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网络大流—Dinic

前置知识 网络大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种常用的求网络大流的。 它凭借着思路直观,代码难度小,性能越等势,深受广大oier青睐 思想 Dinic属于增广路。 它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK,EK是从边入手,而Dinic是从点入手 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广 这样可以大大其时间复杂度。 ,无视已经增广过的边,从下一条边开始增广 分层(自己xjb起的名字):在进行分层的时候,找到汇点立即退出 剩余量(也是自己起的):在进行增广的时候,如果该节点已经没有流量,直接退出 时间复杂度 Dinic的性能在比赛中表现的非常越。

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大子序列问题之

第三种情况的可以通过分别求出左边部分(包含左半部分后一个)的以及右边部分(包含右边部分的第一个)的,再将它们相加得到。 综上可列如下程组: T(1) = 1 T(n) = 2T(n/2) + O(n) 事实上,上述程组常常通用于分治,由程组可出T(n) = O(nlogn)。 四: 三利用递归较好的解决了大子序列问题,但仔细分析,在递归过程中,同一个元素很可能多次被操作,有没有更高效的?先上代码! 该一个附带的点是,它只对数据进行一次的扫描,一旦a[i]被读入并被处理,它就不再需要记忆。因此,如果数组在磁盘或磁带上,它就可以被顺序读入,在主存中不必储存数组的任何部分。 不仅如此,在任意时刻,该都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案(其他即前三种不具有这个特性)。具有这种特性的叫做联机(online algorithm)。

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    大子序列问题之

    第三种情况的可以通过分别求出左边部分(包含左半部分后一个)的以及右边部分(包含右边部分的第一个)的,再将它们相加得到。 综上可列如下程组: T(1) = 1 T(n) = 2T(n/2) + O(n) 事实上,上述程组常常通用于分治,由程组可出T(n) = O(nlogn)。 ---- 四: 三利用递归较好的解决了大子序列问题,但仔细分析,在递归过程中,同一个元素很可能多次被操作,有没有更高效的? ---- 该一个附带的点是,它只对数据进行一次的扫描,一旦a[i]被读入并被处理,它就不再需要记忆。因此,如果数组在磁盘或磁带上,它就可以被顺序读入,在主存中不必储存数组的任何部分。 不仅如此,在任意时刻,该都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案(其他即前三种不具有这个特性)。具有这种特性的叫做联机(online algorithm)。

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    InnoDB引擎

    索引 索引是应用程序设计开发的一个重要面。如果索引太多,应用的性能可能会受到影响;如果索引太少,对查询性能又会产生影响。 也就是说查找某一键值的记录,多只需要2到3次IO开销。按磁盘每秒100次IO来计,查询时间只需0.0.2到0.03秒。 DROP PRIMARY KEY | DROP {INDEX|KEY} index_names DROP [ONLINE|OFFLINE] INDEX index_name ON tbl_name 同时要考虑插入B+树的三种情况,每种情况都可能导致不同的插入。如下表所示: ? B+树插入的3种情况 我们实例分析B+树的插入,在图1的B+树中,我们需要插入28这个值。 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPUI/O的瓶颈,CPU在饱的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。

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    Vue3diff原理

    前言 面试官: 你知道 Vue3.0 Object.difinePropertyvue3.0的proxy的区别吗? 你知道 Vue3.0 diff原理它有什么吗? 「废话不多说,今天的主题是大家分享一下Vue 虚拟Dom、Diff原理以及源码解析、以及Vue3.0的diff是如何进行的。」 目录 virtual dom diff原理 Vue3.0 diff virtual dom 如果咱们不了解virtual dom 的话,要理解DIff是比较困难的。 Vue2.x diff Vue2.x diff原理 传统diff通过循环递归对节点进行依次对比效率低下,复杂度达到O(N^3),主要原因在于其追求完全比对小修改,而React、Vue 至于什么是长递增子序列,有兴趣的小伙伴可以自信查阅。 后 Vue3.0 的diff原理也讲完了,如有错误,欢迎指出。

