Weighted Sum Approach 该方法给出的表达式为: 首先,λ被称之为权重向量,观察和式,这完全就是m维向量的点乘公式嘛.具体的说,在目标空间中,把算法求出的一个目标点和原点相连构造成一个向量,此时,该方法的做法是将该向量与对应权重向量点乘,由向量点乘的几何意义可知,所得的数为该向量在权重向量方向上的投影长度,因为权重向量不变,最大/小化该长度值其实就是在优化该向量.可知若要增大该向量在权重向量上投影的长度,一方面可以增大/减小与权重向量的夹角,另一方面可以增大/减小该向量的长度.

参考博文: 多目标进化算法(MOEA)概述: https://blog.csdn.net/qithon/article/details/72885053 多目标优化问题的算法及其求解: https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿:  https://blog.csdn.net/qithon/article/details/78645090 多目标优化问题中常见分解方法的理

[code] [blog] 主要思想和贡献 以前,NLP中的对抗攻击一般都是针对特定输入的,那么他们对任意的输入是否有效呢? 本文搜索通用的对抗性触发器:与输入无关的令牌序列,当连接到来自数据集的任何输入时,这些令牌序列触发模型生成特定的预测. 例如,触发器导致SNLI隐含精度从89.94%下降到 0.55%, 72%的“为什么”问题在SQuAD中回答“杀死美国人”,而gps -2语言模型即使在非种族背景下也会输出种族主义. 本文设计了一个基于令牌的梯度引导搜索. 搜索迭代地更新触发序列中的标记

概要 A*算法是一种启发式寻路算法,BFS是一种盲目的无目标的搜索算法,相比于BFS,A*算法根据适应度构建优先队列,根据适应度值可以很好的向目标点移动,具体详情,请看搜索相关文档,我在只是实现了在无障碍的情况下的A*算法,有障碍的情况类似. 开发环境 visual studio 2017 + eaysX 实现 #include<stdio.h> #include<vector> #include<queue> #include<graphics.h> #i

作者:Lucida 微博:@peng_gong 豆瓣:@figure9 原文链接:http://zh.lucida.me/blog/java-8-lambdas-insideout-language-features 本文谢绝转载,如需转载需征得作者本人同意,谢谢. 深入理解Java 8 Lambda(语言篇--lambda,方法引用,目标类型和默认方法) 深入理解Java 8 Lambda(类库篇--Streams API,Collector和并行) 深入理解Java 8 Lambda(原理篇

在上一篇博客中,我们一起学习了随机迷宫算法,在本篇博客中,我们将一起了解一下寻路算法中常用的A*算法. 通常情况下,迷宫寻路算法可以使用深度优先或者广度优先算法,但是由于效率的原因,不会直接使用这些算法,在路径搜索算法中最常见的就是A*寻路算法.使用A*算法的魅力之处在于它不仅能找到地图中从A到B的一条路径,还能保证找到的是一条最短路径,它是一种常见的启发式搜索算法,类似于Dijkstra算法一样的最短路径查找算法,很多游戏应用中的路径搜索基本都是采用这种算法或者是A*算法的变种. 下面我们来了

搜索是ACM竞赛中的常见算法,本文的主要内容就是分析它的 特点,以及在实际问题中如何合理的选择搜索方法,提高效率.文章的第一部分首先分析了各种基本的搜索及其各自的特点.第二部分在基本搜索方法的基础上提出 一些更高级的搜索,提高搜索的效率.第三部分将搜索和动态规划结合,高效地解决实际问题,体现搜索的广泛应用性.第四部分总结全文. 文章在分析各种搜索的同时,分析了我们在解题中应该怎样合理利用它,理论结合实际,对我们的解题实践有一定的指导意义. [ Abstract ] Search is a alg

以下内容转自: 作者:Lucida 微博:@peng_gong 豆瓣:@figure9 原文链接:http://zh.lucida.me/blog/java-8-lambdas-insideout-language-features 本文谢绝转载,如需转载需征得作者本人同意,谢谢. -------------------------------------内容分割线--------------------------------------------------------- 关于 本文是深入

前言 一 个成熟的大型网站(如淘宝.天猫.腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能.高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,业务功能的 扩展逐渐演变完善的,在这个过程中,开发模式.技术架构.设计思想也发生了很大的变化,就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线.所以成熟的 系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的,并不是一蹴而就:不同业务特征的系统,会有各自的侧重点,例如淘宝,要解决海量的商品信息的搜索.下单.支付,例 如腾讯,要解决数亿用户的实时消息传输,百度它要处理海

