基于cormens算法的最大子阵问题的无界局部误差 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

【算法题目训练】：贪心练习

一、前言之前在这篇文章里【算法/训练】：贪心（算法理论学习及实践）讲了贪心的知识，以及对于其的练习，这里的话我们就纯练习题目了，也是对之前的文章的补充，以后有关于贪心算法的题目也基本会放到这篇博客里面的...最大子阵和点击题目链接题目描述给定一个矩阵，在其中找一个子矩阵，使得子矩阵中所有元素的和加在一起最大输入第一行输入一个整数 N 表示矩阵的大小为 N∗N。...接下来 N 行，每行 N 个数，表示矩阵中的元素的值 C。（−128≤C≤127）输出输出一个整数，表示最大子阵和。...（行确定了，只需要确定拿几列的子矩阵最大就行），那么就需要对每一行进行相加，将这个子矩阵就变成了一维的子序列，那么现在就变成求出当前子序列的最大子序和而最大子序和问题的贪心策略如下：局部： s...，同理往后推获得肯定是以 i 位置结尾的最大值那么上面我们最开始 s = 0， s_i 表示以 i 位置结尾的最大子序和，那么 s_{i+1} = arr_i ，或者等于 arr_i + s_i

711 0

mvdr波束 matlab,mvdr波束形成matlab

研究并仿真了基于最小均方误差准则的 LMS 算法、RLS 算法和 MVDR 自适应算法,并且做了一些比较。关键词:数字…… MVDR算法matlab程序_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。...研究并仿真了基于最小均方误差准则的 LMS 算法、RLS 算法和 MVDR 自适应算法,并且做了一些比较。...1.最小方差无畸变响应算法(MVDR) 采用在通信、雷达信号处理中具有重要应用的最…… 二、波束形成技术日前,波束形成技术具有很多性能各异的算法,如延迟求和算法、相移算法、MVDR 算法、MUSIC...風“他) (3-60) 将其投影到信号子空间可得: (3-61) 3.3 基于 MATLAB 的波束形成算法仿真为验证…… 对普通波束形成曲线进行峰值检测,发现目标后,对频域阵列信号进行子阵划分,并且只对...目标附近的方位做子阵聚焦 MVDR 波束形成,进行二次方位检测,得到更精确的…… 声源定位在军事、工业噪声定位等领域具有广泛应用,基于麦克风阵列信号的波束形成是声源定位的主要方法.与传统波束形成算法相比

1.4K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

一种有效的平面光束法平差方法

有局部坐标系点和全局坐标下平面，则距离为则 Cost 为? 2 1.2 传统 BA 有 LM 算法，?为残差项，?为步长，?为雅可比矩阵 1.3 本文的 PBA ????...从局部坐标转世界坐标，再求点到平面距离即为残差项???? 定义如下：则其中????为常数，???为优化量： PBA 同时优化位姿??和平面参数??。...为正交阵。 1.5 优化雅可比矩阵? ? 定义??? ? 与之前相比，有作者有结论，而 M 矩阵较 C 矩阵维度更低，所以能加速 LM 算法。 1.6 优化残差项? ? 已知残差项。...可加速 LM 算法。实验结果 DPT2PL 为传统 BA 方法，PL2PL 为面到面优化方法。Noise level 为引入旋转误差和平移误差级别（从低到高）。ATE 分旋转误差和平移误差两种。...QR 为 QR 分解的时间，Init 为 Ceres 初始化时间，Optimization 为 LM 算法总时间，Per Iter 为 LM 平均每次迭代时间。

1.2K2 0

文献分享(一)：你的风险模型能预测你的风险吗？

用EM算法估计风险模型，通过贝叶斯先验降低误差，更快收敛。接下来summary里讲了风险模型的用处以及好的风险模型的评价标准。...后面还介绍了风险模型的四个用途估计跟踪误差：短期的模型对于市场波动很敏感，统计模型对于估计跟踪误差更优。风险归因：截面模型在风险归因上更稳健，样本期拉长也不会有太大变化。...如果风险模型和收益模型只是近似一致，优化器只会选到高收益的股票，但对风险的把控上很少，导致组合失衡，把alpha因子加到风险因子里可以避免这一问题。有些绕。...最麻烦的协方差阵D和F。因为B和F都是知道各一半，估计一半。这里用一个贝叶斯的框架，EM算法来估计。...协方差阵拆成TS和XS的对角阵估计的标准误用标准误作为先验，修正协方差计算相应的B,D 循环到误差收敛，细节我是看晕了，不深究。

