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首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法

关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法,先看一下百度百科解释,已经说出了三者最大区别。...首次适应算法(first-fit): 从空闲分区表第一个表目起查找该表,把最先能够满足要求空闲区分配给作业,这种方法目的在于减少查找时间。...最佳适应算法(best-fit):从全部空闲区中找出能满足作业要求,且大小最小空闲分区,这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法(worst-fit):它从全部空闲区中找出能满足作业要求、且大小最大空闲分区,从而使链表中节点大小趋于均匀。...找到第五个空闲区600k>426,剩余74k空闲区 最坏适应算法: 为212k分配空间: 找到第一个大小最大空闲区 找到第五个空闲区600>212k

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算法 - 最好、最坏、平均复杂度

极客时间 - 数据结构与算法之美 - 04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 最好、最坏时间复杂度 略,比较容易分析。 平均时间复杂度 需考虑概率来计算。...概率论中加权平均值,也叫作期望值,所以平均时间复杂度全称应该叫加权平均时间复杂度或者期望时间复杂度。 均摊时间复杂度 均摊时间复杂度及对应摊还分析法。...对一个数据结构进行一组连续操作中,大部分情况下时间复杂度都很低,只有个别情况下时间复杂度比较高,而且这些操作之间存在前后连贯时序关系,这个时候,我们就可以将这一组操作放在一块儿分析,看是否能将较高时间复杂度那次操作耗时...,平摊到其他那些时间复杂度比较低操作上。...而且,在能够应用均摊时间复杂度分析场合,一般均摊时间复杂度就等于最好情况时间复杂度。 // 全局变量,大小为 10 数组 array,长度 len,下标 i。

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    适应算法应用实例_LMS自适应算法应用实物

    文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进蝴蝶优化算法 (1)柯西变异 (2)自适应权重 (3)动态切换概率策略 (4)算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数方法对全局搜索蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索比重...\tag{4} p=0.6−0.1×(MaxIter−t)/MaxIter(4) (4)算法描述 CWBOA具体执行步骤如下: 图1 改进算法流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重蝴蝶优化算法...柯西变异和自适应权重优化蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    适应阈值分割Bersen算法

    ** 示例 ** 很明显,如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高,必然需要进行灰度或者二值化。当然,二值化是比较好选择。...但是由于灰度分布是不均匀,如果采用类似OTSU全局阈值显然会造成分割不准,而局部阈值分割Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到图像: import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始Bersen算法很简单,对于每一个像素点,以他为中心,取一个长宽均为((2w+1)^2)核;对于这个核,取当中极大值和极小值平均值作为阈值,对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单,而且OpenCV里直接给了个函数调用,方便省事。

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    适应滤波算法综述

    我要讲几种方法 绪论 自适应滤波基本原理 自适应滤波算法适应滤波算法种类 最小均方误差算法(LMS) 递推最小二乘算法(RLS) 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...其中,自适应滤波算法研究是自适应信号处理中最为活跃研究课题之一,包括线性自适应算法和非线性自适应算法。非线性自适应算法具有更强信号处理能力,但计算比较复杂,实际应用最多仍然是线性自适应算法。...自适应滤波基本原理 自适应滤波算法适应滤波算法种类 最小均方误差算法(LMS) 由Widrow和Hoff提出最小均方误差(LMS)算法,因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...基于子带分解适应滤波算法 基于QR分解适应滤波算法 其他 其他不再具体说明。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型适应滤波算法进行简单总结分析。

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    适应学习率算法

    如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称,那么每个参数社会不同学习率,在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理。...Delta-bar-delta算法是一个早期在训练时适应模型参数各自学习率启发方式。该方法基于一个很简单想法,如果损失对于某个给定模型参数偏导数保持相同符号,那么学习率应该增加。...如果对于该参数偏导变化了符号,那么学习率应该更小。最近,提出了一些增量(或者基于小批量)算法来自适应模型参数学习率。...它就像一个初始化与该碗状结构AdaGrad算法实例。RMSProp标准如下所示,结合Nesterov动量形式如下下一个算法所示。...4、选择正确优化算法目前,最流行算法并且使用很高优化算法包括SGD、具动量SGD、RMSProp、具动量RMSProp、AdaDelta和Adam。

