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强化学习在动态交通优化问题中的应用

这是2018年6月美国乔治梅森大学系统工程和运筹学系的学者发在arXiv上的一篇文章。 2、摘要 许多交通系统分析任务被表述为优化问题，如智能交通系统的最优控制问题和长期城市规划。...通常用于表示动态交通系统的模型涉及具有复杂的输入-输出的大型数据集，很难在优化环境中使用。本文探讨了深度学习和深度强化学习在交通优化问题中的应用。...使用深度学习元模型可以产生这些关系的低维表示，并允许以有效的方式实现优化和强化学习算法。特别地，我们开发了用于校准交通仿真simulator和强化学习的深度学习模型来解决网络上旅客的最优调度问题。...在本文中，我们提出了一种解决大型运输系统优化问题的替代方法。...事实证明，深度学习者结合强化和主动学习来识别这些潜在的模式是非常有效的。我们的方法建立在基于仿真优化，深度学习，以及强化学习技术上最近提出的交通应用。

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支持向量机（SVM）在分类问题中的表现与优化方法

本文将详细介绍SVM在分类问题中的表现，并探讨一些常用的优化方法。图片SVM算法概述SVM通过将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个超平面来进行分类。...SVM在分类问题中的表现SVM在分类问题中具有以下优点：适用于高维数据：由于SVM将数据映射到高维空间，因此适用于具有大量特征的高维数据。...然而，SVM也存在一些缺点，包括以下方面：计算复杂度高：SVM的计算复杂度随样本数量的增加而增加，尤其是在大规模数据集上。这可能导致训练时间较长，不适用于实时性要求较高的应用。...处理多类别分类问题困难：SVM最初是用于二分类问题，对于多类别分类问题，在使用一对一或一对多策略时，可能会遇到一些困难。SVM的优化方法为了克服SVM算法的缺点，研究者们提出了许多优化方法。...为了克服这些问题，研究者们提出了各种优化方法，如选择合适的核函数、调优参数、样本选择等。通过不断发展和改进，SVM在分类问题中将继续发挥重要作用，并为实际应用提供有效的解决方案。

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Normalization在CTR问题中的迷之效果！

(LN一般用在第三维度,[batchsize, seq_len,dims]),因为该维度特征的量纲是相同的,所以并没有太多区别 论文解读 背景 在非常多CTR相关的论文中,很多工作主要都Focus在模型结构方面的优化或者引入新的信息等...Variance-Only LayerNorm 这是一个经验得出来的操作,作者在大量的实验中发现，原始的LayerNorm有些复杂化了,在对其进行不断的精简实验后,作者发现在CTR数据集上的效果并没有带来下降...然后作者在CTR相关的数据集上又进行了大量的实验,发现对模型效果影响最大的不是re-centering等操作,反而方差带来的影响更大，于是作者提出了新的LayerNorm。..., 表示每个field的embedding的维度; 我们在该基础上加入Normalization,得到 image.png , 此处的可以是LayerNorm,BatchNorm等。...我们把初始化的方案应用到更加复杂的网络结构上也都取得了更好的效果;也就是说这种Normalization的方案可以扩充到其他的所有最新网络结构上; 小结 从上面的内容来看,Normalization对于模型的帮助是非常大的

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浅谈决策树在相亲问题中的应用

妈妈：是，在税务局上班呢。 小芳：那好，我去见见。 以上小芳与妈妈的对话可以简单归纳为以下的决策过程 ?...为了让大家更好的了解决策树模型的原理及实现过程，老shi再给大家举个栗子 ? 假设现在我们又采访了一个妹纸，对以下10个男生做出相亲与否的判断，数据具体情况如下： ?...有同学可能会问，信息增益是什么东西？？说到信息增益，那就要从信息熵说起了，很久很久以前...啊不，跑题了。。。简单地说信息熵就是随机变量的不确定度，信息熵越大，随机变量的不确定度越大（还不明白？？）...以上说的都是按信息增益来划分数据（族群），这叫ID3算法，因为ID3算法会偏向取值类型较多的特征，后来人们在ID3算法基础上作出了改进，提出了C4.5算法，C4.5算法是按照信息增益率来划分数据（族群）...的，这样可以有效避免算法偏向多取值特征的问题。