5991 0

（贪心算法系列一）

❞ 周一本周正式开始了贪心算法，在关于贪心算法，你该了解这些！中，我们介绍了什么是贪心以及贪心的套路。「贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。」有没有啥套路呢？...这里说一下我的依据：「如果找到局部最优，然后推出整体最优，那么就是贪心」，大家可以参考哈。周二在贪心算法：分发饼干中讲解了贪心算法的第一道题目。这道题目很明显能看出来是用贪心，也是入门好题。...周四在贪心算法：最大子序和中，详细讲解了用贪心的方式来求最大子序列和，其实这道题目是一道动态规划的题目。...; // 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和 } return result; } }; 不少同学都来问，如果数组全是负数这个代码就有问题了...总结本周我们讲解了贪心算法的理论基础，了解了贪心本质：局部最优推出全局最优。然后讲解了第一道题目分发饼干，还是比较基础的，可能会给大家一种贪心算法比较简单的错觉，因为贪心有时候接近于常识。

4163 0

基于全景图像与激光点云配准的彩色点云生成算法（2014年文章）

全景图像最突出的特点是视场在水平方向360度的视角，尽可能地获取相机周围的图像信息。...激光点云与数字图像融合的研究，根据摄像机的类型可分为三类。类型有平面阵列相机、线阵相机和全景相机。其中平面阵列相机与点云的融合是目前研究最多的问题。...针对数据的不同特性，基于POS数据或两个数据源之间的特征匹配，实现激光点云数据与平面阵列相机图像的配准，与平面阵列相机相比，基于共线原理生成彩色点云，线阵相机具有宽视角和高采集频率，克服了在某些情况下不能及时存储图像和丢失图像的问题...全景图像中的某些物体被其他物体遮挡，在相邻的多幅全景图像中物体的可见度不同。基于以上原因，生成彩色点云的第二步是为每个点选择合适的全景图像。针对这些问题，本文提出了以下对策。...Ladybug 3是实验中使用的全景相机，分辨率为2048×1024，在10米距离的误差为1厘米，在50米的误差为5厘米。

1.5K2 0

人工神经网络简介

缺点：(1)、该学习算法的收敛速度慢；(2)、网络中隐节点个数的选取尚无理论上的指导；(3)、从数学角度看，B-P算法是一种梯度最速下降法，这就可能出现局部极小的问题。...当出现局部极小时，从表面上看，误差符合要求，但这时所得到的解并不一定是问题的真正解。所以B-P算法是不完备的。...BP算法权值调整依据是误差梯度下降，当梯度为0时，BP算法无法辨别极小点性质，因此训练常陷入某个局部极小点而不能自拔，使训练难以收敛于给定误差。...由于CMAC网络的学习只在线性映射部分，因此可采用简单的δ算法，其收敛速度比BP算法快得多，且不存在局部极小问题。...输入层的形式与BP网相同，节点数与样本维数相同。 (2)、输出层：输出层也是竞争层。其神经元的排列有多种形式。分为一维线阵,二维平面阵和三维栅格阵。最典型的结构是二维形式。它更具大脑皮层的形象。

1.6K7 0

深度学习概述

怎样让这个错误最小呢，首先要参数化描述这个错误，这就是损失函数（误差函数），它反映了感知器目标输出和实际输出之间的误差。最常用的误差函数为L2误差： ?...) x_i 对于此单元的每个w_i，do：w_i+= ∆w_i 这个版本的梯度下降算法，实际上并不常用，它的主要问题是：收敛过程非常慢，因为每次更新权值都需要计算所有的训练样例；如果误差曲面上有多个局部极小值...连续可微性：这个属性对基于梯度优化方法是必要的，如果选择了一些具有局部不可微的函数，则需要强行定义此处的导数。...有界性：如果激活函数有界的，基于梯度的训练方法往往更稳定；如果是无界的，训练通常更有效率，但是训练容易发散，此时可以适当减小学习率。单调性：如果激活函数是单调的，与单层模型相关的损失函数是凸的。...算法改进的目的，包括但不限于：加快算法收敛速度；尽量避过或冲过局部极值；减小手工参数的设置难度，主要是Learning Rate（LR）。

