一个人在一条1维线上的原点必须在1个方向上步长k个整数值，才能找到指定的k。如何在O(k)步长内实现这一点？ - 腾讯云开发者社区

例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100kg的范围内，分析出来的结果显然会倾向于数值差别比...对于训练数据，设法将多维数据投影到一条直线上，同类数据的投影点尽可能接近，异类数据点尽可能远离。对数据进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定样本的类别。...例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内。降维的目的：减少预测变量的个数。确保这些变量是相互独立的。提供一个框架来解释结果。...一是目标函数，即算法需要最大化/最小化的目标；二是搜索范围，一般通过上限和下限来确定；三是算法的其他参数，如搜索步长。...网格搜索，可能是最简单、应用最广泛的超参数搜索算法，它通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围以及较小的步长，网格搜索有很大概率找到全局最优值。

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Myers’Diff之贪婪算法

的一篇论文中提出，是一个能在大部分情况产生最短的直观的diff 的一个算法。 ?...贪婪算法该算法是迭代的。它计算连续 d 的每条 k 线上最远的到达路径。当路径到达右下角时，将找到解决方案。这里面有很重要的几点：路径的终点必然在k线上。...也就是只走X和Y的长度即最大长度=N+M。 for ( int d = 0 ; d <= N + M ; d++ ) 内循环的次数在此循环内，我们必须为每条k线找到最远的到达路径。...解释：移动奇数步长（前进或者后退都行）最终位置一定在奇数的k线上，偶数步长的最终位置一定在偶数的k线上。...算法实现我们有两个循环，我们需要一个数据结构。请注意，d（n）的解仅取决于d（n-1）的解。还请记住，对于d的偶数值，我们在偶数k行上找到端点，而这些端点仅取决于全部在奇数k行上的先前端点。

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Myers‘Diff之贪婪算法

的一篇论文中提出，是一个能在大部分情况产生最短的直观的diff 的一个算法。...贪婪算法该算法是迭代的。它计算连续 d 的每条 k 线上最远的到达路径。当路径到达右下角时，将找到解决方案。这里面有很重要的几点： 1. 路径的终点必然在k线上。...for ( int d = 0 ; d <= N + M ; d++ ) 内循环的次数在此循环内，我们必须为每条k线找到最远的到达路径。对于给定的d，只能到达的k线位于[-d .. + d]范围内。...解释：移动奇数步长（前进或者后退都行）最终位置一定在奇数的k线上，偶数步长的最终位置一定在偶数的k线上。 PS：这里让我纠结了好长时间，最后一下几点思考让我想的更加清楚： 1....算法实现我们有两个循环，我们需要一个数据结构。请注意，d（n）的解仅取决于d（n-1）的解。还请记住，对于d的偶数值，我们在偶数k行上找到端点，而这些端点仅取决于全部在奇数k行上的先前端点。

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TOTP: 基于时间的一次性密码生成算法

K表示共享密钥，C表示计数值，详情请看[RFC4226]。 TOTP算法是上述算法基于时间的变体，使用通过时间戳和时间步长推导出来的数值T来代替原有HOTP算法中的计数器C。...我们建议默认的时间步长为30秒。将其设置为30秒是综合考虑了安全性和可用性的结果。第二，下一个不同的一次性密码只能在下一个时间窗口下才能生成。...一个用户必须等到时钟到了下一个时间窗口内才能进行新的提交。这个等待时间不一定等于时间步长，它依赖于最后一次生成一次性密码的时间。...一般而言，越大的时间步长意味着用户需在上一个成功的一次性密码验证之后，需要等待更长的时间才能够生成下一个合法的一次性密码来进行新的验证。...89秒的误差），即用于计算的那个时间步长内剩余的29秒和向后的两个时间步长的60秒。

