引入:何为流水线问题 有\(n\)个任务,对于每个任务有\(m\)道工序,每个任务的\(m\)道工序必须在不同的m台机器上依次完成才算把这个任务完成,在前\(i-1\)道工序完成后才能去完成第\(i\)道工序.对于每一个任务的每一道工序在每一台机器上需要的时间都是不同的,求最短完成所有任务的时间,也就是最后一个任务的最后一道工序的完成时间. 流水线问题分为可抢先调度和非抢先调度.在现实生活中,某些时候某个任务会因为突发情况而获得较高的优先级,那么我们就会停下正在做的任务,直接开始这个优先级较高的…

搜索是编程的基础,是必须掌握的技能.--王主任 搜索分为盲目搜索和启发搜索 下面列举OI常用的盲目搜索: 1.dijkstra 2.SPFA 3.bfs 4.dfs 5.双向bfs 6.迭代加深搜索(IDFS) 下面列举OI常用的启发搜索: 1.最佳优先搜索(A) 2.A* 3.IDA* 那么什么是盲目,什么是启发? 举个例子,假如你在学校操场,老师叫你去国旗那集合,你会怎么走? 假设你是瞎子,你看不到周围,那如果你运气差,那你可能需要把整个操场走完才能找到国旗.这便是盲目式搜索,即使知道目标地…

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/zblade/ 今天给大家带来一篇游戏中寻路算法的博客.去年,我加入一款RTS的游戏项目,负责开发其中的战斗系统,战斗系统的相关知识,属于游戏中比较繁杂的部分.今天就说说其中的寻路的实现思想,当然,由于牵涉工作保密,我不会贴出核心代码,那么就用简单的意向代码表达核心思想即可:D 博客写的慢,马上又要国庆了,下一篇等我国庆放完假再回来更新吧~ 一.游戏中的常用寻路算法 说到寻路算法,很多人的第一反应就是A*算法,是的,这是正常的反应,而且…

以前对PCA算法有过一段时间的研究,但没整理成文章,最近项目又打算用到PCA算法,故趁热打铁整理下PCA算法的知识.本文观点旨在抛砖引玉,不是权威,更不能尽信,只是本人的一点体会. 主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法,它的本质实际上是K-L变换.PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000…

一.为什么要用URLEncoder 客户端在进行网页请求的时候,网址中可能会包含非ASCII码形式的内容,比如中文. 而直接把中文放到网址中请求是不允许的,所以需要用URLEncoder编码地址, 将网址中的非ASCII码内容转换成可以传输的字符 不会被编码的内容 1.大写字母A-Z 2.小写字母a-z 3.数字 0-9 4.标点符 - _ . ! ~ * ' (和 ,) 二.编码原理 1.将需要转换的内容(ASCII码形式之外的内容),用十六进制表示法转换出来,并在之前加上%开头 eg:  0…

一.什么是Hex 将每一个字节表示的十六进制表示的内容,用字符串来显示. 二.作用 将不可见的,复杂的字节数组数据,转换为可显示的字符串数据 类似于Base64编码算法 区别:Base64将三个字节转换为四个字符,Hex将三个字节转换为六个字节 三.应用场景 在XML,JSON等文本中包含不可见数据(二进制数据)时使用 四.使用 1.将字节数组转换为字符串 /** * 将字节数组转换为字符串 * 一个字节会形成两个字符,最终长度是原始数据的2倍 * @param data * @return *…

一.什么是编码解码 编码:利用特定的算法,对原始内容进行处理,生成运算后的内容,形成另一种数据的表现形式,可以根据算法,再还原回来,这种操作称之为编码. 解码:利用编码使用的算法的逆运算,对经过编码的数据进行处理,还原出原始数据,这种操作称之为解码. 二.什么是Base64编码算法 可以将任意的字节数组数据,通过算法,生成只有(大小写英文.数字.+./)(一共64个字符)内容表示的字符串数据. 即将任意的内容转换为可见的字符串形式. 三.Base64算法的由来 以前发送邮件只支持可见字符的传送.…

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B…

目录 前言 目录 循环神经网络 基于LSTM的分词 Embedding 数据预处理 模型 如何添加用户词典 前言 很早便规划的浅谈分词算法,总共分为了五个部分,想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结,种种事情一直拖到现在,今天抽空赶紧将最后一篇补上.前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词.词性标注亦或NER,都可以抽象成一种序列标注模型,seq2seq,就是将一个序列映射到另一个序列,这在NLP领域是非常常见的,因为NLP中语序.上下文是非常重要的,那么判断当前字或词是什么,我们必须回头看…

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型…