一、前言 本文来讲解遇到的一个有意思的与定时器相关的生产消费模型，模型如下图： ?...并且如果发现当前队列为空则会结束当前s的任务，然后等下1s到了的时候从下一个队列开始取。...问题：每个队列里面最多时候会有几个元素？ 二、分析 （1）假设第1s时候消费线程去获取第一个队列元素，这时候第一个队列为空，则当前任务结束，消费线程等到第2s时候会去第二个队列取元素。...其实不然，因为在多线程模型中每个线程占用cpu执行的时间是按照时间片来划分的，每个线程执行完自己的时间片后会被挂起，然后下一个获取到时间片的线程会占用CPU执行自己的任务，当下一轮被挂起的线程获取到自己的时间片后...注：这里使用1.000000000001s是为了说明和1s比较接近，其实由于影响调度因素很多，有可能有比这更接近1s的时间 三、总结 多线程下会遇到很多微妙的情况，有时候遇到的问题要结合OS的知识才能解释清楚
问题场景描述 整个项目通过Maven构建，大致结构如下： 核心Spring框架一个module spring-boot-base service和dao一个module server-core 提供系统后台数据管理一个...Paste_Image.png 其中server-platform-app与server-mobile-api 分别是两个springboot搭建的独立服务端。...可就在搭建完成之后遇到了奇葩问题！...解决分析 后来经研究发现，SpringBoot项目的Bean装配默认规则是根据Application类所在的包位置从上往下扫描！ “Application类”是指SpringBoot项目入口类。...这个类的位置很关键： 如果Application类所在的包为：io.github.gefangshuai.app，则只会扫描io.github.gefangshuai.app 包及其所有子包，如果service
Python 算法高级篇：回溯算法的优化与剪枝技巧 引言 回溯算法是解决组合优化问题的一种经典方法。它通过逐步构建问题的解，同时利用剪枝技巧来减少搜索空间，从而提高算法的效率。...它通常用于解决组合优化问题，其中目标是找到问题的一个解或一组解。回溯算法的核心思想是逐步构建问题的解，同时检查候选解是否满足问题的约束条件，如果不满足则回溯（撤销之前的选择），并尝试下一个候选解。...约束条件： 检查当前解是否满足问题的约束条件。如果不满足，回溯到上一步。 3 . 目标函数： 检查当前解是否是问题的最终解。如果是，算法终止。如果不是，继续尝试其他候选解。 4 ....回溯算法的优化与剪枝技巧 虽然回溯算法是一种强大的问题解决方法，但在处理复杂问题时，搜索空间可能会变得非常庞大，导致算法效率低下。为了提高回溯算法的效率，可以采用一些优化方法和剪枝技巧。...代码示例 接下来，让我们看一个具体的回溯算法示例，解决旅行推销员问题。
这就是 P 与 NP 问题的核心。 它们之间的关系是什么，是否存在一种方法可以将 NP 问题转化为 P 问题，使得我们可以更有效地解决它们？...也就是说，尚未证明是否所有可以在多项式时间内验证的问题都可以在多项式时间内解决，或者是否存在一种方法可以将 NP 问题有效地转化为 P 问题。 P与NP问题仍然是一个悬而未决的问题。...旅行推销员问题是一个经典的组合优化问题，通常描述为以下情景： 假设有一个推销员，他需要访问一组不同的城市，然后返回出发城市，使得他在旅途中经过每个城市恰好一次，同时总路程最短。...问题的目标是找到一条最短路径，即旅行的最优路线。 TSP 的形式化定义如下： 给定一组城市，这些城市之间的距离或成本。 推销员从某个城市出发，然后需要返回到出发城市。...总结 本篇介绍了对 NP 问题引入、如何使用不同的算法来解决旅行推销员问题（TSP），展开说明了贪婪算法、动态规划和回溯法，使用JavaScript语言进行了简单实现。
区位问题（Location Allocation Problem）是GIS 的经典问题之一, 主要应用于城市规划、空间配置、物流中心选址等领域。...然而，有设施容量约束的区位选址问题已被证明是NP难问题，解释一下NP难， 举例，著名的推销员旅行问题（Travel Saleman Problem or TSP）：假设一个推销员需要从中国香港出发，...假设公司只给报销 X 元钱，问是否存在一个行程安排，使得他能遍历所有城市，而且总的路费小于 X？ 推销员旅行问题显然是 NP 的。因为如果你任意给出一个行程安排，可以很容易算出旅行总开销。...但是，要想知道一条总路费小于 X 的行程是否存在，在最坏情况下，必须检查所有可能的旅行安排！ 这将是个天文数字。 继续整型线性规划数学模型，该模型求解方法是区位问题研究的关键环节之一。...通常认为精确算法能求解小规模的或者结构特殊的问题，获得最优或近似最优解；启发式算法适合中大规模的问题，算法效率高，能获得较高质量的可行解；而元启发式算法尝试突破启发式算法容易陷入局部最优的缺陷，获得更高质量的可行解
