需要注意的是，背包问题求解器与CP-SAT一样，只能对整数进行运算，程序中的数据只能包含整数，如果包含非整数，则需转换成整数。...主要有员工排班和车间作业调度(JSP)这两种调度问题。员工排班是组织在时间表和人员配置要求约束下为员工创建合理的工作安排。而车间作业问题是一种常见的在多台机器上处理多个作业的调度问题。...事实上，无论是员工排班问题中找到满足所有约束的时间表，还是车间作业问题中要得到任务严格按照顺序完成的调度时间，在计算上都是比较困难的。...element : locations) { element[0] *= 114; element[1] *= 80; } } } （3）创建距离矩阵...} @Override public long applyAsLong(long fromIndex, long toIndex) { //将路径变量索引转换为距离矩阵节点索引
1.3 图的表示方法 图可以通过多种方式来表示，其中两种常见的方法是邻接矩阵和邻接表。 邻接矩阵： 使用二维数组表示节点之间的连接关系，适用于稠密图。...第五部分：高级图算法 在这一部分，我们将深入探讨一些高级的图算法，包括拓扑排序和强连通分量算法，它们在实际问题中具有广泛的应用。...拓扑排序常用于构建编译器、任务调度等领域，解决任务间的依赖关系。 5.2 强连通分量 强连通分量是有向图中的极大强连通子图，其中任意两个节点都可以相互到达。...在一些实际问题中，识别强连通分量可以帮助理解图的整体结构。 算法步骤： 使用深度优先搜索（DFS）对图进行两次遍历。 第一次遍历得到节点的完成时间（finish time）。 将图中的边反向。...图算法的应用领域非常广泛，从网络分析到任务调度，都离不开对图算法的深入理解 结语 通过本博客的阅读，读者将深入了解图数据结构的基础概念、常见算法以及高级应用。
name__ == "__main__": # 设置问题的参数 num_cities = 10 population_size = 50 max_iter = 100 # 生成距离矩阵...你可以根据需要修改问题的参数，如城市数量、种群大小、最大迭代次数和距离矩阵等，以适应不同的问题。...应用案例AFSA算法在实际应用中已经取得了一些成功。以下是几个典型的应用案例：电力系统优化：AFSA算法被用于电力系统中的优化问题，如电力网络的潮流计算、电力系统调度和能量管理等。...它已经在多个领域取得了一些成功的应用，并且在实际问题中展现出了一定的优势。然而，AFSA算法仍然存在一些挑战和改进的空间，如算法的收敛性和收敛速度等。...未来的研究可以进一步探索和改进AFSA算法，以提高其在实际问题中的应用效果。
非对称TSP与对称TSP 在我们以往介绍的TSP问题和VRP问题中，算例通常给出客户点的二维坐标，两点之间的距离通过欧拉距离计算得到，所以两点间不同向的边距离是相同的。...但在我们今天介绍的非对称TSP问题中，由于反向后距离发生变化，这两段路径的距离将发生改变，这种去重优化的方法就失效了。...通过以下操作，将一个非对称TSP问题的距离矩阵 转化为对称TSP问题的距离矩阵 （ ）： 令 ，并设置 。...只需要通过一些简单的矩阵操作就可以得到新的距离矩阵，路径的转化也非常简单，只需要取奇数位的节点编号即可。 在原论文中作者提出一个定理：新问题的最优解必定对应一个原问题的最优解，并没有给出完整证明。...在矩阵操作的第一步得到 的过程中， 在新矩阵 中实际上对应了边 和 。所以在新问题的最优解中，必须尽可能多的包含 这类边。由于一个节点只能访问一次，所以这类边最多存在n条。
