上期毛毛虫问题的答案: def find_slim_segments(widths: list): slim_locations = [] temp = [] last_is_low...slim_locations.append(temp) temp = [] last_is_low = False return slim_locations 这个小算法可以用于图像分割...如下图，各斑块儿之间有桥接，连通域算法不奏效。这个简单算法反而可以分割它。
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本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。介绍了优化的基本原理，重点介绍了基于梯度的数值优化策略和算法，可用于求解光滑和有噪声的不连续优化问题。...一个特殊的Python模块以电子方式提供(通过springerlink)，它使文本中的新算法易于访问并直接适用。数值例子和练习包括鼓励高级到研究生水平的学生计划，执行，并反映数值调查。...(i)作者认为，引入数学优化的主题最好通过经典的基于梯度的方法来完成，(ii)与目前流行的使用非梯度方法的趋势相反，如遗传算法(GA)，模拟退火，粒子群优化和其他进化方法，作者认为，在许多情况下，这些搜索方法在计算上过于昂贵...根据作者的经验，通过明智地使用基于梯度的方法，可以解决带有数值噪声和多重最小值的问题，而且只需要花费遗传算法等搜索技术的一小部分计算成本。...材料的呈现不太严格，但希望是正确的，应该提供必要的信息，让科学家和工程师选择适当的优化算法，并成功地将它们应用到各自感兴趣的领域。
《Python程序设计基础与应用》,机械工业出版社,2018.9
这里写的是一个系列，关于POSTGRESQL SQL 优化的问题，这篇是这个系列的第二篇，第一篇可以在文字的末尾的连接中找到，之前有同学提出，希望有一个历史文字的连接。...1 一个SQL 是如何转换成数据库系统可以识别的语句 2 对于转换的语句，数据库系统是怎么对如何解释SQL语句进行工作的 3 最终根据什么方式来对给定的语句执行的计划，进行语句的执行和返回结果 与任何的程序语言有类似的过程...但这里面与程序语言的不同之处在于程序语言在经过编译器编译后的程序Coding 是可以被执行的，而SQL 进行编译后的命令依然是命令而非直接可以执行的代码。...此时就体现了一个数据库（单体）数据库是否优秀的关键，如何找到将上面的命令用什么样的方式，怎么个先来后到的，那些条件在什么时间对收集上来的数据起作用，这就是体现数据库中 算法的精妙之处，截止目前ORACLE...以上也说明另一个问题，执行计划有时虽然一样，但最终每次执行的时间是不一样的，有时DBA 进行SQL 的优化，只是在测试环节中测试优化后的结果还是不错的，但将他放到实际的生产环节中，发现并不和自己在测试环节中测试的结果一样
现代控制理论习题解答与Matlab程序示例 现代控制理论 第三版 课后习题参考解答： http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9544934 掌握这本习题集...下面给出部分书后习题的Matlab方法求解： ?...状态空间表达式 1 传递函数转为状态空间表达式和约旦标准型 num=[10,-10]; den=[1,4,3,0]; w=tf(num,den); se=ss(w) [T,J]=jordan(A) 对应习题...-6 2 状态空间表达式转为传递函数 A=[0,1,0;-2,-3,0;-1,1,-3]; B=[0;1;2]; C=[0,0,1]; D=0; se=ss(A,B,C,D); w=tf(se) 对应习题...0;1]; C=[1,0]; D=0; se=ss(A,B,C,D); [y,t,x]=step(se); figure(1); plot(t,x); figure(2); plot(t,y); 对应习题
本文是机器学习和深度学习习题集的答案-1，免费提供给大家，也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。...对于多元函数的优化问题，坐标下降法每次只对一个变量进行优化，依次优化每一个变量，直至收敛。假设要求解的优化问题为 ? 算法在每次迭代时依次选择 ? 进行优化，每次求解单个变量的优化问题。...如果一个最优化问题是凸优化问题，则KKT条件是取得极小值的充分条件。 40.解释蒙特卡洛算法的原理。为什么蒙特卡洛算法能够收敛？...从而得到如下的优化问题 ? 8.解释NCA算法的原理。 NCA同样与近邻算法有关。在保证其优化目标是使得每个样本的同类样本被近邻算法正确分类的概率最大化，以此构造目标函数。...绝大部分习题的答案在《机器学习-原理、算法与应用》一书中都有详细的讲解。购买链接为： https://item.jd.com/12685964.html?
在猿问上回答了几道题，其中二题还不错，记录一下 题一 要求输入一串不是很长的字符串，在最大的字符后加（max），字符串没有空格，只在第一个出现最大的字符后加（m...
