和多数算法不同的是,有些问题的答案不只一个,而是需要在多个答案中,按照一定标准选出"最佳"答案,这类问题就统称为"优化问题"(optimization problem). 解决优化问题时常使用动态规划法,优化问题是在多个答案中选择出最佳答案(最优解).动态规划起初是从快速解决优化问题的过程中诞生的,因此,许多算法书,在介绍动态规划时,往往都会强调优化过程.但须注意的是,动态规划并不仅适用于优化问题,比如二项式系数的求法,并非这些问题需要在两个以上的答案中选择最佳答案…

在 Prim 算法中使用 pb_ds 堆优化 Prim 算法用于求最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称 MST),其本质是一种贪心的加点法.对于一个各点相互连通的无向图而言,Prim 算法的具体步骤如下: 令 \(G=(V,E)\) 表示原图,\(G'=(V',E')\) 表示 \(G\) 的最小生成树,\(dis_u\) 表示节点 \(u\) 到任意 \(v \in V'\) 的最小距离(初始化为 \(+\infty\)). 任取节点\(s \in V\),令 \(di…

张宁 A Linear Least Square Initialization Method for 3D Pose Graph Optimization Problem "链接:https://pan.baidu.com/s/1oj_HgQtiiKExACscYuFhJQ 提取码:7xrg" 三维位姿图优化问题的线性最小二乘初始化方法 S. M. Nasiri, H. Moradi, Senior Member, IEEE, R. Hosseini Abstract Pose Gra…

贝叶斯优化 Bayesian Optimization 2018年07月02日 22:28:06 余生最年轻 阅读数 4821更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40597317/article/details/80888837 关键字:提取函数aquisition function,熵,响应曲面 简介:所谓优化,实际上就是一个求极值的过程…

这是从 Unity教程之再谈Unity中的优化技术 这篇文章里提取出来的一部分,这篇文章让我学到了挺多可能我应该知道却还没知道的知识,写的挺好的 优化几何体   这一步主要是为了针对性能瓶颈中的”顶点处理“一项.这里的几何体就是指组成场景中对象的网格结构.   3D游戏制作都由模型制作开始.而在建模时,有一条我们需要记住:尽可能减少模型中三角形的数目,一些对于模型没有影响.或是肉眼非常难察觉到区别的顶点都要尽可能去掉.例如在下面左图中,正方体内部很多顶点都是不需要的,而把这个模型导入到Unity…

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧…

本篇博客为系列博客第二篇,主要介绍非线性最小二乘相关内容,线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论(一)-- 线性最小二乘.本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法.博客中主要内容为: 非线性最小二乘介绍: 下降法相关理论(Desent Method); 信任区域理论(Trust Region Methods); 非线性最小二乘求解方法(高斯牛顿.LM) 由于个人水平有限,文中难免有解释不清晰的地方,因此希望大家结合着[1].[2]和[3]进行理解.如果在阅…

刷榜中ASO优化中下载量与评论之间是怎么样对应,我们都知道,在ASO优化的过程中,ASO优化师在做下载量后的二至三天,都会顺带着做一下评论.这时候问题就来了,下载量与评论的比例关系应该如何确定呢?最近许多的小伙伴也向德普优化平台反应这个问题,今天我们就这个问题就和大家一起来讨论讨论吧. 日新增低于300以下的可套用以下公式 下载:评论=1:0.8<300/天 当然这个也要视情况而定. 近段时间,苹果删评论删的非常厉害,且波及了大量的真实评论.虽然苹果会删除苹果,但做评论依然是ASO必须去做的功课…

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程中,n是递增的,因此,如果在进行forward之前,把in数据先完整的赋值给w,然后式子(9a)就可以变为:    w[n] = B w[n] + (b1 w[n-1] + b2 w[n-2] + b3 w[n-3]) / b0:     --------->     (1a) 在backward过程中…

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学 谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中…

迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 该算法复杂度为n^2 这里有一篇讲解的很清晰的文章:http://blog.chinaunix.net/uid-26548237-id-3834514.html 下面说说我个人的理解: 就以这张图为例: 要找出A点到其他点的最短路径,应该怎么找? 这个算法的思路是:…

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为…

优化问题定义以及求解 通用定义 解决问题的开始一定是定义清楚问题.这里引用g2o的定义. \[ \begin{aligned} \mathbf{F}(\mathbf{x})&=\sum_{k\in \mathcal{C}} \underbrace{\mathbf{e}_k(\mathbf{x}_k,\mathbf{z}_k)^\top \Omega_k\mathbf{e}_k(\mathbf{x}_k,\mathbf{z}_k)}_{\mathbf{F}_k} \\ \mathbf{x}^* &a…