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    简介 深度学习网络中参数更新的主要分为两种: 调整学习率,使得更稳定 梯度估计修正,训练速度 2. 常用汇总 image.png 3. 原理 上述常用均可以使用一下公式来进行同一描述: ΔWt=−ηtGt+εMtGt=ψ(∂L∂W1,⋯ ,∂L∂Wt)Mt=ϕ(∂L∂W1,⋯ ,∂L∂Wt)\begin{array}{c} \Delta L​,⋯,∂Wt​∂L​)​ 其中, 是第 步的梯度, 是第 步的学习率(可以进行衰减,也可以不变); 是学习率缩放函数,可以取 1 或者历史梯度的模的移动平均; 是后的参数更新

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    ——遗传

    遗传的基本概念 遗传(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的,是受遗传学中的自然选择遗传机制启发发展起来的一种,它的基本思想是模拟生物人类进求解复杂的问题 二进制编码 二进制编码是原始的编码式,遗传初是在二进制编码的式下进行运的。二进制编码也是遗传中使用为直接的运编码式。二进制编码是指利用0011对问题的解向量进行编码。 而对于实数编码式,则是在区间上随机初始20组初始解。 适应度函数的计 适应度函数的目的是评价个体的好坏,如上面的问题中,即为终的目标函数。 ---- 在实现遗传时,一个常用的是将到当前代为止演好个体单独存放起来,在遗传结束后,将演过程中发现的好个体作为问题的解或近似解。 image.png 初始 在区间内随机初始种群的个体,并置个体的适应值,适应值之以及相对适应值比例为00。 终止条件 采用代数作为终止条件,当运行到指定的大代数时,程序停止。

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    ——遗传

    遗传的基本概念 遗传(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的,是受遗传学中的自然选择遗传机制启发发展起来的一种,它的基本思想是模拟生物人类进求解复杂的问题 二进制编码 二进制编码是原始的编码式,遗传初是在二进制编码的式下进行运的。二进制编码也是遗传中使用为直接的运编码式。二进制编码是指利用0011对问题的解向量进行编码。 而对于实数编码式,则是在区间上随机初始2020组初始解。 适应度函数的计 适应度函数的目的是评价个体的好坏,如上面的问题中,即为终的目标函数。 ,可以防止陷入局部,从而跳出局部,帮助找到全局解。 ---- 在实现遗传时,一个常用的是将到当前代为止演好个体单独存放起来,在遗传结束后,将演过程中发现的好个体作为问题的解或近似解。

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    神经网络总结框架参考

    框架 的框架如下所示: $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$ ,g_t) \ g_t = \nabla f(w_t) $$ 一阶动量二阶动量均是历史梯度当前梯度的函数 固定学习率 学习率固定的均有一个特点:不考虑二阶动量(即$M _2(g_i) = I$) 随机梯度下降(SGD) 随机梯度下降时简单的,有:$m_t = g_t,V_t = I$,带入公式有公式为:$\eta_t = \alpha \cdot g_t cdot m_{t-1} + (1-\beta)\cdot g_t \ \eta_t = \alpha \cdot m_t $$ 自适应学习率 自适应学习率的考虑二阶动量,一般来说, 一阶动量决定向,二阶动量自适应学习率 AdaGrad 二阶动量取梯度平:$V_t = \sum\limits^t_{i=1} g^2_i$,此时,$\eta_t = \cfrac{\alpha

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    】快速排序的编码

    》              — — 啊哈磊 《数据结构(教材)》     — — 严蔚敏,吴伟民 快速排序的编码描述 快排的基本思路 ? 当然根据逻辑思考可以得出这是不必要的,所以下面我会结合指出这一细节: 左游标向右扫描的时候其实忽略了它初所指的位置——头元素的比较 2. 3上(图示) 但如果左游标先扫描, 左右游标相遇的位置却是9上 通过编码验证翻阅书籍,我得出的结论是: 这对排序的划分过程有影响,但对终结果是没有具体的影响的。 ++i]<pivotkey) {  ...  }  可知道, 左游标 i 第一次自增的时候, 跳过了对基准元素 a[low] 所执行的 a[low] < pivotkey判断, 这是因为在我们当前的案里 所以为了保证快排的随机,我们必须进行一些。 下面介绍的有三种: 排序前打乱数组的顺序 通过随机数保证取得的基准元素的随机性 三数取中取得基准元素(推荐) 1.

