自适应加权算法c程序_自适应加权算法_自适应加权平均算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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算法练习(20)-平滑加权轮询算法

所有负载均衡的场景几乎都会用到这个算法：假设有2个服务器A、B，其中A的分配权重为80，B的分配权重为20，当有5个请求过来时，A希望分到4次，B希望分到1次。...于是就有了个这个算法，它的思路如下：初始状态时，配置的权重为：{A:80, B:20}，然后给每个服务器，加1个动态的当前权重(curWeight)，默认为0，按以下步骤： 1、curWeight +...这个算法巧妙的地方在于，每一轮分配完成，所有服务器的动态权重都会归0，回到初始状态！另外1个优势在于，它能让所有权重的服务器，尽早分配到，而非等到高权重的服务器分配完，才轮到自己。...Integer weight; /** * 当前动态权重 */ public Integer curWeight; } 然后开干： 1 /** 2 * 平滑加权轮询算法...43 System.out.println(""); 44 } 45 } 46 } 输出： A A B A A A A B A A 最后扩展一下，这个算法不仅仅可用于负载均衡

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自适应算法应用实例_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、改进的蝴蝶优化算法（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...CWBOA的具体执行步骤如下：图1 改进算法的流程图二、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的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...CWBOA和BOA 中的 c c c感官形态设置为0.01， a a a幂指数在迭代过程从0.1迭代到0.3；基本的BOA和FPA中的切换概率均为 p = 0.8 p=0.8 p=0.8。...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[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。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/185397.html原文链接：https://javaforall.cn

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优化算法之指数移动加权平均

算术平均数是加权平均数的一种特殊情况(他特殊在各项的权相等为1)；在实际问题中，各项权不相等的时，计算平均数时就要采用加权平均数，当各项权相等时，计算平均数就要采用算术平均数。...加权移动平均法加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以 ?...在运用加权平均时，权重的选择是一个应该注意的问题，经验法和试算法使选择权重最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预测未来的情况。因而权重应大一些。...▲计算加权移动平均法 ? ▲计算加权移动平均法 ? a 指数加权移动平均说了这么多那什么是指数加权移动平均呢？其实他也是加权移动平均的一种改进。...c 指数加权移动平均的偏差修正当我们取β = 0.98的时候，实际上我们得到的并不是绿色的曲线而是紫色的曲线，通过紫色曲线我们看出在预测的初期值和我的真实值的差距很大，所以引入了偏差修正的概念

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加权有向图----关键路径算法

“关键路径”算法可以在线性时间内解决此问题。这个问题与无环加权有向图的最长路径问题是等价的。...为了设计求关键路径的动态规划算法，现在定义三个术语：事件i可能最早发生的时间earliest(i): 是指从开始结点s到结点i的最长路径的长度。...关键路径算法基本步骤：确认有向图G是无环图，并进行拓扑排序; 按拓扑次序计算earliest(i), 0<=i< V-1; 按逆拓扑排序计算latest(i), 0<=i< V-1; 计算latest

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深度学习优化算法中指数加权平均

什么是指数加权平均在深度学习优化算法(如Momentum、RMSprop、Adam)中，都涉及到指数加权平均的概念，它是一种常用的序列数据处理方式。...同时加权平均实现了一个很直观的现象：距离当前时刻越远，对当前值的贡献就越小。...指数加权平均为什么可以平滑波动展开计算取可以看到，加权系数是随着时间以指数形式递减的，时间越近，权重越大，时间越远，权重越小。...如上图所示，是一个温度的指数加权平均的示例，蓝色的点是每天的温度值。...当时，指数加权平均的结果如图绿色线所示；当时，指数加权平均的结果如下图黄色线所示； γ值越小，曲线波动越大 γ值越大，曲线波动越小，但同时变化相对于数据变化趋势也有滞后。

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自适应滤波算法综述

我要讲的几种方法绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自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...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...基于最小二乘准则，RLS算法决定自适应滤波器的权系数向量W(n)使估计误差的加权平方和 J ( n ) = ∑ i = 0 n λ n − i ⋅ ∣ e ( i ) ∣ 2 J(n)=∑_{i=0}^...'); 结果音频信号Rolling in the Deep的LMS自适应滤波音频资源已把音频放在了 https://pan.baidu.com/s/1L5vXa60c0wEATx2LQVLp-Q...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131579.html原文链接：https://javaforall.cn

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自适应学习率算法

最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...AdaGrad以在非凸设定下效果更好，改变梯度积累为指数加权的移动平均。...早期算法背景下，它也许最好被看做结合RMSProp和具有一些重要区别的动量的变种。首先，在Adam中，动量直接并入了梯度一阶矩(指数加权)的估计。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。