： 1）HF包含法向量n和平面到坐标系原点的距离，这往往是过参数化的，所以它会在最小二乘优化中受到奇异信息矩阵的影响，并且难以维护法向量。...2）球坐标系表示包含具有方位角和仰角的法向量，但是，当仰角等于 ±Π /2 时，会产生歧义。...但是由于地平面与车辆上配备的 LiDAR 有一定距离，因此本文可以避免 CP 表示的奇异性。...2）以传感器为中心的滑窗地图更新 滑窗图在更新观测特征的同时需要过滤掉具有较大不确定性的点。主要步骤如下： a)首先，新注册的激光点需要先检查预定义的距离阈值，之后和滑窗地图点关联。...b)然后，选择关联的滑窗点，并将它们的不确定性重置为关联的新扫描点的协方差矩阵，称之为观测误差。 c)具有大不确定性的滑窗点会被过滤掉。在实验中，只要对应的协方差矩阵的迹大于阈值，该点就会被消除。
⑨ KS曲线 回归模型 ① 平均绝对误差（MAE） ② 均方误差（MSE） ③ 均方根误差（RMSE） ④ 决定系数R^2 ⑤ 可解释变异 分类任务 混淆矩阵 在机器学习领域，混淆矩阵（ConfusionMatrix...），又称为可能性矩阵或错误矩阵。...目标函数、损失函数、代价函数、评价函数区别 在机器学习和优化问题中，目标函数、损失函数、代价函数都是评估和优化模型的关键概念，它们之间既有联系又有区别： 损失函数（Loss Function）：...举例：在二元分类问题中，常用的损失函数包括逻辑回归的对数损失（Log Loss, Binary Cross-Entropy Loss），它量化了模型预测的概率分布与实际标签之间的距离。...总结一下： 损失函数关注单个数据点的预测误差； 代价函数是损失函数在训练集上的平均，反映了模型在所有训练数据上的总体性能； 目标函数进一步扩展了代价函数的概念，包含了对模型复杂性的惩罚项，体现了模型泛化能力的考量
关注文章公众号 回复"王卓琳"获取PPT与视频资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 导读 ---- 鲁棒优化以及分布鲁棒优化问题已经成为当今优化领域的研究热点，在金融，调度以及机器学习等领域中都有着广泛的应用...王卓琳 1、背景介绍 ---- 分布鲁棒优化问题是当前优化领域一个很重要的研究问题，在金融的投资组合理论，库存管理等问题以及机器学习中回归问题，分类问题中都有广泛的应用[1]。...另一种常用的方法是利用概率距离构建分布的不确定集，其中Wasserstein距离[3]是一种常用的度量方式，把一个分布P“迁移”成另一个分布Q所需要的最小距离即为两个分布的Wasserstein距离。...Wasserstein 距离不仅可以用在分布鲁棒优化问题中。目前有研究人员把它也用在了生成对抗网络里，解决了很多问题 ? 选定概率之间的距离度量后，就可以定义优化问题中的对应的不确定集： ?...直观上可以认为该不确定集是以经验分布中心，半径为的一个球，球中包含了所有可能的概率分布。基于该不确定集，分布鲁棒优化问题此时可以建模成： ?
