作者：Vladimir Braverman,Harry Lang,Enayat Ullah,Samson Zhou 摘要：在数据流的时间衰减模型中，基础数据集的元素在按时间顺序获得的情况下，越晚获得的元素更重要...处理大型数据集的常用方法是去维持\ emph {coreset}，这是处理数据的简洁摘要，即允许近似恢复预定查询。...我们提供了一个通用框架，它采用任何离线核心集，并为多项式时间衰减函数提供时间衰减核心集。 我们还考虑了k-中值聚类的指数时间衰减模型，其中我们提供了利用在线设施定位算法的常数因子近似算法。...我们的算法存储O（klog（hΔ）+ h）点，其中h是衰减函数的半衰期，Δ是数据集的纵横比。 我们的技术也扩展到k-means聚类和M-estimators。
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...简介： 粒子群优化（PSO）算法概述 更多PSO相关文章及代码请访问： 机器学习导航 改进PSO算法 ①gbest是PSO算法中的关键，在多次迭代后，gbest不再提升的原因很可能是其陷入了局部最优，为了防止其永久收敛我们需要重置...gbest的部分基因，即将某些基因随机变异再评价是否提升，如果提升则替换，如果没有则回滚。...②pbest的局部搜索策略，同样地对于pbest来说，我们需要对其进行局部搜索来加快种群的收敛性。在二进制编码的PSO中，我们可以通过pbest部分基因位的flip策略来提升。 示意图： ?...缺点：以上两点虽然可以提升算法性能，但是由于其增加了评价次数，增加了时间的消耗，在大规模问题中有待改善。 参考资料：Tran B, Xue B, Zhang M.
跟我交往的很多朋友还有经常看到公众号后台有粉丝都会问我一个问题："杨工，你是怎么管理你自己的时间的？你又是怎么能除了工作以外还能干很多人没有动力干的事？你是如何能每天都保持你的动力的？...针对以上问题，我通常的回复如下： 我本身没有什么太大的生活压力，至少目前来说，有几件事情不需要我去烦恼: 房子 车子 其它 所以我有时间、有精力去做我感兴趣的事情，去追求我的理想，以及布局我未来的职业生涯规划...从我刚开始工作的时候，我总是认为工作就是"公司给我多少钱，我就帮公司做多少事"，大多数人的价值观和思想就是这样的。但是事实证明，如果一直怀着这样的想法是很难有所发展的；除非你真的很厉害。...1、时间管理四象限 那么我怎么管理我自己的时间，我通常是将我的个人时间划分为四个象限： 很重要很紧迫 你当前认为非常重要也非常着急的事情，比如会让你产生危机感的事情，或者是紧急的任务、一些突发的事情。...我们可以借助七问分析法，即： 七问分析法也称为5W2H分析法，对我们的决策有一定的作用，虽然这是一个用于企业管理的分析工具，但是我觉得对于平时工作以及思考也是通用的，值得借鉴的。
高斯消去法的过程如图所示 ? 其中括号内的数字表示对该行处理的次数，比如第三列，该列中的第一个元素没有变化，第二个元素处理了一次，第三个元素处理了两次，处理的过程为 ?...现将这个过程写成数组形式 A=A-B*C，于是就有了下列算法： ? 同传统算法相比较，改进算法只需一重循环，大大提升了效率 ? 算法验证 ?...这个方程组的解为x=[1,2,3] 自编程序计算结果为： ? PS: Fortran中的spread函数用法。假定一个二维数组A ?...A(1, 2:4)是一个一维数组[12 13 14],spread(A(1, 2:4),1,2)就是如下的二维数组 ? spread(A(2:3, 1),2,3)就是如下的二维数组 ?...spread(A(1, 2:4),1,2)*spread(A(2:3, 1),2,3)的结果就是 ? 该算法的瓶颈就是spread函数的效率究竟如何？当然，任何事情都有其两面性。鱼和熊掌不可兼得。
有趣的算法（七） ——快速排序改进算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 快速排序，被认为是最好的排序算法之一。...二、问题分析 快速排序在众多排序算法中，属于非常优秀的算法，不过这几十年来，还是有许多人对其进行贡献，提供了一些很好的改进。...因此，对于切分元素，不能选的太随意，需要改进。 2）快速排序是一个递归的排序算法。 在数组元素很少的时候，如果也用快速排序，则要不断的递归与函数调用，效率较低。...而有一些简单的算法，对于数组数量较少的时候，不需要递归，而且方便。 因此，对于数组元素较少的情况，可以采用其他算法。 3）元素值一样的问题。...-1); start3WayQuickSort(a, equalRight+1,high); } 四、总结 快速排序采用三采样切分的改进方案后，在加上小数组情况下引入插入排序，其排序的速度非常快