Ross的文章“Jordan曲线定理是不平凡的”时，他想到了这篇论文。他将其与威廉·J·库克（William J....Cook）的另一本书《追求旅行推销员》联系在一起，讨论了旅行推销员问题（TSP）艺术。...他从Vedantic（印度哲学）的角度解释了这篇文章，该文章将TSP艺术的概念与Jordan曲线联系在一起，将其变成了极致之美的例证。...该系统使用SOTA深度学习技术从照片中分割出人脸，并将其与图像增强技术相结合。然后，将增强的图像贴上由TSP求解器连接的点（其中每个点都被视为旅行推销员的目的地）。...相交去除技术将旅行商的最终路线转换为约旦曲线。 Chitrakar可以将人脸的任何图像自动转换为约旦曲线，该曲线可用于使用机械手来在纸上创建艺术素描。
（3）采用正则化方法对参数施加惩罚：导致过拟合的原因可能是模型太过于复杂，我们可以对比较重要的特征增加其权重，而不重要的特征降低其权重的方法。常用的有L1正则和L2正则，我们稍后会提到。...例如，著名的推销员旅行问题（Travel Saleman Problem or TSP）：假设一个推销员需要从香港出发，经过广州，北京，上海，…，等 n 个城市， 最后返回香港。...假设公司只给报销 C 元钱，问是否存在一个行程安排，使得他能遍历所有城市，而且总的路费小于 C？ 推销员旅行问题显然是 NP 的。因为如果你任意给出一个行程安排，可以很容易算出旅行总开销。...但是，要想知道一条总路费小于 C 的行程是否存在，在最坏情况下，必须检查所有可能的旅行安排！ 这将是个天文数字。 迄今为止，这类问题中没有一个找到有效算法。...这种策略与应用就是一直说的奥卡姆剃刀（Occam’s razor）或节俭原则（principe of parsimony）一致。
从这些互动中学习是所有关于学习与智力的理论的基础概念。 强化学习 今天我们将探讨强化学习（Re-inforcement Learning） 一种基于与环境互动的目标导向的学习。...我们在这里的任务是通过选择正确的策略来最大化我们的奖励。 所以我们必须对时间t的所有可能的S值最大化。 旅行推销员问题 让我们通过另一个例子来进一步说明如何定义强化学习问题的框架。...上图：旅行推销员的例子。A–F表示地点，之间的连线上的数字代表在两个地点间的旅行成本。 这显示的是旅行推销员问题。推销员的任务是以尽可能低的成本从地点A到地点F。...这两个位置之间的每条连线上的数字表示旅行这段距离所需花费的成本。负成本实际上是一些出差的收入。 我们把当推销员执行一个策略累积的总奖励定义为价值。...同样地，你看出了上面提到的27个状态的每一个都类似于之前销售人员旅行的示意图。我们可以根据之前的经验找出最优解决方案选择不同状态和路径。
其中P与NP问题被列为这七大世界难题之首，从而大大激发了对这一问题的研究热情。 普林斯顿大学计算机系楼将二进制代码表述的“P=NP?”问题刻进顶楼西面的砖头上。...重点在下面，前方高能预警，大家注意了。...有这样一类问题，假使你得到了问题的解，我要验证你的解是否正确，我验证所花的时间是多项式，至于求解本身所花的时间是否是多项式我不管，可能有多项式算法，可能没有，也可能是不知道，这类问题称为NP问题。...现在假设公司只给报销 C 块钱，问是否存在一个行程安排，使得他能遍历所有城市，而且总的路费小于 C？ 推销员旅行问题显然是 NP 的。因为如果你任意给出一个行程安排，可以很容易算出旅行总开销。...但是，要想知道一条总路费小于 C 的行程是否存在，在最坏情况下，必须检查所有可能的旅行安排! 这将是个天文数字。 这个天文数字到底有多大？
结论 欢迎来到数据结构学习专栏~深入学习与探索：高级数据结构与复杂算法 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：数据结构学习 其他专栏：Java...下面是一个线段树的示例，用于查询一个数列中某个范围内的最小值： # 线段树节点示例 class SegmentTreeNode: def __init__(self, start, end):...，或者寻找与某个模式匹配的字符串。...这些问题在计算上非常困难，通常没有多项式时间算法来解决。近似算法通过在可接受的时间内找到一个近似解来应对这些挑战。 一个典型的例子是旅行推销员问题（TSP），它要求找到一条访问所有城市的最短路径。...# TSP近似算法示例 def approximate_tsp(graph): # 使用近似算法解决旅行推销员问题 # 创建城市之间的距离图 city_graph = { 'A': {
