要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了.而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂.笔者将自己的学习笔记记录一下. R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包.clusterExport…

周末继续写东西的一半填补了,为了达到完美的一天.我们知道一个事实,IP地址太多.统一管理是不可能的了,无论从控制平面从数据/管理层表示,飞机是如此. 所以.IP协议被设计为可伸缩.供IP路由术语,跳路由进行计算.当然,支持"源路由",源路由就是说数据在出发前就已经把路线规划好了,逐跳路由是IP路由的标准形式.也就是说.IP数据包是在路上即时规划路线的.       我比較喜欢IP路由是由于这也是我旅行的方式,我喜欢旅行,可是我不喜欢事先订酒店.事先规划路线.导航等,我的方式是在路上看路…

旅行商问题: 有一位旅行商,他需要前往5个城市. 要前往这5个城市,同时要确保旅程最短. 对于每种顺序,他都计算总旅程,再挑选出旅程最短的路线.5个城市有120种不同的排列方式.因此,在涉及5个城市时,解决这个问题需要执行120次操作.涉及6个城市时,需要执行720次操作(有720种不同的排列方式).涉及7个城市时,需要执行5040次操作! 推而广之,涉及n个城市时,需要执行n!(n的阶乘)次操作才能计算出结果.因此运行时间 为O(n!),即阶乘时间.除非涉及的城市数很少,否则需要执行非常多的操…

Bellman-Ford 算法及其优化 转自:http://hi.baidu.com/jzlikewei/blog/item/94db7950f96f995a1038c2cd.html Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是…

结合问题说方案,首先先说问题: 八皇后问题:在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 嗯,这个问题已经被使用各种语言解答一万遍了,大多还是回溯法解决的. 关于回溯算法:个人理解为就是优化的穷举算法,穷举算法是指列出所有的可能情况,而回溯算法则是试探发现问题"剪枝"回退到上个节点,换一条路,能够大大提高求解效率. 具体到8皇后问题上来说,需要考虑以下几点: 1)将8个皇后定义为8行中的相对位置来标识,考虑增…

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便…

背景介绍 分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作.随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强.可用性高.廉价高效等优点得以广泛应用. 但与单机系统相比,分布式系统在实现上要复杂很多.CAP理论是分布式系统的理论基石,它提出以下3个要素: Consistency(强一致性):任何客户端都可以访问到同一份最新的数据副本. Availability(可用性): 系统一直处于可服务状态,每次请求都…

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系.最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数.但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,…

目录 1. Mini-batch gradient descent 1.1 算法原理 1.2 进一步理解Mini-batch gradient descent 1.3 TensorFlow中的梯度下降 2. Exponentially weighted averages 2.1 伦敦天气温度 2.2 进一步理解Exponentially weighted averages 2.3 偏差修正(bias correction) 3. Gradient descent with momentum(Mo…

PS:多校联赛的题目质量还是挺高的.建图不会啊,看了题解才会的. 参考博客:http://blog.csdn.net/luyuncheng/article/details/7944417 看了上面博客里的题解,思路就有了.不过建图还是有点麻烦.我把源点设为n+1 (不想从0开始,不修改模版),汇点就是n+2+MAX,其中MAX是题目中Ei的最大值. 这题,我有疑问:优化过的SAP算法的时间复杂度是O(m*n^2),此题的n最大为1000,m为50万,时间超过5亿了.1s的时限居然过了. 其中有个…