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体现公平性公式在规划问题中的应用

因为其博文发表在Optaplanner的官网上，因此，其行文过程中存在一定的上下文默认情况，如果直译原文，将会大大降低其可读性。因此，本文是在原文的基础上添加一些本人修饰的表达而成。...再对比方案D与方案E，前者两公式的计算结果都比后者高，那么方案D真的比方案E差吗？也不是的，问一下阿Ann就知道了，方案E中她竟然分得6个任务。...不存在单独的约束 在规划问题中，公平性是一种典型的软约束。但在同一个规划问题中，同时存在其它软约束，这些约束也是需要进行优化考虑的。因此，我们需要为这些约束添加相应的权重，令它们互相制衡。...我们再往这个问题中添加1500个任务，我们看看其分配方案开来是怎样的： 计算软约束分数时，我们把公平性约束分数乘以５倍并加总，再取负。...因此，推荐的方法是离均差的平方根：： 其效果见下表： 补充说明 处理的问题中，若存在非均等员工时。

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如何用Python解决最优化问题？

注：在《活用数据》一书中，对该优化问题的求解过程用Excel进行了演示，感兴趣的朋友可以参考书中内容。...以下用Python来完成对该线性规划问题的求解，比较常用的两个模块是： scipy.optimize.linprog https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference...调用该函数需要注意的点： 这个函数只做“最小化”的优化，如果要做“最大化”，在目标函数上取负值就行，本文中的例子就是要找“最大值”； 等式和不等式两类约束条件是分开的，分别对应两组参数A,b(注意下标的含义...看代码： from pulp import * prob = LpProblem('营销优化问题',LpMaximize) # 变量定义，注意最后的LpInteger，当设置该参数时，则该决策变量只能取整数...如果要用Python来做线性规划问题，建议使用PuLP模块。

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解决innerHtml 在Jquery上使用无效果的问题

' + loadTime + 'ms'); innerHTML在JQuery中使用的话是无效果的， JQuery提供了三种方法实现指定标签赋内容:.html(),.val(),.text()。...三种方法区别具体： .html()用为读取和修改元素的HTML标签 对应js中的innerHTML .html()是用来读取元素的HTML内容（包括其Html标签）, .html()方法使用在多个元素上时...对应js中的innerText text()用来读取元素的纯文本内容，包括其后代元素;.text()方法不能使用在表单元素上 .val()用来读取或修改表单元素的value值 .val()是用来读取表单元素的..."value"值,.val()只能使用在表单元素上 关于三者的区别 .val()方法和.html()相同，如果其应用在多个元素上时，只能读取第一个表单元素的"value"值，但是.text()和他们不一样...，如果.text()应用在多个元素上时，将会读取所有选中元素的文本内容。

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从问题中寻求解决之道，应用性能优化之碎片化执行

性能优化一直伴随着应用的整个生命周期，除了之前文章中提到的软件绘制、过度绘制和UI耗时，还有什么方法可以增强应用性能、提升用户体验？本文将重点分享UI、Render等线程执行碎片化问题及优化方案。...经华为终端开放实验室测试发现，上述应用已在新版本优化该问题，用户可及时更新版本获取更好的使用体验。 3....问题原因和优化建议 只从systrace线程间的唤醒关系确认，指向三方应用内部使用的Chromium内核，本文主要通过总结历史问题而给出优化建议，希望应用厂商可以在需求开发的同时，关注到产品性能和维测补齐...和浏览内核的GPU内存策略相关：为优化崩溃率问题，三方使用的浏览内核对GPU内存使用降级方案。这里应用一般会优先保稳定性，建议不要太偏激即可。...软件绿色联盟联合华为终端开放实验室，对大量应用卡顿现象进行了分析，并将以专题文章的形式对这些影响因素逐个分析，助力应用开发者解决问题。 · END ·

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彻底解决docker在windows上的端口绑定问题

我一开始遇到这种问题是直接尝试重启（大多数时候能够解决该问题），直到这一次重启也不管用了，我才重新开始审视这个错误。...考虑到您可能没有耐心看下去（我相信大多数人遇到这个问题的时候没空细究起因），我先把解决方案贴在前面。...解决方案 正确的解决方案 简单地重新设置“TCP 动态端口范围”，以便 Hyper-V 只保留我们设置的范围内的端口。...错误的解决方案 来自 StackOverflow 的错误解决方案 在该问题的高赞回答中，他使用了以下命令： net stop winnat docker start container_name net...也就是因此，该回答下面有些人回复有用，有些人回复没用，就是因为这种解决方式解决问题的概率非常的随机。 错误背景 进入正题，为什么会发生这个错误？这里不得不说明一下两个和问题有关的特性。

