murmurhash算法

⑴ python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法

1首先需要安装Cython，网上下载后进行本地安装pythonsetup.pyinstall2下载Sklearn包，进行本地安装（使用pip或easy_install总是出错，如cannotimportmurmurhash3_32，最终本地安装成功）3安装后可用nosetests-vsklearn来进行测试

⑵ 如何设计并实现一个线程安全的 Map

Map 是一个非常常用的数据结构，一个无序的 key/value 对的集合，其中 Map 所有的 key 都是不同的，然后通过给定的 key 可以在常数时间 O(1) 复杂度内查找、更新或删除对应的 value。
要想实现常数级的查找，应该用什么来实现呢？读者应该很快会想到哈希表。确实，Map 底层一般都是使用数组来实现，会借用哈希算法辅助。对于给定的 key，一般先进行 hash 操作，然后相对哈希表的长度取模，将 key 映射到指定的地方。

哈希算法有很多种，选哪一种更加高效呢？
1. 哈希函数

MD5 和 SHA1 可以说是目前应用最广泛的 Hash 算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。
MD4(RFC 1320) 是 MIT 的Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest（消息摘要） 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现——它是基于 32位操作数的位操作来实现的。
MD5(RFC 1321) 是 Rivest 于1991年对 MD4 的改进版本。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与 MD4 相同。MD5 比 MD4 来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好。
SHA1 是由 NIST NSA 设计为同 DSA 一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit 的散列值，因此抗穷举 (brute-force)
性更好。SHA-1 设计时基于和 MD4 相同原理,并且模仿了该算法。
常用的 hash 函数有 SHA-1，SHA-256，SHA-512，MD5 。这些都是经典的 hash 算法。在现代化生产中，还会用到现代的 hash 算法。下面列举几个，进行性能对比，最后再选其中一个源码分析一下实现过程。
（1） Jenkins Hash 和 SpookyHash

1997年 Bob Jenkins 在《 Dr. Dobbs Journal》杂志上发表了一片关于散列函数的文章《A hash function for hash Table lookup》。这篇文章中，Bob 广泛收录了很多已有的散列函数，这其中也包括了他自己所谓的“lookup2”。随后在2006年，Bob 发布了 lookup3。lookup3 即为 Jenkins Hash。更多有关 Bob’s 散列函数的内容请参阅维基网络：Jenkins hash function。memcached的 hash 算法，支持两种算法：jenkins, murmur3，默认是 jenkins。
2011年 Bob Jenkins 发布了他自己的一个新散列函数
SpookyHash（这样命名是因为它是在万圣节发布的）。它们都拥有2倍于 MurmurHash 的速度，但他们都只使用了64位数学函数而没有32位版本，SpookyHash 给出128位输出。
（2） MurmurHash

MurmurHash 是一种非加密型哈希函数，适用于一般的哈希检索操作。
Austin Appleby 在2008年发布了一个新的散列函数——MurmurHash。其最新版本大约是 lookup3 速度的2倍（大约为1 byte/cycle），它有32位和64位两个版本。32位版本只使用32位数学函数并给出一个32位的哈希值，而64位版本使用了64位的数学函数，并给出64位哈希值。根据Austin的分析，MurmurHash具有优异的性能，虽然 Bob Jenkins 在《Dr. Dobbs article》杂志上声称“我预测 MurmurHash 比起lookup3要弱，但是我不知道具体值，因为我还没测试过它”。MurmurHash能够迅速走红得益于其出色的速度和统计特性。当前的版本是MurmurHash3，Redis、Memcached、Cassandra、HBase、Lucene都在使用它。

作者：一缕殇流化隐半边冰霜

⑶ python机器学习使用sklearn模块出错，求解答

Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNUOctave类似。Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有：1.scikit-learnscikit-learn是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI资助，偶尔Google也资助一点。

⑷ python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法

1首先需要安装Cython网载进行本安装pythonsetup.pyinstall
2载Sklearn包进行本安装（使用pip或easy_install总错cannotimportmurmurhash3_32终本安装功）
3安装用nosetests-vsklearn进行测试

⑸ python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法

要弄清楚这个问题，首先要弄懂决策树三大流行算法ID3、C4.5和CART的原理，以及sklearn框架下DecisionTreeClassifier的帮助文档。
3个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。
ID3，采用熵（entropy）来度量信息不确定度，选择“信息增益”最大的作为节点特征，它是多叉树，即一个节点可以有多个分支。
C4.5，同样采用熵（entropy）来度量信息不确定度，选择“信息增益比”最大的作为节点特征，同样是多叉树，即一个节点可以有多个分支。
CART，采用基尼指数（Gini index）来度量信息不纯度，选择基尼指数最小的作为节点特征，它是二叉树，即一个节点只分两支。
然后你认真阅读sklearn的DecisionTreeClassifier的帮助文档，可以发现，度量信息的方法默认是Gini，但可以改成entropy，请按需选择；构建的树是二叉树；可以通过设置max_deepth、max_leaf等来实现“剪枝”，这是根据CART的损失函数减少的理论进行的。
所以总结说，如果信息度量方法按照默认的设置，那么sklearn所用的决策树分类器就是CART，如果改成了entropy，那么只是使用了别的度量方法而已。其实两者差不多。

⑹ jedis里怎么设置数据的有效期

1、下载redis安装包，解压后进入redis目录，执行命令redis-server.exe redis.windows.conf，redis解压后目录如图。

⑺ 常见的哈希算法有哪些

1.linear hash 线性
2.quadratic hash 每次以1,4,9,16这样的幅度向下找
3.double hash 用两个函数一起决定HASH的index