**说明:Sk直接跳到Sk+1，也就是通常所说的简单模式匹配算法中i不需要回溯。** 注意:MP算法中的i不需要回溯这里隐藏着一个考点。...不需要回溯意味着对于规模较大的外存中字符串的匹配操作可以分段进行，读入内存一部分进行匹配，完成之后即可写回外存确保在发生不匹配时不需要将之前写回外存的部分再次读入，减少了IO操作，提高了效率，在回答KMP算法较之于简单模式匹配算法的优势时...Sk直接跳到Sk+1的改进算法，这就是知名的KMP算法，代码如下： int KMP(Str str,Str substr,int next[]) { int i = 1,j = 1;//串从数组下标1...else j = next[j]; } if(j > substr.length) return i - substr.length; else return 0; } KMP算法的改进...进行比较…由此可见，j需要依次在5、4、3、2、1的位置上进行比较，而模式串在1到5的位置上的字符完全相等，因此较为聪明的做法应该是在j等于5处发生不匹配时，直接跳过位置1到4的多余比较，这就是KMP算法改进的切入点
标准粒子群算法及其改进算法 首先在这里介绍一下，这个里主要介绍粒子群算法以及一个改进的二阶振荡粒子群算法。...[1] 改进标准粒子群算法的思想 胡建秀，曾建潮通过在标准二阶粒子群算法速度迭 代方程中引入二阶振荡环节的方法改进算法，来增加粒 子的多样性，提高算法的全局搜索能力，是改进位置函 数搜索区域较好的改进方法...PS：关于改进算法的流程图和标准算法的类似，无非就是加了一个迭代次数前一半和后一半参数的改变，这里就不加上去了。...下面是两个维度跑出来的结果 1、标准PSO算法： 2、改进的二阶振荡PSO算法: 在低维度上这两个算法没有太大差别，改进的算法速度上要稍微快一点。...1、这是标准PSO算法跑出的结果： 很明显这并没有达到最优值，只是一个局部最优。 2、改进的PSO算法： 可以看到改进的算法的结果在100维下依旧不错，而且很快。
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...简介： 粒子群优化（PSO）算法概述 更多PSO相关文章及代码请访问： 机器学习导航 改进PSO算法 ①gbest是PSO算法中的关键，在多次迭代后，gbest不再提升的原因很可能是其陷入了局部最优，为了防止其永久收敛我们需要重置...缺点：以上两点虽然可以提升算法性能，但是由于其增加了评价次数，增加了时间的消耗，在大规模问题中有待改善。 参考资料：Tran B, Xue B, Zhang M.
随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降 这些算法改编了标准梯度下降算法，在算法的每次迭代中使用训练数据的一个子集。...结语 这些改进标准梯度下降算法的方法都需要在模型中加入超参数，因而会增加调整网络所需的时间。...最近提出的一些新算法，比如Adam、Adagrad、Adadelta，倾向于在每个参数的基础上进行优化，而不是基于全局优化，因此它们可以基于单独情况精细地调整学习率。在实践中，它们往往更快、更好。
有趣的算法（七） ——快速排序改进算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 快速排序，被认为是最好的排序算法之一。...二、问题分析 快速排序在众多排序算法中，属于非常优秀的算法，不过这几十年来，还是有许多人对其进行贡献，提供了一些很好的改进。...因此，对于切分元素，不能选的太随意，需要改进。 2）快速排序是一个递归的排序算法。 在数组元素很少的时候，如果也用快速排序，则要不断的递归与函数调用，效率较低。...而有一些简单的算法，对于数组数量较少的时候，不需要递归，而且方便。 因此，对于数组元素较少的情况，可以采用其他算法。 3）元素值一样的问题。...start3WayQuickSort(a, low, equalLeft-1); start3WayQuickSort(a, equalRight+1,high); } 四、总结 快速排序采用三采样切分的改进方案后
而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。...2.2.6 RMSProp 算法 RMSProp（Root Mean Square Prop）算法是在对梯度进行指数加权平均的基础上，引入平方和平方根。...2.2.7 Adam算法 Adam 优化算法（Adaptive Moment Estimation，自适应矩估计）将 Momentum 和 RMSProp 算法结合在一起。...=1e-08,name='Adam') Adam 优化算法有很多的超参数: 学习率\alphaα：需要尝试一系列的值，来寻找比较合适的 β1：常用的缺省值为 0.9 β2：Adam 算法的作者建议为 0.999...而一些小型网络可以直接手动进行调整 那么最后我们来看一张动态度，表示不同优化的算法的效果图 2.2.10 其它非算法优化的方式-标准化输入 对网络输入的特征进行标准化，能够缓解梯度消失或者梯度爆炸 标准化公式
