具体而言，HEM包含两个层次的模型：高层次模型，负责学习合适的切割数量；低层次模型，将切割选择任务转化为1个序列到序列的学习问题，在高层次模型确定切割数量的前提下学习有序子集的选择。...据我们所知，HEM是第1个从数据驱动的角度同时解决切割选择中3个核心问题的方案。...本文提出的方法会根据每个MILP实例的特性构建出合适的且在求解过程中可以动态调整的separators，从而有效地提升了开源求解器SCIP的求解效率。...具体而言，G2MILP先将MILP实例表示为二分图，然后使用掩码变分自编码器（masked variational autoencoder）迭代性地破坏和替换原始二部图的部分信息，从而生成新的二部图。...G2MILP的优点在于它能在不引入专家知识的前提下生成新颖且逼真的MILP实例，同时保留真实数据集的结构和求解难度。
的线性松弛模型 干货 | 求解VRPTW松弛模型的Column Generation算法的JAVA代码分享 02 Column Selection 在列生成迭代的过程中，有很多技巧可以用来加快算法收敛的速度...因此，在每次的迭代中，我们构建一个模型，用来选择一些比较promising的column加入到RMP中： Let be the CG iteration number the set of...假设 足够小，这些约束目的是使得被选中添加到RMP中的column数量最小化，也就是这些 的columns。那么在迭代 中要添加到RMP的的column为： ? 总体的流程如下图所示： ?...在不断的迭代中，每一个节点都收集来自更远邻居节点的信息，在最后的迭代 中，节点 的 representation 就可以用来预测其标签值 了，使用最后的转换函数（记为 ），最终： ?...不过是先将MILP选出来的column加进RMP，进行求解，得到duals以后，再去未被选中的column中判断，哪些column在新的duals下检验数依然为负，然后进行添加。
2.2 割平面选择（cut selection）介绍 MILP 求解器在求解 MILP 问题过程中可生成大量的割平面，且会在连续的回合中不断向原问题中添加割平面。...在本节中，我们详细阐述了我们提出的 RL 框架。...我们整体的 RL 框架图如图3所示。 图3. 我们所提出的整体 RL 框架图。我们将 MILP 求解器建模为环境，将 HEM 模型建模为智能体。...3.2 策略模型：分层序列模型 如图3所示，我们将 MILP 求解器建模为环境，将 HEM 建模为智能体，下面详细介绍所提出的 HEM 模型。...假设状态长度为，预测比率为，那么预测应该选择的 cut 数为 ，其中表示向下取整函数。我们定义。 其次，下层策略学习选择给定大小的有序子集。
这些方法已被部署在谷歌 Gboard 键盘上以个性化键盘建议，也被 iPhones 手机用来提升自动语音识别。同时，当前基于设备的训练方法不支持训练现代架构和大模型。...他们将边缘训练问题重新表述为整数线性程规划（ILP），发现可以通过求解器在 10 分钟内将其求解到最优。 图注：POET 在边缘设备上对 SOTA 机器学习模型的训练进行优化。...POET 该研究提出了 POET，这是一种用于深度神经网络的图形级编译器，它重写了大型模型的训练 DAG，以适应边缘设备的内存限制，同时保持高能效。...POET 根据图的哪些节点 (k) 进行了重新实现，以及在每个时间步长 (t) 将哪些节点 page-in 或 page-out 来输出 DAG 调度。...实验结果 在对 POET 的评估中，研究者试图回答三个关键问题。首先，POET 在不同的模型和平台上能够减少多少能耗？其次，POET 如何从混合分页和重新实现策略中获益？
