文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型💖 2️⃣优化模型💗 3️⃣评价模型💝 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法🍂 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法🍁 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题🥀 4️⃣图论算法🌺 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界🌹 6️⃣最优化理论的三大非经典算法🍧 7️⃣网格算法和穷举法🍓 8️⃣一些连续离散化方法🌷 9️⃣数值分析算法🥤 🔟图象处理算法🍬 ---- 前言 提示：文章为个人学习笔记备忘录 ---- 一、三大模型 1️⃣预测模
[1,2,3]; % 冒泡法排序,注意的是特征值顺序变化的同时要与相对应的下标同…
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
狗子们开学（上班）快乐！有没有期待这一期的图论碎碎念呢？在本期开始之前，首先我们用数学语言把2.1的内容总结一下。
Dijkstra是图论中经典的算法，可以计算图中一点到其它任意一点的最短路径。 学过数据结构的应该都接触过，因此具体的演示这里不再赘述。 完整的演示可以参看 图论最短距离(Shortest Path)算法动画演示-Dijkstra(迪杰斯特拉)和Floyd(弗洛伊德) 算法的缺点：不能处理带负权重的图。
目前，基于图论的复杂脑网络分析技术是当前脑科学研究的热点，在脑科学领域的应用是复杂脑网络理论的一个重要分支。不论你的研究技术采用的是EEG、MEG、fMRI还是DTI，不论你研究的正常的大脑高级认知过程还是诸如精神分裂等疾病的脑功能/结构异常变化，复杂脑网络技术都可以作为一个十分强大的分析工具应用于上述情况。目前，大量的研究成果已经证明，大脑既不是一个完全的随机网络（random network），也不是一个完全的有序网络（regular network），而是具有“经济性的”小世界网络特性。所谓的小世界网络（Small-word network），是指其具有较小的特征路径长度L和较大的聚类系数C，换句话说，小世界网络的L、C处于有序网络和随机网络之间。由于运用复杂脑网络分析技术需要一定的数学基础和对图论较好的理解，使得很多研究者对复杂脑网络理论望而却步。这里，小编以较为通俗的语言给大家介绍几个复杂脑网络分析中的常用指标，以期和大家共同学习、共同进步。
加上这篇文章，数学界主流的三个计算软件就全面了，等我有钱了！！！我要买正版！！！我要当VIP！！！
Hello，狗子们大家好~（老大：小编你工资不想要了吗？）咳咳咳.... ...各位同学们大家好，今天的图论碎碎念来和大家聊一聊树。如何定义一棵树呢？
大学期间，ACM队队员必须要学好的课程有： l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外，我希望你们能掌握一些其它的知识，因为知识都是相互联系，触类旁通的。
图是一种由节点（顶点）和边组成的数据结构，用于表示不同元素之间的关系。图论算法旨在解决与图相关的问题，例如路径查找、最短路径、最小生成树等。在本文中，我们将深入讲解Python中的图论算法，包括图的表示、常见算法、应用场景，并使用代码示例演示图论算法的操作。
BFS算法和DFS算法属于图论算法的范畴，DFS在前面回溯中，可以去看一下。 BFS算法用于寻找两点之间的最短路径。
Hello，大家好~~~这一期是图论碎碎念系列的第一篇推送。图论是一个范围非常广的理论。很多最优化的问题如排队论，存储论都可以抽象成图论问题来解决。再比如说现在鼎鼎有名的AI。它也包括很多图论内容。在另一个系列中，神经网络系列，ANN是不是就可以看成是一个多层图？再比如说前两天有个医学讲座，据说在《柳叶刀》上发表了一篇文章。在医学领域方面应该算是顶刊了。他对泰国的同性恋做了一个调查，对艾滋病染病途径黑箱进行了研究。具体文章名忘了，不过他的方法就是随机森林。什么叫随机森林呢？森林顾名思义，由树组成。组成森林的树也可以算一种图。这里不对图论做非常学术性或者是局限性的定义，要把它铺开来看。再比如说，工程领域的单代号网络图，双代号网络图，还有大名鼎鼎的甘特图等等等都是非常实用的工具，（广联达的梦龙斑马相信很多中建的都用过）。很多大家日常经常使用的一些理论工具，或者说是一些经验性的成果，其实都是在图论的基础上进行研究和创新的。所以说图论在日常生活中也好，在学术界也好，在工业界也好，其实是有非常广泛用途的。
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
除此之外，并查集算法计算连通分量 也是一个常用的图论算法，名流问题 也和图结构有一些相关性。
