来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法，这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的最大值或者最小值，也即是说可以让最大最小值滤波算法的复杂度和半径无关...尽管可以使用sse优化，但速度仍然快不了多少（后面会介绍这个算法的SSE优化）。...它介绍了一个最大最小值滤波的优化方法，使得这两个滤波器算法的复杂度可以和滤波半径无关。 3. 算法原理 算法的核心原理如下图所示： ?...算法伪代码 其实算法也是比较好理解的，即动态维护一个长度为（滤波窗口大小）的单调队列，然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的滤波窗口中的最大值或者最小值。 4....我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系，这确实是一个很优雅高效的算法。
参考： 算法学习笔记(5)：匈牙利算法 漫谈匈牙利算法 匈牙利算法、KM算法 匈牙利算法（二分图） 通俗易懂小白入门）二分图最大匹配——匈牙利算法 多目标跟踪之数据关联（匈牙利匹配算法和KM算法）...【小白学习笔记】（一）目标跟踪-匈牙利匹配 一、匈牙利算法基本概念 匈牙利算法（Hungarian algorithm），即图论中寻找最大匹配的算法，暂不考虑加权的最大匹配（用KM算法实现）。...一般使用KM算法解决该问题。 6....所以匈牙利算法的思路就是：不停找增广路，并增加匹配的个数。 二、匈牙利算法概述 匈牙利算法主要用来解决两个问题：求二分图的最大匹配数和最小点覆盖数。 1....三、匈牙利算法核心 匈牙利算法的核心就是不停的寻找增广路径来扩充匹配集合M。 我们给出实例来理解。 我们寻找如上图的最大匹配。
问题描述 对于给定整数数组a[],寻找其中最大值，并返回下标。 输入格式 整数数组a[],数组元素个数小于1等于100。...输出格式 输出最大值，及其下标 样例输入 3 3 2 1 样例输出 3 0 import java.util.Scanner; public class Main {
本文字数：2000字 阅读本文大概需要：5 分钟 做算法题了，题的难度我们分为“士，尉，校，将”四个等级。这个算法题的模块是篇幅比较小的那种模块。...首先是给出一道题的描述，之后我会用我的想法来做这道题，今天算是算法题的第一道题，先来试试水。...result = {5, 5,7,7} 解答: 对于一道题，我一般会第一时间想到用暴力的方法来做，之后再来慢慢优化。...像刚才的 max = 5 前面的 1,3 就不可能成为窗口的最大值了，而右边的4还是有可能成为窗口的最大值的。...//优化 public static int[] getMaxWindow2(int[] arr, int w) { if (w < 1 || arr == null || arr.length
input 转移概率常数 % lamda input 局部搜索参数 % xl input x最小值 % xu input x最大值...% yl input y最小值 % yu input y最大值 % sants output 输出蚁群 下面计算函数的状态转移概率，进行局部搜索和全局搜索...绘制函数图像函数： functionplotobjfun(xl, xu, yl, yu, step) % 绘制函数图像 % xl input x最小值 % xu input x最大值...% yl input y最小值 % yu input y最大值 % step input 采样距离 [x,y] = meshgrid(xl:step:xu,
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 ---- 日拱算法，接着冲~~ 题目： 给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值。...示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 --...滑动窗口的最大值 题解： 第一反应 有时候搞不太懂力扣对于难度等级的判定，此题为“困难”？...用长度为 k 的数组去遍历 nums 就可以了，每次拿到它的最大值，然后push进结果数组中，再返回不就行了？...res.push(Math.max.apply(null, stack)) } return res }; 提交看看，结果报错“超出时间限制” QAQ 噢噢，再回看算法
爬山算法是人工智能算法的一种，特点在于局部择优，所以不一定能够得到全局最优解，尽管效率比较高。...使用爬山算法寻找序列最大值的思路是：在能看得到的局部范围内寻找最大值，如果当前元素已经是最大值就结束，如果最大值仍在前面就往前移动到该最大值位置（往上爬），重复上面的过程。...如果原始数据的大小和分布类似于下面的图，那么从右往左爬的话就可以找到全局最大值，并且能节省一些时间。...而如果从左往右爬的话无法找到全局最大值，只能找到局部最大值，除非把“邻域”定义的非常大，但是如果邻域定义的非常大的话有时候会严重影响算法效率。 ?...#由于切片是左闭右开区间，所以howFat必须大于1 assert howFar>1, 'howFar must >1' #从列表第一个元素开始爬 #如果已经到达最后一个元素，或者已找到局部最大值
这里使用蚁群算法求函数的最大值，函数是： f = -(x.^4 + 3*y.^4 - 0.2*cos(3*pi*x) - 0.4*cos(4*pi*y) + 0.6); 步骤如下： 初始化参数。
优化算法框架 优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$...,g_t) \ g_t = \nabla f(w_t) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数 优化算法 固定学习率优化算法 学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$） 随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...m_{t-1}) \ m_t = \beta \cdot m_{t-1} + (1-\beta)\cdot g_t \ \eta_t = \alpha \cdot m_t $$ 自适应学习率优化算法...自适应学习率的优化算法考虑二阶动量，一般来说，一阶动量决定优化方向，二阶动量自适应学习率 AdaGrad 二阶动量取梯度平方和：$V_t = \sum\limits^t_{i=1} g^2_i$，此时
在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。...例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。 J....）的强大算法，受鸟群中的规则启发，连续优化过程允许多目标和更多的变化。...---- 粒子群优化算法伪代码： 其中： V i ( k + 1 ) V_i(k+1) Vi(k+1) 是下一个迭代速度； W W W 是惯性参数。...为了测试算法，Rastrigin函数将被用作误差函数，这是优化问题中最具挑战性的函数之一。在平面上有很多余弦振荡会引入无数的局部极小值，在这些极小值中，boid会卡住。
简介 深度学习网络中参数更新的优化方法主要分为两种： 调整学习率，使得优化更稳定 梯度估计修正，优化训练速度 2. 常用优化方法汇总 image.png 3....L,⋯,∂Wt∂L) 其中， 是第 步的梯度， 是第 步的学习率（可以进行衰减，也可以不变）； 是学习率缩放函数，可以取 1 或者历史梯度的模的移动平均； 是优化后的参数更新方向
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document...
