本系列为C++算法学习系列，会介绍 算法概念与描述，入门算法，基础算法，数值处理算法，排序算法，搜索算法，图论算法， 动态规划等相关内容。本文为C+算法概念与描述部分。
该文介绍了遗传算法的基本概念、应用和实现方法，特别强调了遗传算法在解决优化问题方面的优势。同时，文章还探讨了遗传算法的发展历史和现状，以及其在实际应用中可能遇到的问题和挑战。
在线性数据结构中搜索时，常使用线性搜索算法，但其性能偏低下，其性能改善方案常有二分搜索和双指针或多指针搜索算法。在复杂的数据结构如树和图中，常规搜索算法是深度和广度搜索。在深度搜索算法过程中常借助剪枝或记忆化方案提升搜索性能。广度搜索算法过程中常见的性能优化方案为双向广度搜索和启发式搜索。双向广度搜索可以认为是图论中的双指针搜索方案，本文将和大家深入探讨其算法细节。
1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时，在其经过的路径上释放信息素（外激素）。蚂蚁基本没有视觉，但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹，由此来决定何去何从，并倾向于朝着信息素强度
机器之心专栏 机器之心编辑部 针对各种任务设计合适的损失函数往往需要消耗一定的人力成本，一种名为AutoLoss-Zero的新型通用框架可以从零开始搜索损失函数，使成本大大降低。 近年来，自动机器学习（AutoML）在模型结构、训练策略等众多深度学习领域取得了进展。然而，损失函数作为深度学习模型训练中不可或缺的部分，仍然缺乏良好的探索。目前，多数研究工作仍然使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）、范数损失（L1/L2 Loss）来监督网络训练。尽管这类损失函数在多数情况下可以取得不错的效果
AI科技评论报道 编辑 | 陈大鑫 AI 科技评论 今天给大家介绍一篇想法简单但是很有意思的文章，是研究 fine-tuning 在 few-shot 任务上的工作机制，论文发表于AAAI 2021，作者来自于CMU，HKUST和 IIAI： 文章的动机非常明确： 如下图，在 few-shot 任务上，我们通常会有一个 base set（有大量数据）和一个 novel set（只有少量数据），base set 里面的数据类别跟 novel set 是没有重叠的。我们通常需要在base set上训练我们
一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。今天就来聊聊这些十分重要的“必抓！”算法吧~
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生
与翻译模型类似，我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记（即<start>）来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布（实际上是logits）。橙色方框显示解码算法的选择，帮助我们选择使用哪个单词。然后，选择的单词和图像再次传递给模型，直到我们满足停止条件，即我们获得特殊的句子结束标记（即<STOP>）作为下一个单词，或者我们超过了预先定义的步骤数。一个步骤是将图像和单词的张量传递给字幕生成器模型，并使用解码算法选择单词。
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
各位小伙伴大家好呀~最近好久没有给大家推过干货了，不过小编可没有闲着。最近一直在苦苦研究的neighborhood search终于有了结果。
熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
在上一篇博客：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】三、IoU与非极大抑制主要讲解了IoU与非极大抑制相关概念与python实现，接下来在这篇博客中主要讲解了R-CNN论文中模型结构及其相关技术细节。
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来，将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程，形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征，采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程（特别是多峰值的寻优过程）的不可避免的“早熟”问题，可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 （1）首先进行抗原识别，即理解待优化的问题，对问题进行可行性分析，提取先验知识，构造出合适的亲和度函数，并制定各种约束条件。 （2）然后初始化抗体群，通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体，在解的空间内随机产生一个初始种群。 （3）对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。（记忆单元的更新：将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元，并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体（抗体和抗体的亲和性计算）） （4）判断是否满足算法终止条件；如果满足条件则终止算法寻优过程，输出计算结果；否则继续寻优运算。 （5）计算抗体浓度和激励度。（促进和抑制抗体的产生：计算每个抗体的期望值，抑制期望值低于阈值的抗体；可以知道与抗原间具有的亲和力越高，该抗体的克隆数目越高，其变异率也越低） （6）进行免疫处理，包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择：根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体，使其活化； 克隆：对活化的抗体进行克隆复制，得到若干副本； 变异：对克隆得到的副本进行变异操作，使其发生亲和度突变； 克隆抑制：对变异结果进行再选择，抑制亲和度低的抗体，保留亲和度高的变异结果。 （7）种群刷新，以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体，形成新一代抗体，转步骤（3）。 免疫算法运算流程图