它包括本课程中所教授的所有随机优化算法的实现，以及将这些算法应用于整数字符串优化问题的功能，例如N-Queens和背包问题；连续值优化问题，如神经网络权重问题；以及巡回优化问题，例如旅行推销员问题（行商问题...它还具有解决用户自定义的优化问题的灵活性。 在开发时，还没有一个单独的Python包可以将所有这些功能集中在一个位置。...主要特点 随机优化算法 实现了：爬山算法、随机爬山算法、模拟退火算法、遗传算法和（离散）MIMIC； 解决了最大化和最小化问题； 定义算法的初始状态或从随机状态开始； 定义自己的模拟退火衰减计划或使用三种预定义的可定制衰减计划之一...问题类型 解决离散值（位串和整数串）、连续值和巡回优化（旅行销售员）问题； 定义自己的适应度函数进行优化或使用预定义函数。...预定义的适应度函数可用于解决：One Max、Flip Flop、Four peak、Six peak、Continuous peak、背包、旅行推销员、N-Queens和Max- k颜色优化问题。
修改IP地址后，第一次使用halcon采集助手Image acquisition，会提示：
搜索（路径寻找）算法 搜索算法本质上是一种程序，被设计用来发现通往目标的最优/最短的路径。例如，旅行推销员问题是一个典型的搜索优化问题，其中包含给定的一系列城市及其之间的距离。...你必须为推销员找到最短路径，同时每个城市只经过一次，从而最小化旅行时间和开销（确保你回到起点城市）。这一问题的真实应用是运货车。...每个智能体执行非常基础的动作，合起来就是更复杂、更即时的动作，可用于解决问题。 蚁群优化（ACO）与粒子群优化（PSO）不同。二者的目的都是执行即时动作，但采用的是两种不同方式。...人工免疫系统（AIS）是一种适应性系统，受启发于理论免疫学和免疫功能在问题求解中的应用。AIS 是生物启发计算和自然计算的分支，与机器学习和人工智能联系紧密。...与上文提到的其他算法不同，这方面的在线免费学习资料较少，而且可能也是发展最慢的。 本文介绍了 5 种受生物启发的技术。影响 AI 系统的生物启发算法还有很多，欢迎分享。 ?
解决问题的思路与台球高手击球的思路相似，即每次击打都要考虑下一杆。模型通过给出恰当的权重使出租车的目的地与下一可能的行程起点之间的距离最小化，从而达到在一定时间内每辆车运送更多乘客的结果。...对著名的旅行推销员问题的研究可以为此问题提供一个完美的解决方案。旅行推销员问题（Traveling Salesman Problem）是为一个推销员找到能经过每个推销点的最短路径。...然而，随着地点数量的增加，这个问题的复杂度迅速提升。如果范围是一个小镇，我们还有希望；如果是曼哈顿，那问题就复杂得多。 麻省理工学院的研究人员采取了另一种方案。...车辆数最小化分析，显示了使用这个算法解决纽约市整个出租车需求所需的每日车辆数量 车队效率比较，与纽约市目前的出租车运营相比，循环出租车的数量可以减少40％，并且在当天保持相当稳定 基于网络的在线车辆调度模型的性能...与目前的出租车运营状况相比，实时实施该算法可把所需出租车数量规模减少30％。尽管司机档期的限制以及特殊的出行需求可能会导致实际车辆数量会超过最优价值，但车辆数量对于历史出行需求的各种变化仍然十分可靠。
那么，想要把快递依次送达这三家，并最终回到起点，哪一条路线所走的总距离是最短的呢？ 旅行商问题 和小灰所遇到的问题类似，旅行商问题所描述的是这样一个场景： 有一个商品推销员，要去若干个城市推销商品。...该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。每个城市之间都有道路连通，且距离各不相同，推销员应该如何选择路线，使得总行程最短呢？ 这个问题看起来很简单，却很难找到一个真正高效的求解算法。...因此，这些算法都是多项式时间算法，能用多项式时间算法解决的问题被称为P问题( Polynomial)。 人们常说，能用钱解决的问题都不是问题，在计算机科学家眼中，能用多项式时间解决的问题都不是问题。...我们把众多的NP问题层层归约，必定会得到一个或多个“终极问题”，这些归约的终点就是所谓的NPC问题（NP-complete），也可以翻译成NP完全问题。...上面所讲的旅行商问题，被科学家证明属于NPC问题。