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    众筹:最好时代,最坏时代

    科技是众筹网站不可或缺一个类目,本届众筹峰会还设立了科技分论坛。综合各方信息来看,这是众筹最好时代,也是最坏时代。...美国Airbnb、Uber,中国PP租车、快播、滴滴打车,都是分享式经济产物。众筹最初目的是帮助有梦想、有创意的人筹集资金快速实现,现在目的差不多,但形式却丰富起来。...任何互联网领域,导航类网站出现都是一个重要结点:只有足够多相关网站才足以支撑导航需求。网址,视频,BT下载、团购,莫不如此。目前最大众筹导航网站为梦800,其上收录众筹网站已近20个。...有人说,2014年众筹,像极了2009年团购,2011年P2P网站,在爆发前夜。 科技类众筹转型:筹钱成次要目标 理论上来说,众筹网站首要目标是筹钱。...较而言,美国KickStarter却制定一套规则来弱化预售性质,例如不允许采用接近产品实物宣传图片。 在中国最大科技类众筹网站为点名时间,预计到今年底上线智能硬件项目便会达到2000个。

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    NFV:如何应对最坏应用场景

    经过了数年激烈辩论,各种规模运营商已经开始为部署NFV做各种准备工作,以确保向NFV平稳过渡。当我们将NFV从概念向实际部署,真正有多少服务提供商愿意迁移到这样架构? 答案是:可能很少。...虚拟和物理互操作性 大多数新技术出现都有一个接受度问题,但是当这些问题将会导致移动或者固定服务缺失,公众是不能接受,因为市场预期不允许Down机,所以NFV系统部署至关重要环节是在部署之前验证...除了操作和互操作性问题之外,持续快速上升数据流量意味着压力测试也是至关重要。 大多数运营商计划升级到虚拟设施并且将用少量关键功能来测试该架构,以此来对更多关键任务进行整改。...除了合规流量压力测试,工程师还必须确保他们设施应对攻击最坏情况,这些安全事故在蜂窝式网络中变得越来越普遍。...在这种攻击模式下,网站、服务提供商以及个人IP地址产生大量流量强制停机,这对服务提供商声誉造成巨大损失,并且这种攻击很难抵御。

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    CABR:Beamer内容自适应速率控制算法

    CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制,可在降低视频编码输出码率同时,保留更高码率编码视觉感知质量。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二内容(无论是完整剪辑还是单个场景)达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定编码参数,而是根据视频剪辑内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。 ...此示例表明,CABR不仅适应内容复杂性,还适应目标编码质量,并在提供可观节省同时保留满足运动画面的感知质量。 image.png

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    IEEE Spectrum调查:AI 6 种最坏情况

    当前,具备延迟满足能力孩子也会屈服于AI算法给出诱惑。 进一步,社交媒体用户已经成为实验室中老鼠,生活在斯金纳盒子里。这些用户沉迷于手机,被迫牺牲更多宝贵时间和注意力在数字平台上。...海伦·托纳认为:“算法经过优化,可使用户尽可能长时间地‘留’在平台上。”...著名作家马尔科姆·默多克解释道:“通过以喜欢,评论和关注形式提供奖励,算法会缩短我们大脑工作方式,让我们不自觉地去参与下一个。”...海伦·托纳警告:“我们在平台上花费时间越多,花在追求积极、高效和充实生活上时间就越少。” 5 人工智能设计“暴政” 把更多日常生活交给人工智能机器是有问题。...例如,研究表明,汽车、包括手机在内手持工具,甚至办公室环境中温度设置都是为适合中等身材男性而设置,这使得包括女性在内各种身材和体型的人处于劣势,有时甚至会对他们生活造成危害。

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    跨境电商创业:最坏时代、最好时代

    在创业平台纷纷关张时候,还有大量巨头正在加码跨境电商业务。天猫国际作为阿里巴巴国际化战略核心,在阿里巴巴地位有增无减。...跨境电商领域明星项目在去年时密集融资:采取买手+直邮模式洋码头完成1亿美元B轮融资;尝试直播+电商模式菠萝蜜在去年底获得百度领投3000万美元B轮融资;淘宝店转型而言专注于进口母婴品牌限时特卖蜜芽宝贝...这些明星项目在去年拿钱都相对容易,它们在跨境电商行业寒冬将至危机感之下,拿足够多钱备粮过冬,事实证明,这是正确,没有拿到钱已经倒下,拿到钱还在坚挺。...这些不同,让跨境电商本身就是一块难啃骨头,大家都在不断摸索。用中国电商市场成熟经验去权衡跨境电商不同模式利弊,恐怕是不行。这是许多跨境电商平台死掉另一个深层次原因。...需要去避开巨头做事情,甚至让自己做事情能帮到巨头;能避免C2C模式在体验上各种缺陷;还能避免大量资金投入,不论是采购大量SKU库存还是疯狂价格补贴烧钱大战,都不能碰。

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    什么情况下不能使用最坏情况评估算法复杂度?