在Dijkstra算法中，面对单源单目标的最短路径，如果遇到了要relax的节点u就是目标节点t,显然就可以执行结束了。...Dijkstra算法 Dijkstra算法的探索路径是从源一直往目标前景，那么加速它的一个角度就是从源开始探索的时候，同时从目标点向源开始探索，这种算法即Bi-Directional Search。...对于选出的顶点u,当他'同时'被前向搜索和后向搜索处理完成，或者说是‘同时’从 、 中删除了，此时可以结束。 当 Bi-Directional Search的结束的时候，如何找到最短路径？...具体措施为，看 、 中的所有节点，看它在 、 中值，使得 + 最小 另一种算法为Goal-Directed Search ,详见 www.researchgate.net/publication…...附录 算法导论(MIT 6.006 第18讲)
前言 我在2. SOFAJRaft源码分析—JRaft的定时任务调度器是怎么做的？...这篇文章里已经讲解过时间轮算法在JRaft中是怎么应用的，但是我感觉我并没有讲解清楚这个东西，导致看了这篇文章依然和没看是一样的，所以我打算重新说透时间轮算法。...因为时间轮算法的精度取决于，时间段“指针”单元的最小粒度大小，比如时间轮的格子是一秒跳一次，那么调度精度小于一秒的任务就无法被时间轮所调度。 时间轮结构 ?...然后根据HashedWheelTimeout的deadline延迟时间计算出时间轮需要运行多少次才能运行当前的任务，如果当前的任务延迟时间大于时间轮跑一圈所需要的时间，那么就计算需要跑几圈才能到这个任务运行...最后计算出该任务在时间轮中的槽位，添加到时间轮的链表中。 运行时间轮中的任务 当指针跳到时间轮的槽位的时间，会将槽位的HashedWheelBucket取出来，然后遍历链表，运行其中到期的任务。
为了尽量避免这种情况出现，引入随机梯度下降算法，降低甚至消除权重前后权重间的联系，使得权重有可能从鞍点中‘跳脱’出来。...partial w} \text{梯度函数：} \frac{\partial loss}{\partial w}= 2\cdot x_i \cdot (x_i \cdot w - y_i) 观察公式，随机梯度下降算法与梯度下降算法的区别在于每次迭代依据为随机的单个样本的梯度...，而不是所有样本的梯度和平均值，而单个样本之间是独立的，由此降低了前后权重的联系，为跳出鞍点束缚提供了可能。...小批量梯度下降算法（MBGD） BGD 与 SGD 各有各的优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？...即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称 MBGD）的初衷。
不管是校招社招，面试NLP或推荐算法岗,这已经是必问的知识点了。 接下来，我将从模型结构，训练样本构造，模型目标函数三个方面介绍双塔模型该如何改进，才能更好的提升业务中的效果。...然而训练过程能遍历的负样本始终是有限的，那么如何在有限的训练样本中构造更有利于模型训练的负样本是一个重要的研究问题。...三、训练目标改进 训练目标上的改进比较灵活，有多种不同的改进方式，首先介绍利用交互模型改进双塔模型的工作。...你好，我是对白，清华计算机硕士毕业，现大厂算法工程师，拿过8家大厂算法岗SSP offer（含特殊计划），薪资40+W-80+W不等。 高中荣获全国数学和化学竞赛二等奖。...我每周至少更新三篇原创，分享人工智能前沿算法、创业心得和人生感悟。
有一天，我使用 rsync 将大文件传输到局域网上的另一个系统。由于它是非常大的文件，大约需要 20 分钟才能完成。我不想再等了，我也不想按 CTRL+C 来终止这个过程。...我只是想知道在Linux 操作系统中是否有简单的方法可以在特定的时间运行一个命令，并且一旦超时就自动杀死它 —— 因此有了这篇文章。请继续阅读。...在 Linux 中在特定时间运行命令 我们可以用两种方法做到这一点。 方法 1 – 使用 timeout 命令 最常用的方法是使用 timeout 命令。...但是，如果你使用 timeout 命令运行它，它将在给定的时间间隔后自动终止。如果该命令在超时后仍在运行，则可以发送 kill 信号，如下所示。...安装 timelimit 后，运行下面的命令执行一段特定的时间，例如 10 秒钟： $ timelimit -t10 tail -f /var/log/pacman.log 如果不带任何参数运行 timelimit
