一个求随机排序的思路征集

PowerBuilder > DataWindow [问题点数:100分,结帖人netspies]
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本版专家分:2069
结帖率 100%
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本版专家分:17449
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蓝花 2003年5月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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红花 2009年12月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2009年11月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年6月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2007年8月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2010年2月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
2010年1月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
2010年1月 硬件使用大版内专家分月排行榜第二
2009年9月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
2009年8月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
2009年2月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
2009年1月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
2008年12月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
2008年11月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
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2008年9月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
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2008年7月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
2008年3月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2010年3月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
2009年10月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
2008年5月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
2008年2月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:2069
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红花 2009年3月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2009年2月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年10月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年9月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年8月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年7月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年5月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年4月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2008年6月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2008年11月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
2006年9月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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红花 2009年1月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年12月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年11月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2011年3月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2009年2月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
2008年10月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:15387
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红花 2002年7月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
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本版专家分:23017
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红花 2009年1月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年12月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
2008年11月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2011年3月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2009年2月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
2008年10月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:1208
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程序员编程艺术第二十七章:不改变正负数相对顺序重新排列数组(无解?)

时间O(N),空间O(1)前言 在这篇文章:九月腾讯,创新工场,淘宝等公司最新面试十三题的第5题(一个排序整数数组,有正负数,重新排列使负数排在正数前面,并且要求不改变原来的正负数之间相对顺序),自从去年九月...

随机森林算法学习(RandomForest)

随机森林算法学习最近在做kaggle的时候,发现随机森林这算法在分类问题上效果十分的好,大多数情况下效果远要比svm,log回归,knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这算法的原理。要学随机森林,首先先简单介绍一下...

九月十月百度人搜,阿里巴巴,腾讯华为笔试面试八十题(第331-410题)

九月十月百度人搜,阿里巴巴,腾讯华为小米搜狗笔试面试八十题引言 自发表上篇文章至今(事实上,上篇文章更新了近3月之久),blog已经停了3多月,而在那之前,自开博以来的21月每月都不曾断过。正如上篇...

机器学习:特征选择(feature selection)

这篇文章是关于机器学习中常用的特征选择的一个小结,整体上包括两部分 简介 常见方法 Filter 去掉取值变化小的特征(Removing features with low variance) 单变量特征选择 (Univariate feature selection) ...

我在CSDN参与的3000帖子

2:100分急求,随机输出十小写字母,但是,要求这十字母不相同 3:Sn=a+aa+aaa+…+aaa…a(na)之值 4:数组题 望高手帮忙! 5:呵呵,来推荐一下我的网站,本站提供大量当今流行的免费的音乐和免费电影,...

WEB开发文档2 总结

http://blog.donews.com/lvjiyong/archive/2006/06/29/931071.aspx 怎样将后台生成的在内存中的图象显示到客户端 Microsoft IE WebControls下载地址 如何在DATAGRID中使用JAVASCRIPT脚本控制 DataGrid中连接到...

机器学习、计算机视觉面经整理(持续完善整理中……)

算法岗计算机视觉方向求职经验总结进入11月份,楼主找工作也基本进入尾声了,从7月份开始关注牛客网,在求职的过程中学到了不少,感谢牛客提供这样一个平台,让自己的求职历程不再孤单。 先说一下楼主教育背景,...

深入理解机器学习——基于决策树的模型():分类树和回归树

结点有两种类型:内部结点和叶结点,其中内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类。 分类树 分类树是一种描述对实例进行分类的树形结构。 用决策树分类,从根结点开始,对实例的某一特征进行测试,...

MS-SQL Server 基础类 - SQL语句

如何进行特征选择

如何进行特征选择 ... 特征选择对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。...

ML之FE:数据处理—特征工程之特征选择常用方法之基于搜索策略的三种分类、基于评价准则划分的三种分类...

ML之FE:数据处理—特征工程之特征选择常用方法之基于搜索策略的三种分类、基于评价准则...T2、随机搜索——GA/SA算法 T3、启发式搜索——前向/后向 T3.1、前向选择方法—逐步增特征是寻更优 T3.2、后向选择方...

图像处理基础

章 概述 第二章 数字图像基本知识 1、 彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别? 答:(1)彩色图像,每像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三分量来表示的,分量介于(0,255)。M、N分别表示...

提高机器学习模型性能的五关键方法

如何提高机器学习模型性能, 可从五关键方面入手。 1. 数据预处理 2. 特征工程 3. 机器学习算法 4. 模型集成与融合 5. 数据增强 以下是各个方面的具体分析和方法: [ 说明:1、这里主要是各个关键方法的...

特征选择 (feature_selection)

特征是否发散:如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征上基本上没有差异,这个特征对于样本的区分并没有什么用。特征与目标的相关性:这点比较显见,与目标相关性高的特征,应当优选选择。除...

