接上文[小白的CFD之旅]敲门实例[续] 主要内容 3 Solution3.1 Solution Methods3.2 Solution Controls3.3 Monitors3.4 Report Definitions3.5 Report Files3.6 Report Plots3.7 Solution Initialization3.8 Calculatin Activities3.9 Run Calculation 3 Solution 3.1 Solution Methods 模型树

原创翻译加学习笔记,方便国人学习算法知识! 原文链接http://www.geeksforgeeks.org/pseudo-polynomial-in-algorithms/ 什么是伪多项式? 当一个算法的最坏时间复杂度是依据输入的数量级的时候,我们就称算法的时间复杂偶是伪多项式时间(给一个wiki上的解释可能更好理解 若一个数值算法的时间复杂度可以表示为输入数值规模N的多项式,但其运行时间与输入数值规模N的二进制位数呈指数增长关系,则称其时间复杂度为伪多项式时间.这是由于,N的值是N的位数的幂

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_212 有人说,如果一个人相信运气,那么他一定参透了人生.想象一下,如果你在某款moba游戏中,在装备平平,队友天坑的情况下,却刀刀暴击,在一小波gank中轻松拿下五杀,也许你会感叹自己的神操作和好运气,但其实,还有另外一种神秘的力量在支配着这一切,那就是:随机算法. 伪随机(Pseudo-Randomization) 其实,竞技游戏通常是拒绝随机性干预的,因为它干扰了玩家实际操作水平的考量.但是,应对突发情况也应该是玩家应变能

第一部分:A*算法简介    写这篇文章的初衷是应一个网友的要求,当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少,我在这里 抛砖引玉,希望大家都来热心的参与.     还是说正题,我先拿A*算法开刀,是因为A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表.     A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目

转载1:A*算法入门 http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/19/80492.aspx 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 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.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计

目的:我这里希望实现一个java A* 游戏里的战斗寻径 定义部分: 这个定义引用自 http://www.cnblogs.com/kanego/archive/2011/08/30/2159070.html 这个伪代码说的很详细 如下的状态空间:(起始位置是A,目标位置是P,字母后的数字表示节点的估价值) 搜索过程中设置两个表:OPEN和CLOSED.OPEN表保存了所有已生成而未考察的节点,CLOSED 表中记录已访问过的节点.算法中有一步是根据估价函数重排OPEN表.这样循环中的每一 步只

Floyd算法 思想:将n个顶点的图G“分成”很多子图 每对顶点vi和vj对应子图Gij(i=0,1,…,n-1和j=0,1,…,n-1) 每对顶点vi和vj都保留一条顶点限于子图Gij中的最短路径Pij(称为待定路径),其长度为Dij,不断地往子图Gij中增加“中间过渡点”(子图不断扩大),不断地将Pij优化(始终保持在Gij中是最短的),当图中所有n个顶点都作为中间过渡点加到子图Gij中时,子图Gij就变成了原图G,待定路径Pij也就变成最终所求的(在原图中的)vi到vj的最短路径.(注:i

2018-03-15 14:20:08 伪多项式时间:如果一个算法的传统时间复杂度是多项式时间的,而标准时间复杂度不是多项式时间的,则我们称这个算法是伪多项式时间的. 想要理解“伪多项式时间”,我们需要先给出“多项式时间”的一个清楚的定义. 对于“多项式时间”,我们的直观概念是时间复杂度,其中是一常数.比如,选择排序的时间复杂度是,是多项式时间:暴力解决TSP问题的时间复杂度是,不是多项式时间.我们称这种时间复杂度为“传统时间复杂度”. 我们通常认为传统时间复杂度中的变量表示数据的输入规模.比如

1.简介 随着大规模分布式存储系统(PB级的数据和成百上千台存储设备)的出现.这些系统必须平衡的分布数据和负载(提高资源利用率),最大化系统的性能,并要处理系统的扩展和硬件失效.ceph设计了CRUSH(一个可扩展的伪随机数据分布算法),用在分布式对象存储系统上,可以有效映射数据对象到存储设备上(不需要中心设备).因为大型系统的结构式动态变化的,CRUSH能够处理存储设备的添加和移除,并最小化由于存储设备的的添加和移动而导致的数据迁移. 为了保证负载均衡,保证新旧数据混合在一起.但是简单HASH

论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题,该方法将定位与分类分开成两个独立的网络,然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练,整体效果达到SOTA,论文化繁为简,值得学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization 论文地址:https://arxiv.org/abs

/* 所谓均态分布随机数算法是指:每个数(整数或实数)无序地分布在数轴上,值只出现一次永不重复.体现了香农的一次一密理论. * 均体现在每个数的值是平均概率,即都有出现:态体现在每个数在数轴上的位置是惟一性. * 有别于函数式伪随机数算法的缺陷:已经有文献说明,输出一亿个函数式伪随机数,就能估算它的算法了,即函数式伪随机数算法可以被破解. * 均态分布随机数算法分为真均态分布随机数算法和伪均态分布随机数算法. * 真均态分布随机数算法是一种接近自然随机数的算法,没有文献说明能被破解,即不可破解.