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梯度下降法原理与仿真分析||系列（1）

方向导数：函数在某点处有无数条切线，沿着这些方向的斜率组成了方向导数，每一条切线都代表一个变化的方向。偏导数：函数在一个点处有无数个导数，而延着坐标轴方向对应的导数叫偏导数。...梯度：是一个向量，它是的方向是最大方向导数所对应的方向。梯度下降法就是以梯度为搜索方向的迭代优化算法 20201210165350741.png 图2....也可以是非凸的，在高维非凸的情况下，解这样一个优化问题可能很难计算解析解，而我们可以使用数值迭代法来求得一个局部最优解。...梯度下降法就是在给定初始点 \(\bf{x}_0\) 后，通过不断沿着寻优方向迭代找到局部最优值的过程。那么梯度下降法中的步长和方向怎么确定呢？...上述结论的证明见参考文献[1]，这里给一个简单的描述。

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十大经典排序算法的介绍及实现

0个（或者最后一个）交换位置，找到最小（或最大）的元素后，剩下的元素继续重复这个操作。...，依次和左侧的数值比较，直到找到一个比它还小的数，就插入到这个数的后面，如果一直没有找到比它小的数，就插入到数组的最前面。...代码的前部分是生成一个步长的序列，随后按步长来执行插入排序，每轮插入排序后，步长在逐步缩小，直到变成1。可以看到，最后一轮的插入排序就是完整的一遍直接插入排序。...nums 堆排序的时间复杂度是 O(n\log n) ，但是它有一种应用场景，比如你想从大量的数据中找到最大的5个，选择堆排序使你并不需要对整个数组进行排序后才能得到结果。...非原地排序，时间复杂度只有 O(n+k) ，k表示数值间的最大跨度，需要用 O(k) 空间来存储counter。非常规排序，适合于数值排序，并且数值跨度较小。

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【BBuf的CUDA笔记】十四，OpenAI Triton入门笔记三 FusedAttention

接下来可以根据上面的参数直接计算出 T_r 和 T_c ，对应伪代码的第3行， T_r=向上取整(N/B_r)=1024/64=16 ， T_c=向上取整(N/B_c)=1024/768=2 。...K, V分成了T_c=[N/B_c]块，每一块的大小是[B_c, d]这么大 # 所以在python实现的时候就直接通过一个步长为B_c的循环来处理 for j in range(0,...这里精简一下，如Figure3所示，外循环对K，V在输入序列N上遍历，内循环对Q在N上遍历。对于每个块，FlashAttention V1将K和V分别分成4个warp，并且所有的warp都可以访问Q。...triton.cdiv是一个辅助函数，用于计算向上取整的除法。...这个函数调用指定了基础地址、形状、步长、偏移量和块形状等，以及如何在内存中访问这个数据块。

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翻译 TOTP: Time-Based One-Time Password Algorithm

一般而言，我们将TOTP定义为TOTP = HOTP(K, T)，其中T是一个整数，代表了在初始时间T0和当前Unix时间之间的时间步长。...如算法实现中要求的那样，密钥key应当选择随机值或者通过设置了合理随机种子安全的强伪随机数生成器生成随机数。...第二，下一个不同的一次性密码只能在下一个时间窗口下才能生成。一个用户必须等到时钟到了下一个时间窗口内才能进行新的提交。这个等待时间不一定等于时间步长，它依赖于最后一次生成一次性密码的时间。...一般而言，越大的时间步长意味着用户需在上一个成功的一次性密码验证之后，需要等待更长的时间才能够生成下一个合法的一次性密码来进行新的验证。...89秒的误差），即用于计算的那个时间步长内剩余的29秒和向后的两个时间步长的60秒。

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「如何跳出鞍点？」NeurIPS 2018优化相关论文提前看

