1.ECMP简介 Equal-CostMultipathRouting,等价多路径.即存在多条到达同一个目的地址的相同开销的路径.当设备支持等价路由时,发往该目的 IP 或者目的网段的三层转发流量就可以通过不同的路径分担,实现网络的负载均衡,并在其中某些路径出现故障时,由其它路径代替完成转发处理,实现路由冗余备份功能. 2.与传统路由技术比较 如果使用传统的路由技术,发往该目的地址的数据包只能利用其中的一条链路,其它链路处于备份状态或无效状态,并且在动态路由环境下相互的切换需要一定的时间,而等价

算法提高 计算时间 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 问题描述 给定一个t,将t秒转化为HH:MM:SS的形式,表示HH小时MM分钟SS秒.HH,MM,SS均是两位数,如果小于10用0补到两位. 输入格式 第一行一个数T(1<=T<=100,000),表示数据组数.后面每组数据读入一个数t,0<=t<246060. 输出格式 每组数据一行,HH:MM:SS. 样例输入 2 0 86399 样例输出 00:00:00 23:59:59 import java.io.Buf

一.栈的介绍: 1)栈的英文为(stack)2)栈是一个先入后出(FILO-First In Last Out)的有序列表.3)栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表.允许插入和删除的一端,为变化的一端,称为栈顶(Top),另一端为固定的一端,称为栈底(Bottom).4)根据栈的定义可知,最先放入栈中元素在栈底,最后放入的元素在栈顶,而删除元素刚好相反,最后放入的元素最先删除,最先放入的元素最后删除 5)出栈(pop)和入栈(push)的概念 栈

/* 二进制求最大公约数.由于传统的GCD,使用了%,在计算机运行过程中要花费大量的时间,所以,采取二进制的求法,来减少时间的消耗. 算法: 当a,b都是偶数时: gcd(a,b)=2*gcd(a/2,b/2);当a,b一奇一偶时: if(a&1) gcd(a,b)=gcd(a,b/2);                  else    gcd(a,b)=gcd(a/2,b);当a,b都是奇数时:  if(a>b)                     gcd(a,b)=gcd( (a-

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

1.机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some c

转自:https://segmentfault.com/a/1190000002416071 前言 前段时间无聊或有聊地做了几个移动端的HTML5游戏.放在不同的移动端平台上进行测试后有了诡异的发现,有些手机的动画会“快”一点,有些手机的动画会“慢”一点,有些慢得还不是一两点. 通过查找资料发现,基于帧的算法(Frame-based)来实现动画会导致不同帧率的平台体验不一致,而基于时间(Time-based)的动画算法可以很好地改良这种情况,让不同帧率的情况下都能达到较为统一的速度上的体验. 本

1.度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1)事后统计的方法 这种方法可行, 但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序:二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件.软件等环境因素, 这种方式,要在同一台计算机的相同状态下运行,才能比较那个算法速度更快. 2)事前估算的方法 通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优. 2.时间频度 基本介绍:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为

一.时间轮算法简介 为了大家能够理解下文中的代码,我们先来简单了解一下netty时间轮算法的核心原理 时间轮算法名副其实,时间轮就是一个环形的数据结构,类似于表盘,将时间轮分成多个bucket(比如:0-8).假设每个时间轮轮片的分隔时间段tickDuration=1s(即:指针经过每个格子花费时间是 1 s),当前的时间bucket=3,那么在18秒后需要被执行的任务需要落到((3+18)%8=5取余运算)的5号bucket上.假如有多个需要在该时间段内执行的任务,就会组成一个双向链表. 另外

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一

最近在温习C语言,看的书是<C primer Plus>,忽然想起来以前在参加数学建模的时候,用过的一些智能算法,比如遗传算法.粒子群算法.蚁群算法等等.当时是使用MATLAB来实现的,而且有些MATLAB自带了工具箱,当时有些只是利用工具箱求最优解问题,没有自己动手亲自去实现一遍,现在都忘的差不多了.我觉得那样层次实在是很浅,没有真正理解算法的核心思想.本着"纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"的态度,我决定现在重新复习一遍算法,然后手工用C语言重新实现一遍.说做就做,我第一

转载自http://www.matrix67.com/blog/archives/5100 数论,数学中的皇冠,最纯粹的数学.早在古希腊时代,人们就开始痴迷地研究数字,沉浸于这个几乎没有任何实用价值的思维游戏中.直到计算机诞生之后,几千年来的数论研究成果突然有了实际的应用,这个过程可以说是最为激动人心的数学话题之一.最近我在<程序员>杂志上连载了<跨越千年的 RSA 算法>,但受篇幅限制,只有一万字左右的内容.其实,从数论到 RSA 算法,里面的数学之美哪里是一万字能扯完的?在写作

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

Paxos算法 Paxos Made Simple Leslie Lamport 2001.11.1 简介 Paxos算法,纯文本方式描述,非常简单. 1 介绍 为 实现具有容错能力的分布式系统而提出的Paxos算法,曾被认为难以理解,可能因为对于大部分读者而言,原来的描述是基于希腊故事的[5].[为了描述 Paxos算法,Lamport设计了一个虚拟的希腊城邦Paxos]实际上,它是最简单和直观的分布式算法之一[这个…,其实没那么简单吧].它的核心 是一个一致性算法——[5]中提出的“syno

一.朴素匹配算法 也就是暴力匹配算法.设匹配字符串的长度为n,模式串的长度为m,在最坏情况下,朴字符串匹配算法执行时间为O((n - m + 1)m). 假设m = n / 2, 那么该算法的复杂度就是Θ(n ^ 2).因为不须要预处理.朴素字符串匹配算法执行时间即为其匹配时间. strstr()函数就能够用这种方法实现,虽然效率不高: //strstr函数 char *strStr(const char *str, const char *substr) { if (substr == NUL

1 蚁群算法原理 从1991由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法--蚁群优化.极大关注,蚁群算法的特点: ① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过[最优路径上蚂蚁数量的添加→信息素强度添加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大添加]达到终于收敛于最优路径上L ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求

文本自动分类技术是文字管理的基础.通过快速.准确的文本自动分类,可以节省大量的人力财力:提高工作效率:让用户快速获得所需资源,改善用户体验.本文着重对KNN文本分类算法进行介绍并提出改进方法. 一.相关理论介绍 文本分类技术的研究由来已久,并且取得了很多可喜的成果,形成了一套完整的文本自动分类流程. (1)文本分类 文本分类是根据训练样本集中的样本来进行训练,找到一定的分类规则和规律,然后根据这些规则和规律对需要进行分类的文本进行判断,自动将其归类. (2)文本表示 要实现依据内容的自动分类,需

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能