我正在寻找解决类似TSP问题的建议或资源,但在以下方面:
允许用叉子.推销员可以在每个城市复制自己;
开始和结束位置并不重要,而且可能有所不同。
这意味着,考虑到这些城市(其中x是城市,每个x之间的视觉空间与城市之间的距离成正比):
x
x x
x
一个常规的TSP解决方案可以是:
x
|\
| x-x
| /
x-/
但我想要这种解决办法,根据新的规则,这是更好的办法:
x
\
x-x
/
x
这个问题是否有一个名称,是否有一些关于优化解决方案的出版物?
上课的时候:
class X
{
int data_;
void f()
{
//shall I cache var data_? by doing
int cached = data_
//and instaed of this:
if (data_ >= 0 && data_ < 1000 || data_ < 0 && data_ > -1000)//first version
{
//do something
}
else
在我开始写程序之前,我需要一些建议。我有大量的数据(大约15M行,300MB的txt文件。每行10个由空格分隔的简单数字,每行是唯一的数字序列)。此数据是固定的,不会更改。
我需要在各种条件下过滤这些数据。(例如,搜索十个数字中有三个相同的所有序列,或者查找具有相同和的所有序列,等等)。
在QT C++ way中,这个任务的推荐方式是什么?从哪里开始呢?如何处理数据?将其保存在txt文件中并从中加载或将其插入到SQLite中。完成此任务的推荐方法有哪些?
几个星期以来,我一直在努力实现我的自上而下的游戏。它在一段时间内运行得很好,但后来我想创建一个到处都是墙的滚动地图。现在,为了便于创建地图(并在稍后添加更多),我创建了一个名为"Wall“的类,我将对其进行测试。这是有效的,当它命中时,地图必须停止滚动。是的,到目前为止一切都很好。
现在,当玩家离开物体时,我希望地图能够再次滚动,这也是可行的,但现在玩家不能移动到玩家所在的一侧。我知道这是因为我需要定义玩家进入的边,以便告诉游戏在这一点上必须将哪个移动设置为零。
你可以在这里看到代码:
public function AddWalls(player:MovieClip)
{
W
我正在尝试使用MNIST集(一组手写数字)来训练分类器,并且我想实现一个随机梯度下降算法。下面是我写的函数:
def Stochastic_gradient_descent(theta, y, X, alpha, nIter):
costs = numpy.zeros([nIter, 1])
N = y.size
for i in range(nIter):
random = randint(0,49999)
theta -= alpha*(tls.h(theta, X)[random] - y[random])*X[[random],:
我正在研究并行编程的概念,并试图优化单核上的矩阵乘法示例。到目前为止,我提出的最快的实现如下:
/* This routine performs a dgemm operation
* C := C + A * B
* where A, B, and C are lda-by-lda matrices stored in column-major format.
* On exit, A and B maintain their input values. */
void square_dgemm (int n, double* A, double* B, double* C)
在下面的代码中,我试图打印每一行及其行号。还有其他方法可以使用Perl优化下面的代码吗?
#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;
open my $fh,"<","exercise.csv";
while(<$fh>)
{
print "$.=====>$_";
}
close $fh;