机器学习笔试精选 100 题

欢迎关注“勇敢AI”公众号,更多...勇敢AI,一个专注于人工智能AI的公众号。 ================================================================================== 转自:AI有道 机器学习是一门理论性和实战...

区块链:密码学与安全技术

工程领域从来没有黑科技;密码学不仅是工程。 密码学为核心的安全技术在信息科技领域的重要性无需多言。离开现代密码学和信息安全... ...本章将介绍跟区块链密切相关的安全知识,包括 Hash 算法与摘要、加密算法、数...

决策树算法介绍

本篇博文主要对决策树算法做一个总结。主要内容包括,ID3算法和C4.5算法的简单介绍、CART算法的重点介绍和决策树是如何剪枝的,以及决策树的优缺点和决策树在sklearn中使用的一些技巧。 决策树是一种基本的分类与...

机器学习干货贴

1.Kaggle Ensembling Guide 摘要:Creating ensembles from submission files Voting ensembles. Averaging Ra... 2.[导读]Machine Learning Theory 摘要:机器学习相关理论,Machine Learning Theory - Part 1: ...

开源的分布式数据库中间件系统Mycat和阿里巴巴Cobar的对比

mycat 不得不说的缘分原创 2016年04月15日 15:48:1727834 1,愕然回首,它在灯火阑珊处关于mysql集群中间件,以前写在应用程序里面,由开发人员实现,在配置文件里面写多个数据源,写库一个数据源,读库一个数据源...

项目管理

项目管理包含了许多内容,它是对项目管理专业知识的一个总结,正如法律、医药和会计等其它专业一样,这一知识体系也有赖于那些实践者和学者们对它加以应用和提高。整个项目管理知识体系不仅包括那些已经被求证过的...

无线WEP、WPA加密与解密原理

1 概述  目前情况下:  WEP的破解为利用加密体制缺陷,...  ...  所以在破解方式上WEP和WPA有很大差异。  2 WEP  2.1 (Wired EquIValent PrIVacy,WEP)  叫做有线等效加密。掌握WEP破解的人,肯能会说WEP不如

机器学习总结(lecture 15)算法:随机森林Random Forest(RF)

lecture 15:随机森林Random Forest 目录 lecture 15随机森林Random Forest 目录 1Bagging与Boosting的区别 2决策树 3随机森林 4随机森林算法 5随机森林的推广 6总结 7sk-learn中的随机森林算法 1...

NLP之文本分类方法之基础知识

:文本分类的处理大致分为文本预处理、文本特征提取、分类模型构建等。和英文文本处理分类相比, 中文文本的预处理是关键技术。 1:文本预处理(解决特征空间高维性、语义相关性和特征分布稀疏) 1.1中文分词...

关于一个web项目的开发流程(看到以后感觉是挺好的保存分享一下)

1.一个WEB应用的开发流程 先说项目开发过程中团队人员的分工协作。  一、人员安排  毕业至今的大部分项目都是独立完成,虽然也有和其他同事协作的时候,但自认为对团队协作的了解和认知都还有所欠缺。很清楚...

c4.5算法解读

、熵的认识 1、熵的概念 2、信息熵公式推导 二、ID3 ID3过程: 实例论证 总结 ID3缺点: 三、C4.5 C4.5算法优缺点分析 C4.5算法是用于生成决策树的种经典算法,是ID3算法的种延伸和优化。 所以要...

管理实践总结

华为公司研发项目经理研讨会成果汇集PSMT 质量和流程管理部整理华为技术有限公司版权所有侵权必究目录1.... 前言... 62.... 研讨实践... 62.1 场景概览..................... 72.2.3 估计人员乐观,导致估计结果不准,

我爱机器学习--机器学习方向资料汇总

转载:... 机器学习爱好者资料 机器学习领域的几种主要学习方式 ...From Stumps to Trees to Forests ...KDD-2014 – The Biggest, Best, and Booming Data Science Meeting

中国学术会议2009---001

会议名称(中文):第届工程与科学全局优化国际会议会议名称(英文):The First World Congress on Global Optimization in Engineering & Science (WCGO2009)所属学科:数学 信息科学与系统科学 工程与技术...

TalentQ逻辑题

自己用到,很有帮助,整理了一下,希望对大家有帮助

Autojs 例子 源码 1600多个教程源码

autojs例子大全,一千六百多个脚本,简单的到复杂的例子,统统有,小白学完马上变大神,大神学了变超神。 脚本内容包含: 几十种类型的UI脚本,抖音、QQ、微信、陌陌、支付宝等自动化操作的脚本、还有部分协议列表,HTTP协议(POST、GET)上传下载,接码模块,百度文字识别api模块,文件操作模块:txt文本读一行删一行,等等其他例子

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