在有向图和无向图中，如果节点之间无权值或者权值相等，那么dfs和bfs时常出现在日常算法中。不仅如此，dfs，bfs不仅仅能够解决图论的问题，在其他问题的搜索上也是最基础(但是策略不同)的两种经典算法。
匹配：在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。
本文提出了一种快速鲁棒的点云配准算法，对存在离群噪声点的点云数据具有较好的配准效果。首先使用了截断最小二乘（Truncated Least Squares TLS）代价函数重新构造配准问题 ，该代价是的估计点对时能够对大部分的不正确的对应点不加入计算，然后使用了一个通用的图论框架来分离尺度，旋转和平移，从而允许对这三个变换矩阵进行级联求解，尽管这三个矩阵在本质上仍然是非凸的组合函数，但是论文中：
你问一个人听过哪些算法，那么深度优先搜索(dfs)和宽度优先搜索(bfs)那肯定在其中，很多小老弟学会dfs和bfs就觉得好像懂算法了，无所不能，确实如此，学会dfs和bfs暴力搜索枚举确实利用计算机超强计算大部分都能求的一份解，学会dfs和bfs去暴力杯混分是一个非常不错的选择！
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
复杂度分析： 在一般情况下，每一个数都要与之后的数进行匹配，所以匹配次数将与数据量n挂钩，又由于每轮匹配都要进行(n-1)次比较，所以平均时间复杂度为O(n^2)。
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
拉普拉斯矩阵及谱聚类(Laplacian Matrix and Spectral Clustering)
本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。
使用结合了强大的计算、分析和动态报表生成功能的可随时部署、完全交互的模型来模拟您的流程；全部集中在一个系统中，并具有一个集成的工作流程。
首先，我说将后序遍历结果进行反转就是拓扑排序的结果，有的读者说他看到的很多解法直接使用后序遍历，并没有进行反转，本文新增了对此的解释。
给你一个大小为 m x n 的整数矩阵 grid，表示一个网格。另给你三个整数 row、col 和 color 。网格中的每个值表示该位置处的网格块的颜色。
一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
疯子的算法总结(八) 最短路算法+模板 图论--（技巧）超级源点与超级汇点 最短路三大算法 最短路三大算法--Floyd —Warshall 最短路三大算法--Dijkstra 最短路三大算法--SPFA 关于SPFA Bellman-Ford 第K短路+严格第K短路 最短路径生成树计数+最短路径生成树 Dijkstra Floyd BFS最短路的共同点与区别
无论是数据中心内的整网网络拓扑，还是网络设备内的业务转发逻辑（如开源用户态网络协议栈 VPP：Vector Packet Processing）都构成一张有向图。想要从这张图中提取有用信息，就需要图论方面的相关知识。
搜索与图论篇——DFS和BFS 本次我们介绍搜索与图论篇中DFS和BFS，我们会从下面几个角度来介绍： DFS和BFS简介 DFS数字排序 DFS皇后排序 DFS树的重心 BFS走迷宫 BFS八数码 BFS图层次 DFS和BFS简介 首先我们先来介绍一下DFS和BFS： DFS：深度优先遍历算法，我们在进行算法运算时，优先将该路径的当前路径执行完毕，执行完毕或失败后向上回溯尝试其他途径 BFS：广度优先遍历算法，我们在进行算法运算时，优先将当前路径点的所有情况罗列出来，然后根据罗列出来的情况罗列下一层 D
对于 dijkstra算法，很多人可能感觉熟悉而又陌生，可能大部分人比较了解 bfs和dfs，而对dijkstra和floyd算法可能知道大概是图论中的某个算法，但是可能不清楚其中的作用和原理，又或许，你曾经感觉它很难，那么，这个时候正适合你重新认识它。
进行了一段时间的论文学习后，现在下载了一些代码，准备从OpenCV跟matlab两个方面着手搭建自己的图像分割平台，计划耗时一个月左右的时间！
作者：吴军 摘自：《数学之美》（人民邮电出版社） 离散数学包括数理逻辑、集合论、图论和近世代数四个分支。这里我们介绍图论和互联网自动下载工具网络爬虫 (Web Crawlers) 之间的关系。用 Google Trends来搜索一下“离散数学”这个词，可以发现不少有趣的现象。 我们上回谈到了怎样创建搜索引擎的索引，那么怎样自动下载互联网所有的网页呢，它要用到图论中的遍历（Traverse) 算法。 图论的起源可追溯到大数学家欧拉（Leonhard Euler）。1736 年欧拉来到德国的哥尼斯堡（Konig
MATLAB 是一款由 MathWorks 公司开发的商业数学软件，被广泛应用于科学计算、数据处理、图像处理、信号处理等领域。其强大的计算功能、易于使用的界面以及丰富的工具箱，使其成为了许多科研工作者和工程师们必不可少的工具之一。
