写下此博客记录心得体会,如有不足之处请指正   先是手稿笔记 :  正文:   在Https协议中,Client端和Server端需要三个参数才能生成SessionKey来加密信息. 三个参数分别是 Client Random(客户端随机数) 假设是CServer Random(服务端随机数) 假设是SPreMaster Random(待加密随机数) 假设是P   前两个都是通过明文的方式传输,即C从客户端以明文的方式发送给服务端,S从服务端以明文的发送发送给客户端   而P则是最重要,也是最关

一. Online Judge简介: Online Judge系统(简称OJ)是一个在线的判题系统.用户可以在线提交程序多种程序(如C.C++.Pascal)源代码,系统对源代码进行编译和执行,并通过预先设计的测试数据来检验程序源代码的正确性. 一个用户提交的程序在Online Judge系统下执行时将受到比较严格的限制,包括运行时间限制,内存使用限制和安全限制等.用户程序执行的结果将被Online Judge系统捕捉并保存,然后再转交给一个裁判程序.该裁判程序或者比较用户程序的输出数据和标准输

BM算法研究了很久了,说实话BM算法的资料还是比较少的,之前找了个资料看了,还是觉得有点生涩难懂,找了篇更好的和算法更好的,总算是把BM算法搞懂了. 1977年,Robert S.Boyer和J Strother Moore提出了另一种在O(n)时间复杂度内,完成字符串匹配的算法,这个算法在单模匹配上比KMP算法还要出色 PS:其BM算法在跳转优化上的确比KMP算法要好很多,能在O(N)的上界就完成匹配了,但是不是绝对的,我们讲到后面再来说这个问题. 我们知道,KMP算法之所以能那么快,是因为他

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1)   根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国

在FP Tree算法原理总结和PrefixSpan算法原理总结中,我们对FP Tree和PrefixSpan这两种关联算法的原理做了总结,这里就从实践的角度介绍如何使用这两个算法.由于scikit-learn中没有关联算法的类库,而Spark MLlib有,本文的使用以Spark MLlib作为使用环境. 1. Spark MLlib关联算法概述 在Spark MLlib中,也只实现了两种关联算法,即我们的FP Tree和PrefixSpan,而像Apriori,GSP之类的关联算法是没有的.而

最小生成树之Kruskal算法和Prim算法 Kruskal多用于稀疏图,prim多用于稠密图. 根据图的深度优先遍历和广度优先遍历,可以用最少的边连接所有的顶点,而且不会形成回路.这种连接所有顶点并且路径唯一的树型结构称为生成树或扩展树.实际中,希望产生的生成树的所有边的权值和最小,称之为最小生成树.常见的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法. Kruskal算法 n个顶点的图最小生成树步骤如下: 1.边的权值升序排序: 2.选取所有未遍历的边中权值最小的边,判断加入后是否形成回路

背景介绍 1.SHA 安全散列算法SHA (Secure Hash Algorithm)是美国国家标准和技术局发布的国家标准FIPS PUB 180-1,一般称为SHA-1.其对长度不超过264二进制位的消息产生160位的消息摘要输出,按512比特块处理其输入. SHA是一种数据加密算法,该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善,现在已成为公认的最安全的散列算法之一,并被广泛使用. 该算法的思想是接收一段明文,然后以一种不可逆的方式将它转换成一段(通常更小)密文,也可以简单的理解为取一串输

D_num Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Problem Description Oregon Maple was waiting for Bob When Bob go back home. Oregon Maple asks Bob a problem that as a Positive number N, if there are only four

Dijkstra算法概述 Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉(Dijkstra)于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图(无向图是一种特殊的有向图,当然也可以)中最短路径问题(单源最短路径). 其基本原理是:每次新扩展一个距离最短的点,更新与其相邻的点的距离.当所有边权都为正时,由于不会存在一个距离更短的没扩展过的点,所以这个点的距离永远不会再被改变,因而保证了算法的正确性.不过根据这个原理,用Dijkstra求最短路的

背景知识 词性标注:将句子中兼类词的词性根据上下文唯一地确定下来. 一.基于规则的词性标注方法 1.原理 利用事先制定好的规则对具有多个词性的词进行消歧,最后保留一个正确的词性. 2.步骤 ①对词性歧义建立单独的标注规则库 ②标注时,查词典,如果某个词具有多个词性,则查找规则库,对具有相同模式的歧义进行排歧,否则保留. ③程序和规则库是独立的两部分. 3.例子 TAGGIT系统 二.基于统计的词性标注方法 1.原理 先对部分进行手工标注,然后对新的语料使用统计方法进行自动标注. 2.语言模型 (

