專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算
一、 知识点梳理 (一) 先从工具STL说起： 容器学习了：stack，queue，priority_queue，set/multiset，map/multimap，vector。 1.stack： 栈是一种只能在某一端插入和删除数据的特殊线性表。他按照先进先出的原则存储数据，先进的数据被压入栈底，最后进入的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据(最后被压入栈的，最先弹出）。因此栈也称先进后出表。 2.queue： 是典型的先进先出容器，FIFO（first-in-first-out），通俗点说就，这个容器就像是在排队，走的人在前面走，来的人在后面排，排队的顺序和离开的顺序是相同的。 3. priority_queue： 优先队列priority_queue可理解为一个大根堆，有特定权值的先出队，也形象的举个例子，拍卖，无论出手多晚，只要出价足够高，就可以拿走拍卖品。(但是，在优先队列里，元素排列绝对不是完全单调的，只能确定队首元素是最大的，保证出队顺序是单调的) 4.vector： 简单地说，vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和删除数据，可以直接访问向量内任意元素。 5. set/multiset： 两容器相似，但set为有序集合，元素不能重复，multiset为有序多重集合，可包含若干相等的元素，可以放结构体，但是一定要重载排列方式，不然编译都过不了，set的查找于插入元素的复杂度为log(N),是一个比较好用的容器。 PS：但是，在使用结构体时，有几个元素，就要写几个元素的比较，不然会被视为同一个元素： 6.map/multimap：map映射容器的元素数据是由一个Key和一个Value成的，key与映照value之间具有一一映照的关系。map插入元素的键值不允许重复，类似multiset，multimap的key可以重复。比较函数只对元素的key进行比较，元素的各项数据只能通过key检索出来。虽然map与set采用相同的数据结构，但跟set的区别主要是set的一个键值和一个映射数据相等，Key=Value。就好像是set里放的元素是pair组成了map，map的key也可以为自定义数据类型，但是也要像上文set一样写重载函数。 算法（algorithm）：在算法头文件下包括了好多函数，下面列出常用的。
线性回归（linear-regression）预测算法C++实现 上一期，和大家分享了K-means聚类算法的基本概念和实现要点（漏了的同学欢迎加公众号回顾），本期和大家介绍线性回归预测算法的基本概念和实现要点，它一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。估计出公式参数后，进一步的，可以对未知的样本进行计算以预测（或者推荐）。 本文主要参照 http://hi.baidu.com/hehehehello/item/40025c33d7d9b7b9633aff87 进行的浓缩，原文的作者是：苏冉
最近小编接触了遗传算法（Genetic Algorithm）。关于遗传算法，公众号内已经有多盘技术推文介绍：
如果提到一种语言，可能说这辈子都不敢说精通，有相当数量的人辉选择c++，看看大家如何评述c++， 用了两年的c++，转学别的语言发现从未有过的轻松感。 c++这门语言比较特殊，是大家公认的人类不能精通的一门语言，如果精通了基本确定这人是非人类了。 从大一就开始学，毕业十几年了还是在学，还是有很多不会。 还没毕业写简历写着精通C++，工作了好多年之后，简历中写着熟悉C++ C++到底有多难惹得大家这么惧怕，为啥这么多人觉得学不会C++ 记得有人说过这么一句话，要学会C++几乎相当于学会了好几种语言，C
① Python 解华为机试题 ：https://dream.blog.csdn.net/article/details/129221789 ② C++ 解华为机试题：https://dream.blog.csdn.net/article/details/129472919 ③ Java 解华为机试题：https://dream.blog.csdn.net/article/details/129652513 ④ C 解华为机试题：https://dream.blog.csdn.net/article/details/129658432
本文和大家聊聊搜索算法，计算机解决问题的抽象流程是，先搜索，或完全搜索后得到答案，或边搜索边找答案。所以，对给定的数据集进行搜索是解决问题的前置条件。不搜索，无问题。
社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求，奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求，车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。
“程序设计语言用于书写计算机程序的语言。语言的基础是一组记号和一组规则。根据规则由记号构成的记号串的总体就是语言。在程序设计语言中，这些记号串就是程序。”（这是百度百科上的程序设计语言定义）
作者：TurboNLP，腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务（序列标注、分类、句子关系判断、生成式）训练时，通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow，在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理，这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享，而对于模型上线同样也面临：上线难、延迟高、成本高等问题，TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始，前期经过大量调研，在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP， 涵盖了训练框架 TurboNLP-