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    】归并排序的编码

    (也叫自顶向下的归并排序自底向上的归并排序) 这两种归并虽然实现式不同,但还是有共同之处的: 1. 从排序轨迹上看,合并序列的长度都是从小(一个元素)到大(整个数组)增长的 单趟归并 单趟排序的实现分析 下面我先介绍两种不同归并调用的公共, 即完成单趟归并的。 (上图编号3) 递归归并的轨迹图像 (下面展示的归并进行了一些,对小数组使用插入排序) ? ? (递归栈上升一层) 基于递归归并排序的 点一:对小规模子数组使用插入排序 用不同的处理小规模问题能改进大多数递归的性能,因为递归会使小规模问题中调用太过频繁,所以改进对它们的处理就能改进整个 这种能使归并排序的运行时间缩短10%到15%; 怎么切换呢?

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    2017年深度学习新进展:如何改进SGDAdam

    近年来,研究人员提出一些新的,使用了不同程来更新模型参数。2015年KingmaBa提出的Adam[18],可看作是目前常用的之一。 这表明,从机器学习工作者的角度来说,深度学习中的在很大程度上是保持不变的。 然而,今年还有很多新的提出,这可能会影响接下来在模型中所使用的。 在动量Adam的更新程中,通过与其他衰减项相乘来修改梯度值时,所以权值衰减与L2正则不一样。 作者给出了一个简单的凸问题,可以看到Adam中也存在这种现象。 作者提出了一种新AMSGrad来解决这个问题,它使用过去平梯度的大值来更新参数,而不是先前的指数平均。 正如以前所看到的,十分符合这个规则:它们都使用了过去梯度的指数移动平均值(如动量)过去平梯度的指数移动平均值(如Adadelta,RMSprop,Adam)的组合[25]。

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    ——差分进(DE)

    一、差分进的介绍    差分进(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索,该是由R.StornK.Price为求解Chebyshev DE也属于智能,与前面的启发式,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的。DE是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种。 二、差分进的流程 初始种群 变异 交叉 选择 ? 三、差分进的具体步骤    对于无约束问题 ? ? 利用差分进求解这样的问题,主要分为初始、变异、交叉选择等几项操作。 image.png 4、选择    在DE中采用的是贪婪选择的策略,即选择较的个体作为新的个体。 ? 四、实际的问题    求解问题: ? ? FitnessCrossOverTemp[i]; } } this.setX(XTemp); this.setFitness_X(FitnessTemp); } /** * 保存每一代的全局

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    ——差分进(DE)

    一、差分进的介绍    差分进(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索,该是由R.StornK.Price为求解Chebyshev DE也属于智能,与前面的启发式,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的。DE是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种。 二、差分进的流程 初始种群 变异 交叉 选择 ? (DE流程) 三、差分进的具体步骤    对于无约束问题 ? ? 利用差分进求解这样的问题,主要分为初始、变异、交叉选择等几项操作。 1、初始    如前面的的群智能一样,差分进也需要初始种群: ? 其中, ? 是第 ? 个个体, ? 3、交叉    交叉操作的目的是随机选择个体,因为差分进也是一种随机,交叉操作的是: ? 其中, ? 称为交叉概率。通过概率的式随机生成新的个体。

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    【AI PC端】二,一步步自然饱

    同时我也在做一个AVX2的,所以不久后我将发布一个RGB转灰度图的升级版,尝试触摸这一个极限,我会尽快做完实验发出来的。 今天我先介绍一个有趣的自然饱,并讲解如何一步步进行。 ❞ 1. 自然饱第一版 首先,我们可以考虑去掉中的浮点运,即是将float AmtVal = (abs(Max - Avg) / 127.0f) * VibranceAdjustment;这里的 自然饱第二版 在上面的基础上如果使用多线程(OpenMP)来的话那么会获得多少加速呢? 结论 这篇文章介绍了如何一步步一个自然饱,从原始的115.36ms到了13.04ms,「加速比达到了9.09倍」,还是比较可观的。 6.

