使用爬山算法寻找序列最大值的思路是：在能看得到的局部范围内寻找最大值，如果当前元素已经是最大值就结束，如果最大值仍在前面就往前移动到该最大值位置（往上爬），重复上面的过程。...如果原始数据的大小和分布类似于下面的图，那么从右往左爬的话就可以找到全局最大值，并且能节省一些时间。...而如果从左往右爬的话无法找到全局最大值，只能找到局部最大值，除非把“邻域”定义的非常大，但是如果邻域定义的非常大的话有时候会严重影响算法效率。 ?...from random import randint def hillMax(lst, howFar): ''' lst:待确定最大值的列表 howFar:爬山时能看到的“最远方”，越大越准确...#由于切片是左闭右开区间，所以howFat必须大于1 assert howFar>1, 'howFar must >1' #从列表第一个元素开始爬 #如果已经到达最后一个元素，或者已找到局部最大值
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：keras系列第六篇，本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。...目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Keras实现LSTM和双向LSTM 一、RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题...类似于输入门两部分实现更新一样，输出门也是需要使用sigmoid激活函数确定哪个部分的内容需要输出，然后再使用tanh激活函数对细胞状态的内容进行处理(因为通过上面计算得到的Ct每个值不是在tanh的取值范围...，在这里仅介绍两个模型的搭建，如有疑问请阅读上一篇文章--使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践 （参考资料：https://colah.github.io/posts/2015...关注我们的历史文章，一起畅游在深度学习的世界中。
介绍 通过对前面文章的学习，对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解，也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。...目录 l RNN网络结构及原理讲解 l 双向RNN网络结构及原理讲解 l 深层RNN网络结构 l Keras对RNN的支持 l 使用Keras RNN、BRNN、DBRNN模型进行实践 一、RNN网络结构及原理讲解...双向RNN模型如下： 用公式表示双向RNN过程如下： 另外，双向RNN需要保存两个方向的权重矩阵，所以需要的内存约为RNN的两倍。...concat 五、使用Keras RNN、BRNN模型、DBRNN模型进行实践 本次实践同样使用上一篇文章中使用到的Imdb数据集进行情感分析。...BRNN模型需要使用wrappers包的Bidirecitional模块实现双向RNN模型，并且要将return_sequences参数设置为True，因为如上文所述需要将前、后向的重要信息拼接起来，所以需要将整个序列返回
在学习利用深度图重建世界坐标，遇到了很多的问题，这里需要好好的总结下，文章的最后给出参考网址以及书籍。...还需要知道的是，摄像机渲染的深度图，得到的是什么，是[0,1]范围的线性深度，还是[-1,1]的ndc中的非线性坐标呢？ 答案是后者。...为了将验证用深度图转换世界坐标的正确性，那么我们最好确保plane的面上的顶点在0到1范围，这样直接从颜色上，肉眼判定就可以了。...} ENDCG } } FallBack "Legacy Shaders/Diffuse" } 注意这个shader的最后有一个fallback，它在这里没有用，但是在后面的后处理，使用深度图的时候有用...下图是用深度图反推世界坐标的颜色，我们只关注中间的plane颜色即可，两个颜色是正确的，说明反推正确。
unity_depthtextureprojector/ https://blog.csdn.net/puppet_master/article/details/77489948 本篇博客主要是解决，深度图的原理与例子实现问题...下面我们直接用unity的脚本和shader，介绍如何使用unity给我们提供的深度图。...屏幕空间的深度是和1/z成正比的。 那么经过透视变换、透视投影之后，得到的是屏幕空间的深度值，而我们需要使用视空间下的z才好计算，所以需要反推得到视空间下的深度z。...LinearEyeDepth( float z ) { return 1.0 / (_ZBufferParams.z * z + _ZBufferParams.w); } z&1/z 通过上面的深度图具体的使用...，我们发现，实际上真正使用的深度，是从顶点的视空间在，经过投影变成一个1/Z成正比的值（屏幕空间Depth），然后在使用时，再通过投影变换时的计算公式反推回对应视空间像素的位置Z。
（有向图） 如果图中每两个顶点间在双向上都存在路径，则该图是强连通的 图还可以是未加权的或是加权的 邻接矩阵 每个节点都和一个整数相关联，该整数将作为数组的索引。...image.png 关联矩阵 使用关联矩阵来表示图 在关联矩阵中，矩阵的行表示顶点，列表示边 关联矩阵用于边的数量比顶点多的情况下，以节省空间和内存 创建Graph类 function...BFS寻找最短路径 题：给定一个图G和源顶点v，找出对每个顶点u，u和v之间最短路径的距离（以边的数量计）。...二叉树的最大深度 一、题目描述 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 ?...const right = maxDepth(root.right); return Math.max(left, right) + 1; } }; 四、总结 二叉树的最大深度
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。...本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。1. 项目概述我们的项目包括以下几个步骤：数据准备：准备图结构数据。...数据预处理：处理图数据以便输入到GNN模型中。模型构建：使用深度学习框架构建GNN模型。模型训练和评估：训练模型并评估其性能。2....数据准备我们将使用networkx库来生成一个简单的图，并将其转换为GNN所需的数据格式。...数据预处理将图数据转换为GNN模型可以处理的格式。我们使用spektral库来完成这一步骤。
并且这个平台提供了好多模板，可以直接使用，太太太太太棒啦。 2....颜色控制 2.2 曲线 画一些曲线就需要使用circle、rectangle、arc等进行约束。...结果展示 in代表进入的角度，out代表出来时候的角度，为了方便，笔者画了一个辅助图，对照代码方便理解。 ?...#2 Depth 控制深度 #3 X 方向上的偏置 #4 Y方向上的偏置 #5 Z方向上的偏置 #6 填充的颜色 #7 Text展示的文本，放在最下侧 #8 坐标名称，通过命名便于#9访问 #9 通过名称指定连接位置...，用于连接前方层的时候使用 ?