匈牙利算法解决的问题概述：有 n 项不同的任务，需要 n 个工人分别完成其中的 1 项，每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少？
我其实没有做过很多ctr预估的事情，但是我在工作中常常遇到CRM流失预估、订单预估这些依赖于特征工程的事情，其中就涉及到特征的组合问题。
好不容易学了一门编程语言 Python，又懂一点 Excel 操作，感觉自己无所不能了。直到有一天遇到了凑数最优问题，看似很简单，但始终无法解决。
乍一看标题，大家是不是觉得“动态规划”这四个字组合在一起有点眼熟？似乎哪会儿学过来着……但是吧，细细一琢磨，又忘了它具体是什么、怎么用、用来解决哪些问题了。
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
乍一看标题，大家是不是觉得“动态规划”这四个字组合在一起有点眼熟？似乎哪会儿学过来着……但是吧，细细一琢磨，又忘了它具体是什么、怎么用、用来解决哪些问题了。 莫方，小编出现就是为了解决大家一切在学（zhuang）习（bi）上的需求的。动态规划忘了是吧，那今天小编就陪你好好回忆一下。 什么是TSP和动态规划 简单来说，Travelling Salesman Problem (TSP) 是最基本的路线问题。它寻求的是旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点后，再次返回起点所花费的最小路径
所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最优解。也就是说，不 从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是， 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性 （即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。） 所以，对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。
每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。 假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：
前言 随着测试行业的发展，测试攻城狮也越来越关注产品的源码了。在很多团队中，读懂代码的实现是做好测试的重要一步，但是读懂代码这件事非常依赖代码能力，没有什么捷径可走。笔者也是这么一步一步过来的，本着为行业添砖加瓦的精神，我总结了几条规律，希望能抛砖引玉。 理论篇 实际工作中，我们经常面临版本迭代节奏快、需求多、测试时间短、代码量大等现象，当我们决定深入理解代码实现的时候，经常会遇到以下两个问题：如何进行代码分析？优先分析哪些代码？ 代码分析的关键词：5步法+风险控制+类关系 5步法操作如下： 1、选取分析对
这两天越来越多的读者私信小浩，说觉得只看题的话，不是很系统，想让我系统的讲一讲各类数据结构。对于这个问题，我统一回复一下，首先后面肯定是有系统的讲解各类数据结构的打算的，这个目前正在筹划中，所以大家请放心！另外对于看题，如果担心缺乏基础知识看不懂的朋友们，大家请一万个放心。老读者都知道，我讲题，一般都是会把这个题涉及到的基础知识都给你过一遍的。当然后面我也会用系列篇，把这些题目再串起来，所以大家还是耐心点的去看。记住，干就对了！
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贪心算法又称贪婪算法，是一种常见的算法思想。贪心算法的优点是效率高，实现较为简单，缺点是可能得不到最优解。
编者按： 这几个关键字非常重要，程序中经常见到他们的身影，但是确切意思有时候还需要多搜索下才能知道。笔者这里把它搬出来，也是希望大家引起重视，努力掌握它。 C++关键字：mutable、volatile、explicit以及__based mutable关键字 关键字mutable是C＋＋中一个不常用的关键字,他只能用于类的非静态和非常量数据成员我们知道一个对象的状态由该对象的非静态数据成员决定,所以随着数据成员的改变,对像的状态也会随之发生变化! 如果一个类的成员函数被声明为const类型,表示该函数不会
原文地址：https://coolshell.cn/articles/17757.html
本文介绍了如何利用dlib库中的函数进行全局优化，包括求解线性规划、二次规划、非线性最小二乘问题等。同时，文章还介绍了如何将dlib库应用于C++和Python代码中，以及如何使用dlib实现人脸检测、姿态估计等应用。
机器学习中几乎所有的问题到最后都能归结到一个优化问题，即求解损失函数的最小值。我们知道，梯度下降法和牛顿法都是通过逼近的方式到达极值点，如何使损失函数的极值点成为它的最值点就是凸函数和凸优化关注的内容。
所有编程语言都是抽象机制。人们所能够解决的问题的复杂性，直接取决于抽象的类型和数量。汇编语言是对底层机器的轻微抽象；“命令式语言”（BASIC、C）是对汇编语言的抽象。
背包问题(Knapsack Problem, KP)是NP完全问题，也是一类重要 的组合优化问题 ，在工业 、经济 、通信、金融与计算机 等领域的资 源分配 、 资金预算 、 投资决策 、 装载问题 、 整数规划 、 分布式系统 与密码系统中具有重要的理论和应用价值。