，冲突树中每一个节点代表了一组运动过程的约束，在低层执行快速的单机搜索以满足高层冲突树节点施加的约束。...通过两级算法可以使CBS算法比A*算法具有更少的计算量，同时保持最优性[81]。...该算法在结构上减少了大量重复的碰撞检测，同时也减少了求解节点过程中需要调整参数的数量，FMT* 算法提高了多机器人收敛到最优路径的速度，同时减少了计算量。...为解决解决钣金钻孔过程运动规划问题，Veeramani等将最优路径识别问题建模为一个马尔可夫决策问题，选择了一种无模型的状态−动作−奖励−状态−动作策略时间差规划算法，并基于路径规划问题的参数进行了描述...Wagner等[131]以A*算法作为底层路径规划器为每个机器人单独规划最优路径，同时为每个节点维护碰撞集合和反向传播集合，大大减少了A* 算法扩展过程的节点数。
重复该过程则可以获得在初始状态下可以获得的最大收益，同时得到确保该收益所需要执行的行为动作序列。2、什么是非确定性决策？确定性的决策问题构建和求解都比较简单。...由于随机状态导致的分岔，随机搜索树的复杂度相比确定性搜索树呈指数级增加，同时随机决策问题的解不再是一个action序列，而是一个决策树。...将3种方案套用到搜索树上，即可得到各个方案的收益：方案1是直接减速跟随50km/h的前车，损失为-5；方案2、3为往左变道然后保持车道或者再往右变道，各自有50%的概率被慢车阻挡，期望损失为-7.5。...如果我们在考虑未来的各种可能时，能够规划将来不同情况下各自的应对策略，则可以做出更为准确的抉择。5、自动驾驶有哪些非确定性决策问题自动驾驶中的不确定性决策主要有两类问题。...因此这次分享的主要目的不是做一个综述，而是介绍非确定性决策和我们常识中的决策有何种不同，以及如果盲目套用传统决策方法会带来什么问题。这样我们在今后的工程实践中能够更好地选择解决非确定性决策问题的方法。
主要用来保证被 IK 作用的末端骨骼能够保持在原来的局部旋转角度。...例如如果 Twist Axis 中只有 X 轴为 1 ，那么关节只可以在 X 轴（这个模型膝盖关节的X轴对应上下）上进行调整（UE中对应的是）。...配置脚部 IK 首先在动画蓝图中创建两个 Two Bone IK 动画节点，并分别对左右脚进行配置，同时对 Pelvis 骨骼进行位置调整，即对模型整体位置进行调整： 其中 Two Bone IK 动画节点参数配置如下图所示...，就像前面没有添加IK时候的那样），偏移量就靠我们前面的函数计算得出： 上图就是IK前的状态，我们计算得出偏移量之后对根节点往下偏移（否则左脚无法站在下面的地面上），同时将左脚上的 IK Effector...Z 轴的值设置为偏移量，因此 Z 越小，就代表脚到地面越低，脚离地面的距离越可能大（因为实际上这里我们没有计算距离，所以只是可能）： 如果不取距离最大的值来设置模型的高度偏移量，那么很可能因为脚不够长而导致脚必须通过拉伸才能够被放置在地面上
1.暴力法： 我们需要找出给定数组中两个数字之间的最大差值（即，最大利润）。此外，第二个数字（卖出价格）必须大于第一个数字（买入价格）。...那么我们其实可以用一个循环来计算出最大的利润，我们只需要依次对于每个节点做以下两个判断： 判断当前节点是不是相对最低价，如果是，则将它设置为最低价（也就是买入）； 如果当前节点不是最低价，那我们就将它卖出...，然后计算卖出的收益（当前节点减去相对最低价）， 如果卖出的收益大于目前的最高收益，则将此值设置为最高收益。...因此在刚开始的时候，我们的手上肯定是有一定现金数能够买入这只股票，即刚开始的时候现金数肯定不为 0，但是写代码的时候可以设置为0。...2和法3的思路 9.参照最大子序列和的解法 假设数组的值是[a,b,c,d,e,f]，我们用数组的前一个值减去后一个值，得到的新数组如下 [b-a,c-b,d-c,e-d,f-e] 我们在新数组中随便找几个连续的数字相加就会发现一个规律
