阿里云文档 2025-03-03

swing召回算法工具

本文为您介绍改进版swing相似度计算算法原理,包括工具包下载、工具包详细参数说明以及常见问题等。

文章 2025-01-06 来自:开发者社区

剖析文件共享工具背后的Python哈希表算法奥秘

在当今数字化时代,文件共享工具已成为人们工作、学习与生活中不可或缺的一部分。无论是团队协作中的文档分发,还是个人在不同设备间传输资料,文件共享工具都极大地提升了效率。而这些工具能够高效运行的背后,离不开精妙的算法支持,其中哈希表算法在文件共享过程中的索引与检索环节发挥着关键作用,接下来我们将深入探究基于Pytho...

剖析文件共享工具背后的Python哈希表算法奥秘
阿里云文档 2024-06-04

SWING算法工具使用文档

Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法,不同于传统基于“点”的节点亲密度(proximity)计算方式,如:Common Neighbors, Adamic/Adar, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Wb-cosine, Rooted PageRank等,Swing会考虑网络结构信息,以高维的网络结构向二跳节点扩展,抗噪能力强,相比传统的...

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

性能工具之 JMeter 自定义 Java Sampler 支持国密 SM2 算法

一、前言 国密即国家密码局认定的国产密码算法。通过自主可控的国产密码算法保护重要数据的安全,是有效提升信息安全保障水平的重要举措。目前,我国在金融、教育、交通、通信、国防工业、能源等各类重要领域的信息系统均已开始进行国产密码算法的升级改造。 现如今对使用国密算法加密的接口进行性能测试也逐渐成为是常见的测试场景。使用 JMeter 希望实现更灵活的国密加密测试方式,可以通过对 JMeter 自...

性能工具之 JMeter 自定义 Java Sampler 支持国密 SM2 算法
文章 2023-09-27 来自:开发者社区

公司文档管理软件中的必备工具:迪杰斯特拉算法的作用

迪杰斯特拉算法是一种解决加权有向图中单源最短路径问题的算法。该算法适用于从一个节点到其他所有节点的距离计算,并可以使用堆优化来提高时间效率。 在公司文档管理软件中,迪杰斯特拉算法可以用于监控特定的电脑或员工行为,检测网络安全问题,以及检测各种异常流量。具体而言,可以使用迪杰斯特拉算法对公司内部计算机或员工行走路径进行分析&#x...

问答 2023-09-20 来自:开发者社区

我们自己通过已学习工具做好了响应的视觉智能平台算法服务,请问怎么调用呢?

目前我们的应用场景没有现成的算法,我们自己通过已学习工具做好了响应的视觉智能平台算法服务,请问怎么调用呢?我看教程里面分了新版和旧版,请问有没有新版的详细调用方法呢?

文章 2023-07-30 来自:开发者社区

提高数据处理效率的有力工具:TopK算法解析

在现实生活中,TopK算法是非常常见的一种应用,你可能已经在电商平台上使用它来搜索最畅销的商品或者在音乐应用中使用它来发现最受欢迎的歌曲。那么,让我们深入了解TopK算法的原理和实现吧!TopK是什么TopK算法是一种常见的统计算法,即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。我们经常需要找出最大的十个销售额最高的商品、最受欢迎的音乐等。这时候TopK算法就非常实用,....

提高数据处理效率的有力工具:TopK算法解析
文章 2022-10-22 来自:开发者社区

【集群】集群的概念(相关知识)、常用工具/算法、常见集群

一、集群架构1.1 负载调度器1.1.1 常用调度算法算法分配方式轮询:rr每台服务器均分加权轮询:wrr根据权重分配最小连接:lc谁的连接数最少分配给谁最小加权轮询:wlc连接数/权重,谁最小分配给谁源地址哈希:sh在连接保持时间内,根据访问源IP分配到上次的服务器1.1.2 LVS模块确认模块启用:modprobe ip_vs查看模块版本:cat /proc/net/ip_vs调度算法目录:....

【集群】集群的概念(相关知识)、常用工具/算法、常见集群
问答 2022-04-15 来自:开发者社区

Maxcompute的数据上传下载工具Tunnel 和 DataX3.0 ,问题:1:它们在数据传输时,数据是否加密,解密处理? 2:加密的算法是什么?

Maxcompute的数据上传下载工具Tunnel 和 DataX3.0 ,问题:1:它们在数据传输时,数据是否加密,解密处理? 2:加密的算法是什么?

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

ML之分类预测之LARS:利用回归工具将二分类转为回归问题并采用LARS算法构建分类器

输出结果['V10', 'V48', 'V44', 'V11', 'V35', 'V51', 'V20', 'V3', 'V21', 'V15', 'V43', 'V0', 'V22', 'V45', 'V53', 'V27', 'V30', 'V50', 'V58', 'V46', 'V56', 'V28', 'V39']设计思路代码实现for i in range(nSteps): &...

ML之分类预测之LARS:利用回归工具将二分类转为回归问题并采用LARS算法构建分类器

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