要做到这一点，我们必须在满足 ▽ f(x_t)(u - x_t) = 0 的切线空间中找到一个可行解 u∈C，使内积 (u - x_t)^T ▽^2 f(x_t) (u - x_t) 小于 -γ。...我认为挑战在于一个问题能否转化为一个构造地很好的优化问题，即是否可以将原问题转化为一个众所周知的问题，如线性规划、二次规划、半定规划等。...这里的思路还是一样的。算法首先找到一个 ε 一阶驻点，如果这个点是一个鞍点，算法就会试图跳出鞍点。在这种情况下，在没有任何三阶信息的情况下，负曲率下降可以在目标函数值上实现如下所示的下降方式： ?...结果是，当我们使用三阶平滑时，与（4.2）相比，负曲率下降方法可以在目标函数值上实现一种更好（更快）的下降。 ?...我们可以通过将 x^k 投影到解空间上在如下所示形式描绘出的系统中改进对解的估计。 ? 其中，S 是在每一次迭代独立于预先指定的分布绘制而来，B 是一个正定矩阵。

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新一代搜索引擎项目 ZeroSearch 设计探索

尽管存在这么多很容易预见的问题，我们还是先这样做了，一方面是目前开发人力非常少，在线检索这块的开发只有我一个人在兼职，需要弥补完善的东西还有很多，整体确实还比较粗糙，另一方面主要也是目前我们还没有建立一个用于质量标准评测的系统...这一点对于笛卡尔积语法树来说是一个优势，可以减少排除一个基准的需要操作的节点个数。但是其只是降低了提前结束求交基准 N 的查找的代码实现的复杂度，对逻辑后验求交算法进行改进后同样可以实现。...WeakAnd求交方式是我们目前处于计划中，但还未实现的一个功能，主要原因在于其标准实现方式与新引擎当前的任务模型有冲突，我们还未能找到方法将其良好的融合进去。...X 的考虑主要是 bitmap 收益与顺序迭代访问损耗的一个折中，这一点需要通过业务数据来实际验证后才能明确。那么短链和长链又该如何定义。...通过计算 k=3，7，15，31，63 等等情况下的两者的平均时间复杂度，发现 k 值越大，步长增长查找的平均时间复杂度就越高(但其实算法实现的时候会发现，当我们限定了只查找多少个 Block 时，步长增长查找方式的逻辑会轻很多

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通俗易懂讲解梯度下降法！

我们初中都学过的一元一次函数表达式为：y=kx+b（k≠0）。很明显不可能有一对组合(k,b)全部经过上图7个点，我们只能尽可能地找到一对组合，使得该线性函数离上图7个点的总距离最近。...如上图所示，实际值与预测值之间差异的均方差我们把它称为损失函数，也有叫做成本函数或者代价函数的，意义都一样。我们希望找到一个组合（k，b）可以使得损失函数的值最小。...我们首先回到损失函数表达式本身，损失函数本身是一个y=x^2的形式，高中数学大家应该都学过这是一个开口向上的抛物线方程，大概长下图这样：我们如何找到这个函数的最低点？...这里的步长如何设置？三种不同步长可能导致的后果 Part1里面介绍了如何从一个开口向上的抛物线高点定位到最低点的问题，这个和下山的场景是完全类似的。...梯度是一个向量，梯度的方向是函数在指定点上升最快的方向，那么梯度的反方向自然是下降最快的方向了。

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数控加工中心编程小技巧

在G90模式下，使用镜像或取消指令，都要回到工件坐标系原点才能使用。否则，数控系统无法计算后面的运动轨迹，会出现乱走刀现象。这时必须实行手动原点复归操作予以解决。主轴转向不随着镜像指令变化。...在圆弧切削时注意，q≤180°，R为正值；q>180°，R为负值；I、K的指定也可用R指定，当两者同时被指定时，R指令优先，I、K无效；R不能做整圆切削，整圆切削只能用I、J、K编程，因为经过同一点，半径相同的圆有无数个...当有I、K为零时，就可以省略；无论G90还是G91方式，I、J、K都按相对坐标编程；圆弧插补时，不能用刀补指令G41/G42。...【编程换刀子程序】在加工中心上，换刀是不可避免的。但机床出厂时都有一个固定的换刀点，不在换刀位置，便不能够换刀，而且换刀前，刀补和循环都必须取消掉，主轴停止，冷却液关闭。...条件繁多，如果每次手动换刀前，都要保证这些条件，不但易出错而且效率低，因此我们可以编制一个换刀程序保存，到时用M98调用就可以一次性完成换刀动作。

