大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了Couldn’tagreeakeyexchangealgorithm(available:curve25519-sha256,curve25519-sha256@libssh.org解决方案，希望能对使用winscp的同学们有所帮助。文

这不是作业。我正在使用一个小型“优先级队列”(目前作为数组实现)来存储具有最小值的最后N个项目。这有点慢-O(N)项目插入时间。当前的实现跟踪数组中最大的项目并丢弃任何不适合数组的项目，但我仍然想进一步减少操作数量。寻找符合以下要求的优先级队列算法:队列可以实现为数组，它具有固定大小且_cannot_增长。严格禁止在任何队列操作期间进行动态内存分配。任何不适合数组的元素都会被丢弃，但队列会保留遇到的所有最小元素。O(log(N))插入时间(即，将元素添加到队列中应该占用O(log(N)))。(可选)O(1)访问队列中*最大*项(队列存储*最小*项，因此最大项将首先被丢弃，我需要它们来减

在我们的程序中，多年来我们一直使用遗传算法来解决n个变量的问题，每个变量都有一组固定的m个可能值。这通常适用于约1,000个变量和10种可能性。现在我有一个新任务，其中每个变量只存在两种可能性(开/关)，但我可能需要解决具有10,000个或更多变量的系统。现有的GA确实有效，但解决方案的改进非常缓慢。我找到的所有EA都是为连续或整数/float问题而设计的。哪一个最适合二元问题？ 最佳答案 嗯，规范形式的遗传算法是最适合二元决策问题的元启发式算法之一。我会尝试的默认配置是这样一种遗传算法，它使用1-elitism并配置了轮盘赌选择、

我想在我的项目中使用Redis作为缓存，所以我们知道redis将数据存储在内存中，这绝对是有限制的，数据会在内存中保留多长时间？我想在其中实现一些算法(例如最近最少使用的算法)吗？ 最佳答案 无需显式实现算法。Redis带有内置的驱逐政策。您可以配置其中之一。http://redis.io/topics/lru-cacheRedis支持在特定时间范围后使键过期。假设你只需要4小时的缓存就可以实现这个。http://redis.io/commands/expireRedis对一定范围内的数据进行压缩。您可以实现所有哈希、排序集，使其可

我目前正在为一个基于我的语言的短文本压缩项目工作。但作为初学者，我也知道一些基本的压缩算法，比如LZW。但是我还是不明白smaz作品。我有两个问题:smaz是如何运作的？如何构建密码本和反向密码本？谁能帮我解释一下？非常感谢。 最佳答案 试着回答你的问题smaz是如何工作的？根据[1],Smazhasahard-wiredconstantbuilt-incodebookof254commonEnglishwords,wordfragments,bigrams,andthelowercaseletters(exceptj,k,q).T

背景:在我的网站中，用户正在创建他们的社交网络。这会导致通知飞到网络中的相关节点。例如。好友请求、点赞、评论，都会为网络中的相关节点生成通知。为了保持一切透明，用户可以在单独的url中以列表形式查看相关通知。此列表由名为ss:的redis支持的排序集提供支持.排序后的集合包含hashids，以及自纪元以来的时间(作为score)。例如:hash_id|updated_atnp:1:0:544|1482234321.48124np:1:2:454|1482235629.73111np:1:1:701|1482237000.59143此外，每个通知要么看到，要么看不见。这seen状态存储在

我正在研究推荐问题(基于内容的推荐)。我在mongodb中以json格式设置了数据集。问题陈述有些项目有自己的属性，用户对每个属性都有一些偏好。现在我正在考虑根据项目的属性预测用户对项目x的喜爱程度，并比较用户对项目x具有的相同属性的偏好。我想建立一个推荐系统，根据用户的喜好向他们推荐商品。我正在考虑使用Mahout和CBAYES分类器算法来预测“用户A会喜欢多少项目x”。但是我还没有找到任何使用mahout实现CBAYES的示例和数据集。如果您有任何其他建议使用任何其他分类器算法，请推荐。 最佳答案 您可以使用余弦相似度来计算“用

我正在评估涉及一些MongoDB聚合查询的算法的计算成本，因此我试图计算出我使用的各种运算符的成本，那么整个查询的成本将只是以下总和所有这些都是级联应用的。我上来就说$project、$match和$unwind的成本是O(n)，n是集合中文档的数量，因为我没有任何索引所以我需要扫描所有文件。现在我的问题是:新的$lookup运算符的成本如何？它对两个集合执行左连接，所以我首先猜测它有点计算两个集合的笛卡尔积，因此成本应该类似于O(n*m)，其中m是第二个集合的大小。我对吗？MongoDB会做一些更有效率的事情吗？您对这个主题有任何引用吗？ 最佳答案

我想知道MongoDB使用的是哪种内部索引算法。因为我有一些数据要存储，而每个文档(行)都有一个id，它可能是一个唯一的哈希值。(例如，由md5()或其他哈希算法生成)。所以，我想了解我应该使用哪种哈希方法来创建id，以便MongoDB可以快速索引它。:) 最佳答案 是的，mongoDB使用b-tree，documentation:Anindexisadatastructurethatcollectsinformationaboutthevaluesofthespecifiedfieldsinthedocumentsofacolle

基于mongodbdocumentationensureIndex()函数仅在索引不存在时才创建索引。一旦一个集合在一个键上被索引，随机访问匹配该键的查询表达式指定的键很快。如果没有索引，MongoDB必须遍历每个文档来检查查询中指定键的值:db.things.find({j:2});//fast-usesindexdb.things.find({x:3});//slow-hastocheckallbecause'x'isn't这是否意味着第1行代码运行时是big_theta=1，第2行代码是big_theta=n？ 最佳答案 Mo