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> #include<cstring> using...
plot3(ant_x(i),ant_y(i),tau(i),'k*'); hold on; Macro = zeros(1,ant); end fprintf('蚁群搜索开始(找最大值...ant tau(i) = (1-rou)*tau(i) + Macro(i); end T = T + 1; end hold off; fprintf('蚁群搜索到的最大值点
例子：Input: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], and k = 3Output: [3,3,5,5,6,7]题目解释：即给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值...如果队列头超出滑动窗口范围，则删除队列头 这样能始终保证队列头为当前的最大值，而且从队头到队尾为递减的序列！现在进一步举例说明为什么要这么做，以及为什么这样做能找到每个滑动窗口中的最大值。...，此时以3为结尾的滑动窗口[-3, 5, 3]内的最大值为队首元素5.遍历数组的第七个元素为6，因为6分别大于3、5，因此3、5依次出队，然后6从队尾进队。...此时以6为结尾的滑动窗口[5, 3, 6]内的最大值为6.遍历数组数组的第八个元素为7，因为7大于6，因此6出队，然后7从队尾进队，此时以7为结尾的滑动窗口[3, 6, 7]内的最大值为7.java代码如下...(i >= k-1) res[i+1-k] = nums[q.peekFirst()]; } return res; }}好了，今天的算法刷题到此为止讲述完毕
遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...( 1-a_2 \right )x_2,\cdots ,a_ny_n+\left ( 1-a_n \right )x_n \right ) 变异(mutation) 变异操作的目的是使得基因突变，在优化算法中...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
我曾经自己构思了一个想法，也是基于行列分离的，在速度上比上文的代码又要快，并且也是o(1)算法，但是算法速度和图片的内容有关，比如对一个图进行了一次算法后，再次对结果执行相同的算法，可能后一次就要慢很多...我们拿一组数据来说明上述过程，假如一行数据如下,我们要进行膨胀操作（最大值），核半径为2： In: 20 12 35 9 10 7 32 15 20 45 28...，则对应 g(I+R) = g(4+2) = 7, h(I-R)=h(4-2)=35, 得到结果为max(7,35) = 35; 如果我们要计算第6个点的半径为2的最大值，则对应 g...最近我是迷上了SSE算法优化，于是就思考了这个算法的SSE优化，以前在看SSE的函数时，就一直在想_mm_max_epi8/_mm_min_epi8这种一次性能获取16个字节数据的最值的函数是否能用在腐蚀和膨胀上...关于转置，一直也是个耗时的过程，但是我在图像转置的SSE优化（支持8位、24位、32位），提速4-6倍 一文中提到了利用SSE实现高速的转置操作，利用它去实现本文的流程则非常靠谱。
，便去学习和研究了粒子群算法，人工蜂群算法等等的群体智能算法。...遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
返回滑动窗口中的最大值。...可以发现，如果扫描区间末尾，在已经遍历过的数之中，一个数 a 在 b 前面，并且 a 还比 b 小，那么 a 在之后的区间里永远无法成为最大值。...最后队首元素就是当前区间的最大值。 分块法 试想如果我们将数组划分为相同大小的若干块，每一块中最大值都是知道的话，那么要求区间最大值，只需要看它在哪几块里就行了。 那么块的大小应该设成多少呢？...那么我们只需要知道 i 到它那块末尾元素中最大值，以及 j 到它那块开头最大值就行了，两个部分合并求最大值就是区间的最大值了。...如果块大小小于 k ，那么就会出现区间横跨了好几块，那么还得遍历中间块的最大值。极端情况下如果块大小为 1 ，那么就等于暴力求解。
k-means算法的优、缺点 1、优点： ①简单、高效、易于理解 ②聚类效果好 2、缺点： ①算法可能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。...优化方法 二分k-means算法：首先将整个数据集看成一个簇，然后进行一次k-means（k=2）算法将该簇一分为二，并计算每个簇的误差平方和，选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二，直至簇数达到用户指定的...算法进行细聚类。...k-means算法的k值自适应优化算法：首先给定一个较大的k值，进行一次k-means算法得到k个簇中心，然后计算每两个簇中心之间的距离，合并簇中心距离最近的两个簇，并将k值减1，迭代上述过程，直至簇类结果...参考： k-means算法、性能及优化
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