挖掘的站点垂直挖掘模型。站点垂直挖掘模型由一系列科学严谨的信息挖掘理论和方法构成，通过结构挖掘和内容挖掘，逐步将拥挤、充满噪声的无结构化站点信息转换简洁、扼要的结构化信息。

点击打开链接 Integer Inquiry Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 26112   Accepted: 10141 Description One of the first users of BIT's new supercomputer was Chip Diller. He extended h

这几天小白让我做一个max-miner 最大项集的挖掘，一般的算法有apriori和FP-TREE 考虑到用FP-TREE 可能有点复杂就用apriori算法先测试下，在小样本测试的时候速度非常快，当对一个5W行的文本测试效率变得不可承受了，因此对算法进行了分析，假设每行有100个单词当用apriori算法对3-候选集进行count的时候每一个候选集需要： 5W * 100*3 = 1500W 次

函数示例：用来计算一个包含64个字的数据包的校验和。 int checksum(int * data) {     char i;     int sum = 0;     for( i = 0; i < 64;i ++)   {     sum += data[i];   }     return sum; } 似乎声明i为char类型是没有什么问题的，甚至可能会觉得一个char类型的数据比in

腾讯编程马拉松一结束，Hdu瞬间被刷爆…… Trie水题刷得差不多了，最近换个专题练练。 十一、从头到尾彻底解析Hash表算法 - 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6256463 哈希表—学习笔记 http://www.360doc.com/content/09/1203/10/11

转自：http://www.voidcn.com/article/p-tucklscf-vb.html     MFC的源代码可以说是微软共享给广大程序员的一笔很宝贵的财富，尤其是调试的时候会调试进去，让我们看到“有代码有真相”。无幻兄弟已经总结过两种方法查看MFC源代码。笔者再在此基础上锦上添花。      一：快速实现类浏览的方法         首先介绍一个快速实现类浏览的方法,使用它不仅可

关联规则挖掘综述 转自：http://www.cnblogs.com/witxjp/archive/2003/09/23/1986213.html   摘  要  本文介绍了关联规则的基本概念和分类方法，列举了一些关联规则挖掘算法并简要分析了典型算法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。   关键词  数据挖掘，关联规则，频集，Apriori算法，FP-树    1 引言  关联规则挖掘发现大量数据

  数据挖掘的一般步骤 从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。 步骤（1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 步骤 （2）数据集成：把不同来源、格式、

斐波那契数列取模（大数）分治算法 这是算法课程上完分之策略后老师留的一道题目： 菲波那契数列如下：1,1,2,3,5,8,13,21,34......其中a[1] = 1, a[2] = 1, a[n]=a[n-1]+a[n-2]（n>=3）。对给定的下标n，求解a[n]%1997的值. 其中测试数据n是整数范围内。 这个题目，主要是用到很关键的一个数学知识，斐波那契数列的求法，可以转换为矩阵的连

Description The young and very promising cryptographer Odd Even has implemented the security module of a large system with thousands of users, which is now in use in his company. The cryptographic key

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。   本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离

　Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。   一. 实例  　　为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 　　假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就

一、大数据的概念？ “大数据”是一个还未给出严格定义的概念，是相较于过去小的、局部性的、抽样的数据而言的。因此大数据进行分析和工作时，依赖的是完整的、全面的相关数据。维克托在书中给出的三个转变描述了大数据的特征： 在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算

转自：http://blog.163.com/woshitony111@126/blog/static/71379539201262202820650/ 原理 要比较两个直方图( and ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的对比标准 () 。 OpenCV 函数 compareHist 执行了具体的直方图对比的任务。该函数提供了4种对比标准来计算相似度： Correlation ( CV_C

1）不用额外变量实现变量交换 int a=1; int b=2; a=a+b; b=a-b;    //此时a变量值为3 a=a-b;   //此时a变量值仍为3，b变量为1 问题：若a和b都很大的时候，会有溢出的可能。 2）大数相加（copy的一段代码） std::string stringAdd( const std::string& strLeft, const std::string& s