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IEEE Fellow姚新：在多目标动态优化问题中，演化计算仍有独特优势

如同物种在大自然中经历「优胜劣汰」的选择般，图灵设想了一种「智能搜索」（intellectual searches），在解决包含多类型问题的大类问题 n 时，通过淘汰的方式选出适合的方案： ……按顺序取整数并测试每个整数是否具有所需的属性...在各个阶段，下一步的选择可能都不止一个。不过，我们可能会将所有可能的选择按顺序排列，直到机器证明一个定理，并能按自己的方式验证该定理以给出问题的解决方案。...直到80年代，传统人工智能的解题局限性开始凸显；与此同时，计算机的速度得到显著提高，演化计算开始被用于解决实际问题，在机器学习、工程优化与过程控制等领域取得了极大成功，重新吸引了研究者的目光，在许多国家掀起了演化计算的研究热潮...姚新在澳大利亚所结识的另一位人工智能华人先驱张成奇教授在南科大的办公室，便与他在同一栋楼。 在研究上，姚新喜欢聚焦于具体的问题，以实际问题来驱动学术研究。...进化编程（EP）方法原先用于人工智能的问题研究，后被用于解决数字与组合优化问题。在解决多模态优化问题上，EP方法的优势之一是可以通过缓慢的收敛得到一个出色的近似优解。

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解决VMware 7在Windows 7上无法上网的问题

Windows 7上的VPC不能安装64位的操作系统和Linux等，就安装了个VMware 7来解决我的这个问题，另一个问题出来了虚拟机里头的系统无法上网，通过Google找到一些方法，写的都不详细，这里记录下最完整的配置过程...： 首先打开Windows 7的网络和共享中心，然后点左边的更改适配器设置，你会看到两个由VMware创建的虚拟连接，找到VMware Network Adapter VMnet1，记住它的连接名称。...然后右击你当前使用中的连接（比如我使用的是ADSL连接）选择属性，把全部的钩都打上，然后在家庭网络连接中选择VMware Network Adapter VMnet1连接的名字。就像这样： ?...注意不要和你当前使用的连接在同一个网段内。 主机上的设置就完成了。...最后选择虚拟机的设置，将Network Adapter设置为Host-Only，如图： ? 好了，这样就可以在虚拟机中上网了。

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解决在MAC上输入法切换慢的问题

Mac Book Pro升级到Catalina 10.15.1 之后，不论是系统自带的中文输入法，还是安转的第三方中文输入法，当使用快捷键“Ctrl + Space”进行中英文输入法切换的时候，经常会出现切换失败的情况...导致希望切换到中文输入法的时候但是依然只能输入英文，或者希望输入英文的时候但是依然保持在中文输入法状态。...尝试了各种各样的解决办法，如：更改切换输入法的快捷键为“Shift”，但是这样带来的问题是当需要输入大写字母的时候按住Shift键就会切换输入法，使用起来的也非常不顺手。...最后的解决办法（以安装百度拼音输入法为例），分为两步： 第一步：百度输入法设置 第二步：系统快捷键设置 百度输入法设置 1.常用 初始状态：半角，简体，中文 状态指示：状态条，菜单栏图标，浮动提示...另外，可以切换Control键和Command键的功能，这样实现在使用“复制/粘贴”快捷键时方便操作（个人觉得MAC的“复制/粘贴”快捷键“Command + C/V”键盘间隔太小了，极其不方便操作）。

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工作上的问题，我问了问 AI

我不能直接帮助你修改 Chromium 的源码，但是我可以为你搜索相关的资料和教程，让你更容易找到解决问题的方法。...也许他们可以给你一些新的思路或者技巧，让你更快地解决这个问题。或者你可以尝试换一个角度来看待这个问题，看看是否有其他的替代方案或者折中办法，能够满足你老板的要求。 Q: 老板要解雇我怎么办？...我的感觉是在和一位资深前辈对话，我抛出问题，对方给出建议一二三。虽然没有给出明确的答案，但给出了思路。...说实在的，Bing 搜索的质量很差，基本上搜不到我需要的资料。在中文领域，也比百度差很多。但这次体验，Bing 的搜索能力还是很不错，也许微软要靠 AI 打一场翻身仗。 三、程序员是 AI 的受益者。...现在那么多的球员、摄影家、旅行博主、视频博主、。。。，以后玩就是工作，工作就是玩，也挺美好的吧。 的确，我们以后需要面对很多 AI 带来的挑战。但我始终保持乐观，有问题就解决问题。