实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。...下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。 一、图的表示方法 在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。...下面是使用递归实现的深度优先搜索算法： class Graph { // ......下面使用深度优先搜索实现图的拓扑排序： class Graph { // ......四、完整示例 下面是一个完整的示例，演示了如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序： import java.util.LinkedList; import java.util.Stack; class
命名实体识别 NER 传统方式： 构造实体字典，遍历句子进行正则匹配，常用的算法包括最大向前匹配、最大向后匹配，双向最大匹配。...双向最大匹配 1.将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。...问答句子类型判断 结合实体类别及句子类型规则，判断句子例如是“寻找推荐”，“寻找原因”..等类型 查询sql 根据问答句子类型找到对应sql，查询图数据库 美化查询结果 根据问答句子类型对图数据库返回的结果进行回答句子拼接...对于图数据库实体更新、关系更新这些维护手段暂时还未曾了解使用何种技术手段。...此外，最重要的一点是NER任务中实体如何寻找？基于规则可以进行匹配找出，那基于机器学习技术该如何找出？
然而，在许多情况下，并没有现成的图。那么图深度学习适用于这类情形吗？本文将介绍潜图学习（latent graph learning）和更早的流形学习（manifold learning）。...潜图学习 在过去的几年里，人们对使用机器学习方法处理图结构数据产生了浓厚的兴趣。...在集合上进行深度学习的方法（如 PointNet）对每个点应用共享可学习 point-wise 函数，与之不同，潜图学习还寻求跨点信息传递。...例如，在处理图像时，必须使用各种人工制定的特征提取技术作为预处理步骤。 图深度学习提供了一种现代方法，即用单个图神经网络代替上文提到的三个阶段。...在图像的例子中，我们可以使用传统的 CNN 从每个图像中提取视觉特征，并使用 GNN 来建模它们之间的关系。
B - 初学者, A - 进阶 B 链表 B 双向链表 B 队列 B 栈 B 哈希表 B 堆 B 优先队列 A 字典树 A 树 A 二叉查找树 A AVL 树 A 红黑树 A 线段树 - 使用 最小/最大...A 弗洛伊德算法 - 找到所有顶点对 之间的最短路径 A 判圈算法 - 对于有向图和无向图 (基于DFS和不相交集的版本) A 普林演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) B 克鲁斯克尔演算法..., 不考虑以后情况 B 跳跃游戏 A 背包问题 A 戴克斯特拉算法 - 找到所有图顶点的最短路径 A 普里姆算法 - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) A 克鲁斯卡尔算法 - 寻找加权无向图的最小生成树...B 树深度优先搜索 (DFS) B 图深度优先搜索 (DFS) A 排列 (有/无重复) A 组合 (有/无重复) 动态编程 - 使用以前找到的子解决方案构建解决方案 B 斐波那契数 B 跳跃游戏 B...B 跳跃游戏 B 独特路径 A 哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次 A 八皇后问题 A 骑士巡逻 A 组合求和 - 从规定的总和中找出所有的组合 Branch & Bound 如何使用本仓库 安装依赖
量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。...表4给出了每个分类下ICIR最大的因子的IC序列，可以看出即使ICIR最大的因子，也有可能在很长一段时间表现出不稳定性。...所以，本文也对A股的62个因子进行了自回归测试，结果如图5和图6。其中图5是对因子IC序列进行自回归测试的结果，有43个因子IC的自回归系数为正。...例如，投资者一直在寻找高质量的公司。...在经济扩张期间，他们可能会寻找质量因子，如资产收益率(ROA)或净资产收益率(ROE)，但在经济低迷周期或流动性紧张时期，随着对破产的担忧加剧，债务与资产比率(DAR)等因子变得更有效。