转自:极小极大搜索方法.负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法 1. 极小极大搜索方法    一般应用在博弈搜索中,比如:围棋,五子棋,象棋等.结果有三种可能:胜利.失败和平局.暴力搜索,如果想通过暴力搜索,把最终的结果得到的话,搜索树的深度太大了,机器不能满足,一般都是规定一个搜索的深度,在这个深度范围内进行深度优先搜索. 假设:A和B对弈,轮到A走棋了,那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法,然后对于前面A的每一个走棋方法,遍历B的每一个走棋方法,然后接着遍历A的每 一个走棋方法,如此下去

TCP_NODELAY 默认情况下,发送数据採用Nagle 算法.这样尽管提高了网络吞吐量,可是实时性却减少了,在一些交互性非常强的应用程序来说是不同意的.使用TCP_NODELAY选项能够禁止Nagle 算法. 此时,应用程序向内核递交的每一个数据包都会马上发送出去.须要注意的是,尽管禁止了Nagle 算法,但网络的传输仍然受到TCP确认延迟机制的影响. TCP_CORK 所谓的CORK就是塞子的意思,形象地理解就是用CORK将连接塞住.使得数据先不发出去,等到拔去塞子后再发出去.设置该选项后

一.名称 动态规划法应用 二.目的 1.掌握动态规划法的基本思想: 2.学会运用动态规划法解决实际设计应用中碰到的问题. 三.要求 1．基于动态规划法思想解决背包问题(递归或自底向上的实现均可): 2．实现基于动态规划法思想的Warshall算法和Floyd算法. 四.仿真内容 1．基于动态规划法思想解决背包问题 1.1.解决背包问题的伪代码描述 算法 MFKnapsack(i,j) //对背包问题实现记忆功能方法 //输入:一个非负整数i表示先考虑的物品数量,一个非负整数j表示背包的承受重量

Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场

前言: 最近研究了box2dweb, 觉得自己编写Html5版台球游戏的时机已然成熟. 这也算是圆自己的一个愿望, 一个梦想. 承接该序列的相关博文: • 台球游戏核心算法和AI(1) 同时结合html5的学习笔记: • box2dweb 学习笔记--sample讲解  这篇文章, 具体讲解台球游戏的box2d模型抽象, 并给出一个初步版本. 演示: 台球游戏的雏形如下所示: 该台球游戏, 改编自box2dweb的demo程序, 可用鼠标拖动球来移动. 代码的下载链接: http://pan.b

本文摘自:http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/30/2615542.html 最小生成树-Prim算法和Kruskal算法 Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:

主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原

一.问题描述 0-1背包问题,部分背包问题.分别实现0-1背包的DP算法,部分背包的贪心算法和DP算法. 二.算法原理 (1)0-1背包的DP算法 0-1背包问题:有n件物品和一个容量为W的背包.第i件物品的重量是w[i],价值是v[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大.其中每种物品只有一件,可以选择放或者不放. 最优子结构性质:对于0-1问题,考虑重量至多W的最值钱的一包东西.如果去掉其中一个物品j,余下的必是除j以外的n-1件物品中,可以带走的重量

字符串匹配是字符串的一种基本操作:给定一个长度为 M 的文本和一个长度为 N 的模式串,在文本中找到一个和该模式相符的子字符串,并返回该字字符串在文本中的位置. KMP 算法,全称是 Knuth-Morris-Pratt 算法,以三个发明者命名,开头的那个K就是著名科学家 Donald Knuth .KMP 算法的关键是求 next 数组.next 数组的长度为模式串的长度.next 数组中每个值代表模式串中当前字符前面的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀. Boyer-Moore 算法在实际应

最小生成树算法 一个连通图可能有多棵生成树,而最小生成树是一副连通加权无向图中一颗权值最小的生成树,它可以根据Prim算法和Kruskal算法得出,这两个算法分别从点和边的角度来解决. Prim算法 理解 Prim算法从单一顶点开始,其按照以下步骤逐步扩大树中所包含顶点的数目,直到遍及连通图的所有顶点. 输入:一个加权连通图,其中顶点集合为V,边集合为E: 初始化:Vn = {x},其中x为集合V中的任一节点(起始点),Enew = {}: 重复下列操作,直到Vn = V: 在集合E中选取权值最