用于凸问题、MIP和非凸问题 ROI包为处理R中的优化问题提供了一个框架。它使用面向对象的方法来定义和解决R中的各种优化任务，这些任务可以来自不同的问题类别（例如，线性、二次、非线性规划问题）。...solve itres <- ROI_solve(prob)res MILP – 考虑先前的LP，并通过添加约束条件x2,x3∈Z使其成为一个MILP. # 只需修改之前的问题types(prob)...solution found.#> The objective value is: -1.01e+02 SOCP – 考虑SOCP: 最大化: 约束: 并注意到SOC约束 可以写成 或 ，在代码中实现为...是因为在我们的问题中，矩阵为2×2，但vech()提取了3个独立变量，因为矩阵是对称的）。...# 生成数据m <- 100n <- 10beta_true <- c(-4:5)# 生成数据res <- lm(y ~ 0 + X) # 0表示我们的模型中没有截距。
决策树的基本思想是，通过构建一个树状的图形模型，将决策过程中的各种可能情况和结果以直观的方式展现出来。...每一个节点代表一个决策或事件，每一个分支代表一个可能的结果，而树的每一个路径则代表一种可能的决策序列。这种思想的朴素之处在于，它直接模仿了人类在日常生活中做决策的过程。...条件熵用于衡量以某个特征作为条件，对目标值纯度的提升程度。 信息增益 信息增益反映了在一个条件下，信息的不确定性减少了多少。它是通过计算信息熵和条件熵的差值得出的。...信息增益差值越大，说明该属性对于分类的贡献越大，因此在构建决策树时，我们倾向于选择信息增益大的属性作为节点的划分依据。...它与之前的ID3和C4.5算法不同，CART能够处理连续型数据的分类以及回归任务。CART生成的是二叉树，这意味着在每个非叶节点上只会有两个分支。这样的结构有助于简化模型，提高解释性。
最终，选择概率最大的类别作为最终的标签。 为什么逻辑回归需要进行归一化或者取对数？ 逻辑回归在进行预测时，常常需要对自变量进行某种预处理，如归一化或取对数变换。...根据当前维度和切分超平面的位置，将该节点标记为左子节点或右子节点。 在Kd树中搜索最近节点的过程如下： 1. 从根节点开始，找到目标点所属区域的子树。 2....此外，即使训练误差为0，也不能保证该模型在新的未见样本上表现良好。过度拟合是可能的，意味着模型在训练数据上表现很好，但在实际应用中无法泛化。因此，训练误差为0并不一定代表最优的分类器。...在贝叶斯网络中，节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系，边的方向表示依赖关系的方向性。每个节点表示一个随机变量，它依赖于其父节点，而与其非直接祖先节点是条件独立的。...在朴素贝叶斯分类器中，以多项式朴素贝叶斯为例，使用了多项分布模型，其中特征变量的加权求和构成了用于计算各个类别的后验概率的线性模型。
2 双边滤波与代价聚合 双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。...双边滤波器，在高斯滤波器的基础上增加了像素差值的权重信息，公式（4-1）如下所示： ?...因此总体而言，在像素强度变换不大的区域，双边滤波有类似于高斯滤波的效果，而在图像边缘等强度梯度较大的地方，可以保持梯度。...根据最小生成树结构我们知道，当把图像看做是一个四联通区域的图时，图像两点所形成边的权值我们可以定义为这两点灰度值的差值，这种定义下生成的MST结构正好符合我们的期望，相当于在局部算法上加了全局性质，并且没有增加过多的运算量...如果节点v是叶子节点，则 由于在计算过程中利用了最小生成树的特性，自底向上的代价聚合过程中每一层的计算只需要计算其子节点的乘积，而子节点的代价聚合值已经包含了孙子节点及其子孙节点的影响。