Full Search 全搜索算法是最简单暴力的一种搜索算法,对搜索范围内的所有像素点都进行匹配对比,选出最合适的运动向量,以下就是一个搜索范围为4的全搜索范围(单个像素点) /*! *********************************************************************** * \brief按照螺旋搜索顺序进行全搜索 * Full pixel block motion search * 目标是得到(mv_x,mv_y)和min_mcost,(m

在计算机科学里,Boyer-Moore字符串搜索算法是一种非常高效的字符串搜索算法.它由Bob Boyer和J Strother Moore设计于1977年.此算法仅对搜索目标字符串(关键字)进行预处理,而非被搜索的字符串.虽然Boyer-Moore算法的执行时间同样线性依赖于被搜索字符串的大小,但是通常仅为其它算法的一小部分:它不需要对被搜索的字符串中的字符进行逐一比较,而会跳过其中某些部分.通常搜索关键字越长,算法速度越快.它的效率来自于这样的事实:对于每一次失败的匹配尝试,算法都能够使用这

搜索算法问题求解 一.需求分析 分别用深度优先.迭代加深.一致代价.A*搜索算法得到从起始点Arad到目标点Bucharest的一条路径,即为罗马尼亚问题的一个解,在求解的过程中记录每种算法得到的解,即输出每种解得到的条路径. 图一:罗马尼亚地图 二.详细代码 测试类: /**Main类,打印各个算法的结果 * @author dyl * */ classMain{ int result; int xiabiao[]=null;//访问的下标 publicstaticvoid main(Stri

本文介绍了Java SE 8中新引入的lambda语言特性以及这些特性背后的设计思想.这些特性包括: lambda表达式(又被成为"闭包"或"匿名方法") 方法引用和构造方法引用 扩展的目标类型和类型推导 接口中的默认方法和静态方法 本文是对 Brian Goetz 的 State of the Lambda 一文的翻译. 背景 Java是一门面向对象编程语言.面向对象编程语言和函数式编程语言中的基本元素(Basic Values)都可以动态封装程序行为:面向对象编

这篇笔记,仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识,不对公式进行推倒. 前言: 这篇论文介绍的是,如果快速的找到的可能是物体目标的区域,不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度对找到图片中,可能的区域目标,减少目标碎片,提升物体检测效率. 下面是这篇文章的笔记: 介绍及引言: 图片是分层次的,比如下图中a: 沙拉和匙在沙拉碗里,而碗又在桌子上,另外桌子和木头有关或者说桌子和桌子上的所有东西有关.所以图片中的目标是有层次的. 图片分割应该按层次来,也不存在使用单个策略这样通用

原文地址:ACM搜索算法总结(总结)作者:GreenHand 搜索是ACM竞赛中的常见算法,本文的主要内容就是分析它的 特点,以及在实际问题中如何合理的选择搜索方法,提高效率.文章的第一部分首先分析了各种基本的搜索及其各自的特点.第二部分在基本搜索方法的基础上提出 一些更高级的搜索,提高搜索的效率.第三部分将搜索和动态规划结合,高效地解决实际问题,体现搜索的广泛应用性.第四部分总结全文. 文章在分析各种搜索的同时,分析了我们在解题中应该怎样合理利用它,理论结合实际,对我们的解题实践有一定的指导意

A*算法     是一种启发式的搜索算法. 了解BFS.DFS或者Dijkstra算法的人应该知道.这些算法都是一种向四周盲目式搜索的方法.   启发式搜索:     启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.不同的估价可以有不同的效果.因此,A*算法的关键就在于如何建立这个启发函数.    公式表示为:f(n)=g(n)+h(n), f(n) 是

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识: 新版本的产生是为了顺应当下的需要,通过版本更新,接纳新技术和新方法,支持新兴编程语言接口,使用新的指令集,优化性能,解决固有问题等 新技术新方法会优先加入到新的大版本中,即使新的技术方法可以在旧版本中实现,但为了推动用户

前端研发流程 传统To B类系统的研发模式 探索 & 思考设计模式库(DPL)设计语⾔设计语⾔详解基于MVVM模式的Web框架 & UI库优化后的开发模式实现价值实践 赋能 赋能授权(Empowerment)是近年来应最多的商业语汇之一.赋能授权的意思就是授权给企业员工--赋予他们更多额外的权力.逻辑上来说,这样做意味着为了追求企业的整体利益而给予员工更多参与决策的权力. 理论上, 赋能授权是为了消除妨碍员工们更有效工作的种种障碍,其思想出发点是企业由上而下地释放权力--尤其是员工们自主工

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别