SSO算法

SSO算法模拟蜘蛛群集的运动规律以优化搜索过程，将搜索空间比作蜘蛛网络，蜘蛛的位置对应于优化问题中的解，其权值则反映了个体适应度。

支持集群部署的亿信 BI 操作，真的蛮贴心的。内置的单点登录接口，基本不用动代码就能搞定 SSO，省事不少。用户和组织库支持从关系型数据库、LDAP甚至自定义接口读取，配合自带的 WEB 配置界面，基本不用你操太多心。 嗯，说到集群部署，它也搞得比较灵活。你只要把.war包部署到多个服务器上，系统自动撑起吞吐量，性能这块还是挺能打的。适合那种访问量上来了之后不想被卡脖子的场景。 想集成 SSO？不一定得上 CAS，亿信自己这套也还不错，直接改配置文件就能用，密码都不通过浏览器传，安全性这点做得挺稳的。 如果你做的是企业内网项目，尤其是那种要和别的系统打通用户信息、还能跑大数据的 BI 系统，那

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

获取算法笔记的PDF版本，满足你的学习需求！

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

LogMAP解码器。一个关于Matlab中卷积码LogMAP解码器的精彩示例！

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治