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邓小刚院士：战斗机机动飞行仿真新突破：结合机器学习的数值虚拟飞行方法 | 顶刊阅读 PoF

数值虚拟飞行系统：开发了一个集成 CFD、RBD 和 FCS 的 NVF 系统，采用 C++ 编程语言编写。...第一个是地固坐标系，其原点位于地面上的一点，X 轴与战斗机的中心轴平行并指向尾部，Y 轴垂直于水平面并向上指，Z 轴根据右手定则定义，在 XOY 平面上水平向左指。...数值虚拟飞行系统战斗机的机动飞行涉及多个学科的耦合，包括气流、刚体运动、飞行控制，甚至结构变形和推进系统。为了实现受控的机动飞行，开发了一个集成 CFD、RBD 和 FCS 的内部 NVF 系统。...其外部指定的原因是使其能够与第三方工具集成以实现控制算法的实施，从而避免与现有系统基础设施的兼容性问题。关于 NVF 系统的更多信息可以在参考文献 27 中找到。...松耦合方法涉及在一个时间步长内显式推进 CFD 和 RBD 求解器，并在每一步后通过数据交换更新战斗机的运动信息[图 6(a)]。

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考虑绕障时耗的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制

1.2 轨迹跟踪控制问题描述为到达指定的目标位置，移动机器人须要规划出一条无碰撞的运动轨迹，同时针对临时出现的障碍物，还须要结合局部路径重规划进行实时的轨迹计算。...图片2.1 移动机器人状态空间方程\delta_r=0移动机器人的参考轨迹可以看作是由一个虚拟的移动机器人产生，其上每一个点都满足式(1)，用表示参考量，为了方便计算，取。...\Delta U'根据滚动时域控制理论，求解二次规划问题(7)得到，经式(6)转换得到控制时序内一系列控制量的变化量，将控制量序列中的第一个应用于移动机器人的控制中，即\delta_f式中为实际执行的控制量...由于环境复杂程度的不同等因素，局部路径规划的计算会在一个时间范围内波动；同时，由于数据量的不同和传输过程的影响，数据到达控制模块的时间是无序的。...正弦信号能够提供一个区间范围内的波动，同时其非线性特征也能给出合理的无序时间，本研究将局部路径规划耗时设置为正弦输入，最大值为0.2 s，如图7所示。

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python基础及函数1

Python数据类型：数值类型、字符串类型、布尔类型、复合数据类型数值类型：整型(0b/0B、0o/0O、0x/0X)、浮点型(e/E)、复数型字符串类型：Python标准字符、转义字符、基本字符串函数...>>>print(str1[0]) --------算空格 >>>print(str1[3:6]) ----------第3.4.5个字符，不算6 ''' ''' 三引号分行，每一个三引号输出一个空行...(x)：e为底数 math.log(x[,base])：base为底数 math.log10(x)：底数为10 math.ceil(x)：【向上】取整 math.floor(x)：【向下】取整 math.fmod...random.randrange(a,b,c)：[a,b)之间，c为步长的随机数，默认a=0，c=1 random.randint(a,b)：[a,b]范围内的整数 time：时间函数模块 time.time...：列表，返回指定年月，每个子列表显示一个星期 calendar.monthrange(year,month)：返回x,y，x表示指定年月的第一天是星期几，y表示指定年月一个月有几天。

