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如何在跳跃搜索中找到跳跃块大小的最佳值？

在跳跃搜索中找到跳跃块大小的最佳值是一个优化问题，可以通过以下步骤来解决：

理解跳跃搜索：跳跃搜索是一种优化算法，用于在有序列表或数组中查找目标元素。它通过跳过一定数量的元素来快速定位目标元素的可能位置，然后再进行细致搜索。
确定搜索范围：首先，确定要进行跳跃搜索的有序列表或数组，并确定搜索范围的起始和结束位置。
初始化跳跃块大小：选择一个初始的跳跃块大小，可以根据经验或启发式算法来选择。
进行跳跃搜索：从搜索范围的起始位置开始，以当前的跳跃块大小进行跳跃搜索。比较目标元素与当前位置的元素大小，如果目标元素小于当前位置的元素，则说明目标元素可能在当前跳跃块的前面，需要进行细致搜索；如果目标元素大于当前位置的元素，则说明目标元素可能在当前跳跃块的后面，可以增大跳跃块的大小。
调整跳跃块大小：根据搜索过程中的比较结果，动态调整跳跃块的大小。如果目标元素在当前跳跃块的前面，则减小跳跃块的大小；如果目标元素在当前跳跃块的后面，则增大跳跃块的大小。
细致搜索：当跳跃块大小减小到一定程度时，需要进行细致搜索，以找到目标元素的准确位置。可以使用二分搜索等方法进行细致搜索。
循环迭代：重复步骤4至步骤6，直到找到目标元素或搜索范围缩小到空集。

通过以上步骤，可以在跳跃搜索中找到跳跃块大小的最佳值，以提高搜索效率和准确性。

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它是一个巨大的体系结构，到处都有跳跃连接。当我使用这个ResNet作为我的机器学习项目的预培训网络时，我就在想“怎么会有人提出这样的体系结构呢?” ?...它是从所有可能的体系结构中找到一个体系结构，通过遵循将性能最大化的搜索策略。下图总结了NAS算法。 ? NAS方法的维度它有三个独立的维度搜索空间，搜索策略和性能估计。...搜索空间定义了NAS方法原则上可以发现哪些神经结构。它可以是链式结构，其中层(n-1)的输出作为层(n)的输入，也可以是具有跳跃连接(多分支网络)的现代复杂结构。 ?...渐进式神经结构搜索（PNAS） PNAS执行单元格搜索，如本教程的搜索空间部分所述。它们从块构造单元格，并通过以预定义的方式添加单元格来构造完整的网络。 ? 单元以预先定义的数字串联起来形成网络。...当然，代理模型应该能够处理可变大小的输入。然后选择模型预测的表现最好的2个block cell top K。然后这两个块单元格被实际训练，“代理”模型被微调，这些单元格被扩展到3个块，并被迭代。 ?

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Redis为什么要使用跳跃表？

在大部分情况下，跳跃表的效率可以和平衡树相媲美，并且因为跳跃表的实现比平衡树要来得更为简单，所以有不少程序都使用跳跃表来代替平衡树。...Redis使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一，如果一个有序集合包含的元素数量比较多，又或者有序集合中元素的成员（member）是比较长的字符串时，Redis就会使用跳跃表来作为有序集合键的底层实现。...因为跳跃表的定义可以在任何一本算法或数据结构的书中找到，所以本章不介绍跳跃表的具体实现方式或者具体的算法，而只介绍跳跃表在 Redis 的应用、核心数据结构和 API 。...❑每个跳跃表节点的层高都是1至32之间的随机数。 ❑在同一个跳跃表中，多个节点可以包含相同的分值，但每个节点的成员对象必须是唯一的。...❑跳跃表中的节点按照分值大小进行排序，当分值相同时，节点按照成员对象的大小进行排序。

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