文章目录 前言 一、粒子群优化算法是什么？...二、算法流程 三、算法的python实现 实验结果 ---- 前言 首先简单介绍粒子群优化算法，粒子群优化算法的python实现（含代码） ---- 一、粒子群优化算法是什么？...（2）在每一代的进化中，计算各个粒子的适应度函数值。 （3）如果该粒子当前的适应度函数值比其历史最优值要好，那么历史最优将会被当前位置所代替。...这里ω做一个线性递减是因为，在算法一开始，群体没有一个方向做指导，所以需要一个任意性，进行搜索；而随着算法的迭代，群体已经有了一个指导方向，就不再需要很大的任意性，而是受个体历史最优和群体历史最优的影响越来越大...下图为算法的流程图。 三、算法的python实现 本算法以优化目标函数： 为例，使用粒子群优化算法进行求解。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！...矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户...传统的奇异值分解SVD用于推荐 说道矩阵分解，我们首先想到的就是奇异值分解SVD。在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中，我们对SVD原理做了总结。...当然，在实际应用中，我们为了防止过拟合，会加入一个L2的正则化项，因此正式的FunkSVD的优化目标函数$J(p,q)$是这样的：$$\underbrace{arg\;min}_{p_i,q_j}\;\...FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐 在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多FunkSVD的改进版算法。
作者：老齐 与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 ---- 向量的范数（norm），也称为长度，或大小。 是 中的向量，其范数记作： 。...范数（注意： 是英文字母 的小写），也称为曼哈顿范数，记作： ： 范数，也称为欧几里得范数，记作： ： 除了 范数，还有计算如下范数的可能： （ ） （数据中的绝对值最大值） 实现与应用...除了计算之外， 范数还会经常被用于线性回归的正则化中。 所谓线性回归，就是利用数据集 （ 是数据集中第 个属性的取值），找到一个各个属性线性组合的函数： 并用这个函数进行预测。...在机器学习中，这种“差别”可以用某一个函数表示，此函数称为损失函数（Loss function），或代价函数、成本函数（Cost function）： 函数 可以有多种形式，通常我们选择均方误差...在实际业务中，避免过拟合的方法比较多，比如增加数据量、交叉验证等，其中正则化是针对线性模型常用的一种方法。 第一项依然是损失函数，用于衡量模型与数据的拟合程度。
问题描述 DFS算法常被用于寻找路径和全排列，而基于不同的数据储存方式，如列表、字典、矩阵等，代码实现难度也会在差异。...今天向大家分享DFS在矩阵中的代码实现，文字较多，预计阅读时间为5分钟，会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉，可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频，讲的很不错。...需要矩阵分为2个区域，使每个区域的和等于整个矩阵和（t_sum）的一半。 基于DFS算法很容易就能得出思路：对每一个格子都用DFS算法遍历其上下左右四个方向。...文字表述核心步骤： 1.求出矩阵的和，如果是奇数不可拆分，输出0.如果是偶数执行步骤2。 2.遍历矩阵中的所有点，对于每个点，得出其坐标(x,y)，并代入步骤3。...在dfs函数内print(path)，看一下结果再结合第2点中那篇文章的知识，大概就能明白了。
本文将介绍粒子群优化算法的基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其在进化算法中的重要性和优势。...粒子群优化算法的应用 粒子群优化算法在很多领域都得到了广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：函数优化：粒子群优化算法可以用于求解函数的极值问题，例如在机器学习中的参数优化、神经网络的训练等。...粒子群优化算法在进化算法中的重要性和优势 粒子群优化算法作为一种经典的进化算法，在进化算法中具有重要的地位和优势：高效性：粒子群优化算法以其简单的原理和高效的搜索能力，在很多问题中具有较好的性能。...算法参数少：粒子群优化算法的参数较少，易于调整和使用。 结论： 粒子群优化算法作为一种模拟自然界群体行为的进化算法，在进化算法中具有重要的地位和优势。...在未来的研究和应用中，粒子群优化算法有望继续发挥重要的作用，并与其他进化算法相互结合，进一步提高优化算法的性能和效果。
