策略 梯度 确定性 算法
利用强化学习Q-Learning实现最短路径算法
如果你是一名计算机专业的学生，有对图论有基本的了解，那么你一定知道一些著名的最优路径解，如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和a*算法(A-Star)等。 这些算法都是大佬们经过无数小时的努力才发现的，但是现在已经是人工智能的时代，强化学习算法能够为我们提出和前辈一样好的解决方案吗? ......
关于算法开源乱七八糟事
在中科院实习的这些天里，其实就是帮助导师复现一些算法。我首先是读了导师发过来的领域相关了论文，然后就是开组会讨论论文，最后要求我复现其中的某些篇。 如果在论文中就没说自己开源的也还好，至少不用浪费精力。但是那些给了开源链接的才真正是群魔乱舞：有开源地址直接没了的，有不写readme的（这种我连复现的 ......
Java常用的算法
1.给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。 class Solution { public int search(int[] nums, int target) { i ......
索引算法的应用
索引算法是计算机科学中常见的一类算法，旨在优化数据的查找和访问效率，从而提高计算机程序的性能。 通常情况下，当我们需要查找或获取某个数据时，如果数据量很大，那么在没有索引的情况下，需要遍历整个数据集才能找到所需的数据，这会导致查询时间过长和性能下降。而索引算法则是为了解决这个问题，通过构建和维护索引 ......
算法基础 第二章 数据结构目录
(第二章 数据结构目录) 静态单链表 知识点 指针型链表需要调用new操作浪费时间，做题往往用静态链表 缺点是长度需要一开始就指定最大长度，且删除节点后空间无法被继续利用 模板 int head,e[N],ne[N],idx; void init(){ head=-1;//-1表示NULL idx= ......
回溯算法与树遍历
树的遍历于回溯算法 树的遍历是指按照一定的顺序访问树中的节点，以便遍历树中的所有节点。常见的树的遍历方式有三种，分别是前序遍历（Pre-order Traversal）、中序遍历（In-order Traversal）和后序遍历（Post-order Traversal）。前序遍历先访问根节点，然后 ......
Java实现自定义LRU算法
class LRUCache { // key -> Node<key,val> private HashMap<Integer, Node> map; // Node(k1,v1) <-> Node(k2,v2) private DoubleList cache; // 最大容量 private ......
直线光栅化-Bresenham算法
直线光栅化-Bresenham算法 Bresenham算法 对于两个顶点 $P_{1}(x_{1},y_{1})$ 和 $P_{2}(x_{2},y_{2})$ 满足 $\Delta x =x_{2}-x_{1}>0$ 且 $\Delta y=y_{2}-y_{1}>0$ 。设两点确定的直线方程的斜 ......
使用benchmark比较各排序算法的性能
#include <benchmark/benchmark.h> #include <algorithm> #include <deque> #include <iostream> #include <random> #include <vector> using namespace std; st ......
基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法matlab仿真
1.算法描述 深度学习（英语：deep learning），是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前，由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题，没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练，并且其性能也不佳。但是，近年来，Hinton等人通过研究多层神经网络，提高学习所需的计 ......
基于FastICA算法的混合信号解混合信号恢复仿真
1.算法描述 独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。近几年出现了一种快速ICA算法(Fast ICA)，该算法是基于定点递推算 ......
KMP算法（串的模式匹配算法）（未完待续......）
KMP算法的实现 1.基本原理 在暴力破解算法（BF算法）中，模式串需要一个一个来跟主串进行对比，若有一个不相同，则主串前进一位，继续从头开始进行比较，这样比较的最坏时间复杂度为O（mn），例：‘aaaaaaaaab’和‘aaab’，需要比较到最后一个才能成功，效率太过低下。 KMP算法的原理是，找 ......
R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32092 原文出处：拓端数据部落公众号 我们一般把一件事情发生，对另一件事情也会产生影响的关系叫做关联。而关联分析就是在大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系（形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”）。 我们的生活中有许多关联，一个 ......
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力，可得到每个节点的电压和支路功率变化，网损和光照强度。YID:7950644519779522 ......
音乐推荐系统 基于用户的协同过滤推荐算法
音乐推荐系统 系统算法：基于用户的协同过滤推荐算法 编程语言：python 数据库：sqlite 框架：MVC web应用框架：Django 解压就可以运行(自己需要有调试项目环境的能力），需要软件python和pycharm或者Anaconda 项目有配套的文档YID:37506786953190 ......
基于Matlab的主动配电网实时无功优化 考虑风电和光伏的接入，采用多目标粒子群算法
基于Matlab的主动配电网实时无功优化 考虑风电和光伏的接入，采用多目标粒子群算法，以网损和电压偏差为目标，优化变压器分接头、无功补偿器实现24小时无功优化，算例采用IEEE33进行仿真分析，对优化前后的电压和网损进行了分析。YID:1750663447319415 ......
