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列生成算法 (Column Generation) 01 列生成算法的背景 多年来，寻找大规模的、复杂的优化问题的最优解一直是决策优化领域重要的研究方向之一。列生成算法通常被应用于求解大规模整数规划问题的分支定价算法(branch-and-price algorithm)中，其理论基础是由Danzig等于1960年提出。当求解一个最小化问题时，列生成算法主要的作用是为每个搜索树节点找到一个较优的下界(lower bound)。本质上而言，列生成算法就是单纯形法的一种形式，是用来求解线性规划问题
这几天勤奋的小编一直在精确算法的快乐学习之中不能自拔。到列生成算法这一块，看了好几天总算把这块硬骨头给啃下来了。
动态规划方法通常用来求解最优化问题。 适合使用动态规划求解最优化问题应具备的两个要素： 1、最优子结构：如果一个问题的最优解包含子问题的最优解，那么该问题就具有最优子结构。 2、子问题重叠(如果子问题不重叠就可以用递归的方法解决了) 具备上述两个要素的问题之所以用动态规划而不用分治算法是因为分治算法会反复的调用重叠的子问题导致，效率低下，而动态规划使用了运用了空间置换时间的思想，将每一个已解决的子问题保存起来，这样重复的子问题只需要计算1次，所以时间效率较高。 动态规划算法设计步骤： 1.刻画一个最优解的结
最大切割问题（Max-Cut），也常作为最小切割问题（Min-Cut）出现，这两个问题可以等价，只需要对权重值取负号即可。给定一个无向加权图
每个组织都面临规划问题：为产品或服务提供有限的受约束的资源（员工、资产、时间和金钱）。OptaPlanner用来优化这种规划，以实现用更少的资源来做更多的业务。 这被称为Constraint Satisfaction Programming（约束规划，这是运筹学学科的一部分）。
构造备忘录P[i,c]，P[i,c]表示在前i个商品中选择，背包容量为c时的最优解
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法？ 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从
----ICLR、NIPS和ICML是人工智能领域的三个顶级学术会议，以下是它们的介绍：
聚类是典型的无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（cluster）。与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。
动态规划是求解最优化问题的方法，这类问题有很多可行解，每个解都有一个值，我们希望寻找具有最优值的解。我们称这个解为问题的一个最优解，而不是最优解，因为可能有多个解都达到最优值。 钢条切割问题 Serl
聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表，在数据分析、模式识别的很多实际问题 中得到了应用。在本文中，SIGAI 将为大家深入浅出的介绍聚类问题的定义以及各种典型的 聚类算法，帮助大家建立对聚类算法最直观、本质的概念。
动态规划是一种常用的算法思想，很多朋友觉得不好理解，其实不然，如果掌握了他的核心思想，并且多多练习还是可以掌握的。下面我们由浅入深的来讲讲动态规划。
随着机器学习和人工智能领域的持续发展，神经网络及其代表性的算法通过提升计算成本而实现了越来越高的准确度。量化（quantization）是一种以准确度为代价旨在降低计算成本的方法。为了在尽可能小地损失准确度的同时尽可能多地减少计算，研究者们已经提出了多种不同的量化方案。
设计稿（UI视图）转代码是前端工程师日常不断重复的工作，这部分工作复杂度较低但工作占比较高，所以提升设计稿转代码的效率一直是前端工程师追求的方向之一。
本文梳理了深度学习框架在支持大规模预训练模型时面临的技术挑战，以及当前各类框架的基本解决思路，帮助算法工程师对业界各类框架的分布式训练能力有更清晰的认知。 作者 | 一流科技CEO袁进辉 头图 | 下载于ICphoto 近年来，深度学习被广泛应用到各个领域，包括计算机视觉、语言理解、语音识别、广告推荐等。在这些不同领域中，一个共同的特点就是模型规模越来越大，比如GPT-3模型的参数量达到1750亿，即便拥有1024张80GB A100， 那么完整训练GPT-3的时长都需要1个月。大规模预训练模型及其训
leetcode中国和我犯冲觉得没跑了，又一次刷新了我成绩的下限，只做出两道题，国内排名900多，世界都快3000了，从我做题多起来之后已经n久n久没有只做出过两题了，结果最近一段时间居然出现的这么频繁，简直了。。。
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。
