本期题目：最优资源分配 题目 某块业务芯片最小容量单位为1.25G，总容量为M * 1.25G，对该芯片资源编号为1,2, ..., M。该芯片支持3种不同的配置，分别为A、B、C。...资源分配规则：按照芯片编号从小到大分配所需资源，芯片上资源如果被占用标记为1，没有被占用标记为0。...主管面和 HR 资面询问工作时间和离职原因，谈薪资。整个面试过程持续约 2 周，最终通过。虽然机试分数不到 300 分，但面试官在技术二面给笔者更多机会，使面试时间超过了 90 分钟。
一个更好的分配策略应该是摆脱传统的为每一个目标对象单独寻求最优分配的做法，由此启发，作者转向全局最优的思想，并将最优传输理论应用到目标检测中的标签分类问题中，目的是为图像中的所有目标找到全局高置信度分配方式...作者首先将目标检测的标签分配问题表述为一个最优运输问题，然后将求解最优传输问题转化为求解最优运输方案，进而可以利用现成的Sinkhorn-Knopp迭代快速高效地求解。...最优传输问题的目标是找到一个最优传输方案使得供应商的所有货物可以以最低的运输成本运输给需求方：, 以上问题是一个可以在多项式时间内求解的线性规划问题。...将寻找最优标签分配的目标转化为解决最优传输方案，然后通过Sinkhorn-Knopp迭代以最小的运输成本将标签从供应商运输到需求方。 ? 最优传输分配算法（OTA）如下所示： ?...在OTA中，当多个倾向于将正标签传输到同一个锚时，OT算法将基于最小全局成本的原则自动解决它们的冲突。因此，OTA的模糊锚的数量仍然很低，并且随着从增加到几乎没有增加。 ?
就是在这颗CPU上，会比较均匀的把时间分配给这几个nginx worker，每个worker进程运行完一个时间片后，内核需要做进程切换，把正在运行的进程上下文保存下来。...内核分配时间片是有策略和倾向性的。换句话说，内核是偏心的，它喜欢的是IO消耗型进程，因为这类进程如果不能及时响应，用户就会很不爽，所以它总会下意识的多分配CPU运行时间给这类进程。...虽然内核尽量多的分配时间片给IO消耗型进程，但IO消耗进程常常在睡觉，给它的时间片根本用不掉。很合理吧？ 那么内核具体是怎么实现这种偏心呢？...这个时间片执行完后，就会根据它的初始优先级来重新分配时间片，优先级为+19时最低，只分配最小时间片5ms，优先级为0时是100ms，优先级是-20时是最大时间片800ms。...内核就是这么偏爱交互型进程，从上面的优先级和时间片分配上都能看出来。实际上，内核还有方法对交互型进程搞优待。
其实这个问题可以归结为:如何管理一大块连续的内存空间,能够按照需求分配、释放其中的空间,这就是堆分配的算法。...堆的分配算法有很多种,有很简单的(比如这里要介绍的几种方法),也有些很复杂、适用于某些高性能或者有其他特殊要求的场合. 1....对象池 以上介绍的堆管理方法是最为基本的两种,实际上在一些场合,被分配对象的大小是较为固定的几个值,这时候我们可以针对这样的特征设计一个更为高效的堆算法,称为对象池。...实际上很多现实应用中,堆的分配算法往往是采取多种算法复合而成的。...比如对于 glibc来说,它对于小于64字节的空间申请是采用类似于对象池的方法;而对于大于512字节的空间申请采用的是最佳适配算法:对于大于64字节而小于512字节的,它会根据情况采取上述方法中的最佳折中策略
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。...cur = cur->next; p->next = cur->next; cur->next = p; p = next; } return dummy->next; } }; 时空复杂度分析 时间复杂度...2 链表归并排序 题目描述：Leetcode 0148 排序链表 分析 因为要求时间O(1)，因此就不能使用递归的写法，这一题可以使用归并排序的迭代写法（自底向上）。...sortList(head), right = sortList(newHead); return merge(left, right); // 返回合并后的链表头指针 } } 时空复杂度分析 时间复杂度...ListNode* get_tail(ListNode* head) { while (head->next) head = head->next; return head; } }; 时空复杂度分析 时间复杂度
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...调度和排程问题：遗传算法可以应用于解决调度和排程问题，如作业车间调度、员工排班、交通信号优化等。 它可以找到最佳的任务分配和调度策略，从而提高效率和降低成本。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。
这篇论文将目前绝大多数的图节点邻近度指标和图神经网络特征传播形式都归纳为一个概括性的图传播范式，针对该图传播范式，这篇论文提出了一个时间复杂度近似最优的通用算法AGP。...通过严格的理论分析，我们证明了AGP算法可以在近似最优的时间复杂度下完成所有符合该通用范式的邻近度指标的计算，例如Personalized PageRank、Heat Kernel PageRank、transition...是否可以面向这一通用图传播方式，设计一种时间复杂度近似最优的算法，以同时提高所有图传播方式的效率？ 3....针对上述图传播范式，在本篇论文中，我们提出了通用图传播算法AGP，首次在近似最优的时间复杂度内，得到通用图传播向量 在误差要求范围内的估计结果。...AGP算法将Monte-Carlo随机游走和确定性传播两种方法的优势巧妙结合，从而在近似最优的时间复杂度下，完成了图传播向量 在 相对误差下的估计，其中相对误差 为常数。
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。...粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。...活动编号开始时间结束时间A114A235A306A457A589A659贪心算法思路：排序： 首先，按照活动的结束时间进行升序排序。...最终，算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5}，它们是互相兼容的，不重叠。这就是贪心算法的基本思路：在每一步选择中，选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
④ multiset和heapsort方法，在相同N和M情况下，所用时间起伏很大，即所用时间对原始数据依赖性很高。 code也是一种艺术，它能展现出自己的美。
简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解....这个性质为最优子结构....适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法中