AutoML（automated machine learning）是模型选择、特征抽取和超参数调优的一系列自动化方法，可以实现自动训练有价值的模型。AutoML 适用于许多类型的算法，例如随机森林，gradient boosting machines，神经网络等。 机器学习最耗费人力的是数据清洗和模型调参，而一般在模型设计时超参数的取值无规律可言，而将这部分过程自动化可以使机器学习变得更加容易。即使是对经验丰富的机器学习从业者而言，这一自动化过程也可以加快速度。
关于neighborhood serach，这里有好多种衍生和变种出来的胡里花俏的算法。大家在上网搜索的过程中可能看到什么Large Neighborhood Serach，也可能看到Very Large Scale Neighborhood Search或者今天介绍的Adaptive Large Neighborhood Search。
在AI模型开发的过程中，许多开发者被不够充足的训练数据挡住了提升模型效果的脚步，一个拥有出色效果的深度学习模型，支撑它的通常是一个庞大的标注数据集。因此，提升模型的效果的通用方法是增加数据的数量和多样性。但在实践中，收集数目庞大的高质量数据并不容易，在某些特定领域与应用场景甚至难以获取大量数据。那么如何能在有限数据的情况下提升模型的效果呢？
这篇笔记，仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识，不对公式进行推倒. 前言： 这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度
这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别。这里是使用算法从多个维度对找到图片中，可能的区域目标，减少目标碎片，提升物体检测效率。
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》，这两篇划时代的论文，将成为永恒经典。特此我们整理出其第一篇对应的中文翻译与相关笔记。 Mastering the game of Go without Human Knowled
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 875.爱吃香蕉的珂珂（Medium） 1011.在D天内送达包裹的能力（Medium）
深度优先搜索（DFS）是一种用于图或树的遍历算法，它沿着路径直到无法继续前进，然后回退到前一个节点，继续探索其他路径。
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
粒子群（PSO）算法最早是由美国电气工程师Eberhart和社会心理学家Kennedy在1995年基于群鸟觅食提出来的。
AI 科技评论按：卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测以及其他许多任务中。然而，为移动设备设计 CNN 模型是一个有挑战性的问题，因为移动模型需要又小又快，同时还要保持足够的准确率。虽然研究人员们已经花了非常多的时间精力在移动模型的设计和改进上，做出了 MobileNet 和 MobileNetV2 这样的成果，但是人工设计高效的模型始终是很有难度的，其中有许许多多的可能性需要考虑。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为进化计算的一个分支，是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法，同时它也是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的随即搜索算法。 粒子群优化算法起源于鸟群觅食的过程，一个核心机制是每只小鸟各自觅食，并记住一个离食物最近的位置，通过和其他的小鸟交流，得到整个鸟群已知的最佳位置，引导鸟群朝着这个方向继续搜索。 还有两个关键设置：粒子历史最优位置(pBest向量)、群体历史最优位置(gBest向量)。 这里pBest向量是一组向量，它包含了每个粒子的历史最优位置，gBest向量为pBest向量中适应值最高的向量，即全局最优。 说明：算法中一般取要优化的目标函数作为适应值函数，评估适应值的大小，然后更新pBest向量和gBest向量。
1 引言 在信息技术的飞速发展，计算机，通讯、消费电子三种技术合一的后PC的时代，虽然计算机和网络已经全面渗透到日常生活的每一个角落，但各种各样的新型嵌入式接入设备已经成为当前的主流产品。任何一个普通人都可能拥有几十种嵌入式技术的电子产品，小到手表、手机、mp3播放器、PDA等微型数字化产品，大到智能家电、网络家电、车载电子设备等都离不开嵌入式技术。作为嵌入式技术的一个重要的研究分支——机器人技术，目前在国内外研究的如火如荼，各种各样的工业机器人和服务机器人已经开始应用到人们的生产和生活当中，使用机器
选自arXiv 作者：Zengkun Li 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 鉴于当前认知神经科学和人工智能工程所遇到的困难，华为 2012 实验室的研究人员提出了一种新的通用人工智能工程方法：使用学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数的启发式搜索方法。论文将其方法与人工设计方法、仿生学方法进行了对比，结果表明该方法更加有望实现通用人工智能，并且和认知神经科学有更好的交互作用。 作者指出虽然可以直接在这篇论文中提出其工程方法，但为了刚好地解释这个方法的必要性和可行性，以及使无相关背景的读者能更好地理