我想我已经找到了一个非常不错的Docker使用案例。你是不是会觉得这是一篇写Docker有多好多好的文章，开始之前我想和你确认，这篇文章会介绍如何把文件系统作为持久性的数据结构。...我开发了一个会运行很长时间的构建脚本，这个脚本中包含了很多的步骤。 这个脚本会运行1-2个小时。 它会从网络下载比较大的文件（超过300M）。 后面的构建步骤依赖前期构建的库。...但最最烦人的是，运行这个脚本真的需要花很长的时间。 文件系统是固有状态 我们一般是通过一种有状态的方式与文件系统进行交互的。我们可以添加、删除或移动文件。我们可以修改文件的 权限或者它的访问时间。...大部分独立的操作都可以撤销，例如将文件移动到其它地方后，你可以将文件恢复到原来的位置。但我们不会通过快照的方式来将它恢复到 原始状态。这篇文章我将会介绍如何在耗时较长的脚本中充分利用快照这一特性。...使用快照构建脚本的Docker 在本节中，我将介绍我是如何使用Docker实现GHC7.8.3 ARM交叉编译器的构建脚本。Docker非常适合做这件事，但并非完美。
#include void main() { clock_t start,finish; double totaltime; start=clock(); …… //把你的程序代码插入到这里面...finish=clock(); totaltime=(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC; cout<<"\n此程序的运行时间为"<<totaltime<<“
函数time.Since() 计算golang运行的时间是非常有用的性能衡量指标，特别是在并发基准测试中。下面将介绍如何简单地使用Go语言来计算程序运行的时间。...简单地使用Golang的time.Since()函数即可。下面有一个完整例子展示这个用法。 ? ?
基于爬山算法的改进与混合算法优化 爬山算法是一种启发式算法，具有局部搜索最优解或最优近似解的良好性能，在物流配送、路径规划等物流调度方面被广泛使用。...本文从传统的爬山算法引入，进而提出了一种具有适应预设边表的爬图山算法，以便该算法能够更加适应具有固定的边集合的预设道路，从而在约束条件下取到局部最优解。...本文还结合 Dijkstra Algorithm 进一步提出混合算法 HCDA。...关键词：爬山算法；最短路径；Dijkstra Algorithm；算法优化；混合算法 阅读本文的收获： 能理解并掌握爬山算法与 Dijkstra Algorithm 的原理及基本实现； 基于爬山算法改进的适应具有预设边表的爬图山算法...； 基于爬山算法与 Dijkstra Algorithm 结合的混合算法 HCDA。
针对大规模的数组还支持更多变种。我拿自己仓促写的排序算法跟Java自带的算法进行了对比，看看能不能一较高下。这些实验包含了对特殊情况的处理。 首先，我编写了一个经典的快速排序算法。...这个算法通过计算样本的平均值来估计整个数组的中心点，然后用作初始枢轴。 我借鉴了一些Java的思路来适当改进我的快速排序，修改后的算法在对小数组进行排序的时候直接调用了插入排序。...在这种情况下，我的排序算法和Java的排序算法可以达到相同的运行时间量级。Wild & al指出，如果排序数组有很多的重复数据，标准的快速排序会比双枢轴的快速排序要快。...我没有尝试任何字节或汇编级别的分析和优化。在大部分的问题中，我的版本的优化程序都远远不能跟Java系统程序相提并论。 我一直都想测试脑海里的一个简单的排序算法，我称之为Bleedsort。...尽管我写的快速排序算法在一定程度上比不过Java自带的算法，但是我的预处理过程很好的弥补了这些不足（调用了我的快速排序的Bleedsort 87ms vs Java 自带算法105ms; 938ms vs