表示张量的范数，C，P，F是相对于miRNA、疾病和类型模式的因子矩阵，通常被认为是对应模式的潜在表征， ? 是其的重构张量。 3.2 TDRC方法 标准的CP模型只利用关联信息。...HMDD v3.0已经发布，论文使用的是2019年3月27日发布的最新版本v3.2，包含了五种不同类型的miRNA-disease关联。...研究者同时下载了Medical Subject Heading数据库，包括了医学主题标题中的疾病描述，可用于计算疾病语义相似度。 表1 本研究中使用的数据统计 ?...选择NLPMMDA，两种张量分解方法CP和TFAI作为基线方法，实验对比结果如表2，可以看到在HMDD v3.2和HMDD v2.0上，TDRC的性能明显优于与其他方法相比有了明显的改进。...利用ADMM框架，作者提供了一种高效率的优化算法，并利用共轭梯度(CG)方法避免在ADMM内部迭代时计算逆矩阵，以降低时间复杂度。
在每次调度时先计算各个作业/进程的响应比，选择响应比最高的作业/进程为其服务 3、页面置换算法 重点看一下最佳置换算法和先进先出页面置换算法 请求分页系统中，会计算lru页面置换算法，先进先出页面置换算法...例题1 例题2 解答： 5、PV操作（较难） PV操作：生产者消费者问题，图书馆1000个学生，一个出入口，一次只允许一个学生通过，题中会有伪代码，由学生自行补全代码；（同步互斥访问）； 学习通例题（重点看这道题...） 解答： 作业帮例题 6、磁盘调度算法 磁盘调度算法（四种）：最短寻到时间优先算法、扫描（电梯）算法，先来先服务，循环扫描（见书上图表） 考题形式问：假设磁头在哪一个位置，根据这两种算法，求出访问序列...，计算平均寻到距离 以下是此题解法 先来先服务算法（FCFS） 就先来先服务算法根据磁道访问请求到来的先后顺序完成请求 最短寻道时间优先算法（SSTF） 最短寻道时间优先算法总是优先满足距离磁头当前位置最近的访问请求...电梯调度算法（扫描算法SCAN） 对于先后到达的磁盘访问请求，电梯调度算法首先选择移臂方向，磁臂在该方向上移动的过程中依次处理途经的各个访问请求，直到该方向上再无请求时，改变移臂方向，依次处理相反方向上遇到的各个请求
通过词袋模型将文档转化为N维向量，进而构造整个文档集合的词语矩阵，就可以使用一些数值运算的聚类算法进行文本聚类。...层次聚类算法的输入是数据集中所有对象的距离矩阵，并预先设定一个距离阈值 ，用于迭代的终止，算法的主要步骤如下： 将每个对象作为一类，类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离 找出距离最接近的两个类...k-means算法是基于距离的聚类算法，输入是数据集中所有文档的词向量矩阵，需要预先指定最终聚成的类别个数k，并且还需要指定算法迭代终止的条件，这可以通过指定迭代的次数或是指定前后两次迭代中k个质心距离变化的总和小于一定阈值作为算法迭代终止的条件...“一词多义”就例如“苹果”一词，它可能是指水果，可能是指手机，也可能是指公司，LDA能够将其分配到不同的主题中；而“一义多词”就例如众多的同义词，它们虽然在文本上并不相似，但是在语义上是相似的，LDA能够将它们聚集到一起...图4 Spark任务执行总体框架 Spark在任务的执行上也是跟Hadoop类似，通过一定的任务管理器和调度器将任务分配给各个节点来并行化执行，从而能够取得比单机环境下快数十倍的计算效率，如图4所示。
Q和A都可以看作是一个[embed_dim, seq_len]的矩阵，显然U就是[embed_dim, embed_dim]的矩阵。...虽然Q和A被embedding进了同一个向量空间，但是显然问题中的词分布与正确回答中的词分布是有显著差异的。比如回答中很少出现”多高“这个词，但是问题中出现就不稀奇了。...因此Q的空间与A的空间其实是不一样的，直接进行距离计算会有问题。显然，在Q的空间和A的空间之间缺一个桥梁！...一方面，无attention的模型中，答案中的“1米”的词向量可能跟问题中的“多高”并没有很近的距离，但是U完全可以把“1米”相关的表示具体长度的语义映射到“多高”附近。...另一方面，无attention的模型中，答案中的”多高“和问题中的”多高“肯定有非常近的距离（欧式距离为0），但是U完全可以将问题中的”多高“映射到其他词附近，导致其跟回答中的”多高“有很远的距离（即”
4、key和value是否允许null值 其中key和value都是对象，并且不能包含重复key，但可以包含重复的value。...CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。如果内存地址里面的值和A的值是一样的，那么就将内存里面的值更新成B。...「多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术」，它更多的是解决CPU调度多个进程的问题，从而让这些进程看上去是同时执行（实际是交替运行的）。...在JAVA语言中，需要对JVM内存模型、指令重排等深入了解，才能写出一份高质量的多线程代码。...在那些需要一次一次遍历，去寻找元素的问题中，可以将问题转化为根据元素的内容去寻找索引，哈希表在这方面的时间效率是贼高的；在一些字符串词频统计问题、数独问题等问题中，可以利用哈希函数来计算某个元素出现的次数
矩阵中的每个元素代表问题中的某个词的词向量与回答中的某个词的词向量的Cosine相似度。...因此，卷积网络在这里是非常合适的用来捕捉QA相似性矩阵包含的信息的模型。文章中的算法使用了一个类似LeNet的卷积网络，通过QA相似性矩阵来计算问题与回答之间的匹配度： ?...在训练时并不是输入QA相似度矩阵来拟合他们之间的相关性，而是对于一个三元组(x, y+, y-)（x是一个问题，y+是相关的回答，y-是不相关的回答），利用Triplet Loss来学习如何预测问答之间相关性...这个Loss也被称为Max-Margin Loss，其中ma表示边界距离。...▌总体流程 ---- 训练完成后，输入一个QA对，计算它们的QA相似性矩阵，再通过深度网络即可计算它们的相关度。 ? ▌性能 ---- 该算法在实验中表现出不错的性能： ? ?