1K2 0

大脑启发机器智能：神经生物信用分配学习机制大全

1.2 误差的反向传播图 3：误差反向传播的全局反馈路径。所描绘的是全局反馈路径，或递归计算的教学信号的向后流动，其表征了基于反向传播的学分分配。...就误差⽽⾔，这意味着信⽤分配涉及将(部分)误差值分配给每个神经单元，以最⼩化特定于任务的⽬标，⽽就奖励⽽⾔，这意味着将(部分)奖励值分配给每个单元都服务于最⼤化任务中⼼奖励函数。...基于反向传播的学习固有的另⼀个关键问题是，决定突触更新的规则/机制是⾮局部的（这也是上述推理学习依赖性问题的结果）并且依赖于全局定义的成本函数的最⼩化这本⾝取决于整个⽹络中神经活动的价值，包括那些接近层次结构底部的神经活动...基于反向传播的信⽤分配固有的⾮局部性进⼀步引起了三个相关的⼦问题：前向锁定、后向锁定和更新锁定问题[188, 74]。...ΔWℓ = (z ℓ−y)·(z ℓ−1 ) T；请注意，该规则恰好对应于均⽅误差成本的⼀阶导数有时称为最⼩均⽅误差规则。

1471 0

2020年最新 iPad Pro上的激光雷达是什么？来激光SLAM技术中找答案

3.1 前端扫描配准目前在激光 SLAM 中主流的扫描匹配算法包括：迭代最临近点及变种、相关性扫描匹配、基于优化方法、正态分布变换、基于特征的匹配以及其他匹配算法。...基于优化方法（Optimization-based Method）给定一个目标函数，把激光数据扫描匹配问题建模成非线性最小二乘优化问题，该方法帮助限制误差的累积。...3.2 后端优化在激光 SLAM 中，对于解决遗留的局部误差累积的两种普遍的做法是基于滤波器的后端和基于图优化的后端。基于滤波器基于滤波器的激光 SLAM 是一个贝叶斯估计的过程。...Bosse M等人介绍的基于图优化的方法、局部扫描到扫描的匹配以及基于子图特征的直方图的匹配应用在室外 SLAM 的系统。 ? 激光 SLAM 目前最流行的后端优化方法是基于图优化的数学框架。...4）其他的闭环检测方法 Olson E 等人提出的像素精确的扫描匹配方法，可进一步减少局部误差的累积。虽然计算成本更高，但该方法对于环路的闭合检测也很有用。

2.2K3 1

Kadane算法，是如何求解最大子数组和的？

Kadane's 算法是一种高效解决最大子数组和问题的动态规划算法。它通过迭代数组并维护两个变量来动态更新局部和全局的最大子数组和，最终返回全局最大值。...以下是算法的详细解释及步骤：算法原理在给定的整数数组中找到一个连续的子数组，使得子数组的和最大。该问题的关键在于数组中可能包含负数。...步骤初始化：令 maxEndingHere 表示以当前位置为结束的最大子数组和，初始值为数组的第一个元素。令 maxSoFar 表示全局的最大子数组和，初始值也为数组的第一个元素。...算法图解假设我们有如下数组： nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, -2, 5] 我们将按照 Kadane's 算法来计算这个数组的最大子数组和。...算法题—翻转增益的最大子数组和问题描述小C面对一个由整数构成的数组，他考虑通过一次操作提升数组的潜力。这个操作允许他选择数组中的任一子数组并将其翻转，目的是在翻转后的数组中找到具有最大和的子数组。

1572 0

推荐两个腾讯开源的前端框架，好用又好看！

今天推荐两个腾讯开源的前端框架，分别是 wujie（无界）和 Omi。...wujie（无界）无界微前端是一款基于 Web Components + iframe 微前端框架，具备成本低、速度快、原生隔离、功能强等一系列优点。...无界微前端采用 webcomponent + iframe 的沙箱模式，在实现原生隔离的前提下比较完善的解决了上述问题。...Components + JSX/TSX 融合为一个框架 Omi JSX/TSX 是开发体验最棒(智能提示)、语法噪音最少、图灵完备的 UI 表达式，模板引擎不完备，模板字符串完备但是语法噪音太大看看...，Omi 既使用了虚拟 DOM，也是使用真实 Shadow DOM，让视图更新更准确更迅速局部 CSS 最佳解决方案(Shadow DOM)，社区为局部 CSS 折腾了不少框架和库(使用 js 或 json