    前言 你好,我是彤哥,一个每天爬二十六层楼还不忘读源码硬核男人。 上一节,我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法复杂度,得出结论,通常来说,使用最坏情况来评估算法复杂度完全够用了。...但是,有些算法是不能使用最坏情况来评估算法复杂度。 那么,有哪些算法呢? 本节,我们将从动态数组以及快速排序这两个个例入手来分析不能使用最坏情况评估复杂度情形。...按照上一节说法,按照最坏情况来评估,最坏情况是插入元素时正好数组满了需要扩容时候,此时,需要创建一个额外数组,同时有一个遍历原数组过程。...我们这里说是经典快速排序,为什么要加“经典”两个字呢? 后记 好了,本节,我们通过两个案例来说明了并不是所有的算法都使用最坏情况来评估它复杂度。...到现在为止,我们都是使用大O来表示算法复杂度,但是,在其它书籍中,你可能还见过Θ、Ω等表示法,它们又是什么意思呢? 下一节,我们接着聊。

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    如何从最坏、平均、最好情况分析复杂度?

    但是,如果遵循严格渐近分析法,需要掌握大量数学知识,这无疑给我们评估算法优劣带来了很大挑战。 那么,有没有更好地评估算法方法呢?...最坏情况 在最坏情况下,要查找元素不存在于数组中,此时,它时间复杂度是多少呢? 很简单,必然需要遍历完所有元素才会发现要查找元素不存在于数组中。...所以,通常,我们使用最坏情况来评估算法时间复杂度,这也是比较简单一种评估方法,且往往也是比较准确。...后记 本节,我们从最坏、平均、最好三种情况分析了线性查找时间复杂度,经过详细地分析,我们得出结论,通常使用最坏情况来评估算法时间复杂度。...请注意,我们这里使用了“通常”,说明有些情况是不能使用最坏情况来评估算法时间复杂度。 那么,你知道什么情况下不能使用最坏情况来评估算法时间复杂度吗? 下一节,我们接着聊。

    1.1K20

    Wellner 自适应阈值二值化算法

    这个算法(这里我们称之为快速自适应阈值法)可能不是最合适。但是他对我们所描述问题处理相当好。...三 自适应阈值 一个理想适应阈值算法应该能够对光照不均匀图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生效果一样好。...以下部分提出了不同适应阈值算法已经他们产生结果。 四、基于Wall算法适应阈值 R. J. Wall开发根据背景亮度动态计算阈值算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载大部分算法都比Wall算法更为复杂,因此需要更多运行时间。...开发一个简单更快适应阈值算法是可行,因此这接我们介绍下相关理论。 算法基本细想就是遍历图像,计算一个移动平均值。

    3.9K31

    数据结构与算法 1-3 最坏时间复杂度与计算规则

    本系列是我在学习《基于Python数据结构》时候笔记。本小节主要介绍算法时间复杂度三种不同程度:最坏时间复杂度、最优时间复杂度以及平均时间复杂度,并且介绍几种时间复杂度基本计算规则。...一 最坏时间复杂度 算法本质就是解决问题思路,而对于不同类型规模数据来说,解决问题思路可能相同,但是算法最终执行基本操作数可能是不同。...对应于排序算法而言: 处理有序序列情况下,算法效率最高称为最优时间复杂度; 处理序列中每个元素都无序情况下,算法效率最低称为最坏时间复杂度; 还有一种称之为平均时间复杂度,是最优时间复杂度与最坏时间复杂度平均...而且,对于平均情况计算,也会因为应用算法实例分布可能并不均匀而难以计算。 我们主要关注算法最坏情况,亦即最坏时间复杂度。 ?...; (6)在没有特殊说明时,我们所分析算法时间复杂度都是指最坏时间复杂度。