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工具系列 | 负载均衡算法 - 平滑加权轮询

简介在负载均衡算法 — 轮询一文中，我们就指出了加权轮询算法一个明显的缺陷。...即在某些特殊的权重下，加权轮询调度会生成不均匀的实例序列，这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象，导致系统存在宕机的风险。为了解决这个调度缺陷，就提出了平滑加权轮询调度算法。...服务实例权重值 192.168.10.1 5 192.168.10.2 1 192.168.10.3 1 我们已经知道通过加权轮询算法调度后，会生成如下不均匀的调度序列。...总结尽管，平滑加权轮询算法改善了加权轮询算法调度的缺陷，即调度序列分散的不均匀，避免了实例负载突然加重的可能，但是仍然不能动态感知每个实例的负载。...若由于实例权重配置不合理，或者一些其他原因加重系统负载的情况，平滑加权轮询都无法实现每个实例的负载均衡，这时就需要有状态的调度算法来完成。

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深度学习算法优化背景知识---指数加权平均

背景：在深度学习优化算法，如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。...为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法，先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义指数移动平均（EMA）也称为指数加权移动平均（EWMA...），是一种求平均数的方法，应用指数级降低的加权因子。...所以这种平均值的求解方法称为指数加权平均。温度平均值变化图： ? 应用主要用在深度学习优化算法中，用来修改梯度下降算法中参数的更新方法。...在优化算法中，\(\frac{1}{1-\beta}\) 可以粗略表示指数加权平均考虑的样本数[由于随着样本容量t的逐渐增多，其系数指数下降，对平均值的贡献程度逐渐降低；影响平均值计算的几个关键样本就是最近几天的样本值

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加权轮询算法(wrr)，这个考点，概率有点高！

不同于链表、树、动态规划这些有规律可循的算法题，加权轮询算法有很多小的技巧，在实际应用中也比较多。最平滑的Nginx轮询算法，如果你没有见过的话，那自然是永远无法写出来的。...所谓的加权轮询算法，其实就是Weighted Round Robin，简称wrr。在我们配置Nginx的upstream的时候，带权重的轮询，其实就是wrr。...当我们的比例是7、2、1，它的调度结果是A,A,A,A,A,A,A,B,B,C,。我们希望调度能够平滑一些，而不是一股脑的压在A节点上。下面是LVS代码里的一个算法，采用的是最大公约数来实现轮询。...这段代码的执行过程就包含两部分，一部分是计算最大公约数gcd，一部分是轮询算法。对于7、2、1的权重，它的调度结果是A,A,A,A,A,A,B,A,B,C,，相比较按顺序轮询的方式，有了一些改善。...Nginx版本 nginx这个版本就更上一层楼，可以达到A,A,B,A,A,C,A,A,B,A,的效果。在保证准确的权重前提下，实现了调用尽量的分散。这个算法比较巧妙，可以说是非常天才的算法。

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加权独立横断面和强着色算法

其中一些IT存在定理有算法证明，但非构造性结果给出的最佳界与有效算法得到的最佳界之间还存在一定的差距。...最近，Graf和Haxell(2018)描述了一种新的(确定性)算法，它渐进地缩小了这一差距，但其适用性受到限制。...本文提出了一种适用范围更广的随机化算法，并通过给出两个图的强色数问题的有效算法，说明了该算法的应用。

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为什么在优化算法中使用指数加权平均

本文知识点：什么是指数加权平均？为什么在优化算法中使用指数加权平均？ β 如何选择？ ---- 1....什么是指数加权平均指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。它的计算公式如下： ?...所以应用比较广泛，在处理统计数据时，在股价等时间序列数据中，CTR 预估中，美团外卖的收入监控报警系统中的 hot-winter 异常点平滑，深度学习的优化算法中都有应用。 ---- 2....为什么在优化算法中使用指数加权平均上面提到了一些指数加权平均的应用，这里我们着重看一下在优化算法中的作用。...以 Momentum 梯度下降法为例， Momentum 梯度下降法，就是计算了梯度的指数加权平均数，并以此来更新权重，它的运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法。这是为什么呢？

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机器学习算法实践-标准与局部加权线性回归

主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。...熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。...但是使用矩阵表示将会是的求解和程序更为简单: ? 将 f(w) 对 w 求导可得: ? 使其等于0，便可得到: ?...也就是引入偏差来降低预测的均方误差，本部分总结下局部加权线性回归的方法。...可见局部加权线性回归在取得适当的 k ，便可以较好的发现数据的内在潜质，但是局部加权线性回归有个缺点就是类似kNN一样，每计算一个点的预测值就需要利用所有数据样本进行计算，如果数据量很大，计算量会是一个问题