Java 排序算法-冒泡排序及其优化 什么是冒泡排序 基本写法 优化后写法 终极版本 源码及测试 什么是冒泡排序 这里引用一下百度百科上的定义: 冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法. 它重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果顺序(如从大到小.首字母从Z到A)错误就把他们交换过来.走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素列已经排序完成. 这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端(…

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11…

转自 http://blog.csdn.net/tonny_guan/article/details/41016241 Cocos2d-x优化中纹理优化 1.纹理像素格式纹理优化工作的另一重要的指标是纹理像素格式,能够最大程度满足用户对保真度要求的情况下,选择合适的像素格式,可以大幅提高纹理的处理速度.而且纹理像素格式有与硬件有这密切的关系.下面我们先了解一下纹理像素的格式,主要的格式有:RGBA8888.32位色,它是默认的像素格式,每个通道8位(比特),每个像素4个字节.BGRA8888.3…

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和…

原文:一步一步写算法(之prim算法 中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] C)编写最小生成树,涉及创建.挑选和添加过程 MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph) { MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->hea…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

题目链接:https://www.dotcpp.com/oj/problem1690.html 题目描述 字符串的子串定位称为模式匹配,模式匹配可以有多种方法.简单的算法可以使用两重嵌套循环,时间复杂度为母串与子串长度的乘积.而KMP算法相对来说在时间复杂度上要好得多,为母串与子串长度的和.但其算符比较难以理解. 在KMP算法中,使用到了一个next数组.这个数组就是在比较失配时母串指针不必回溯,而子串指针移动相应位置即可.我们给出书中next数组的算式表示以及算法,请你实现之. 图1:next…

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2…

随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果. 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题. 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集,然后通过全连接网络将它们进行分类. 实例描述:构建异或数据集模拟样本,在构建一个简单的多层神经网络来拟合其样本特征,观察其出现前泥河的现象,接着通过增大网络复杂性的方…

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…

nginx指令中的优化(配置文件)worker_processes 8; nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般为它的倍数.worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000; 为每个进程分配cpu,上例中将8个进程分配到8个cpu,当然可以写多个,或者将一个进程分配到多个cpu.worker_rlimit_nofile 102400; 这个指令是指当一个…

之前一直不解为何算法中经常会看到 log 今天看<数据结构与算法分析 Java 语言描述>(第 3 版)2.4.3 节 求最大子序列和的分治算法实现时才注意到原因 翻看第 29 页的最后一句部分内容如下: 即若 N = 2 ^ k,则 T(N) = N * (k + 1) = N log N + N = O(N log N) 我们根据上面的 N = 2 ^ k 可得到 k = log N 所以代入公式消除变量 k: N * k + N = N log N + N 此时只剩下一个变量可以十分清晰…

1.   ACS简介 Oracle Database 11g提供了Adaptive Cursor Sharing (ACS)功能,以克服以往不该共享的游标被共享的可能性.ACS使用两个新指标:sensitivity and bindawareness来实施该特点. 2.   ACS机制 2.1.  Adaptive Cursor Sharing Metadata:Oracle 11g也提供了三个新视图和动态视图V$SQL的两个新列来允许DBA来确定优化器是否已经确定一个SQL语句为一个ACS的候…

STL 算法中函数对象和谓词 函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待.          这是通过重载类的operator()来实现的.          “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行…

Oracle中CBO优化器简介 Oracle数据库中的优化器是SQL分析和执行的优化工具.它负责制定SQL的执行计划,也就是它负责保证SQL的执行计划的效率最高,比如优化器决定Oracle以什么样的方式访问数据,优化器是SQL执行的核心,它作出的执行计划的好坏,直接影响着SQL的执行效率. 1.执行计划中数据的访问方式: 直接表(无索引)的访问:并行 多数据块 通过索引访问:index unique scan(=唯一值) Index range scan(<,>范围) Index full s…

android开发中图片优化方法 1.图片加载方法,方便用户加载图片 /*** * 加载本地图片 * @param context:主运行函数实例 * @param bitAdress:图片地址,一般指向R下的drawable目录 * @return */ public final Bitmap CreatImage(Context context, int bitAdress) { Bitmap bitmaptemp = null; bitmaptemp = BitmapFactory.dec…