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本社区的给分算法是啥?
姓庄滴
2007-04-25 09:56:10
如题!
本社区的给分算法是啥?
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本社区的给分算法是啥?
如题! 本社区的给分算法是啥?
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kaoloveting
2007-05-13
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一个比一个强,
ownraul
2007-05-13
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都给我吧的算法
oscar_java
2007-05-13
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JFJFJFJFJFJFJFJFJF
洪泉
2007-05-13
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随便给分
rypgood
2007-05-12
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还可以作弊法
千里冰封820
2007-05-12
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想给就给谁的算法
kingfish
2007-05-10
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多劳多得...
linzhanghui
2007-05-10
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难道给出去的分 挣不会来了?
mingyun310
2007-05-10
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散分法。呵呵
cnoys
2007-05-09
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jf
emin_lee
2007-05-08
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呵呵:)
技术人才的技术问题!
wudishaonv
2007-05-06
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......
约翰羊
2007-04-29
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回复人:luyang1016(闭月羞花猫) ( 五级(中级)) 信誉:100 2007-04-28 11:06:06 得分:0
?
符合社会主义的基本原则。
-------------------
看,赶不上时代了吧。
符合和谐社会的基本原则。
chg2008
2007-04-29
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没什么技术含量的算法
wddlqd
2007-04-28
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jf
hudingchen
2007-04-27
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我来接分
zhoukuan0905
2007-04-26
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强分接分法
fapm0190386
2007-04-26
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出多进少法
brooksychen
2007-04-26
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原来是登录一次加10,偶还设置成保存登录状态两个星期呢……
kingofworl
2007-04-26
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原来是登陆一次 分数加10 现在是只出不进
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go
分
布式强化与raft
算法
分
布式计算是计算机科学中一个研究方向,它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题
分
成许多小的部
分
,然后把这些部
分
分
配给多个计算机进行处理,zui后把这些计算结果综合起来得到zui终的结果。
分
布式网络存储技术是将数据
分
散地存储于多台独立的机器设备上。
分
布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,利用多台存储服务器
分
担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,不但解决了传统集中式存储系统中单存储服务器的瓶颈问题,还提高了系统的可靠性、可用性和扩展性。
分
布式计算与互联网的普及随着计算机的普及,个人电脑开始进入千家万户。与之伴随产生的是电脑的利用问题。越来越多的电脑处于闲置状态,即使在开机状态下CPU的潜力也远远不能被完全利用。我们可以想象,一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费,依然是不计其数的等待(等待输入,但实际上并没有做什么)。互联网的出现, 使得连接调用所有这些拥有闲置计算资源的计算机系统成为了现实。
分
布式计算项目那么,一些本身非常复杂的但是却很适合于划
分
为大量的更小的计算片断的问题被提出来,然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。服务端负责将计算问题