整个CRNN分为了三个部分： ①：卷积层：提取特征(代码输入32*256*1) ②：循环层：使用深层双向RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布(64*512) ③：转录层：使用CTC，代替...这篇文章的难点在于： ①：使用深度双层RNN ②：使用CTC（CTC原理极其难懂） 三：CRNN代码 CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像，基于7层CNN（普遍使用VGG16）提取特征图，把特征图按列切分...T可以认为是RNN最大时间长度 ，依照本文代码就是有64个时间时间输入，且每个输入的列向量有512....所以通常情况下双向LSTM表现比单向LSTM或者单向RNN要好。上图输入层之上的那个BLSTM层就是这个第一层双向LSTM层神经网络。 我们能够把神经网络的深度不断拓展，就是在第一层BLSTM基础上。...所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程，对齐只是寻找结果的一个手段，而CTC只在乎是结果，CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。
整个CRNN分为了三个部分： ①：卷积层：提取特征(代码输入32*256*1) ②：循环层：使用深层双向RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布(64*512) ③：转录层：使用CTC，代替...这篇文章的难点在于： ①：使用深度双层RNN ②：使用CTC（CTC原理极其难懂） 三：CRNN代码 CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像，基于7层CNN（普遍使用VGG16）提取特征图，把特征图按列切分...以我现在使用的代码为例： ?...所以通常情况下双向LSTM表现比单向LSTM或者单向RNN要好。上图输入层之上的那个BLSTM层就是这个第一层双向LSTM层神经网络。 我们能够把神经网络的深度不断拓展，就是在第一层BLSTM基础上。...所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程，对齐只是寻找结果的一个手段，而CTC只在乎是结果，CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。
本文，即以演示图的形式，比较它们各自的寻路过程，让各位对它们有一个清晰而直观的印象。 我们比较，以下五种算法： 1. A* (使用曼哈顿距离) 2....用递归也有个好处就是，在系统栈中只需要存结点最大深度那么大的空间，也就是在展开一个结点的后续结点时可以不用一次全部展开，用一些环境变量记录当前的状态，在递归调用结束后继续展开。...利用系统栈实现的DFS 函数 dfs(结点 s) { s超过最大深度了吗？是：相应处理，返回； s是目标结点吗？...下一个子结点() ) if(c不在CLOSE表中) dfs(c)；递归 } } 如果指定最大搜索深度为...， 而DFS是从OPEN表中选一个深度最大的进行展开。
对于科技玩家们来讲，它们更多地思考的是通过科技金融化来实现与实体经济的深度融合，并以此来寻找新的发展新机会；对于金融玩家们来讲，它们更多地思考的是通过金融科技化来实现与实体经济的深度融合，并以此来打开新的发展机会...当金融与科技的这样一种双向奔赴开启，我们看到的是，一场以金融与科技的深度融合为主导的全新发展的到来。...金融与科技需要一次重塑与再造 当我们在寻找金融与科技的深度融合的方式和方法的时候，如果仅仅只是将关注的焦点聚焦在了金融与科技的原有的功能与属性上，很显然是无法实现金融与科技的深度融合的。...借助这样一种功能的转变，让金融的功能得到最大程度上的发挥。 对于科技来讲，它们要摆脱仅仅只是科技范畴下的功能。...当我们在寻找金融与科技的融合的新方式时，如何尽可能多地让金融与科技扎根到实体经济当中，真正让它们与实体经济产生更加深度而又多元的联系，才是保证金融与科技两种元素可以真正实现深度融合的关键所在。
如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单元的输出，作者认为只有这样并非十分准确。...针对上面的问题，作者提出使用图网络来做基于会话的推荐，其整个模型的框架如下图所示： ? 接下来，我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......上图中，左边的矩阵是出度矩阵，右边的矩阵是入度矩阵，如果同时考虑出度和入度，模型学习的就不是简单的单向转移关系了，而是更加丰富的双向关系。...我们还是使用刚才的序列v1->v2->v3->v2->v4来一点点分析输入的过程。...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们，咱们又有好多知识要学习啦，你行动起来了么？
论文题目 De Novo Drug Design Using Reinforcement Learning with Graph-Based Deep Generative 论文摘要 机器学习采用深度生成模型为探索化学空间提供了有效的计算工具...在这里，本文提出了一种新的强化学习方案，对基于图的深度生成模型微调来解决分子设计任务。
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