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通俗易懂讲解梯度下降法！

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线性表的排序

以上图为例，演示一下冒泡排序的实际流程：假设有一个无序序列第一趟排序：通过两两比较，找到第一小的数值 1 ，将其放在序列的第一位。...第二趟排序：通过两两比较，找到第二小的数值 2 ，将其放在序列的第二位。第三趟排序：通过两两比较，找到第三小的数值 3 ，将其放在序列的第三位。至此，所有元素已经有序，排序结束。...所以，综合以上，简单排序的时间复杂度为 O(N2)。 # 空间复杂度简单选择排序需要占用一个临时空间，在交换数值时使用。...Ri >= R2i+2 （大根堆）其中 i=1,2,…,n/2 向下取整；如上图所示，序列 R {3, 8,15, 31, 25} 是一个典型的小根堆。...我们知道，任何一个阿拉伯数，它的各个位数上的基数都是以 0~9 来表示的。所以我们不妨把 0~9 视为 10 个桶。我们先根据序列的个位数的数字来进行分类，将其分到指定的桶中。

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TF-char10-卷积神经网络CNN

2D函数只在i\in[-1,1]和j\in[-1,1]的时候存在值，其他位置是0，计算{f*g} 0表示横纵不动 -1表示纵轴向上移动一个单位 ? ?...感受野已经移动至输入 X 的有效像素的最右边，无法向右边继续移动(在不填充无效元素的情况下) 感受野窗口向下移动一个步长单位(?...3通道输入，2个卷积层卷积核具有相同的大小k，步长s，填充设定等值步长感受野密度是通过移动步长Strides来确定的。步长就是感受野每次移动的长度单位。 ?...卷积层实现自定义权值通过tf.nn.conv2d函数实现2D卷积运算输入X:[b,h,w,c_{in}] 卷积核W:[k,k,c_{in},c_{out}] 输出：O[b,h^,w^,c_{out...在新建卷积层类时，只需要指定卷积核数量filters，卷积核大小kernal_size，步长strides，填充padding # 1.

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云上如何实现 Autoscaling: AutoMQ 的实战经验与教训

本文将介绍 AutoMQ 是如何在云上实现 Autoscaling 的，并且分享我们在实践过程中的经验与教训。...目标跟踪策略2的实现方式就是设置一个目标值，例如 CPU 使用率，然后由 AWS 自己去调节增加、减少机器，扩缩的步长可以自己的定义。那么到底怎样才算维持在目标值附近呢？...我们可以确定，添加 1.5 个实例会将 CPU 使用率降低到接近 50%。由于不可能添加 1.5 个实例，我们将该值向上取整，添加两个实例。...4.3 AutoMQ 最终应用的弹性策略4.3.1 定时弹性AutoMQ 实际采用的弹性策略本质是一个基于简单策略自己实现的目标跟踪策略再配合一个可选的定时弹性策略。...例如下图的定时弹性策略比较符合餐饮行业，每天上午 11 点时执行扩容，扩容到指定容量 20；当下午 2 点时再重新缩容会一个较小的目标容量。

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面试时写不出排序算法？看这篇就够了

以上图为例，演示一下冒泡排序的实际流程：假设有一个无序序列 { 4. 3. 1. 2, 5 } 第一趟排序：通过两两比较，找到第一小的数值 1 ，将其放在序列的第一位。...第二趟排序：通过两两比较，找到第二小的数值 2 ，将其放在序列的第二位。第三趟排序：通过两两比较，找到第三小的数值 3 ，将其放在序列的第三位。至此，所有元素已经有序，排序结束。...假设要对一个大小为 N 的无序序列进行升序排序（即从小到大）。每趟排序过程中需要通过比较找到第 i 个小的元素。...所以，综合以上，简单排序的时间复杂度为 O(N2)。空间复杂度简单选择排序需要占用一个临时空间，在交换数值时使用。...我们知道，任何一个阿拉伯数，它的各个位数上的基数都是以 0~9 来表示的。所以我们不妨把 0~9 视为 10 个桶。我们先根据序列的个位数的数字来进行分类，将其分到指定的桶中。

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线性表的排序

TF-char10-卷积神经网络CNN

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