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Anomaly Detection for Time Series Data with Deep Learning——本质分类正常和异常的行为，对于检测异常行为，采用预测正常行为方式来做

bonelee 2017-02-23 09:56 阅读:1471 评论:0 推荐:0

Finding Similar Items 文本相似度计算的算法——机器学习、词向量空间cosine、NLTK、diff、Levenshtein距离

bonelee 2017-02-21 12:05 阅读:1735 评论:0 推荐:0

利用simhash计算文本相似度

bonelee 2017-02-21 11:56 阅读:2402 评论:0 推荐:0

文本去重之MinHash算法——就是多个hash函数对items计算特征值，然后取最小的计算相似度

bonelee 2017-02-21 11:34 阅读:2214 评论:0 推荐:0

shingling算法——提取特征，m个hash函数做指纹计算，针对特征hash后变成m维向量，最后利用union-find算法计算相似性

bonelee 2017-02-17 18:43 阅读:5622 评论:0 推荐:0

普林斯顿算法（1.3）并查集（union-find算法）——本质就是一个数下面的子树代表了连在一起的点

bonelee 2017-02-17 15:42 阅读:604 评论:0 推荐:0

Cuckoo hash算法分析——其根本思想和bloom filter一致增加hash函数来解决碰撞节省了空间但代价是查找次数增加

bonelee 2017-02-17 14:32 阅读:9891 评论:0 推荐:0

Merkle 树——空间换时间，分而治之的hash表，通过根节点是由它的两个子节点内容的哈希值组成来校验数据完整性，定位篡改的数据位置

bonelee 2017-02-17 12:12 阅读:2575 评论:0 推荐:0

图解Skip List——本质是空间换时间的数据结构，在lucene的倒排列表，bigtable，hbase，cassandra的memtable，redis中sorted set中均用到

bonelee 2017-02-17 11:41 阅读:1126 评论:0 推荐:0

LSM Tree 学习笔记——本质是将随机的写放在内存里形成有序的小memtable，然后定期合并成大的table flush到磁盘

bonelee 2017-02-17 10:42 阅读:554 评论:0 推荐:0

LSM Tree 学习笔记——MemTable通常用 SkipList 来实现

bonelee 2017-02-17 10:21 阅读:1161 评论:0 推荐:0

HashTree（哈希树） ——和trie类似，只是将字符换成了质数，sphinx用到了？？？

bonelee 2017-01-04 17:44 阅读:1418 评论:0 推荐:0

向量时钟算法简介——本质类似MVCC

bonelee 2017-01-04 11:56 阅读:1659 评论:0 推荐:1

分形树Fractal tree介绍——具体如何结合TokuDB还没有太懂，先记住其和LSM都是一样的适合写密集

bonelee 2017-01-03 15:47 阅读:4672 评论:0 推荐:0

LSM树——放弃读能力换取写能力，将多次修改放在内存中形成有序树再统一写入磁盘

bonelee 2017-01-03 14:31 阅读:11854 评论:2 推荐:3

一致性哈希算法——算法解决的核心问题是当slot数发生变化时，能够尽量少的移动数据

bonelee 2017-01-03 12:11 阅读:2278 评论:0 推荐:0

137. Single Number II——问题是查找，本质是hash查找，只是记录的是32 bit中各个位出现次数而已

bonelee 2017-01-02 21:15 阅读:215 评论:0 推荐:0

46. Permutations——本质和树DFS遍历无异 fun: for i in nums fun(i)

bonelee 2017-01-02 20:23 阅读:298 评论:0 推荐:0

328. Odd Even Linked List——多利用fake_head

bonelee 2017-01-02 19:41 阅读:296 评论:0 推荐:0

449. Serialize and Deserialize BST——几乎所有树的面试题目都会回到BFS或者DFS，使用BFS，None节点存#

bonelee 2017-01-02 17:23 阅读:560 评论:0 推荐:0