6174 0

Streaming-大数据的未来

所以Kappa架构这种基于Kafka的可重复获取消息的架构出现了，Streaming应该是超越批量计算，并且能包含批量计算。Flink正是接受了这个观点。那么怎么做到这样呢？...图六无界数据内连接近似算法比图top-N K-means等算法，值得注意的是：这些算法在设计中通常会有一些时间元素，并且由于它们在到达时处理，因此该时间元素通常基于处理时间。...这可能会影响计算的误差，如果这些误差范围是以按顺序到达的数据为基础的，那么这种数据并不可信。 ? 图七无界数据近似值处理时间窗口化先介绍一下窗口，有三种窗口模式 ?...三、未来我们定义了流的概念。正确性和推理时间的工具是关键。通过分析事件时间和处理时间的差异，以及无界数据和有界数据，无界数据大致分为：不关心时间，近似算法，处理时间窗口化，事件时间窗口化。...目前来看，时间问题可能是我们需要重点解决的问题，在102中介绍了一种实时流式处理模型，这也是未来实时计算领域的基石。

6962 0

Streaming-大数据的未来

所以Kappa架构这种基于Kafka的可重复获取消息的架构出现了，Streaming应该是超越批量计算，并且能包含批量计算。Flink正是接受了这个观点。那么怎么做到这样呢？...图六无界数据内连接近似算法比图top-N K-means等算法，值得注意的是：这些算法在设计中通常会有一些时间元素，并且由于它们在到达时处理，因此该时间元素通常基于处理时间。...这可能会影响计算的误差，如果这些误差范围是以按顺序到达的数据为基础的，那么这种数据并不可信。 ? 图七无界数据近似值处理时间窗口化先介绍一下窗口，有三种窗口模式 ?...三、未来我们定义了流的概念。正确性和推理时间的工具是关键。通过分析事件时间和处理时间的差异，以及无界数据和有界数据，无界数据大致分为：不关心时间，近似算法，处理时间窗口化，事件时间窗口化。...目前来看，时间问题可能是我们需要重点解决的问题，在102中介绍了一种实时流式处理模型，这也是未来实时计算领域的基石。

3852 0

推荐两个腾讯开源的前端框架，好用又好看！

今天推荐两个腾讯开源的前端框架，分别是 wujie（无界）和 Omi。...wujie（无界）无界微前端是一款基于 Web Components + iframe 微前端框架，具备成本低、速度快、原生隔离、功能强等一系列优点。...无界微前端采用 webcomponent + iframe 的沙箱模式，在实现原生隔离的前提下比较完善的解决了上述问题。...Components + JSX/TSX 融合为一个框架 Omi JSX/TSX 是开发体验最棒(智能提示)、语法噪音最少、图灵完备的 UI 表达式，模板引擎不完备，模板字符串完备但是语法噪音太大看看...，Omi 既使用了虚拟 DOM，也是使用真实 Shadow DOM，让视图更新更准确更迅速局部 CSS 最佳解决方案(Shadow DOM)，社区为局部 CSS 折腾了不少框架和库(使用 js 或 json

4.8K1 0

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

基于划分的聚类算法是目前应用最广泛、最成熟的聚类算法，其中，Ｋ均值聚类算法一个比较简洁和快速，一种典型的基于划分的聚类算法，其思想简单、收敛速度快，已得到广泛的应用和研究，但是K均值算法存在着以下缺陷：...本节重点介绍了Ｋ均值聚类算法原理，在基于Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中易陷入局部最小解的情况下，提出了一种改进的Ｋ均值聚类初始聚类中心点选取的算法，实验证明该聚类算法能够有效的避免聚类结果陷入局部最优解...不难看出，K 均值聚类算法存在以下问题： (1)初始聚类中心随机选取，容易选到噪声数据和孤立点，使算法的迭代次数增多，算法的时间性能变差，另外，受噪声数据和孤立点的影响算法还容易陷入局部极值； (2...2 关于初始点选取的改进：最简单的传统的确定初始类簇中心点的方法是随机选择K个点作为初始的类簇中心点，但是该方法在有些情况下的效果较差容易陷入局部极值。...5 实验结果 6 结论经过这段时间对K均值算法的学习以及动手实践，使我对聚类算法中这个最经典的算法有了更进一步的了解。明白了K均值的算法流程和核心问题。