解决这个问题的一个方法就是使用多线程。在这篇文章中，我要结合代码介绍一下 GPU 加速，它是如何完成的，以及用于 GPU 任务的简单 API。下面以一个矩阵乘法开始全文内容。 矩阵乘法 ?...那么，我们可以得到这样的结论：这个任务的时间复杂度是 O（mn^2）。这也就意味着，2000×2000 的矩阵运算将会需要 8,000,000,000 次乘法运算。这会花费大量的 CPU 计算时间。...它们以相对稍慢的速度运行，但是能够通过使用大量运算逻辑单元（ALU）来提供很大的并行度。...开始这个模拟的最简单的方式就是假设最终结果数组中的每个元素都由一个 GPU 核来计算。因为所有的核都是并行运行的，所有矩阵的所有元素也会被并行的计算。所以，我们现在的时间复杂度就变成了 O(n)。...Kernel 就是在 GPU 上运行的代码部分。
在opencl环境下编程，与我们在CPU上的传统编程思想有一些差异，这些差异看似微不足道，但往往是细节决定成功，就是这些看似微不足道的差异，在多核的GPU上被无限放大，导致同一种算法在GPU和CPU运行效果有着巨大的差别...下图是原来的算法在CodeXL GPU performance counters的记录结果。一次积分图计算的总执行时间在1.6ms左右 ?...注：为了提高效率这里的kernel代码基于前一篇文章的算法上有改进，将前经和计算和矩阵转置合并为一个名为prefix_sum_col_and_transpose的kernel，没有改进前的算法更慢数倍。...于是我参考了OpenCLIPP的积分图算法思路，重写了自己的代码，新的算法思路是这样的： 整个算法分为5个步骤(kernel)来完成。...这个算法思路与之前的算法相比，没有了耗时的矩阵转置过程，但分为5步，更复杂了，实际的执行效果呢？出乎我的意料：5个kernel加起来的总时间是0.63ms左右,相比原来的算法提高了近3倍。 ?
再后来，一次在地铁上看到一篇文章，讲了一种叫做时间轮的定时任务调度思想，感觉想法很不错，当年那个模糊的概念似乎清晰了很多，再后来，一个偶然的机会，网上搜了一下，竟然有一篇专门讲解时间轮算法的论文，顿时兴奋无比...戳这里下载：《Hashed and Hierarchical Timing Wheels》 论文中的思路很简单但也十分巧妙，对算法不断的改进对比，各种操作系统，框架中的基于时间的调度算法都是基于时间轮的思想实现的...这就是时间轮算法最核心的思想了。 什么？时针怎么转？ while-true-sleep 下面让我们一点一点增加复杂度。...比如现在是下午4点钟，我把这个任务加入到时间轮，并设定当时针转到明天上午九点(该任务下次执行的时间)时执行。 2....时间刻度太多会导致存储空间变大，利用率变低，比如一个月就2个任务，我得需要大小是720的数组，如果我的执行时间的粒度精确到秒，那就更恐怖了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前面几篇我们探讨了决策树算法，集成学习方法，今天我们就来探讨下基于bagging集成的决策树算法——随机森林（Random Forest）。...随机森林虽然简单，但它是最强大的机器学习算法之一，也是实际应用中非常常用的算法之一，是我们必须要掌握的算法。 首先让我们简单的回顾下决策树算法，因为它是随机森林的基础。...决策树算法根据特征选择的方式不同，可以分为ID3算法，C4.5算法，CART算法。...： 由于有多个基模型组合而成，模型不易解释； 树较多时，训练时间比较久； 随机森林是非常强大的算法，可以作为我们做分类任务首要尝试的算法。
； 随机策略替代了模型样本中的一个值，它同时也会向某个邻域像素点的背景模型中插入这个值； 只有很少的背景提取算法使用了这种空间传播机制； ViBe算法不受时间历史的影响。...，由于阴影的物理起源的多样性，我们认为如何合适处理阴影的问题是存在争议的。...参数 所有参数的列表以及在我们运行ViBe+算法时使用的值给出如下： 初始化： 更新因子 = 1（针对前100帧） ViBe的参数： 更新因子 = 5（在初始化帧数之后，即100帧之后） 每个像素的样本数量...这意味着原始版本ViBe算法与改进版本ViBe+算法的TP与FN数量基本近似。 ViBe+算法对于baseline分类的视频数据稍微削弱了效果。...对于多数视频序列，本文比较展示了改进版ViBe+算法的性能优于原始版本的ViBe算法。另外，对于一些分类与一些指标，我们的新算法性能优于很多已有的技术。
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