1、树回归 原理 1.1、树回归 原理概述 为成功构建以分段常数为叶节点的树，需要度量出数据的一致性。第3章使用树进行分类，会在给定节点时计算数据的混乱度。...如果确实小，则这一组节点可以合并一个节点，其中包含了所有可能的结果。合并也被称作 塌陷处理 ，在回归树中一般采用取需要合并的所有子树的平均值。后剪枝是目前最普遍的做法。...，对应的值放到对应的节点 # 如果左右两边同时都不是dict字典，也就是左右两边都是叶节点，而不是子树了，那么分割测试数据集。...前面用于回归树的误差计算方法这里不能再用。稍加变化，对于给定的数据集，应该先用模型来对它进行拟合，然后计算真实的目标值与模型预测值间的差值。最后将这些差值的平方求和就得到了所需的误差。...^2值来分析模型的效果 R^2 判定系数就是拟合优度判定系数，它体现了回归模型中自变量的变异在因变量的变异中所占的比例。
我们希望词义相近的两个单词，在映射之后依然保持相近，词义很远的单词直接则保持很远的映射距离。...Num_skips = 2 表示input用了产生label的次数限制。 demo中默认是2，可以设置为1。...对此，我们需要对语料库中的每个单词定义一个权重值和偏差值。(也可称之为输出权重 与之对应的 输入嵌套值)。定义如下。...简单起见，假设我们已经把语料库中的文字整型化了，这样每个整型代表一个单词。Skip-Gram模型有两个输入。一个是一组用整型表示的上下文单词，另一个是目标单词。...而样本在每个label上的概率最终用了Logistic的损失函数。 这里可谓是整个 Word2Vec 的关键。 至此，已经搭建好训练模型，然后便可以进行分批次的训练即可。
滑动过程中，输入中对应位置的值和模板的权重的内积加一个偏移量 b，作为对应输出位置的值。w，h 是模板的大小，统称为 kernel size，在 CNN 中，w 和 h 一般会取相同的值。...首先是局部连接性，通过利用输入自带的空间拓扑结构，卷积神经网络只需考虑在空间上和输出节点距离在 filter 范围内的输入节点，其他边的权重都为 0。...在级联的过程中，输入的尺寸逐渐变小，同时输出的 channel 逐渐变多，完成对信息从低级到高级的抽象。 一系列级联的全连接层。在卷积层到全连接层的交界处，卷积层的输出转化成一维的输入送入全连接层。...反卷积（Deconvolution） 在全卷积网络中，标准的卷积 + 池化操作，会使输出的尺寸变小。对于很多问题，我们需要输出的尺寸和输入图片保持一致，因此我们需要一种可以扩大输入尺寸的操作。...这可以看成是一种以 3x3 kernel 值为权重的差值操作。
对于每一项，计算权重为当前项的系数加 1 和 2 中的较大值， //并将其存储在 weight 变量中。...ret = (ret+(numsA[i] - numsB[i]) * base)%MOD; //用 (numsA[i] - numsB[i]) * base 计算差值，并使用取模操作保持结果在合理范围内...然后，将差值累加到 ret 变量中。 base = (base*weight)%MOD; //计算下一个项的权重的乘积，并使用取模操作保持结果在合理范围内。...将计算得到的值存储在 base 变量中。 } cout << ret % MOD; //输出 ret % MOD，即多项式差的结果。...return 0; } 该代码使用了取模操作，可以处理结果在整型范围内溢出的情况。同时，采用了倒序输入和遍历数组的方式，可以避免数组下标越界的问题。 加油各位！
Ridge Regression的任务是最小化损失函数（在线性回归中为MSE）的同时让θ系数值尽量的小，为了达到这个目的，我们在原有损失函数的基础上添加了一项所有θ值平方和的正则化项，希望在最小化损失函数的同时考虑到新添加的正则化项...没有添加任何正则化的多项式回归在测试用例上的均方误差值为167左右，这个误差相当的大，通过绘制出来的拟合曲线也可以看出，这根拟合曲线相对来说非常不规则和陡峭，很明显模型发生了过拟合，因此在测试集上的预测结果非常不好...在测试集上得到的均方误差值为1.12，比没有使用正则化的多项式167以及将α设置为0.01的LASSO Regression得到的均方误差值都要小。...右上角是将α值设置为100的Ridge Regression，此时可以发现得到的模型依然是一条曲线，事实上使用Ridge Regression很难让我们得到的这个模型是一根倾斜的直线，它总是保持着这种弯曲的形状...对于sign函数来说，当θ值大于0的时候取1，当θ值等于0的时候取0，当θ值小于0的时候取-1，这其实非常好理解，因为x的绝对值函数在x大于0的时候为y = x，在x小于0的时候y = -x，我们相当于分情况讨论