2.6K3 2

《机器学习》学习笔记（五）——神经网络

感知机能容易的实现逻辑与、或、非运算。 ? 感知机模型对于“与”、“或”、“非”问题是线性可分的；对于“异或”问题是非线性可分的。 ?...（BP算法）误差逆传播算法（error BackPropagation）又称反向传播算法，是多层网络中的杰出代表，它是迄今最成功的神经网络学习算法。...BP网络及算法中的变量符号最成功、最常用的神经网络算法，可被用于多种任务（不仅限于分类）给定训练集 ?...BP 是一个迭代学习算法 , 在迭代的每一轮中采用如下误差修正： ? ? BP 算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整以 ? 为例，对误差 ? ，, 给定学习率 ? ，, 有： ?...“跳出”局部极小的常见策略：不同的初始参数、模拟退火、随机扰动、遗传算法 …… 以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上尚缺保障。 ? ? ? ?

7382 0

《人工神经网络》期末复习文档汇总

【BP算法是一种学习规则】自组织学习算法步骤： 1、基于k-均值聚类算法求基函数中心网络初始化将输入训练样本按K近邻分组重新调整聚类中心 2、求解方差...3、计算隐含层及输出层权值循环神经网络优点：引入记忆、图灵完备缺点：长程依赖问题、记忆完备问题、并行能力梯度爆炸问题：权重衰减、梯度截断梯度消失问题：改进模型通过使用自带反馈的神经元处理任意长度的序列...、非线性连续转移函数权值调整三因素决定：学习率、本层输出的误差信号、本层输入信号单层感知器模型：单计算节点感知器实际上是一个 M-P 神经元模型功能：解决线性可分问题局限性：不能解决线性不可分问题...学习算法：有导师学习多层感知器模型：有隐层的多层前馈网络功能：能够求解非线性问题局限性：隐层神经元的学习规则尚无所知多层前馈网能力非线性映射：存储大量输入输出模式映射关系泛化能力...存在多个极小点：易陷入局部最小点根源：基于误差梯度下降的权值调整规则每一步求解都是基于局部最优改进 BP（Sigmoid 激活函数）调整：利用算法 ?

9883 0

《机器学习》笔记-神经网络（5）

3 误差逆传播算法误差传播（erro BackPropagation，简称BP）算法是求解多层网络算法中最杰出的代表，它是迄今最成功的神经网络学习算法。...BP算法基于梯度下降（gradient）策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整。...然而，如何设置隐层神经元的个数仍是个未决问题，实际应用中通常靠“试错法”（trial-by-error）调整。 BP神经网络经常遭遇过拟合，其训练误差持续降低，但测试误差却可能上升。...两者对应的E(w*,θ*)分别称为误差函数的局部极小值和全局最小值。基于梯度的搜索是使用最为广泛的参数寻优方法。在此类方法中，我们从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。...显然，如果误差函数仅有一个局部极小，那么此时找到的局部极小就是全局最下。然而，如果误差函数具有多个局部极小，则不能保证找到的解释全局最小。

7127 0

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （18）-- 算法导论4.1 5题

五、使用如下思想为最大子数组问题设计一个非递归的、线性时间的算法。从数组的左边界开始，由左至右处理，记录到目前为止已经处理过的最大子数组。...若已知 A1..j门的最大子数组，基于如下性质将解扩展为 A1..j+1的最大子数组:A1..j+1的最大子数组要么是A1..j的最大子数组，要么是某个子数组 Ai..j+1。...在已知A1..j的最大子数组的情况下，可以在线性时间内找出形如 Ai..j+1的最大子数组。文心一言：最大子数组问题是一种经典的算法问题，可以使用非递归的方法来解决。...下面是一个使用 Python 实现的非递归的最大子数组问题的算法：def maxSubArray(nums): max_len = 0 cur_start = 0 cur_len...图片chatgpt：基于上述性质，可以设计一个非递归的、线性时间的算法来解决最大子数组问题。算法的主要思路如下：首先初始化两个变量：max_so_far和max_ending_here。

1890 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