数据“aaacbc”，匹配“abc”，也是匹配，因为数据按照“abc”的顺序，算法不管数据有多长，只要数据存在和匹配相同的顺序，那么就匹配。
2016年2月4日，Google 搜索业务负责人 Amit Singhal 即将退休，公司机器学习业务高管 John Giannandrea 将接任其职位。 Amit Singhal 从 2000 年加入 Google，并且改写了 Google 创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 最开始写好的搜索引擎算法。自那时以来，Singhal 就一直负责 Google 的搜索引擎业务。 在 Amit Singhal 负责 Google 搜索引擎期间，一个很出名的故事是 2013 年仅一年，就对搜
这段时间大师兄项目中出现了固定数据池的模糊检索需求，也就是在一大堆几乎不变化的数据中进行模糊检索。同时，这样的检索需求在同模块中也会出现很多次。
在机器学习的时代，AI智能补全代码早已不是梦想，各种IDE和插件都在努力帮助程序猿减少击键次数，延长键盘寿命（雾。
此部分学习内容适合工业工程，管理科学与工程，信息管理，物流管理，系统工程等相关专业的2021级（大一）本科生。只需要有C++，Java编程基础即可，不需要任何数学基础，也不需要运筹学基础，推文由简到难递进，适合自学！大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文，并且集齐20个赞，可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群，会有高年级本科生，硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末！ 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
2.索引 （正向索引 -> like %key% ; 反向索引 -> 先建关键词列表）
深度优先搜索（DFS）是一种用于图或树的遍历算法，它沿着路径直到无法继续前进，然后回退到前一个节点，继续探索其他路径。
Google是搜索引擎领域的主导力量，在搜索引擎优化(SEO)中，致力于最大限度地提高知名度。 像我这样的人已经建立了自己的职业生涯，想方设法从Google核心的中心排名算法中获益。但有趣的是，Goo
我们使用某些算法来进行搜索过程。模式搜索的复杂性因算法而异。在数据库中执行搜索时它们非常有用。模式搜索算法对于在较大字符串的子字符串中查找模式非常有用。这个过程可以使用我们将在本文章中讨论的各种算法来完成。
数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念，它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中，可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。本文将深入探讨数据结构和算法的奥秘，介绍它们在实际应用中的应用，并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
最近因为需要从大量的文本中检索字符串，于是想比较一下java jdk提供的 indexof 算法，和其他字符串搜索算法的效率。字符串搜索算法有多种，其中比较有名的是boyer-moore算法。在Moore 先生的主页上有关于 boyer-moore算法的详细介绍。 moore先生介绍的通俗易懂，相信大家都能看明白。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容，从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
注解可为Java代码提供元数据，框架也会利用注解暴露功能，比如Spring框架中的@Service、@Controller。
你好程序员，我们大多数人都害怕算法，并且从未开始学习它。但我们不应该害怕它。算法只是解决问题的步骤。
>搜索策略(Search Strategies)//详细请参见http://blog.csdn.net/racaljk/article/details/18887881
近日，新闻爆料说谷歌正在使用一个机器学习人工智能系统“RankBrain”来对搜索结果排序。想知道它的工作原理以及如何在谷歌排序系统上运行吗？以下是我们对RankBrain的全部了解。 下面的信息来自于三个不同的地方。第一个，Bloomberg story，昨天发布了谷歌RankBrain的新闻（也可以看看我们写的文章）。第二个，谷歌目前直接提供给Search Engine Land的其他信息。第三个，我们自己的知识，和对谷歌没有回答的问题的猜测。在必要时，我们要明确任何一个来源不会作为背景资料使用。 什么
拼图中有一个格子是空的，可以利用这个空着的格子移动其他数字。你需要通过移动这些数字，得到某个特定排列顺序，这样就算赢了。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在JavaScript编程中，字符串搜索是一个常见而基础的操作。无论是查找特定字符、子字符串还是模式匹配，掌握有效的字符串搜索方法对于编程效率和性能优化至关重要。本文将揭示三种常用的JavaScript字符串搜索技术：indexOf、includes和KMP算法，并通过实际代码示例展示如何在数据采集的情况下实现这些技术。
今天分享一篇关于EEG特征选择优化的论文，发表于一区Top期刊Expert System with Applicaitons的论文Multi-objective symbiotic organism search algorithm for optimal feature selection in brain computer interfaces。
【信息来源】 http://www.noi.cn/RequireFile.do?fid=Dt8gjEaa&attach=n 一级标准 1.程序的基本结构。 2.标识符与关键字。 3.基本数据类型。 4
RedisSearch 是 Redis 的一个模块，它提供了全文搜索的功能，允许开发者在 Redis 数据库中执行复杂的搜索查询。RedisSearch 不仅支持简单的文本搜索，还提供了多种查询方式，如模糊查询、范围查询和聚合操作等。
如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代，那么英特尔对 Mobileye 的收购，预示着一个新时代的到来：算法和芯片协同进化的时代。今天我们着重了解下智能驾驶发展驱动下，「算法」这一细分技术领域都有哪些创新和进步。
虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～