关注“SIGAI公众号”，选择“星标”或“置顶” 原创技术文章，第一时间获取 ---- 本文是机器学习和深度学习习题集答案的第2部分，也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。...此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。 第8章 线性判别分析 1.解释LDA的原理。...这等价与如下最优化问题 ? 6.证明线性不可分时SVM的对偶问题是凸优化问题： ? 为了简化表述，定义矩阵Q，其元素为 ? 对偶问题可以写成矩阵和向量形式 ?...11.解释SMO算法的原理。 SMO算法是一种分治法，每次挑选出两个变量进行优化，这个子问题可以得到解析解，而一个带等式和不等式约束的二次函数极值问题。 12.SMO算法如何挑选子问题的优化变量？...第一个变量的选择方法是在训练样本中选取违反KKT条件最严重的那个样本。首先遍历所有满足约束条件 ? 的样本点，检查它们是否满足KKT条件。
参考链接： K means聚类Python–简介 分类算法 – KNN算法 KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法，属于有监督学习。...理论说明 1.1 算法概论 假设我们已知n个样本的特征和标签（即所属分类），并以此作为样本集A。 ...当输入一个没有标签的样本b时，我们可以通过比较新样本b与样本集A中的数据对应的特征，然后提取出最为相似的k个数据。 最后我们选取k个最相似的数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 ...1.2 算法步骤 Step 1：计算已知类别的样本集A中的所有样本与新样本b之间的距离 Step 2：按照距离的递增次序，对样本集A中的样本进行排序 Step 3：选取与当前样本b距离最近的k个样本...根据经验，我们一般会让k小于样本集A中样本数量的平方根 ②距离的度量 在算法中，我们明确说明了要计算已知类别的样本集A中的所有样本与新样本b之间的距离。那我们需要选择哪种距离呢？
本文旨在为资深的机器学习和深度学习从业者提供一个全面的多目标优化技术指南，包括其基础理论、主要难点、详细说明以及具体的Python代码实现。 二、多目标优化技术的基础 1....每种算法都有其独特之处，适用于不同类型的多目标问题。 3. 多目标优化与单目标优化的比较 虽然多目标优化与单目标优化在核心目标——寻找最优解——上相似，但它们在处理问题的方式上存在显著差异。...在单目标优化中，通常有一个明确的最优解，而在多目标优化中，则需要在多个目标之间找到一个平衡点。这使得多目标优化更加复杂，因为它需要考虑目标间的权衡和交互效应。 三、多目标优化的难点与挑战 1....对于一些特别复杂或者规模特别大的问题，即使是最先进的算法和计算资源也可能难以应对。 3. 真实世界应用中的挑战 在理论研究中，多目标优化问题往往被简化或抽象化，以便于分析和求解。...高级技巧与实践建议 多目标优化： 在机器学习中，我们经常需要同时考虑多个目标，如准确度、模型复杂度、运行时间等。 遗传算法可以通过非支配排序（如NSGA-II）来优化多个目标。
答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。...大数据、云计算和物联网的区别 大数据、云计算和物联网的联系 大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上皆在整合和优化各种IT资源并通过网络已服务的方法，廉价地提供给用户...答： 第八章 1.试述在Hadoop推出之后其优化与发展主要体现在哪两个方面。 答：Hadoop对MapReduce和GDFS的许多方面做了有针对性的改进提升。...利用可视化技术，实时呈现当前分析结果，引导用户参与分析过程，根据用户反馈信息执行后续分析操作，完成用户与分析算法的全程交互，实现数据分析算法与用户领域知识的完美结合。 ③辅助理解数据。...其立足点并不是单纯提升某几个工业制造技术，而是从制造方式最基础层面上进行变革，从而实现整个工业发展的质的飞跃。
激光SLAM笔记（1）——激光SLAM框架和基本数学理论 1、SLAM分类 1.1、基于传感器的分类 1.2、基于后端的分类 13、基于图的SLAM 2、激光SLAM算法（基于优化的算法） 2.1...2、激光SLAM算法（基于优化的算法） 2.1、激光SLAM算法的流程 基于图优化方法的激光SLAM和视觉SLAM的流程相同，只是其中用到的算法不同 2.2、激光SLAM常用算法 一、数据预处理...不同系统之间的时间同步 二、帧间匹配算法（激光SLAM核心部分） 帧间匹配算法直接影响激光SLAM的效果，后端优化只是消除该过程所积累的误差，帧间匹配估计的位姿越准确，后期建图效果越好。...在匹配算法上，其先利用CSM分支定界的方法，快速实现初步定位，然后利用基于概率地图得分的优化方法，实现精确的位姿求解。 ...Optimal RBPF：Gmapping的进一步优化 基于图优化的方法： Cartographer：算法与Karto-SLAM原理类似，更完整，使用CSM+SBA Viny-SLAM：作者也没有仔细看过这篇论文
回想我们百度一下的过程，输入几个单词后，自动搜索出可能的选择，当没有完全匹配的搜索结果，可以返回前缀最相似的可能。 这个功能实现原理是上面呢？...字典树 这个功能的原理是字典树，通过匹配前缀，再通过一些内部算法，达到相似的可能，再输出给我们选择。 ? 字典树 是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。...与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。