在本文中，我们将对该算法进行些改造。虽然它并不适用所有的游戏，但是它可能适用于一般的零和游戏，比如国际象棋，四子棋，跳棋等等...请注意，这些改进中的大部分都是针对特定的游戏。...Alpha-Beta 剪枝 很经典，且很出名的优化极大极小值算法的是 alpha-beta 剪枝 算法。...该算法允许你在运行极大极小值算法时跳过分支，该算法和原本极大极小值算法一样 -- 在同个深度找到相同的结果。该方法的本质是当它发现该分支比之前检查过的分支更糟糕的时候，就会退出该分支。...强大的国际象棋使用 alpha-beta 剪枝算法结合上述两种类型算法实现。简而言之 -- 考量下你的游戏并对你的游戏采用更有意义的方式进行搜索。这是我目前做的最复杂的改进。...复查你的代码 这看起来不应该在本文出现，但是你可以在你的函数方法中进行改进。在极大极小值算法中，评估函数总是被调用。如果有任何东西 -- 无论多么微不足道 -- 如果有任何提高它的效率，这是值得的。
现将这个过程写成数组形式 A=A-B*C，于是就有了下列算法： ? 同传统算法相比较，改进算法只需一重循环，大大提升了效率 ? 算法验证 ?...该算法的瓶颈就是spread函数的效率究竟如何？当然，任何事情都有其两面性。鱼和熊掌不可兼得。
二、把方差计算的方法在BM3D算法中使用，主要包括块匹配，patch matching，shrinkage和 aggregation 。...三、讨论了相关噪声协同滤波的固有限制，使用global Fourier thresholding和refltering的方法改善了滤波效果 四、该方法在BM3D算法中，效果得到显著的提升...， refiltering在BM3D和其他算法中都能改善降噪效果 相关噪声 如果g是δ函数，则为白噪声，否则为相关噪声。...BM3D中取µ2=1，可以在一定数据集上，二维参数中遍历，得到最优的参数 另外， 实验中K=4，Nf=32 试验结果 与最大值差异较小的都标记为粗体了 refilter不仅仅用在BM3D中，在其他算法中也有效
我们还考虑了k-中值聚类的指数时间衰减模型，其中我们提供了利用在线设施定位算法的常数因子近似算法。 我们的算法存储O（klog（hΔ）+ h）点，其中h是衰减函数的半衰期，Δ是数据集的纵横比。
算法步骤：利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率；根据曲率确定特征点集；根据方向矢量调整对应关系，从而减少ICP算法的搜索量，提高效率。 ?...对于精确配准，采用基于曲率的特征点的改进ICP算法，结果表明降低了搜索复杂度，提高了算法效率，可使用于海量点云数据的配准。...在改进的ICP核心步骤中，采用Niloy坐标框架，把曲率引入目标函数的计算，根据点云距离有效的把目标函数从点到点的计算，过渡到点到面的计算，比传统方法具有更快的速度。 ? 初始配准： 点云 ?...ICP算法的缺陷：要求数据点云里的每一点在模型点云上都要有对应点，为寻找对应点，算法需要遍历模型点云的每一点，配准速度慢，并且易陷于局部最优解。 ?...ICP算法改进原理： ① 计算方向矢量 对一点Pi，方向矢量等价于该点与其邻域Nb（Pi）的最小二乘拟合平面的法向量n(Pi)。
a[high]=a[low]; } a[low]=key; return low; } /** * 普通算法...low,high); quickSort(a,low,index-1); quickSort(a,index+1,high); } /** * 改进算法...; midQuickSort(a,low,index-1); midQuickSort(a,index+1,high); } /** * 随机算法
由于该算法属于部分异步共识算法，所以为基于主节点的BFT，部分异步中，需要领袖，安全性、一致性才能有所保障。...从该算法中提出来了一个quorum的共识协议范式：“Quorum证书”。主要提高的两个线性复杂度和响应度。对于Quorum Certificate(简称为QC)。
建议先复习一个KMP算法 KMP模式匹配算法的缺陷 ?...KMP改进代码： ?...值赋值给后缀字符的nextval值 nextval[j] = nextval[i]+1; } } else { i= nextval[i]; } } } //改进...KMP改进 int test(string S,string T,int* nextval) { int i =0;//指向主串S int j = 0; //指向子串T while (i <= S.length
