.NET任务并行库如何处理具有阻塞操作的任务?在C++ Concrt库中有Context::Oversubscribe方法,但是我在.NET库中没有找到这样的东西?LongRunningTask选项是处理阻塞任务的相应方法吗?
.i.e:在C++中,您将执行以下操作:
auto my_task_func = []
{
//Do work...
Context::Oversubscribe(true);
// Short or long blocking op.
Context::Oversubscribe(false);
//Do more w
我有一个四参数函数,它没有数学形式,因为它实际上是几个独立过程的结果。在其最简单的形式中,它可以被认为是一个黑匣子,它返回的值依赖于它调用的参数a,b,c,d的值。看上去是这样的:
def my_func(a, b, c, d):
# Make lots of calculations here to come up with 'func_value',
# which depends on the values of the parameters given a,b,c,d.
func_value = x(a, b, c, d)
return
我用Prolog编写了两个程序,分别用爬山算法和波束搜索算法解决nqueens难题。
不幸的是,我没有经验来检查程序是否正确,我陷入了死胡同。
如果有人能帮我解决这个问题,我会很感激。不幸的是爬山的程序是不正确的。:( beam search中的程序是:
queens(N, Qs) :-
range(1, N, Ns),
queens(Ns, [], Qs).
range(N, N, [N]) :- !.
range(M, N, [M|Ns]) :-
M < N,
M1 is M+1,
range(M1, N, Ns).
queens([], Qs,
我希望实现一些功能的simulated annealing和randomized hill climbing。我一直在使用scikit来实现所有ML算法/方法。我在scikit中找不到这个。
你能推荐一些我可以用来测试simulated annealing / randomized hill climbing的python库吗?我找不到这个,所以想请教你们。
我正在尝试思考如何将聚类(例如k-means)应用到对图像进行语义分割或对象识别的过程中。我的理解是,语义分割主要是使用深度CNN完成的。K-means对分割效果很好,但语义分割是有监督的,因此聚类本身就不够充分。 我的问题是:这样的无监督技术如何适应语义分割的整个管道?其他技术是否通常占据主导地位,或者是否仍然存在涉及分类/本地化的问题的实际用例?我知道有一个paper using k-means clustering to generate candidate boxes --在这个管道中还有其他相关的集群技术用例吗?
我想更好地了解各种常见的搜索算法是如何相互关联的。有没有人知道一种资源,比如层次结构图或对此的简明文本描述?
我的意思的一个小例子是:
A* Search
-> Uniform-cost is a variant of A* where the heuristic is a constant function
-> Dijkstra's is a variant of uniform-cost search with no goal
-> Breadth-first search is a variant of A* where all ste
我很难弄清楚如何在参数优化方法上设置界限(min/max)。旋转是优化算法:。如何确保p(参数)保持在某个域中?下面是我在Python中的Twiddle实现:
def twiddle(objFunction, args, init=0.5, tolerance=0.00001, domain=(0,float("inf"))):
"""Optimize a single parameter given an objective function.
This is a local hill-climbing algorithm. Here is