最近在刷算法题目，突然重新思考一下大二时学习的算法分析与设计课程，发现当时没有学习明白，只是记住了几个特定的几个题型；现在重新回归的时候，上升到了方法学上了；感觉到了温故知新的感觉；以下总结自童咏昕老师的算法设计与分析课程和韩军老师的算法分析与设计课程；当我们遇到一个问题的时候，我们先想出一个简单的方法，可以之后再在这个方法的基础上进行优化；
作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)系列的第三篇。主要介绍了EPSO与PPSO。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据的重要性，总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法，介绍了FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。今天我们来学习利用PSO来进行离散化特征
文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型💖 2️⃣优化模型💗 3️⃣评价模型💝 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法🍂 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法🍁 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题🥀 4️⃣图论算法🌺 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界🌹 6️⃣最优化理论的三大非经典算法🍧 7️⃣网格算法和穷举法🍓 8️⃣一些连续离散化方法🌷 9️⃣数值分析算法🥤 🔟图象处理算法🍬 ---- 前言 提示：文章为个人学习笔记备忘录 ---- 一、三大模型 1️⃣预测模
一般而言，神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构，但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素，就是用来拟合模型的优化器。
什么是优化呢？优化就是寻找函数的极值点。既然是针对函数的，其背后最重要的数学基础是什么呢？没错，就是微积分。那什么是微积分呢？微积分就是一门利用极限研究函数的科学。本文从一维函数的优化讲起，拓展到多维函数的优化，详细阐述了优化背后的数学基础。
这次的比赛运气不错，赛题比较简单，因此也都把题目搞定了，虽然第一题大意失荆州错了一次，但是整体排名还是首次突破了前500的，实在是非常的幸运。
很愉快的，我们又见到了我们的老朋友，旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP)，在之前的一期推送中，我们利用团队的高配置服务器计算了利用动态规划求解旅行商问题的时间和空间消耗。看过的朋友应该还对之前的那两个增长曲线记忆犹新吧，如果还没有看过，那赶紧去看一下哦，下面给出上一篇文章的链接：
昨天刚刚历史性地第一次打进了前500，今天转头就历史性地打进了前200，实在是有点开心。
制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。随着工业4.0和中国制造2025的深度推进，各行业的制造型企业都开始跨入智能制造领域，机器人及AI视觉技术作为智能化转型的先锋，给制造业带来了全新的生产管理模式。
本文总结了最近三篇论文的结果，这些论文提出了一些可以将更长的任务分解成更短子任务的学习算法。
传统的机器切割经常产生大量的剩余材料，用户为避免浪费，不得不在排列零件时反复尝试。
为了改进倾斜摄影模型数据在实际GIS场景应用中诸多的缺点，一个非常热门的优化方向就是单体化。所谓单体化，是指让倾斜摄影数据像矢量数据那样，具备要素特征，进而可以关联属性，进行空间查询和空间分析。换句话说，我们需要给倾斜摄影数据增加一些语义，能够正确区分建筑物、道路、绿地、水系以及城市部件等地物要素，进而很好的关联业务，产生实际的应用价值。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
动态规划（Dynamic Programming）是一种解决优化问题的算法思想，通常用于解决具有重叠子问题性质和最优子结构性质的问题。动态规划将问题分解成一系列重叠的子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 139. 单词拆分（中等） 140. 单词拆分II（困难）
想要学习算法、应付笔试或者应付面试手撕算法题，相信大部分人都会去刷 Leetcode，有读者问？如果我在 leetcode 坚持刷它个 500 道题，以后笔试/面试稳吗？