所以我们必须最大化下面的方程： 在时间点t，我们必须最大化S中所有可能的值。 旅行推销员问题 让我们通过另外一个例子来说明一下。 这个问题是一系列旅行商(TSP)问题的代表。...这是一种通过逐步测试而解决问题的贪婪算法。现在，如果见你(推销员)想再次从地点A到达地点F的话，你大概会一直选择这条路线了。 其他旅游方式？...如果你现在看到了一个同时进行的状态，那么上面提到的这27个状态的每一个都可以表示成一个类似于旅行商问题的图，我们可以通过实验各种状态和路径来找到最优的解决方案。...3 x 3 魔方问题 虽然我可以为你解决这个问题，但是我想让你自己去解决这个问题。你可以按照我上述提到的思路来进行，应该就可以解决了。...下面是一则最近的消息： 7. 其他资源 我希望你现在能够深入了解强化学习的工作原理。这里还是一些额外的资源，可以帮助你学习更多有关强化学习的内容。
旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题。...例如，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。...值得一提的是，小编利用Cplex求解TSP问题时使用的是以下模型，与上述推文有所不同，需要以下模型的代码和算例的同学可以在文末进行下载噢~ ?...当数据规模较小时，三种算法的求解速度几乎没有差别，当数据规模增大时，算法之间的求解速度差别就显而易见了。需要说明的是，求解所花费的时间会因使用的计算机的性能而异，也与问题本身有关。...旅行商问题的要求一般是一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
算法时间复杂度分析是一个很重要的问题，任何一个程序员都应该熟练掌握其概念和基本方法，而且要善于从数学层面上探寻其本质，才能准确理解其内涵。...随着问题规模 n的不断增大，时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。...Ο(n^2) 冒泡排序和插入排序算法 6 立方阶 Ο(n^3) 矩阵乘法的基本实现 7 指数阶 Ο(2^n)或O( k^n ) 使用动态规划解决旅行推销员问题 8 阶乘阶 O(n!)...通过暴力搜索解决旅行推销员问题 看下面一个图，从直观上感受一下他们的曲线走势： ?...其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
下面的链接，是介绍强化学习的很好的视频。 https://youtu.be/m2weFARriE8 2. 与其他机器学习方法的比较 强化学习是机器学习算法中的一类。以下是有关机器学习算法类型的描述。...在时间点t，我们必须最大化S中所有可能的值。 旅行推销员问题 让我们通过另外一个例子来说明一下。 ? 这个问题是一系列旅行商（TSP）问题的代表。任务是以尽可能低的成本从地点A到达地点F。...如果你现在看到了一个同时进行的状态，那么上面提到的这27个状态的每一个都可以表示成一个类似于旅行商问题的图，我们可以通过实验各种状态和路径来找到最优的解决方案。...3 x 3 魔方问题 虽然我可以为你解决这个问题，但是我想让你自己去解决这个问题。你可以按照我上述提到的思路来进行，应该就可以解决了。...下面是一则最近的消息： ? 7. 其他资源 我希望你现在能够深入了解强化学习的工作原理。这里还是一些额外的资源，可以帮助你学习更多有关强化学习的内容。
确定一个强化学习问题 强化学习是学习如何去做，如何根据与环境的交互采取相应的行动。最终的结果就是使得系统的回报信号数值最大化。...首先，我们需要了解探索与开发的基本问题，然后去定义解决强化学习问题的框架。 ? Tiger Machine如上图，假设你已经在Tiger Machine上面玩了很多次了。...答案当然是否定的。 让我们看看另外一种方法。我们可以拉每个Tiger Machine的拉杆，并且向上帝祈祷，让我们至少打中一个。...对于时间t，所有可能的S。 旅行推销员问题 让我们通过另外一个例子来说明一下。 ? 这个问题是一系列旅行商（TSP）问题的代表。任务是以尽可能低的成本，完成从地点A到地点F。...如果你现在看到了一个并发进行的状态，那么上面提到的这27个状态的每一个都可以表示成一个类似于旅行商问题的图，我们可以通过通过实验各种状态和路径来找到最优的解决方案。
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