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解决Python在导入文件时的FileNotFoundError问题

文件名称为 temp.py 要导入的文件在temp.py的同级的目录images文件夹下那么应该保证要导入的文件 imagesmodel_mnist.png 要跟前面的temp文件在同一目录（不满足...经过学习，发现了解决方案： 解释 没有该文件夹或者该文件，也就是你访问了不存在的文件，但其实你访问的文件如果不存在，切访问用的是w方法的法，是会新建文档的，所以问题主要是，没有这个文件夹，新建即可...详细解释 python，os库对于文件的读写，是有要求的。...import os if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) 而且需要注意，对于路径一次只能创建一层，就是说你objects的上一层的存在，不然还是会出错...以上这篇解决Python在导入文件时的FileNotFoundError问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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实时数据流处理和分析在解决青年失业率增长问题中的应用

为了解决这个问题，我们需要一种方法来实时监测和分析就业市场的数据，以便更好地匹配求职者和雇主。 随着互联网的快速发展，爬虫技术在数据获取和分析中扮演着重要的角色。...实时数据流处理和分析是爬虫技术的一个重要应用领域，它可以帮助我们实时地获取、处理和分析网络上的数据。为了解决青年增量的就业匹配问题，我们可以利用实时数据流处理和分析技术。...这将有助于解决青年增量的就业匹配问题，帮助年轻人更好地找到与自己技能和兴趣相匹配的工作。 总结： 青年失业率的增长是一个严重的社会问题，也是多方面原因导致的。...通过实时数据流处理和分析技术，我们可以解决这个问题，提供更准确、实时的就业信息，帮助年轻人更好地找到适合自己的工作。希望这篇文章能够帮助你更好学习实时数据流处理和分析技术。...亿牛云代理文档：https://www.16yun.cn/doc/ Python官方文档：https://docs.python.org/

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飞书前端提到的竞态问题，在 Android 上怎么解决？

前言 昨天，看到飞书团队一篇技术分享 《如何解决前端常见的竞态问题》[2] ，自己的项目中也存在类似的问题，也是容易出 Bug的地方。...其实，异步竞态问题并不是一个难题，但是本着精益求精的态度，对问题做一次全面分析，再思考有哪些解决方案，哪些是最优最适合的方案，对自己和社区都会有帮助。 学习路线图： ---- 1....为了帮助你理解问题，以下列举出更多常见的竞态场景： 1、搜索关联词： 在搜索输入栏中，随着用户输入显示对应的关联词，竞态问题可能会展示旧的搜索词的关联词； 2、类型切换： 在列表流中，点击不同的类型选项展示对应类型的数据...1.3 解决方案 在充分理解问题后，现在我们开始思考解决方案。前面我们分解出了竞态问题的 3 个必要条件，那么解决问题的思路是否可以从破坏竞态问题的必要条件下手呢？...这个方案最大的问题是对用户体验有影响，因此有的同学会认为这个方案不合理。这需要转变下思考方式了，解决方案的设计过程是多维度的目标优化的过程，而不是单一维度的判断过程。

1.2K20

Python 插入百万数据的时间优化与 OOM 问题的解决

[1496371670137_9104_1496371670355.png] 这样就有两个问题需要优化处理： 处理时间过长，扣除固定的获取数据的 40min，竟然 3 个多小时都没能将 800w 的数据入本地...内存溢出，内存使用过大被 Linux 内核杀死导致入库的数据不完整。 三. 定位与解决 1. 时间优化 通过打印处理时间，可以很容易发现处理时间主要都消耗在数据入本地 mysql 上。...OOM 解决 通过观察 Linux 的 top 命令的输出以及 python 日志的打印，发现在处理完第一个方法里面涉及的 400w 数据后，系统内存使用了 7G 左右。...第二个方法需要处理另外 400w 的数据，但是在第二个方法执行时内存没有减少，是在 7G 的基础上持续增加，当增加到 11G 左右时，被 OOM Killer 干掉。...整个 python 脚本能够顺利执行，不再出现 OOM 问题。

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