Tech 导读 本文介绍了几个常见的匹配算法，通过算法过程和算法分析介绍了各个算法的优缺点和使用场景，并为后续的搜索文章做个铺垫；读者可以通过比较几种算法的差异，进一步了解匹配算法演进过程以及解决问题的场景；KMP算法和Double-Array TireTree是其中算法思想的集大成者，希望读者重点关注。 01 前言 上文探究了数据结构和算法的一些基础和部分线性数据结构和部分简单非线性数据结构，本文我们来一起探究图论，以及一些字符串模式匹配的高级数据结构和算法。《搜索
今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院和耶拿弗里德里希-席勒-耶拿大学团队发表在Nature Methods上的文章，文章提出了一种基于encoder-decoder神经网络的从质谱生成小分子结构的新方法：MSNovelist，它首先使用SIRIUS和CSI：FingerID来分别从质谱中预测出分子的指纹和表达式，然后将其输入到一个基于encoder-decoder的RNN模型来生成分子的SMILES。作者使用来自Global Natural Product Social Molecular Networking网站上的3863个质谱数据集进行评估，MSNovelist重现出了61%的分子结构，这些重现的分子结构都是未在训练集中见过的；并且使用CASMI2016数据集进行了评估，MSNovelist重现了64%的分子结构。最后，本文将MSNovelist应用在苔藓植物质谱数据集上进行验证，结果表明MSNovelist非常适合在分析物类别和新化合物表现不佳的情况下注释质谱对应的分子。
经过了多波浪潮的人工智能这次能够有新的突破吗？还是，历史依然会重演呢？岁末年初，本文作者Thomas Nield从历史上的英国讲起，进而探讨了人工智能到底是什么，以及这一波人工智能浪潮又有哪些不同。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
时间复杂度是衡量算法执行效率的一种标准。但是，时间复杂度 != 性能。即便在不降低时间复杂度的情况下，也可以通过一些优化手段，提升代码的执行效率。即便是像10%、20%这样微小的性能提升，也是非常可观的。
深度优先搜索（DFS，Depth First Search），顾名思义就是按照深度优先的顺序对 “问题状态空间” 进行 搜索 的算法。在 0x00 章中，我们多次把 一个问题的求解 看做对 问题状态空间的遍历与映射。从本章节开始，我们可以进一步把 “问题空间” 类比为一张 “图”，其中的 状态 类比为 结点，状态之间的联系与可达性 就用 图中的边 来表示，那么使用 深度优先遍历搜索算法求解问题，就相当于在 一张图上进行深度优先遍历。
在线性数据结构中搜索时，常使用线性搜索算法，但其性能偏低下，其性能改善方案常有二分搜索和双指针或多指针搜索算法。在复杂的数据结构如树和图中，常规搜索算法是深度和广度搜索。在深度搜索算法过程中常借助剪枝或记忆化方案提升搜索性能。广度搜索算法过程中常见的性能优化方案为双向广度搜索和启发式搜索。双向广度搜索可以认为是图论中的双指针搜索方案，本文将和大家深入探讨其算法细节。
一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。今天就来聊聊这些十分重要的“必抓！”算法吧~
许多人认为，算法可以利用认知意识来超越人类。机器可以在没有人类干预的情况下识别和学习任务。他们完全可以「思考」。许多人甚至提出了我们是否可以打造机器人配偶的问题。
上一个专题是动态规划，然而因为动态规划种类繁多，只能蜻蜓点水每个知识点写一个入门题。如果每个知识点写得比较深入会极为耗时，因此公众号的专题还是只能作为入门用途，尽可能多的写不同的知识点。
二分搜索算法是一个简单方法，在已排序的元素列表中查找元素。它很容易描述为接受排序列表，并将其分成两半，直到找到它或遍历完。如果你完成了练习 20，那么这个练习应该比较容易。
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
在最近被ECCV2020接收的论文AutoSTR中，第四范式的研究人员提出了使用网络结构搜索（NAS）技术来自动化设计文本识别网络中的特征序列提取器，以提升文本识别任务的性能。
在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： 在解空间中搜索满足特定条件的解，这其实就是搜索算法（Search）的一种描述。当然也有其他描述，比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”，又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据，以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。
今天向大家推荐并介绍一篇文章，这篇文章解决的是禁忌搜索算法应用在仿真优化问题时所面临的预算分配问题。文章的作者为同济大学机械与能源工程学院的余春龙助理教授，蒙特利尔大学数学与工业工程学院的Nadia Lahrichi教授，以及米兰理工大学机械工程学院的Andrea Matta教授。
还是在朋友圈里一边喝着洗衣粉一边计划着晚上裸奔，想要出轨结果表白被拒，狠下心决定今晚谁追自己就答应谁？
今天给大家介绍的是来自佐治亚理工学院的Le Song课题组发表在ICML2020上的关于逆合成规划的一篇文章。在本文中，作者提出了一种基于神经的类A*算法，称为Retro*，它能有效地找到高质量的合成路线。在基准USPTO数据集上进行的实验表明，作者提出的方法在成功率和解决方案质量方面均优于现有的最新技术，同时效率更高。
【新智元导读】青年魏则西的不幸病逝激起了国内公众对搜索引擎虚假医疗网络广告问题的热议。提到搜索引擎，必须想到谷歌，那么谷歌是如何处理医疗广告的呢，答案是使用机器学习的RankBrain算法。 青年魏
我们讨论机器学习的时候，其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源，用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过6.8万星标，可以说非常受欢迎了。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
最近武汉的天气越来越恶劣了。动不动就下雨，所以，拥有一款好的天气预报工具，对于我们大学生来说，还真是挺重要的了。好了，自己动手，丰衣足食，我们来用Python打造一个天气预报的微信机器人吧。
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