翻译自:CFD-online 帖子地址:http://www.cfd-online.com/Forums/openfoam-solving/68072-pimplefoam-vs-simplefoam-vs-pisofoam-vs-icofoam.html phisieh2005: 大家好, 谁能给我解释一下pimpleFoam,simpleFoam,pisoFoam和icoFoam求解器之间的区别吗? 以及在什么情况下选择对应的求解器? 感谢! ata: 你好 icoFoam是计算不可压缩牛顿

在实际的项目开发过程中,经常需要产生一些随机数值,例如网站登录中的校验数字等,或者需要以一定的几率实现某种效果,例如游戏程序中的物品掉落等. 在Java API中,在java.util包中专门提供了一个和随机处理有关的类,这个类就是Random类.随机数字的生成相关的方法都包含在该类的内部. Random类中实现的随机算法是伪随机,也就是有规则的随机.在进行随机时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的变换,从而产生需要的随机数字. 相同种子数的Random对象,相

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 1. Ceph 集群的物理结构 1.1 Ceph 内部集群 从前一篇文章 我们知道,从物理上来讲,一个 Ceph 集群内部其实有几个子集群

在实际的项目开发过程中,经常需要产生一些随机数值,例如网站登录中的校验数字等,或者需要以一定的几率实现某种效果,例如游戏程序中的物品掉落等. 在Java API中,在java.util包中专门提供了一个和随机处理有关的类,这个类就是Random类.随机数字的生成相关的方法都包含在该类的内部. Random类中实现的随机算法是伪随机,也就是有规则的随机.在进行随机时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的变换,从而产生需要的随机数字. 相同种子数的Random对象,相

Java里面有一个随机函数——Random,刚开始只是知道这个函数具有随机取值的作用,于是上网搜索了资料一番,做了一下一些关于Random函数的总结:   Java中存在着两种Random函数: 一.java.lang.Math.Random; 调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值,该值大于等于0.0且小于1.0,即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间,返回值是一个伪随机选择的数,在该范围内(近似)均匀分布. 例如下面的实验代码   编译通过后运行结果如下图

今天在做Java练习的时候注意到了Java里面的一个随机函数——Random,刚开始只是知道这个函数具有随机取值的作用,于是上网搜索了资料一番,做了一下一些关于Random函数的总结:   Java中存在着两种Random函数: 一.java.lang.Math.Random; 调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值,该值大于等于0.0且小于1.0,即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间,返回值是一个伪随机选择的数,在该范围内(近似)均匀分布. 例如下面的实验

一.前言 在这里我将对A*算法的实际应用进行一定的探讨,并且举一个有关A*算法在最短路径搜索的例子.值得注意的是这里并不对A*的基本的概念作介绍,如果你还对A*算法不清楚的话,请看姊妹篇<初识A*算法>. 这里所举的例子是参考AMIT主页中的一个源程序,使用这个源程序时,应该遵守一定的公约. 二.A*算法的程序编写原理 我在<初识A*算法>中说过,A*算法是最好优先算法的一种.只是有一些约束条件而已.我们先来看看最好优先算法是如何编写的吧. 如图有如下的状态空间:(起始位置是A,目

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1085 囧啊囧,看了题解后写了个程序,但是样例总过不了T+T,调试了不下于1个小时,肉眼对拍看了根本看不出orz.原来y打成了x.................. 这种错误赛场上犯就离滚粗不远了. 这题是用启发式搜索中的A*做,嗯.我蒟蒻当然不会A*,特地去了解了下..2篇博文有介绍(初识A*算法)(深入A*算法) 估价函数f(i)=g(i)+h(i).g是已知代价,h是估计代价. 本题因为只有一

转自 Random类中实现的随机算法是伪随机,也就是有规则的随机.在进行随机时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的变换,从而产生需要的随机数字. 相同种子数的Random对象,相同次数生成的随机数字是完全相同的.也就是说,两个种子数相同的Random对象,第一次生成的随机数字完全相同,第二次生成的随机数字也完全相同.这点在生成多个随机数字时需要特别注意. 下面介绍一下Random类的使用,以及如何生成指定区间的随机数组以及实现程序中要求的几率. 1.Random