hash learning

memcached 中使用的哈希函数。

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

MySQL必知必会的资源，适合MySQL学习。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

本压缩包中包括四本MATLAB学习书籍：1. Matlab_数学手册2. MATLAB R2016完全一本通3. MATLAB编程4. MATLAB基础及其应用教程

内存 Hash 算法模块，挺适合用在需要快速检索大量数据的场景。它利用哈希函数将键值映射到内存中的特定位置，实现高效查找和访问。通过创建一个哈希表，能在内存中存储数据，查询时根据键值计算出对应的索引，如果有多个数据冲突，会通过链表方式存储。这样做既提高了查找效率，也保证了数据的完整性。要注意，哈希函数的好坏直接影响查询性能，最好选择分布均匀的哈希函数。至于扩展性，模块设计时考虑了多种比较方法和多键值的支持，未来可以更灵活地调整。总体来说，内存 Hash 算法模块在数据密集型应用中还挺有用的，简洁高效。

Hash 树的结构清晰、查找快，在挖关联规则的时候挺有用。是在大型事务数据时，用 Hash 树可以显著减少内存占用，速度也提上来了不少。比如 Apriori 算法里，候选项集的支持度统计那块，用 Hash 树来优化，真的是省心不少。 Hash 树的建立其实也不复杂，就是一层层哈希下去，把数据分桶。你可以设定hash 函数，根据事务中的项来分配到不同节点。每层节点还可以继续哈希下去，直到数据不多为止。嗯，说白了，就是让大集合分得更细一点，好查好算。 在实际用的时候，比如你在跑关联规则挖掘，用 Apriori 算法生成k 项候选集，这时候用 Hash 树来存候选项，效率会高多。尤其当数据集大、候选

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): M

String 和 Hash 是 Redis 中两种常用的数据类型，常用于缓存场景，减轻数据库压力，实现数据共享。

在MySQL的学习过程中，我积累了一些宝贵的经验。虽然最初想逐个分析源码文件，但最终决定分享我在过去几年中开发自己的数据库引擎所走过的路。希望这些经验对大家有所帮助。