本文介绍了关于dlib中的Max-Finder算法的实现，通过使用该算法可以极大提升超参数优化的效率，并总结了该算法的适用场景和优势。
在计算平方根的倒数时，传统的计算方法是先计算a的平方根sqrt(a)，再计算它的倒数1/sqrt(a)。但在计算平方根时使用了牛顿迭代法，大量的浮点运算速度很慢。
文章介绍了Java中的各种运算符，包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、位运算符、三元运算符、赋值运算符、关系运算符、字符串运算符、数组运算符、扩展运算符、集合运算符、函数式编程运算符、自定义运算符和内部类运算符。其中，算术运算符包括加、减、乘、除、模、幂、开方、对数和阶乘。关系运算符包括等于、不等于、大于、小于、大于等于、小于等于、等于、不等于、有、无、为、不为。逻辑运算符包括与、或、非、异或和位运算符。三元运算符包括条件运算符、类型运算符和连接运算符。赋值运算符包括简单赋值、递增和递减。字符串运算符包括拼接、截取和比较。数组运算符包括数组的创建、访问和修改。扩展运算符包括Stream的创建和操作。集合运算符包括Set的创建和操作。函数式编程运算符包括数学函数、字符串函数和条件函数。自定义运算符包括自定义类中的方法。内部类运算符包括内部类在方法和字段中的使用。
选自dlib Blog 机器之心编译 参与：路雪、李泽南、蒋思源 dlib 是一个开源的 C++ 机器学习算法工具包，被广泛用于工业界和学术界，覆盖机器人、嵌入式设备、手机和大型高性能计算设备等环境。在最近一次更新（v19.8）中，其开发者引入了自动调优超参数的 LIPO 算法。据开发者称，这种方法超越了此前调整参数使用的各类方法。 Dlib：全局优化算法 所有机器学习开发者都会遇到同样一个问题：你有一些想要使用的机器学习算法，但其中填满了超参数——这些数字包括权重衰减率、高斯核函数宽度等等。算法本身并不会
假设现在有物品[a,b,c,d,e] 5件，每件物品的价值不同，分别为[1,2,3,4,5],每件物品的重量（KG）也不同，分别为[3,4,1,8,4]，现在小明现在用可以装12KG的背包一个，想带走最多价值的物品，请问最多可以带走的价值是多少，分别带走哪些物品？(由于是01背包，所以每个物品最多只能带一个) 如下表清单
在计算机科学领域，数据结构和算法是构建优秀应用程序的关键。不论是初学者还是有经验的开发者，深入理解和掌握这些基本概念都是必不可少的。以下是一个逐步学习和掌握数据结构与算法的指南，帮助你轻松入门并逐步精通这一领域。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
Go语言作为一个现代化的编程语言以及支持垃圾内存的自动回收特性(GC). 我们现在关注的是非内存资源的自动回收技术. 局部资源的管理 在讨论Go语言解决方案之前, 我们先看看C++是怎么管理资源的.
一般 OI / ACM 或者笔试题的时间限制是 1 秒或 2 秒。在这种情况下，C++ 代码中的操作次数控制在 10^7 \sim 10^8 为最佳。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
很多人对学习C语言感到无从下手，经常问我同一个问题：究竟怎样学习C语言？我是一个高级编程师，已经开发了很多年的程序，和很多刚刚起步的人一样，学习的第一个计算机语言就是C语言。经过这些年的开发，我深深的体会到C语言对于一个程序设计人员多么的重要，如果不懂C语言，你想写底层程序这几乎听起来很可笑，不懂C语言，你想写出优秀高效的程序这简直就是天方夜谭。
从使用的数据类型，以及相关的机器学习技术的观点来看，互联网搜索经历了三代的发展历程。
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
优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。归纳而言，最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区间的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/gas-station
国庆节就要到了！ 不如今儿咱就来讨论一下去哪玩耍吧！ 南京？丽江？西安？…… 众人（汗）：一个月前就没票了。。。 哦……那么，就只能……学习了…… 好巧不巧，运筹学似乎没学完吧？ 前几日有童鞋跟小编说， 深夜看了咱公众号运筹学最大流、最短路算法的教学， 在修仙的道路上又有了质的飞跃！ 戳此了解或复习： 运筹学教学 | 十分钟快速掌握最大流算法（附C++代码及算例） 运筹学教学 | 十分钟快速掌握最短路算法（附C++代码及算例） 但就是…… 信息量太大， 学完后有点虚， 快学不动了…… 古语云：持之以恒，有朝
前面用动态规划解决了正则表达式的问题，感觉还是不过瘾，总觉得对于动态规划的理解还没有到位，所以趁热打铁，继续研究几个动态规划的经典问题，希望能够借此加深对动态规划的理解。在此之前，还需要说两个跟动态规划有关的理论知识。
本文作者是一位从事量化交易的实战者，他将他的实战心得写成一个量化交易系列，本篇则是系列的第一篇，从文中你会对整个量化交易的框架、流程、以及策略思路的来源地都有相应地说明。接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧！
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
今天要介绍的是，Google DeepMind 推出了 AlphaDev，一种利用强化学习来发现改进的计算机科学算法的人工智能系统，其自主构建的算法，超越了科学家和工程师几十年来打磨出来的算法，将一种每天在世界各地使用数万亿次的 C++ 算法的运行速度提高了70%。
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