非阻塞算法 （nonblocking algorithms） 一个线程的失败或者挂起不应该影响其他线程的失败或挂起的算法。...，利用CPU的CAS指令，同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。...在Pentium及Pentium之前的处理器中，带有lock前缀的指令在执行期间会锁住总线，使得其他处理器暂时无法通过总线访问内存。很显然，这会带来昂贵的开销。...，因为缓存一致性机制会阻止同时修改被两个以上处理器缓存的内存区域数据，当其他处理器回写已被锁定的缓存行的数据时会起缓存行无效，在例1中，当CPU1修改缓存行中的i时使用缓存锁定，那么CPU2就不能同时缓存了...对于Inter486和奔腾处理器,就算锁定的内存区域在处理器的缓存行中也会调用总线锁定。 以上两个机制我们可以通过Inter处理器提供了很多LOCK前缀的指令来实现。
滑动窗口是一种经典的算法技巧，就像在处理一系列动态数据时，用一扇可以滑动的“窗口”来捕捉一段连续的子数组或子字符串。通过不断地移动窗口的起点或终点，我们能够以较低的时间复杂度来解决一系列问题。...在这篇文章中，我们将通过几个经典的 LeetCode 题目，使用 Java 语言来详细讲解滑动窗口的应用。...题目描述： 在一排树中，第 i 棵树上有 tree[i] 型号的水果。你可以选择两个篮子，每个篮子只能装一种型号的水果。你需要找到可以采摘的水果的最大数量。...题目描述： 给你一个仅由大写英文字母组成的字符串 s，你可以最多将 k 个字符替换为任意字符，求在执行上述操作后，能够得到的最长重复字符的子串的长度。...在这些例子中，我们用 Java 语言展示了滑动窗口在寻找异位词、最大水果采摘量、以及字符替换中的应用。滑动窗口算法的威力在于，它不仅高效，而且能够适应各种复杂的题目。
让我们再来看看DAG算法现在都应用在哪些hadoop引擎中。...Oozie： Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序...Spark: Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布数据集 是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现...RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。...RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。
正则化在机器学习中经常出现，但是我们常常知其然不知其所以然，今天将从正则化对模型的限制、正则化与贝叶斯先验的关系和结构风险最小化三个角度出发，谈谈L1、L2范数被使用作正则化项的原因。 ...首先我们先从数学的角度出发，看看L0、L1、L2范数的定义，然后再分别从三个方面展开介绍。 L0范数指向量中非零元素的个数 L1范数：向量中每个元素绝对值的和 ?...L2范数：向量元素绝对值的平方和再开平方 ? 应用一：约束模型的特性 1.1 L2正则化——让模型变得简单 例如我们给下图的点建立一个模型： ? 我们可以直接建立线性模型： ?
（这是培根《论读书》中的句子，原句记不得了，意思大概没错，不要打我...） 2、简述粒子群算法 粒子群算法其实一种最优化算法，大概思路是，先往一个n维空间里面随机撒上一堆粒子。...3、4个小生物，仅仅是粒子群算法中的4种策略而已 物理老师再次敲黑板：这是个必考题（：-D） 粒子就这样在空间中震荡，其速度由3个因素决定： 因素1、上一时刻速度。...老鼠嗅嗅，他能够及早嗅出变化的气息。对应粒子群算法中，c2比较大，也就是因素3比较强，因此一旦某个粒子发现更优的点，会迅速扑过去。 老鼠匆匆，他能够迅速行动。...对应粒子群算法中，c1比较大，也就是因素2比较强，这就表现为，该粒子在个体最优点周围撞来撞去，没准就撞进了旁边的一组三体星（走错片场了，是撞进另一堆奶酪中） 小矮人哼哼，拒绝变化。...四位小生物在寻找自己的最优解。现实中千千万万的人就如粒子群一样，不断震荡、尝试，有人偶然震荡到了某个局部最优点，就成了牛人。 为什么曾国藩给自己写的墓志铭“不信书，信运气，公之言传万世”？