粒子群算法的发展过程。...（1）调整PSO的参数来平衡算法的全局探测和局部开采能力．如Shi和Eberhart对PSO算法的速度项引入了惯性权重，并依据迭代进程及粒子飞行情况对惯性权重进行线性（或非线性）的动态调整，以平衡搜索的全局性和收敛速度...：骨干粒子群算法（Bare Bones PSO，BBPSO）． （3）将PSO和其他优化算法（或策略）相结合，形成混合PSO算法．如曾毅等将模式搜索算法嵌入到PSO算法中，实现了模式搜索算法的局部搜索能力与...Parsopoulos提出一种基于“分而治之”思想的多种群PSO算法，其核心思想是将高维的目标函数分解成多个低维函数，然后每个低维的子函数由一个子粒子群进行优化，该算法对高维问题的求解提供了一个较好的思路...PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。
基于爬山算法的改进与混合算法优化 爬山算法是一种启发式算法，具有局部搜索最优解或最优近似解的良好性能，在物流配送、路径规划等物流调度方面被广泛使用。...本文从传统的爬山算法引入，进而提出了一种具有适应预设边表的爬图山算法，以便该算法能够更加适应具有固定的边集合的预设道路，从而在约束条件下取到局部最优解。...本文还结合 Dijkstra Algorithm 进一步提出混合算法 HCDA。...关键词：爬山算法；最短路径；Dijkstra Algorithm；算法优化；混合算法 阅读本文的收获： 能理解并掌握爬山算法与 Dijkstra Algorithm 的原理及基本实现； 基于爬山算法改进的适应具有预设边表的爬图山算法...； 基于爬山算法与 Dijkstra Algorithm 结合的混合算法 HCDA。
为了尽量避免这种情况出现，引入随机梯度下降算法，降低甚至消除权重前后权重间的联系，使得权重有可能从鞍点中‘跳脱’出来。...partial w} \text{梯度函数：} \frac{\partial loss}{\partial w}= 2\cdot x_i \cdot (x_i \cdot w - y_i) 观察公式，随机梯度下降算法与梯度下降算法的区别在于每次迭代依据为随机的单个样本的梯度...小批量梯度下降算法（MBGD） BGD 与 SGD 各有各的优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？...即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称 MBGD）的初衷。...具体方法为：将所有样本划分为多个组（Mini-Batch），每组内使用 BGD 算法。
最小二乘法，说白了其实就是解决线性回归问题的一个算法。这个算法最早是由高斯和勒让德分别独立发现的，也是当今十分常见的线性拟合算法，并不复杂。...我们常用的最小二乘法有两种，一种是普通方程表示的简单线性拟合问题，另一种是矩阵表示的高维度的线性拟合问题。...普通最小二乘法 他解决的基本问题其实就是给定一些数对 ，让你求出参数 ，使得直线 能够最好的拟合这个数据集，也就是使得他的平方损失函数取到最小值，即 Q=\underset{i=1}{\overset...矩阵最小二乘法 用矩阵表示的最小二乘法则更加方便，能够用非常简单的矩阵形式进行计算，而且能拟合多维度的线性方程。
论文翻译：ViBe+算法（ViBe算法的改进版本） 原文地址： 《Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe》 本文从原文第二章开始翻译...上图中比较了ViBe改进前后算法的效果。 a. 红外图像的原图像； b. 真实前景背景图像； c. ViBe算法的分割蒙版； d. ViBe+算法的分割蒙版； 4....这意味着原始版本ViBe算法与改进版本ViBe+算法的TP与FN数量基本近似。 ViBe+算法对于baseline分类的视频数据稍微削弱了效果。...这并不奇怪，因为本文介绍的改进算法主要是为了针对某些特别问题而增强ViBe的效果，如多峰值背景，相机抖动，或者不连续物体运动。 四、结论 在这篇文章中，我们介绍了对于原始ViBe算法的几处改良。...对于多数视频序列，本文比较展示了改进版ViBe+算法的性能优于原始版本的ViBe算法。另外，对于一些分类与一些指标，我们的新算法性能优于很多已有的技术。
前面几篇我们探讨了决策树算法，集成学习方法，今天我们就来探讨下基于bagging集成的决策树算法——随机森林（Random Forest）。...随机森林虽然简单，但它是最强大的机器学习算法之一，也是实际应用中非常常用的算法之一，是我们必须要掌握的算法。 首先让我们简单的回顾下决策树算法，因为它是随机森林的基础。...决策树算法根据特征选择的方式不同，可以分为ID3算法，C4.5算法，CART算法。...4）总结 下面我们对随机森林算法的优缺点做一个总结。...，可以作为我们做分类任务首要尝试的算法。
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