脑机接口分为侵入式和非侵入式两种方案，这两种方案各有优缺点，侵入式能够检测到精准的脑细胞信号，但目前有较高门槛，适用于非常刚需型病人，如瘫痪等疾病，该技术未来开发方向是微创化，降低植入损伤，术后风险，延长植入后的寿命，目标是让更多的病人甚至常人也能接受该手术；而非侵入式无创伤，易于推广，但信号质量大打折扣，适用于教育、娱乐、部分临床诊断和治疗，该技术未来的开发方向是提高原始信号质量，开发新的数据处理算法，把数据精度提升。整体来看，由于非侵入式的门槛较低，现在市面上已经有大量可供选择的方案包括电极和设备的产品，而侵入式的技术要求较高，相关产品市面上还十分稀少，尤其其中关键性的植入部件-电极。欧美等发达国家的脑机接口技术比我们开始的早，但目前也仅有一款侵入式脑机接口中专用高通量电极取得了FDA认证，而国内取得临床认证的该类产品为零。
在人工智能领域，大模型有时会产生一个被称为“幻觉问题”的现象。在对话过程中，大模型可能会答非所问，生成与用户输入不符、与先前生成的内容矛盾或与已知世界知识不符的内容。这就是所谓的“幻觉问题”。
xgboost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。它是一个加法模型，基模型一般选择树模型，但也可以选择其它类型的模型如逻辑回归等。
一、钢结构坡口切割行业现状 随着我国在建筑业、铁路、公路、水利等重大工程的推进，坡口切割设备的需求逐年提高，然而传统的切割专机，编程工序复杂，难度大，市面上缺乏一款简单友好，免除编程的操作软件，导致每次更换工件类型都需要重新人工示教，影响生产效率和质量，同时工件定位方式多数采用机械限位机制，不仅需要人工干预，而且无法适应工件多种类和多复杂曲线轮廓的加工要求。因此免示教的智能化坡口切割设备成为建筑钢结构、工程机械、船舶等生产制造企业的迫切需求。
前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据的重要性，总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法。今天讲一讲FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。 A. 特征选择 特征选择是一个组合优化问题，因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。FS方法通常有两个重要的部分组成，即搜索技术和特征评估方法。 在特征评估方面，FS方法通常可以分为过滤(filter)和包装(wrapper)方法。过滤法基于它们的内在特性
编译 | 陈彩娴 近日，DeepMind 与 Google Research 团队共同发布了一项工作，用神经网络与机器学习方法来解决混合整数规划（MIP）问题！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.13349.pdf 在解决现实中遇到的大规模混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）实例时，MIP 求解器要借助一系列复杂的、经过数十年研究而开发的启发式算法，而机器学习可以使用数据中实例之间的共享结构，从数据中自动构建更好的启发式算法。 在这篇工
决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，是一种非参数的有监督学习方法。
回顾下二分查找的思想，若序列呈升序，我们求出中间值mid，并判断是否满足条件。满足条件输出答案，若不满足将正确答案与mid进行大小的判断，如果比mid大，说明答案在右侧，更新查找区间的最小范围；如果比mid小，说明答案在左侧，更新查找区间的最大范围。
第一题看似有点复杂，但是终究是一道easy的题目，我们只需要注意例二中给出的情况，即在删除了bB之后，后面的A需要与上一个a进行比较，因此，这道题目就是一个比较典型的栈的问题考察。
几秒钟切割完一块数厘米厚的钢板，或者，行云流水地切出指甲盖大小、高精度的零件。这一切曾经的不可思议，对于今天的激光切割技术而言，都已经不是什么难事了。
社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求，奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求，车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。
我们日常电脑美团或者饿了么点外卖，附近的商家几乎都是秒回的，最简单的理解，我们可以用经纬度来计算。
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