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自适应阈值分割的Bersen算法

但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...因此实际操作中通常不是取极大极小值，而是取整个核的平均值或是加权平均值。具体操作下来通常就是用一个高斯平滑滤波。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。...=cv2.imread('13.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) im=cv2.adaptiveThreshold(im,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,...THRESH_BINARY,11,2) cv2.imwrite('mean.png',im) im=cv2.adaptiveThreshold(im,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,...cv2.THRESH_BINARY,11,2) cv2.imwrite('gaussian.png',im) 分别用平均加权和高斯加权显示。。

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智能车电感差比和差加权算法研究

▲ 图C2.3.1 三维模型在三维图像中，除差比和差加权算法没有差比和加权算法所产生的边缘上卷现象（对应图C2.2.3,C2.2.4中斜率翻转区域），没有发现明显特征，故尝试沿Y=X对三维图像抽样...C2.4 差比和差加权算法对比差比和中间电感偏置算法的优势未加比例系数时，差比和算法会将输出误差限制在1以内，但是差比和差加权算法显然突破了这一限制，这也代表着差比和差加权算法损失了一定的赛道适应性...▲ 图C2.4 曲线对比图C2.4中，差比和偏置算法的内环区数据斜率要小于差比和差加权算法，而曲率又更大，小车更难切内环行驶。...[3]王盼宝主编.智能车制作[M].北京:清华大学出版社,2017. [4]谭浩强著.C程序设计[M].北京:清华大学出版社,2003. [5]张文春.汽车理论[M].北京:机械工业出版社.2005....发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/146546.html原文链接：https://javaforall.cn

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程序算法|PHP、安卓、C++程序代码交流

二、如何运行applet程序？...如果你在AndroidManifest.xml清单文件中没有注册相关的activity，虽然有时程序可以编译通过，但是在使用软件调用了这个activ Tabhost选项卡组件的使用方法 2周前 (04-

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加权有向图----单点最短路径问题（Dijkstra算法）

Dijkstra算法可以解决边的权重非负的最短路径问题。 Dijkstra算法无法判断含负权边的图的最短路径，但Bellman-Ford算法可以。...在实现Dijkstra算法之前，必须先了解边的松弛：松弛边v->w意味着检查从s到w的最短路径是否是先从s到v，再从v到w。如果是，则根据这个情况更新数据。...=null;e = edgeTo[e.form()]) path.push(e); return path; } Dijkstra算法能够解决边权重非负的加权有向图的单起点最短路径问题。...Dijkstra算法的实现： public class DijkstraSP { private DirectedEdge[] edgeTo; //edgeTo用来逆推最短路径 private...下一篇：无环情况下的最短路径算法

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常见面试算法：回归、岭回归、局部加权回归

需要对矩阵求逆，因此这个方程只在逆矩阵存在的时候适用，我们在程序代码中对此作出判断。.../8.Regression/regression.py 2.2.1、局部加权线性回归项目概述我们仍然使用上面线性回归的数据集，对这些点进行一个局部加权线性回归的拟合。...2.3、局部加权线性回归注意事项局部加权线性回归也存在一个问题，即增加了计算量，因为它对每个点做预测时都必须使用整个数据集。...(4) 训练算法：构建不同的模型，采用逐步线性回归和直接的线性回归模型。 (5) 测试算法：使用交叉验证来测试不同的模型，分析哪个效果最好。 (6) 使用算法：这次练习的目标就是生成数据模型。...训练算法: 构建不同的模型 ?

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加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树

上一篇：加权无向图的实现加权无向图----Prim算法实现最小生成树数据结构：用一条优先队列将边按照权重从小到大排序用union-find数据结构来识别会形成环的边用一条队列来保存最小生成树的所有边...Kruskal算法的计算一个含V个顶点和E条边的连通加权无向图的最小生成树所需空间与E成正比，所需时间与ElogE成正比（最坏情况）。...方法：将边都添加进最小优先权队列中，每次从中取出最小的边，检查会不会与已经选出的边构成环（使用union-find算法），如果构成环，则弃掉这条边，否则将这条边加入最小生成树队列。...e: G.edges()) pq.insert(e);//将所有边添加进优先队列 UF uf = new UF(G.V()); //union-find算法

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小程序轮播图片高度自适应

微信小程序中使用 swiper 组件可以实现图片轮播效果，但是默认 swiper 高度是固定的 150px，如果项目中图片大于固定高度就会被隐藏，所以本篇文章要实现轮播图片的高度自适应。...1.以最高的图片为基准（需要考虑图片全部一样的大小）关于小程序轮播图自适应的问题，目前网上的资料不少，但是都是目前这种，不会随着图片的高度去变化。会以最高的一张图片高度为基准。

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