3.基于尺度理论的Hessian简化算法 对于二维图像IHessian矩阵描述每个像素在主方向上的二维导数为： ?...血管增强”算法（Frangi算法）原理 ujkHessian矩阵及其特征值能够很好地描述常见的几何形状的信息，我们将利用它进行血管增强；Hessian矩阵的简化算法将为我们代码化提供可能方法。...2.Frangi论文基本原理 基于前面我们说明的”加速算法“，首先将血管在多尺度下进行Gaussian滤波处理，然后计算每个像素点的二阶导数构造Hessian矩阵，并且计算出两个特征值（这个地方在代码实现的时候有技巧...3.Frangi论文优缺点 该方法得到了一种有效的血管增强方法，但是可以看到，算法中引入了较多需要认为定义的因素；同时本身较大较多的浮点运算难以在嵌入式系统上实时运行；关于”血管相似性函数“的定义缺乏理论依据...四、参考文献： 1.Hessian矩阵以及在图像中的应用 https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 2.血管分割技术文献综述 https
测试驱动开发（Test-Driven Development，简称TDD）正是一种在棋牌游戏算法开发中广泛应用的方法。本文将探讨TDD在棋牌游戏算法中的应用，并介绍其优势。...首先，TDD能够确保棋牌游戏算法的正确性。在TDD中，开发者首先编写测试用例，定义了期望的输入和输出。然后，根据测试用例编写算法代码。...在TDD中，每个功能都有对应的测试用例，这些测试用例可以作为文档，清晰地描述了算法的预期行为。当需要修改算法时，开发者只需运行测试用例，确保修改不会破坏原有的功能。...这种自动化的测试机制能够有效地减少人工测试的工作量，提高代码的可维护性。 此外，TDD还能够提高棋牌游戏算法的性能。在TDD的过程中，开发者需要不断运行测试用例，检查算法的性能是否满足要求。...通过这种反复的测试和优化，开发者可以及时发现并解决算法中的性能问题，提高游戏的响应速度和用户体验。 综上所述，TDD在棋牌游戏算法中的应用具有明显的优势。
导读 alphago和master在围棋领域的成绩掀起一股人工智能的热潮之后，人工智能在各个领域的应用成为了大家讨论的焦点。其实机器学习在测试领域的应用也已经有很长时间并且取得了一定的效果。...遗传算法作为机器学习的经典算法就在单元测试领域起着重要的作用，今天我们简单讨论一下遗传算法在单元测试中的应用 1遗传算法 遗传算法是由美国的J.Holland教授于1975年在他的专著《自然界和人工系统的适应性...3 单元测试中的应用 遗传算法在单元测试中的应用 在参数化的单元测试中，已知输入的参数的范围，求解哪些参数的组合能够达到最大的代码覆盖率（也有些研究是能达到最大的路径覆盖/分支覆盖）。...4 测试应用中的改进 遗传算法在测试应用中的改进 由于测试用例生成是一个多项式复杂度的非确定性问题（NP），所以遗传算法也是提供近似解，因此遗传算法也存在着不足。...机器学习算法在单元测试中的应用目前较为成熟的就是选择测试用例集。最优测试用例的求解问题对于分支覆盖，路径覆盖等都有大量研究，但是目前主要是集中在单元测试领域。
Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。本次分享为大家介绍Angel推荐算法在游戏推荐中的应用。...DeepFM的各种非线性特征，其实比较类似于CNN算法里面，在识别分类过程中所作的权重分解。上图是在CNN的过程中，做的一个热力图。其中CNN是对图像做了一个分类。...05 DeepFM应用过程 在进行数据运营过程中，一般会使用到的工具是Vector assembler，将输入的字段组合成一个Vector，再对Vector进行标准化。...另一种情形则是在Deep FM的过程中进行编码，如果有单列的类别值，如何进行、转换成一个稀疏矩阵？一般来说可以使用手工编码，但这个方式比较低效。...在算法的模型训练过程中AUC比较低的话，点击率可能比较高，但是如果AUC比较高，其点击率一般情况下也比较高。
当将这些特征向量输入到类似支持向量机（SVM）这样的图像分类算法中时，会得到较好的结果。...检测窗口在整个图像的所有位置和尺度进行扫描，并对输出的金字塔进行非极大值抑制来检测目标（检测窗口的大小一般为128x64） 1.4 HOG算法优缺点 HOG算法具有以下优点： 核心思想是所检测的局部物体外形能够被梯度或边缘方向的分布所描述...，HOG能较好地捕捉局部形状信息，对几何和光学变化都有很好的不变性； HOG是在密集采样的图像块中求取的，在计算得到的HOG特征向量中隐含了该块与检测窗口之间的空间位置关系。...HOG算法具有以下缺点： 特征描述子获取过程复杂，维数较高，导致实时性差； 很难处理遮挡问题，人体姿势动作幅度过大或物体方向改变也不易检测（这个问题后来在DPM中采用可变形部件模型的方法得到了改善）；...，其尺度不变性是通过缩放检测窗口图像的大小来实现的； 此外，由于梯度的性质，HOG对噪点相当敏感，在实际应用中，在block和Cell划分之后，对于得到各个区域，有时候还会做一次高斯平滑去除噪点。