可变分区调度算法有: 最先适应分配算法,最优适应分配算法,最坏适应算法。...每当一个进程被创建时，内存分配程序首先要查找空闲内存分区表（链），从中寻找一个合适的空闲块进行划分，并修改空闲内存分区表（链）。...cnt+" "); p.Print(); cnt++; } in.close(); } } 之后开始设计最先适应分配算法...return partition; } public void CarryOut_FirstFit(int[] process){ //执行最先适应算法...= new FirstFit(p); int[] process = new int[2]; System.out.println(" 开始执行最先适应算法
分配问题与匈牙利算法 例1 假如你是个玩具工厂的销售经理，你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁，得克萨斯州；波士顿、马里兰州；和芝加哥，伊利诺伊州。...定理 如果从成本矩阵的任一行或列的所有项中添加或减去数字，那么，所得矩阵的最优分配也是原始矩阵的最优分配。 匈牙利算法 下面的算法将上述定理应用到一个给定的n×n成本矩阵上求出最优分配。...每行的所有数字减去该行的最小项 每列的所有数字减去该列的最小项 使用横线或者竖线穿过矩阵中的所有0，并记录达成此目的所需的最少线路总数 如果线路总数等于矩阵的行数或者列数n，那么一种最优的分配是可能的，...第四步：划线数等于行数，最优分配找到。每行每列选择一个0，对应的原矩阵数字相加即为最小分配。 ? ? 例3 一家建筑公司有四个大型推土机位于四个不同的车库。推土机被转移到四个不同的建筑工地。...第四步：因为最小线路总数等于4，故存在最优分配 ? 每行每列选择一个0，对应的原矩阵数字相加即为最小分配。 ?
改进方法 每次重新分配内存时为多个新项腾出空间，根据上一次内存重新分配以来每个栈的改变情况，进行全面的重新分配。扬·加威克使用了 来记录历史信息。...算法大意如下： 计算 为剩余可用内存量， 为内存增长量， 为栈增长量的数组 10%的内存被所有表平分，其余90%则根据上次分配后表的增长量按比例划分。...上述算法的平均性能还没有理论能够计算，但经验表明，存储只有半满载时，很少需要用算法来重新安排这些表，但几乎满载时，内存的上溢会非常频繁，因此当 时，应该停止上述算法，其中阈值由程序员指定。...在给定的队列操作（OVERFLOW版）中，一次可以插入多少项而不会上溢 2.[22] 推广队列操作，使之可以用于任意双端队列 3.[26]解释对于一个或多个循环队列表而非栈，如何修改插入/删除/重新分配算法...[M30] 证明扬·加威克算法对于任意m次插入/删除序列，时间复杂度为 6.[16] 改写算法，使得下标以0为起始。
伙伴系统是常用的内存分配算法，linux内核的底层页分配算法就是伙伴系统，伙伴系统的优点就是分配和回收速度快，减少外部碎片。...算法描述: https://en.wikipedia.org/wiki/Buddy_memory_allocation http...这两个算法分配和回收复杂度都是logn，并且空闲内存必须是2^n个基本分配单位。 ...然后又看了一下linux4.8的buddy system实现，linux的buddy system主要进行page分配也是linux最底层的分配，其他的分配算法都是以这个分配为基础，在x86架构下一个page...2^10，在此程序中一次最多分配4MB内存 #define PAGE_SIZE 4096 //基本分配单位 #define PAGE_NUMS 4096 //
二分法 函数详见rres，此代码使该算法运行了两次 def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2 left=0 right...学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。...就在一个半小时前，我成功搞完了最优化六大代码，纯手打，无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（本文不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等）： 公式求解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...如果按照时间t进行展开，则第t次迭代时使用了从1到t次迭代时的所有梯度值，且老的梯度值安μt的系数指数级衰减： 动量项累积了之前迭代时的梯度值，使得本次迭代时沿着之前的惯性方向向前走。...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率α，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。
在网上找了别人封装的红包分配算法，但是都存在问题，索性就自己手写了一个 2....PHP 拼手气红包分配算法 ---- /** * 拼手气红包分配算法 * * @param $money 金额 * @param $count 数量 */ function redAlgorithm($...if ($count * 0.01 > $money) { throw new \Exception("单个红包不能低于0.01元"); } // 存放随机红包 $redpack = []; // 未分配的金额...+) { $redpack[$n] = bcadd($redpack[$n], $avg, 2); $surplus = bcsub($surplus, $avg, 2); } // 如果还有红包没有分配完时继续分配...if ($surplus > 0) { // 随机抽取分配好的红包，将剩余金额分配进去 $keys = array_rand($redpack, $surplus * 100); // array_rand
作为普通的开发人员，我们会遇到对于时间分配的思考，没有金标准，只有某些看起来也未必靠谱的 “最佳实践”。不同人眼中对于整体的时间分配也有自己的看法，这篇文章旨在探讨其中的一两种情况。...于是就有人说了，开发人员没有那么多时间去创建这些工具，所以我们需要 Ops 团队。...Ops 的时间比例 无论是否 “正确” 或 “合理”，基于现有的这般事实，我们在评估和衡量 Ops 时间比重的时候，要积极考虑。对于绝大多数团队来说，Ops 不应当成为团队最大的时间投入。...对于现有 Ops 压力过载的问题要花大量时间去分析和规划，而不是定义数量上的目标来关闭问题。问题的分析时间往往要大过问题的解决时间。...如果这样做了，就要承担数倍于原有时间等工程开销的后果—— 和其它软件工程的问题一样，Ops 没有银弹。
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