卷积神经网络（CNN）已被广泛用于图像分类、人脸识别、目标检测和其他领域。然而，为移动设备设计 CNN 是一项具有挑战性的工作，因为移动端模型需要体积小、速度快，还要保持精准。尽管人们已经做了大量努力来设计和改进移动端模型，如 MobileNet 和 MobileNetV2，但手动创建高效模型仍然是一项挑战，因为要考虑的因素太多。从最近 AutoML 神经架构搜索方面的进展受到启发，我们在想移动端 CNN 模型的设计是否也能受益于 AutoML 方法。
为了进行路径规划算法是不可回避的：启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。启发中的估价是用估价函数表示的，如：f(n) = g(n) + h(n) 。g(n)为起点到当前位置的实际路径长度，h(n)为所在位置到终点的最佳路径的估计距离。前面说每次会优先向终点方向进行移动，就是因为估价函数所导致的。h(n)=0时，意味着此时是盲目搜索，当h(n)越复杂，即约束的条件越多，耗费的时间就越多，而减少约束条件，则可能得到的并不是最优路线。在A算法中，估价函数为f(n)=g(n)+h*(n)。这里面的h*(n)的附加条件为h*(n)<=h‘(n)，h’(n)为n到目标的直线最短距离，也就说A*算法中挑选的启发函数是最优的，也正是如此，所找到的路径是最短路径。
给小孩子出一道数学题，在他不知所措，没有头绪时，你给他点提示。也许这点提示可以让他灵光一现，找到一点光亮，少一些脑回路，快速找到答案。这便是启发的作用。
今天给大家介绍来自佛罗里达国际大学团队发表在Nature Computational Science上的文章，文章提出了一个名为HiCOPS的高性能计算（HPC）框架，可在分布式超级计算机上有效加速肽数据库搜索算法（从质谱数据中推导出肽），与现有的几个HPC框架相比，HiCOPS的搜索速度平均提高了十倍以上；并且HiCOPS中提出的核并行架构、技术和优化与搜索算法无关，可以进行扩展，从而加速现有和未来的肽数据库搜索算法。
以机器自动设计网络结构为目标的神经网络搜索（NAS，Neural Architecture Search）有望为机器学习带来一场新的革命。
穷举法又称穷举搜索法，是一种在问题域的解空间中对所有可能的解穷举搜索，并根据条件选择最优解的方法的总称。数学上也把穷举法称为枚举法，就是在一个由有限个元素构成的集合中，把所有元素一一枚举研究的方法。
威胁检测是网络安全领域一个重要方向。如今在网络安全公司中已经开展了很多利用机器学习、深度学习方法进行威胁检测的研究。不少安全研究人员利用专家知识结合机器学习将网络中的威胁通过模型算法检测出来。但是这个过程不仅仅需要巨大的算力，而且需要引入过多的人力才能够找到适合场景的模型算法，后期甚至花大量时间进行参数优化。花费大量精力来进行模型和算法的选择以及训练对于需求不断增长的业务场景来说往往是不够的，因此一种自动化进行机器学习的研究方向应运而生。
计划为你的项目采用向量数据库？正如你可能已经发现的，这是一项值得但并不容易的壮举。
C 语言支持递归，即一个函数可以调用其自身。但在使用递归时，程序员需要注意定义一个从函数退出的条件，否则会进入死循环。
本文参考期刊论文信息如下: "The Tree Representation for the Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem with LIFO Loading", Yongquan Li, Andrew Lim, Wee-Chong Oon, Hu Qin*, Dejian Tu, European Journal of Operational Research, Volume 212, Issue 3, 1 August 2011, P
图搜索算法是解决图论问题的一种重要方法，广泛应用于路径规划、网络分析、游戏AI等领域。本文将深入浅出地介绍图搜索算法的理论知识、核心概念，探讨常见问题、易错点以及如何避免，同时附带代码示例。
邻接矩阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用炬阵存储空间浪费就较大。
本文来源：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109181453
随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。
邻接炬阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用矩阵存储空间浪费就较大。
寄语：让计算机自己去学习和训练规则，是否能达到更好的效果呢？自动机器学习就是答案，也就是所谓“AI的AI”，让AI去学习AI。
目录 01 局部搜索再次科普 02 变邻域搜索 03 造轮子写代码 字数 1936 字 时间 预计10分钟 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式算法都有跟大家提过局部搜索(local search)这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～ 1.1 局部搜索是什么玩意儿？ 官方一点：局部搜索是解决优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的优化问题，比如各种NP-难问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法
大家好，今天我要开始一个名为“每个程序员都应该知道的算法”的系列。在本系列中，我们将研究各种算法，例如搜索，排序，图形，数组等。
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