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    论文研读-多目标自适应memetic算法

    因此合理组合这些算法是一种比较好提升搜索能力方式,基于这个想法,这篇文章提出了组合了GA,DE和EDA一种自适应memetic 算法。...4.本文目的 提出了一个整合有GA,DE,EDA三种策略适应MA,**生成更好解比例作为下一代时适应特征。 随后,产生子集进行局部搜索,以生成更适合解。...将自适应memetic算法融入得到支配和分解算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望区域,则更多利用这个优化器优化区域周围信息...虽然本文提出适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念,但两种算法都缺少一种渐进控制范式。 考虑了自适应模因计算中多种全局和一种局部搜索算法。...提出算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段,每个优化算子都有相同概率生成初始解 较优秀解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前

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    基于内容适应视频传输算法及其应用

    文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好,我是胡胜红,本次议题主要源自我攻读博士期间研究课题,在4-5年研究时间里,我对基于内容视频自适应传输策略和优化算法进行了深入探索,今天借此机会在...3.2 如何在语义层进行内容分级 以娱乐性较强足球视频为例,通常观众看球最喜欢看进球和回放画面的,这种视频片段可以进行自动识别和标注,相应算法识别率可以达到百分之百。...5.3 视频流质量评价 在实时传输过程中,需要对传输质量进行评估,以评判自适应传输算法是否有效,包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。...5.3.1 SSIM客观质量评价 分别对四种电影视频进行BA(基于缓存适应方法)、PANDA(基于带宽适应方法)、CDASH(基于内容适应传输方法)三种质量评价之后,从图10中可以看出对于电影视频是很有效...Timber(音乐剧),大部分都在跳Disco,所以运动级别非常高,大部分视频内容都是高级别运动,无法预留缓存时间,因此算法效果不是很好。

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    柯西变异和自适应权重优化蝴蝶算法

    文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进蝴蝶优化算法 (1)柯西变异 (2)自适应权重 (3)动态切换概率策略 (4)算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法...2、改进蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数方法对全局搜索蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索比重...\tag{4} p=0.6−0.1×(MaxIter−t)/MaxIter(4) (4)算法描述 CWBOA具体执行步骤如下: 图1 改进算法流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重蝴蝶优化算法...柯西变异和自适应权重优化蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    基于内容适应视频传输算法及其应用

    文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好,我是胡胜红,本次议题主要源自我攻读博士期间研究课题,在4-5年研究时间里,我对基于内容视频自适应传输策略和优化算法进行了深入探索,今天借此机会在...图4 精彩事件分析 以娱乐性较强足球视频为例,通常观众看球最喜欢看进球和回放画面的,这种视频片段可以进行自动识别和标注,相应算法识别率可以达到百分之百。...5.3 视频流质量评价 在实时传输过程中,需要对传输质量进行评估,以评判自适应传输算法是否有效,包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。...图10 客观质量评价 分别对四种电影视频进行BA(基于缓存适应方法)、PANDA(基于带宽适应方法)、CDASH(基于内容适应传输方法)三种质量评价之后,从图10中可以看出对于电影视频是很有效...Timber(音乐剧),大部分都在跳Disco,所以运动级别非常高,大部分视频内容都是高级别运动,无法预留缓存时间,因此算法效果不是很好。

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    适应采样算法在全链路跟踪中应用

    采样率通常是一个概率值,取值在0到1之间,例如设置采样率为0.5的话表示只对50%请求进行采样。在之前采样算法之蓄水池算法,描述了一种常用采样算法实现。...但是采用固定采样率算法仍然有2个明显问题: 应用无法很好评估采样率。从中间件角度来说,这个对于应用最好能做到透明 应用在不同时间段,流量或者负载等会有很大差别。...如果采用统一采样率,可能导致样本不均衡或者不充足 所以,比较理想方式是提供自适应采样。最初思想可追溯到DapperCoping with aggressive sampling。...假定业务应用单机qps均值为200,并且希望在上线自适应采样后存储成本能够降低百分之四十,那么就是在qps为200时候,需要对应每秒采样数为120。 极大值。...那么qps-每秒采样数函数大致如下: 相应qps-采样率函数如下: 计算QPS 考虑到之前我们固定采样率算法使用是蓄水池算法,简单来说是利用了一个100大小BitSet,根据采样概率为之填充了相应

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