如果有新人来，他们是从末尾加入队列，而不是在开头——站在前面的人将先买到票然后离开队列。 下图是一个包含四个数据元素（1,2,3 和 4）的队列，其中 1 位于顶部，首先把它删除： ?...图的类型： 无向图 有向图 在编程语言中，图可以表示为两种形式： 邻接矩阵 邻接列表 常见的图遍历算法： 广度优先搜索 深度优先搜索 常问的图面试问题： 实现广度优先搜索和深度优先搜索 检查一个图是否为树...常问的树面试问题： 找到一个二叉树的高度 找到一个二叉搜索树中第 k 个最大值 找到距离根部“k”个距离的节点 找到一个二叉树中给定节点的祖先（ancestors） 字典树 字典树，也叫“前缀树”，是一种树形结构...，在解决字符串相关问题中非常高效。...常问的哈希面试问题： 找到数组中的对称对 追踪遍历的完整路径 查看一个数组是否为另一个数组的子集 检查给定数组是否不相交 以上就是你在准备编程面试前需要掌握的 8 种数据结构。
k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结：近朱者赤近墨者黑！...海伦约会的对象主要包含以下 3 种特征： 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 文本文件数据格式如下： ?...下图中采用矩阵的第一和第二列属性得到很好的展示效果，清晰地标识了三个不同的样本分类区域，具有不同爱好的人其类别区域也不同。 ?...（更多细节可以参看 sklearn 中 valid_metric 部分） 分类决策 （decision rule） 分类决策 在 分类问题中 通常为通过少数服从多数 来选取票数最多的标签，在回归问题中通常为...稀疏度指的是数据填充参数空间的程度(这与“稀疏”矩阵中使用的概念不同, 数据矩阵可能没有零项, 但是从这个意义上来讲,它的结构 仍然是 "稀疏" 的)。 Brute Force 的查询时间不受影响。
确定Ax=b是否有解，相当于确定向量b是否在A列向量的生成子空间中。A的列空间(column space)或A的值域(range)。...一个矩阵列空间涵盖整个ℝ⁽m⁾，矩阵必须包含一组m个线性无关的向量。是Ax=b 对每个向量b取值都有解充分必要条件。向量集只有m个线性无关列向量，不是至少m个。...平方L⁽2⁾范数，在原点附近增长缓慢。 L⁽1⁾范数，在各个位置余率相同，保持简单数学形式。||x||1=sumi|xi|。机器学习问题中零和非零差异重要，用L⁽1⁾范数。...特殊类型矩阵、向量。 对角矩阵(diagonal matrix)，只在主对角线上有非零元素，其他位置都是零。对角矩阵，当且仅当对于所有i != j，Di,j=0。单位矩阵，对角元素全部是1。...不依赖参数顺序双参数函数生成元素，对称矩阵常出现。A是矩离度量矩阵，Ai,j表示点i到点j距离，Ai,j=Aj,i。距离函数对称。
所以说所有的点云的算法一定是根据点云的属性，比如点云的有序性，以及点云的稀疏程度，噪声大小，在调用PCL的算法的时候一定要学会调整参数进行适配，所以在实际应用中，选择合适的配准工具和参数通常需要根据具体的应用场景和数据特点进行实验和调整...mu + 2.5 * sqrt(sigma2)); （7）然后保留距离不太高的点云，并对重叠点云的距离进行并行排序，计算每个 point 的权重值 （8）现在已经选择了将用于配准的点云，如果使用权重，必须计算加权...（9）ICP 的目标就是保证平方距离和的减小（不保证距离和的减小） (10) 迭代点云配准的过程函数 RegistrationProcedure，点云配准停止的条件如下： if ((params.convType...= P->getNextPoint(); CCVector3 Np(0, 0, 1); { Np = (*Bp - *Ap).cross(*Cp...，参见Besl92中的方程＃24（但如果有权重，则包含权重） SquareMatrixd Sigma_px = (coupleWeights ?