对于兑换36元的零钱，也就是找36的子结构最优解，贪心算法会按照20>10>5>1这个方式进行。 我们把金额和面值都改一下，面值为10 6 1 ，兑换金额为13 。 ?...按照贪心算法，会选择第一种，我们知道第二种才是最优的。 但是我们看问题更多的是从整体到细节，局部的最优解组合起来成为整体的最优解，这样的情况是很少的，所以也意味着贪心算法的适用情况是很少的。...因为贪心算法一般没有测试所有可能的解。贪心法容易过早做决定，因而没法达到最佳解。 贪⼼算法与动态规划的不同在于它对每个⼦问题的解决⽅案都做出选择，不能回退。...这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。 ? 二分查找算法有一个使用前提。...题解：就是求平方根，一种比较简单的办法就是二分算法，为什么呢？这道题有二分算法的的使用前提吗？ 这个平方根的可能解是由零开始递增的直到x ，那么存在上下界，也具有快速访问数字的情况。
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...对于第一个求最大值和最小值的问题的分治算法和这道题基本一样，只是最后合并子问题答案的部分不同，而且更简单，读者可以尝试写一下第一题的分治解法。...首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。
---- 深度优先搜索算法（DFS) 百度百科：事实上，深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止...简单讲就是一路走到底，再换支路，二叉树的中序遍历就是利用深度优先搜索算法。 我们同样的拿一个二叉树的中序遍历看一看，加深记忆。 ? 如果是图的结构，利用深度优先搜索算法，一定要记住去重，防止死循环。...BFS并不使用经验法则算法。从算法的观点，所有因为展开节点而得到的子节点都会被加进一个先进先出的队列中。...算法中剪枝也是类似概念，当广度或者深度优先搜索算法后面走的路径很多的时候，怎么充分利用资源，把不需要的路径去掉。...百度百科：AlphaBeta剪枝算法是一个搜索算法旨在减少在其搜索树中，被极大极小算法评估的节点数。 ? 记住，在使用搜索算法时，找到问题中的限制信息或者一些特征，把问题简单化，剪去不需要的路径。
目录 值传递： 引用传递： 值传递与引用传递示例： 形参： 实参： 形参与实参示例： 值传递与引用传递区别-示例题： 答案解析： ---- 值传递： 在函数范围内，改变变量值的大小，都不会影响到函数外边的变量值...值传递与引用传递示例： 形参： 形参全称为“形式参数”，目的是用来接收调用该函数时传递的参数。 实参： 实参，全称为"实际参数"。顾名思义就是实际存在的参数。...形参与实参示例： 从下图就可以很明显看出来形与实的区别。 值传递与引用传递区别-示例题： 函数f()、g()的定义如下所示。... D、7 （2）A、3 B、4 C、6 D、7 答案解析
---- 文章目录 一、BASE 理论概述 1、CAP 的三选二伪命题 2、Base 理论简介 二、BASE 理论的内容 1、基本可用（Basically Available） 2、软状态（Soft State...） 3、最终一致性（Eventually Consistent） 三、BASE 理论总结 ---- 一、BASE 理论概述 1、CAP 的三选二伪命题 CAP 理论回顾：CAP 理论，也被称为 CAP...与传统 ACID 特性相反，不同于 ACID 的强一致性模型，BASE 提出通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据段时间内的不一致，但是最终达到一致状态。...因此在设计中，ACID 和 BASE 理论往往又会结合使用。 ---- 三、BASE 理论总结 总体来说 BASE 理论面向的是大型高可用、可扩展的分布式系统。...与传统 ACID 特性相反，不同于 ACID 的强一致性模型，BASE 提出通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据段时间内的不一致，但是最终达到一致状态。
「策略梯度」课程中的 PPT，解释了策略梯度的过程 「近端策略优化算法」课程中的 PPT，展示了重要性采样的问题 李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文教程之一。...李老师幽默风趣的上课风格让晦涩的强化学习理论变得轻松易懂，他会通过很多有趣的例子来讲解强化学习理论。比如老师经常会用玩 Atari 游戏的例子来讲解强化学习算法。...5.a 关键字让你快速 get 到文章的要点 在每章教程的后面，我们都会结合每章的内容，将定义、具体算法、专业名词等关键字和知识点，使用最短、最精确且最白话的方式总结，供大家吸收与巩固。...教程第二章部分关键字示意图 5.b 习题与参考答案助力你的查漏补缺 除了关键词，我们还提供了章节对应的习题供大家查漏补缺，并且结合其他资料，提供了详细、易懂的答案供大家参考。...教程第一章部分习题以及对应参考答案示意图 6.
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