分
成许多小的计算部
分
,然后把这些部
分
分
配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理,zui后将这些计算结果综合起来得到zui终的结果。 当然,这看起来也似乎很原始、很困难,但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加, 计算计划变得非常迅速,而且被实践证明是的确可行的。一些较大的
分
布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过世界上速度zui快的巨型计算机。 您也可以选择参加某些项目以捐赠的 CPU内核处理时间,您将发现您所提供的 CPU 内核处理时间将出现在项目的贡献统计中。您可以和其他的参与者竞争贡献时间的排名,您也可以加入一个已经存在的计算团体或者自己组建一个计算小组。这种方法很利于调动参与者的热情。 参与计算随着民间的组队逐渐增多, 许多大型组织(例如公司、学校和各种各样的网站)也开始了组建自己的战队。同时,也形成了大量的以
分
布式计算技术和项目讨论为主题的
社区
,这些
社区
多数是翻译制作
分
布式计算项目的使用教程及发布相关技术性文章,并提供必要的技术支持。 那么谁可能加入到这些项目中来呢? 当然是任何人都可以! 如果您已经加入了某个项目,而且曾经考虑加入计算小组, 您将在中国
分
布式计算总站及论坛里找到您的家。任何人都能加入任何由我站的组建的
分
布式计算小组。希望您在中国
分
布式总站及论坛里发现乐趣。 参与
分
布式计算——一种能充
分
发挥您的个人电脑的利用价值的zui有意义的选择——只需要下载有关程序,然后这个程序会以zui低的优先度在计算机上运行,这对平时正常使用计算机几乎没有影响。如果你想利用计算机的空余时间做点有益的事情,还犹豫什么?马上行动起来吧,你的微不足道的付出或许就能使你在人类科学的发展史上留下不小的一笔呢。 raft
算法
之所以容易理解,其一是他将一致性问题划
分
成几个子问题,这几个子问题都是独立、可理解和解释的。从传统的思维来讲,对于一个复杂的系统或者工程,都是大化小,
分
解实现,然后去尝试融合解决整体逻辑。包括CS系统的设计也是如此。 一致性
算法
的目标 1.安全性:在非拜占庭错误情况下,包括网络延迟、
分
区、丢包、冗余和乱序等错误都可以保证正确。2.可用性:只要集群中大多数节点处于runing,并且不
分
区,和客户端能通信,那么我们需要保证这个集群可用。3.对于数据同步,小部
分
慢节点的不会影响系统性能。因为对于日志复制,我们如果等待所有节点响应,那么系统的性能会存在短板效应。 说白了,就是如果一个集群中,如果大多数节点可用(网络、服务),那么通过raft
算法
,我们就能保证整个系统可用(可处理请求,数据一致性)。后面我们主要研究的就是raft是如何做到的。首先我们要知道,Raft
算法
将其问题划
分
为 领导选举 日志复制 安全性 对于一个集群只有一个leader(领导),那么我们就很容易理解。只要领导操作同步到对应的followers(跟随者),数据必然一致。当leader宕机,需要进行领导选举。 日志复制其实就是同步操作数据的过程。leader将操作日志同步到其他节点。安全性:如何安全的同步,在不同的情况,我们都能保证一致性,这也就是安全性需要考虑的问题。 其实就是如此,raft首先假设了领导选举。然后实现了日志复制,zui后在安全问题上解决上面的漏洞问题。
社区
发现
算法
之——Louvain
1、什么是
社区
如果一张图是对一片区域的描述的话,我们将这张图划
分
为很多个子图。当子图之内满足关联性尽可能大,而子图之间关联性尽可能低时,这样的子图我们可以称之为一个
社区
。 2、
社区
发现
算法
及评价标准
社区
发现
算法
有很多,例如LPA,HANP,SLPA以及我们今天的主人公——Louvain。不同的
算法
划
分
社区
的效果不尽相同。那么,如何评价这些
算法
孰优孰劣呢? 用模块度modularity来衡量。模...
社区
发现
算法
——Louvain
算法
Louvain
算法
原始论文为:《Fast unfolding of communities in large networks》。 所以又被称为Fast unfolding
算法
。 Louvain
算法
是一种基于模块度的
社区
发现
算法
。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的
社区
标签,并选择最大化模块度增量的
社区
标签。在最大化模块度之后,每个
社区
看成一个新的节点,重复直到模块度不再增大。 首先复习下模块度: 这里引入了权重方便扩展到有权图,但其实对于无权图,可以看做所有边权重为1,这时候就等于用节点的度计算
社区
发现
算法
——GN
算法
与FN
算法
GN
算法
本
算法
的具体内容请参考Finding and evaluating community structure in networks(Newman and Girvan)。 重要概念 边介数(betweenness):网络中任意两个节点通过此边的最短路径的数目。 GN
算法
的思想: 在一个网络之中,通过
社区
内部的边的最短路径相对较少,而通过
社区
之间的边的最短路径的数目则相对较多。GN
算法
是一个基于删除边的
算法
,本质是基于聚类中的
分
裂思想,在原理上是使用边介数作为相似度的度量方法。在GN
算法
中,每次都会
社区
发现
算法
——COPRA
算法
COPRA
算法
LPA
算法
简单直观 ,易于理解。而且求解准确性很高(指的是运气好的时候,毕竟随机性太大了hh)无需指定
社区
个数等其他任何参数.最主要是
算法
时间复杂度很低.接近线性但是 LPA
算法
存在两个问题 : 第一,其稳定性较差,原因是
社区
间标签易传播 ,当一个节点存在多个可选标签时.随机地选择其中一个 . 对于不同的随机选择会产生不同的
社区
发现结果 第二 ,在现实生活中,很多节点可能同时属于多个标签 .而 LPA
算法
是无法挖掘出重叠
社区
结构的. 对此,基于LPA
算法
,引入了新的标签结构(c,b
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