对应位置在空间维和时间维上都可以有任意长的距离。空间维上，物体可以很快从图片的一端运动到另一端；时间维上，物体可以在视频中存在任意长的时间。 潜在的对应位置所占比例为少数。...如此一来，最后的输出表征向量就包含了视频中的动态信息。 CPNet的架构 我们将网络的核心命名为”CP模块“，其结构如下，大致分为两个部分。...我们先求出所有表征对之间的负L2语义距离得到THW x THW形状的矩阵；然后将对角线上的T个HW x HW子矩阵的元素置为负无穷，这样位于同一帧的表征就可以排除在潜在对应表征之外了。...由结果可知，模型的性能随CP模块数量增多而提高并趋于饱和；CP模块放置的位置对性能有影响；k值在训练时和推理时保持一致且合适的值可以得到最佳性能。 ? ?...可以看到，通过语义特征的距离，CP模块可以大致找到正确的潜在对应位置，例如上图中的篮球、易拉罐和大拇指。 在上述例子中，对于错误的对应提议，CP模块也能在最大池化过程中忽略掉它们。
本题中，我们建立一个table。 ? 只要两个关键词在同一个user的描述中出现，我们就将它在相应的表格的位置加1. 这样我们就有了每个关键词的特征向量。...通过第一问中的表格，我们可以知道某个关键词的向量，现在将这个向量做一个简单的变化：如果某个分量不为0则记为1，表示包含这个分量元素，这样某个关键词就可以变成一些词语的集合，记为A。...如果当前所处的位置是在最低点的右边，那么就是减去一个正值（导数为正），相当于往左移动了一些距离，也是朝着导数为0的位置移动了一些。 这就是梯度下降最本质的思想。 那么到底一次该移动多少呢？...梯度下降的有点是： 不像矩阵解法那么需要空间（因为矩阵解法需要求矩阵的逆） 缺点是：如果遇上非凸函数，可能会陷入局部最优解中。...三、（题目记得不是很清楚） 一个文档-词矩阵，给你一个变换公式tfij’=tfij*log(m/dfi)；其中tfij代表单词i在文档f中的频率，m代表文档数，dfi含有单词i的文档频率。
对此，腾讯位置服务聚焦货运环节，带来了货车运输“三件套”，包括货车路线规划、货车导航SDK、货车距离矩阵。...我们提供的货车距离矩阵服务，能实时批量计算多个送货目的地之间的距离及预估所需耗时（严格参考限行、车型规则）， 调度平台再结合自身业务需要，进一步计算最优路线顺序，实现运力的智能调度规划。...尤其值得一提的是，货车距离矩阵服务耗时低，性能卓越，最高支持25x25矩阵计算（一次请求计算路面距离625对），在业界处于领先水平。...在智慧物流大行其道的今天，如何利用数字化手段合理规划货车路线、智能调配运力资源，成为各大物流企业面临的重要课题。...欢迎广大开发者了解并试用货车路线规划服务、货车距离矩阵服务；如需了解货车导航SDK，请联系邮箱mapapi@vip.qq.com ?
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