作者： 本华 菜鸟网络-人工智能部 本文，介绍优化算法在菜鸟网络中的应用...，帮助大家了解算法在物流中的应用，详细介绍如下： ?...算法优化应用案例 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
第一步：在评分矩阵中，1表示用户交互过的评分，0表示算法需要填充的评分。...相关文章： 【1】深度学习在花椒直播中的应用——排序算法篇，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/e6Spp7smIEUUExJxHzUOFA 。...Reference 本文是Microstrong在观看花椒直播推荐系统高级算法工程师王洋在B站上讲解的《智能推荐算法在直播场景中的应用》视频的笔记。...t=1453 【2】回顾 | 花椒直播推荐系统高级算法架构师王洋：智能推荐算法在直播场景中的应用，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/1Hrl25TjDKiEvPa35RDyNQ...【3】深度学习在花椒直播中的应用——排序算法篇，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/e6Spp7smIEUUExJxHzUOFA 【4】深度学习在花椒直播中的应用—神经网络与协同过滤篇
这一群鸟的运动都是随机的，这类似于一种穷举法。 标准粒子群算法 粒子群算法一般用来找一个函数的最优值。这个函数一般就是适应度函数。 函数中未知量的个数就是这个查找的空间维度。...在我最开始的测试过程中限制速度和位置是使程序变慢了的，但是我一开始的思路出了问题，到很后面才改正过来也么有再去测试这个，所以就不加评论了。...因此，在算法中加入振荡 收敛，是跳出局部最优解，提高粒子群算法搜索性能和精度较有效的方法。...[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...参考文献 [ 1 ] 蒋丽,叶润周，梁昌勇等，改进的二阶振荡粒子群算法[J]，计算机工程与应用,2009，55（9）：130-139 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
本文整理自LiveVideoStack线上分享第三季，第五期，由清华大学计算机系网络技术研究所博士生王莫为为大家介绍近些年ABR算法的发展，探讨基于机器学习的ABR算法的优劣势，并结合AiTrans比赛分析其在直播场景中的应用问题...文/王莫为 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自清华大学计算机系的博士生王莫为，导师是崔勇教授，本次分享的主题是机器学习在ABR算法中的应用，机器学习在网络、系统和流媒体中都有各种各样的应用...生活中各种各样的视频应用越来越多，包括视频点播、视频直播、短视频和在线教育，各大厂商也花费了很大力气去提高用户体验。...在比赛的过程中可以发现选手们在直播场景下更多的还是在使用BBA、MPC、Pensieve算法的变种，比如有多阈值BBA，MPC + Oboe [SIGCOMM’18]和在Pensieve基础上加上直播信息作为输入...在点播中每个下载的块都会去播放，从而可以在下载时直接对块的QoE进行计算，而在直播中时延控制机制会导致下载的块也可能不会被播放，或者是以不同的速率播放，这都会影响最终的QoE，所以在最后计算reward
淘宝也在积极进行内容化转型，本次LiveVideoStackCon 2021 上海站大会我们邀请到了阿里巴巴淘系技术高级算法专家——王立波（庄恕），回顾淘宝从图文到短视频直播的发展历程，介绍音视频算法在其中的应用和未来的投入方向包括编解码...很高兴与大家进行交流与分享，首先介绍一下自己，我是来自淘系技术部的王立波，花名庄恕，今天分享的主题是音视频算法在淘宝中的应用。...在帧级别码控中，我们对I帧码控和P帧码控做了精确的预分析，在块级别码控中，我们设计了增强型的Cu-tree算法。 2、分层B帧以及参考结构的优化。分层B帧在实现方面不难，对压缩效率方面有大的帮助。...NACK），接收中还需要原音频数据（PLC/NETEQ），播放中应用各种音效技术（3D音效、空间音效、重低音）来提升收听体验。...在应用方案上有直播看点、直播互动、直播安全、短视频编辑。在算法技术中有三个核心技术是音频处理、音频安全、语音交互。基础设施包括端上推力引擎、云上资源、端侧设备等。
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