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搜索资源列表

  1. 寻找最优的topn算法

  2. 在大量的数据记录中，依据某可排序的记录属性（一般为数字类型），找出最大的前N个记录，称为 TopN问题。这是一个常常遇到的问题，也是一个比较简单的算法问题，却很少能有人能写出最优化的 topn算法。本文对常见的TopN算法，进行分析比较，最后给出最优的TopN算法：基于小根堆的筛选 法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-25
    • 文件大小：95232
    • 提供者：cuichaox

  1. 关于选取极大数中Topn的算法研究及c语言实现

  2. 若干个关于选取极大数中Topn的算法研究及c语言实现

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-01-10
    • 文件大小：95232
    • 提供者：wallrainerr

  1. WCDMA KPI监控和优化指导书

  2. 1 概述 17 2 数据采集 19 2.1 概述 19 2.2 RNC实时状态监控 19 2.3 RNC消息跟踪功能 20 2.4 RNC连接性能监测 21 2.5 RNC小区性能监测 21 2.6 RNC链路性能监测 22 2.7 RNC跟踪消息路径 22 2.8 RNC MML脚本 24 2.9 RNC CHR日志 24 2.10 RNC话统文件 25 2.11 章节小结 25 3 邻区问题分析 26 3.1 概述 26 3.2 邻区设置原则 26 3.3 邻区优化流程 27 3.4 初始

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：sindershui

  1. top N 算法

  2. top N 算法，我只是转载，感谢原作者，求实严谨的态度，学习 http://blog.chinaunix.net/uid/20528042.html

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-20
    • 文件大小：117760
    • 提供者：qq469236803

  1. R语言 关联规则 apriori算法

  2. library(arules) library(Matrix) library(arules) library(arulesViz) library(grid) library(arulesViz) data('SunBai') summary(SunBai) #inspect函数查看SunBai数据集的前5次交易记录 inspect(SunBai[1:5]) #itemFrequency()函数可以查看商品的交易比例 itemFrequency(SunBai[,1:3]) #support=

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-08-30
    • 文件大小：835
    • 提供者：qq_36813206

  1. 基于storm实时热点统计的分布式并行缓存预热

  2. 一、基于nginx+lua完成商品详情页访问流量实时上报kafka的开发 ==================================== 在nginx这一层，接收到访问请求的时候，就把请求的流量上报发送给kafka 这样的话，storm才能去消费kafka中的实时的访问日志，然后去进行缓存热数据的统计 用得技术方案非常简单，从lua脚本直接创建一个kafka producer，发送数据到kafka ``` wget https://github.com/doujiang24/lua-

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-03-19
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：qq1137623160

  1. space-saving算法论文

  2. 本文档为space-saving算法的论文，该论文介绍了一种节约内存的topN算法。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-03-21
    • 文件大小：278528
    • 提供者：sportshoe

  1. Spark的TopN示例

  2. Spark中实现MapReduce的TopN算法，分为唯一键TopN算法，非唯一键TopN算法和Group内的TopN算法

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-06-10
    • 文件大小：99328
    • 提供者：luofazha2012

  1. R语言H2O最新文档

  2. 最新版的R语言H2O新增了自动机器学习和xgboost等新功能，分布式多线程算法执行效率较高，值得大家学习！R topics documented h20. EXPORT FILES h20. FRaMes 19 h20, IMPORT 19 h20. JOBS 20 h20. LOGANDECHO 20 h20. MODELS h20. MODEL BUILDERS 21 h20. MODEL METRICS 21 h20. PARSE SETUP h20. RAPIDS 22 h20. RE

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-02-23
    • 文件大小：598016
    • 提供者：qq_30468079

  1. PHP利用二叉堆实现TopK-算法的方法详解

  2. 前言 在以往工作或者面试的时候常会碰到一个问题，如何实现海量TopN，就是在一个非常大的结果集里面快速找到最大的前10或前100个数，同时要保证内存和速度的效率，我们可能第一个想法就是利用排序，然后截取前10或前100，而排序对于量不是特别大的时候没有任何问题，但只要量特别大是根本不可能完成这个任务的，比如在一个数组或者文本文件里有几亿个数，这样是根本无法全部读入内存的，所以利用排序解决这个问题并不是最好的，所以我们这里就用php去实现一个小顶堆来解决这个问题. 二叉堆 二叉堆是一种特殊的堆，二

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38516956

  1. 推荐系统（一）

  2. 协同过滤(Collaborative Filtering):A基于邻域的算法+B隐语义模型+C基于图的随机游走算法 A 基于邻域的算法 一、基于用户的协同过滤算法（UserCF）：给用户推荐与其兴趣相似的其他用户喜欢的物品 1、首先找到与目标用户兴趣相似的其他用户集合：Jaccard相似度（两用户的交集/并集）+余弦相似度。 余弦相似度： 注：购买同样热门物品时不足以说明两个用户相似，所以需要降权，下式是在余弦相似度公式中的惩罚： 2、从集合中找到用户喜欢的同时目标用户那里没有的物品做推荐：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38712874