SDN(Software Defined Networking)是一种新型的网络架构，通过集中式的控制平面管理数据层面的转发等操作。网络的连通性是最基础的需求，为保证网络连通，控制器需应用相应的图论算
在数学分析工具方面，MATLAB无疑是佼佼者，除了作为软件工具外，MATLAB的自定义编程语言以及混合编程的支持，使其可以与Python、R之类数学分析语言媲美。尤其是在一些传统领域的研究，由于其研究
在研究基于电感的智能车方向控制时，首先使用了较为普遍的电感差比和加权引导方案。调试过程中，发现小车对于弯道的敏感度不理想，故多次尝试修改横纵电感权重，或将代码推翻重写，寻求理想的结果。
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能，如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中，我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
在本节中，我们将探讨PageRank算法，其实这是一个老生常谈的概念或者算法，在这里我们重新温故下这个经典算法。这是一种使用Web Graph中的链接结构按重要性对网页进行排名的方法，这也是Google普及的网络搜索常用算法。 在讨论PageRank之前，让我们先将Web概念化为图，然后尝试使用图论语言来研究其结构。
随着哈工大、哈工程MATLAB被禁用一事还在持续发酵，有关中国开发MATLAB需要多久的问题上了知乎热榜。
作为一款常用的科学计算和数据分析软件，MATLAB在科学研究、工程设计、数据可视化等领域被广泛使用。在我多年的使用经验中，我深深地体会到了这款软件的优越性，下面是我对MATLAB的一些心得体会。
本期视频教程为大家分享Matlab生成C算法文件。与上期的Matlab Simulink不同，这次可以把Matlab的m脚本文件生成的C文件移植到板子上跑。适用性更广，也更适合大家使用。 因为很多时候仅仅是想把某个算法生成C来运行。借助Matlab强劲的算法功能，大大有助于我们实际项目工程使用。
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本期视频教程为大家分享Matlab生成C算法文件。与上期的Matla
谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本，我只能说她是我女神，每天看看女神也是不错的嘛！ 查看之前博文点击右上角关注查看历史消息 最近我在用MATLAB的时候总是觉得运行太慢，太费内存。今天给大家推荐下面的新算法，希望对大家有帮助 大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。 大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域，通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说，计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
Matlab/Simulink作为强大的数据处理和算法设计工具，提供了与ROS的交互接口，可使两者建立连接实现对算法调试过程中所关心数据的监测和分析，同时通过Matlab/Simulink还可设计开发诸如机器视觉、运动控制等机器人应用算法，实现算法在ROS中的快速原型及集成，加速机器人复杂算法设计流程和验证工作。
摘要： 今天多数的大数据方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化数据处理，如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去，对很多企业的大数据部署也提出了挑战。 近年来，随着大数据在Google、Facebook等企业的成功应用，很多传统企业和初创公司都转向应用大数据技术挖掘数据金矿。现有企业累计了大量的工业数据，但是大数据的开发的复杂流程阻碍了企业快速从工业数据和商业数据中挖掘价值。行业专家（算法研究者）精通行业数据分析，却受限于编程复杂度和缺乏快速部署算法的方法，使很多创造性想法无法得
随着数字多媒体技术的不断发展，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学以及工业生产等领域中，新开发的产品在图像存储容量、图像质量、图像处理速度等方面有了新的要求。数字图像处理，一般是通过对像素的一些运算提高图像质量，在图像处理过程中，虽然处理算法简单，但是参与运算的数量大，数据需要多次重复使用。因此，图像处理往往是图像处理系统中最为耗时的环节，对整个系统速度影响最大。
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