排序算法
首先定义一个交换数组元素的方法，对于给定数组int arr[], 交换i位置跟j位置的元素可以用一下方法实现 void Swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } 选择排序: ......
opencv-python 4.16. 基于GrabCut算法的交互式前景提取
理论 GrabCut算法由英国剑桥微软研究院的Carsten Rother，Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计。在他们的论文："GrabCut": interactive foreground extraction using iterated graph cuts ......
算法基础2
算法基础2.0 @ ## １．结构体 结构体基本写法： struct node{ int b; char c; string d long long e; }a[1000]; 排序方案： bool cmp(node x,node y){ if(x.k!=y.k) return x.k<y.k;//k ......
算法与思想——二分查找与二分答案
算法与思想——二分查找与二分答案 @ 一、二分算法 log2n速度 1.二分前提：有序的数列，，整体成升序或降序，可以中间有相等的数值。 2.二分写法：定义寻找的头和尾，以及中间的量，不断迭代找出最终答案； 代码如下 int Binary_Search(int a[], int n, int key ......
【Java 线程池】【二】ThreadPoolExecutor 参数详解及拒绝策略
1 前言 上一节我们对线程池以及它的基本使用做了介绍，后面我们就开始分析线程池内部的原理了，内部的核心流程是怎么设计的，那么这节我们先来分析一下ThreadPoolExecutor这个线程池的有哪些属性，以及这些属性代表什么意思。 2 线程池状态和线程数量的表示 首先来看下ThreadPoolExe ......
关于滑动窗口算法的应用场景
####算法原理 滑动窗口算法是一种基于双指针（又称滑动窗口）的算法，是一种常用的数据处理算法，通常用于解决数组或字符串中的子数组或子串问题。 滑动窗口算法的基本思想是使用两个指针left和right来定义一个窗口，窗口内包含满足特定条件的元素子序列，然后不断移动指针left和right来滑动窗口， ......
关于滑动窗口算法的应用场景
####算法原理 滑动窗口算法是一种基于双指针（又称滑动窗口）的算法，是一种常用的数据处理算法，通常用于解决数组或字符串中的子数组或子串问题。 滑动窗口算法的基本思想是使用两个指针left和right来定义一个窗口，窗口内包含满足特定条件的元素子序列，然后不断移动指针left和right来滑动窗口， ......
【贪心算法】NO134 加油站
134. 加油站 在一条环路上有 n 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。 给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以绕 ......
拟合高斯函数的梯度下降法例子
高斯函数也是一种常见的函数。拟合它可以通过求对数转换成线性规划问题，从而用最小二乘法拟合。不过为了精确一点，可以用最小二乘法拟合得到初始解之后再用梯度下降法求精。以下是高斯函数的梯度下降法公式推导过程： 高斯函数的形式为： $${y=a \cdot e^{\frac{- \left ( x-b \r ......
Ribbon的负载均衡策略：
RoundRobinRule： 默认轮询的方式。RandomRule： 随机方式。WeightedResponseTimeRule： 根据响应时间来分配权重的方式，响应的越快，分配的值越大。BestAvailableRule： 选择并发量最小的方式。RetryRule： 在一个配置时间段内当选择se ......
直线光栅化-Bresenham算法
直线光栅化-Bresenham算法 设直线方程为 $y=kx+b$ ，其中 $k = \Delta y/\Delta x$ 。 当 $0<k<1$ 时，从 $x$ 轴开始取样。已知 $P_{k}(x_{k},y_{k})$，那么 $P_{k+1}(x_{k+1},y_{k+1})$ 坐标值等于 $( ......
蒙特卡罗方法：当丢失确定性时的处理办法
一、简介 蒙特卡罗（Monte Carlo），也可翻译为蒙特卡洛，只是不同的音译选词，比较常用的是蒙特卡罗。是摩洛哥的一片城区，以拥有豪华赌场闻名，蒙特卡罗方法是基于概率的。基本思想：如果你想预测一件事情的结果，你只要把随机生成的各种输入值，把这件事模拟很多遍，根据模拟出的结果就可以看到事情的结果大 ......
Pod 的 DNS 策略
Pod 的 DNS 策略 DNS 策略可以逐个 Pod 来设定。目前 Kubernetes 支持以下特定 Pod 的 DNS 策略。 这些策略可以在 Pod 规约中的 dnsPolicy 字段设置： "Default": Pod 从运行所在的节点继承名称解析配置。 参考相关讨论获取更多信息。 "Cl ......