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    【AI PC端】七,一步步RGBYUV互转

    前言 继续学习指令集的知识,今天来讨论一个图像颜色空间转换经常碰到的一个问题即RGBYUV图像的颜色空间转换,我们从原理介绍普通实现开始,然后介绍一些并引入SSE指令集来这个的速度 话不多说,我们来测一下速度: 分辨率 循环次数 速度 4032x3024 普通实现 1000 150.58ms 4032x3024 去掉浮点数,除用位运代替 1000 76.70ms 不错 】二,一步步自然饱述 这篇文章里已经仔细讲解了如何将BGR的内存排布式拆成B,G,R分别连续的内存排列式,如果你想进一步了解请点击上面链接。 这里的实现RGB2YUV的SSE高级是一致的,这一部分我就不提供源码了。 分辨率 循环次数 速度 4032x3024 普通实现 1000 150.58ms 4032x3024 去掉浮点数,除用位运代替 1000 76.70ms 4032x3024 OpenMP

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    全 MySQL ,从此不再难

    MySQL查询过程 我们总是希望MySQL能够获得更高的查询性能,好的办是弄清楚MySQL是如何执行查询的。 比如检查要查询的数据表数据列是否存在等等。 查询 经过前面的步骤生成的语树被认为是合的了,并且由器将其转成查询计划。多数情况下,一条查询可以有很多种执行式,后都返回相应的结果。 ,是的,下面会从3个不同面给出一些建议。 但在此之前,先了解与索引相关的一些数据结构,将有助于更好的理解后文的内容。 索引相关的数据结构 通常我们所说的索引是指B-Tree索引,它是目前关系型数据库中查找数据为常用有效的索引,大多数存储引擎都支持这种索引。

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    kmeans

    k-means、缺点 1、点: ①简单、高效、易于理解 ②聚类效果好 2、缺点: ①可能找到局部的聚类,而不是全局的聚类。使用改进的二分k-means 二分k-means:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)将该簇一分为二,并计每个簇的误差平,选择平大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇数达到用户指定的 k-means的k值自适应:首先给定一个较大的k值,进行一次k-means得到k个簇中心,然后计每两个簇中心之间的距离,合并簇中心距离近的两个簇,并将k值减1,迭代上述过程,直至簇类结果 (整个数据集的误差平)不变或者变小于某个阈值或者达到指定迭代次数为止。 参考: k-means、性能及

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    Adam

    Adam 基本思想是把动量梯度下降RMSprop放在一起使用。 Adam 动量梯度下降部分: vdw=β1vdw+(1−β1)dWv_{dw}=\beta_1 v_{dw}+(1-\beta_1)dWvdw​=β1​vdw​+(1−β1​)dW β1\beta_1β1​计的是导数的均值(使用加权指数平均)。这称为第一炬(the first moment)。 β2\beta_2β2​计的是平版本的指数加权平均。 这是Adam名称的由来,大家一般称之为:Adam Authorization Algorithm(Adam权威)。 默认参数值选取 α\alphaα 学习速率是你需要是调参的。 β2=0.999\beta_2=0.999β2​=0.999 -> dw2dw^2dw2 -> (dw2)(dw^2)(dw2) RMSprop term. 0.999出自Adam paper,即该提出者

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    新网站栏目

    有助于便用户浏览网站信息、获取网站服务等帮助形式都是网站导航系统的组成部分。本文小编就带大家来了解一下网站导航栏目的。 44.png 一、网站结构对影响 1.使网站整体逻辑更清晰,帮助用户以及搜索引擎理解网站整体框架。 2.使网站更易于收录。 2.用户定位 哪些内容是用户喜欢,哪些内容是搜索引擎喜欢,我们要结合用户与搜索引擎而定位好自己的网站内容,内容大概向选择好,就知道我们的网站栏目如何创造了基础条件。 2.URL的层级与首页的关系 搜索引擎一般会用宽度先搜索的来搜集网页,先搜集网站的首页,然后看首页上有哪些链接,然后先将这些链接抓过一次,再继续抓下一层的链接。 所以好是给重要的子页面在首页有一个入口。这样不仅有利于访客找寻信息,而且利于搜索引擎发现。 总结:只有深入把握理解客户的需求,网站的栏目对用户才会有吸引力,给网站带来更多的价值。

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