回归模型的评估，核心是利用模型预测值与真实值之间的差值，常用的指标有以下几种 1. 平均绝对误差 Mean Absolute Error, 简称MAE, 公式如下 ?...考虑到正负误差在求和时会出现抵消的情况，所以使用了绝对值。这个指标本身的绝对大小并没有意义，需要在不同模型之间进行相对比较才有意义，当然，越小说明模型拟合的效果越好。 2....对MSE开根之后就得到了RMSE, 开根操作使得误差值和目标变量的单位一致。比如拟合年龄，MSE指标的值是年龄的平方，而RMSE的单位则是年龄，保持了量纲的一致性。 4....对原始数值做log转换之后，在求差值，为了避免0的出现，这里进行了加1操作。 5. 中位绝对误差 Median Absolute Error, 简称MedAE, 公式如下 ?...n为样本数量，p为特征数量，相比R2, 在公式中纳入了样本数量和特征数量，考虑了这两个因素对R2数值大小造成的影响。和R2相似，数值越接近1，说明拟合效果越好。
示例 1： 输入：head = [1, 2, 2, 1] 输出：true 示例 2： 输入：head = [1, 2] 输出：false 提示： 链表中节点数目在范围[1, 10^5] 内...如图： 然后反转以mid为中间结点的后半部分的链表，即反转以mid->next为头的链表；如下图： 反转完成的链表： 注意反转过程中改变了链表的结构，应该在返回前把反转的部分反转回来；下面看代码以及注释...，保持链表为原来的结构 SLReverse(reverse); return false; } } /.../最后把反转的后半部分反转回来，保持链表为原来的结构 SLReverse(reverse); return true; } Leetcode -160.相交链表 题目：给你两个单链表的头节点...，abs为取绝对值 int gap = abs(lenA - lenB); //假设A链表为长的那一个链表，B为短的链表 struct ListNode* longlist
01 引言在一个线上 Kafka 集群中，流量的波动、Topic 的创建和删除、Broker 的消亡和启动都随时可能发生，而这些变化可能导致流量在集群各个节点间分布不均，从而导致资源浪费、影响业务稳定。...但由于 Apache Kafka 的重平衡过程中涉及到大量变量的决策（副本分布、Leader 流量分布、节点资源利用率等等），以及重平衡过程中由于数据同步带来的资源抢占和小时甚至天级的耗时，现有解决方案复杂度较高...，Broker 最小得分的差值如下：将得分差值归一化处理后，即可得：Action 在多目标的综合得分通过前述计算，我们现在可以得出 Action 在各个不同目标的得分，从而计算出 Action 在多个目标的综合得分...以 AutoMQ 当前内置的流量重平衡目标为例，定义的 Broker 得分模型为：其中：ua：表示当前流量与流量均值差值的绝对值bound：ua 值在此范围内，认为当前流量在均值范围内var：对数函数底数...函数曲线如下（为易读性坐标轴做了相应伸缩）：该函数模型的语意为：当 Action 使得 Broker 的流量保持在均衡范围内时，认为该 Action 对集群无影响当 Action 使得 Broker 的流量与期望值的偏离程度减小时
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