本文来具体介绍一种具体的魔方还原算法——科先巴的二阶段算法，有一部分相关内容在前篇讲述，主要是方向定义那一块儿，没有看的建议先看一下：
Transformer 的重要性无需多言，目前也有很多研究团队致力于改进这种变革性技术，其中一个重要的改进方向是提升 Transformer 的效率，比如让其具备自适应计算能力，从而可以节省下不必要的计算。
有一个正方形的岛，使用二维方形矩阵表示，岛上有一个醉汉，每一步可以往上下左右四个方向之一移动一格，如果超出矩阵范围他就死了，假设每一步的方向都是随机的(因为他是醉的)，请计算n步以后他还活着的概率。
之前给大家介绍了爬山算法，虽它有其便利之处，但只对近邻点的感兴趣，难免在寻优过程中陷入局部最优。今天要介绍的模拟退火相当于爬山算法的升级版，它以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因为引入随机过程使得算法能够以“蛙跳式”寻优，就有可能在寻优过程中跳出局部最优从而最终找到全局最优。
4.使用循环从1到rest（即剩余数字n）遍历cur，cur为当前需要划分的数字。
RSA最终加密、解密都要用到模乘的幂运算，简称模幂运算。 回忆一下RSA，从明文A到密文B B=Ae1%N 对B解密回到明文A，就是 A=Be2%N 其中，一般来说，加密公钥中的e1一般会比较小，取65537居多，但解密的时候，这个e2是一个非常非常大的数，显然，直接通过e2次模乘来解密是不现实的。 为了让RSA的加密、解密成为现实，我们必须要找一个好的算法来做模幂运算。 借上一节我设定的符号，以区别于传统上的幂的数学表示, 定义a#b为a和b的模乘， 定义a##n为
B题贪心构造，尽量别想太复杂，要不很容易绕不出来，可以分类讨论一下或者自己构造几个数组找找规律。
多目标优化在系统最优设计、最优控制以及社会科学等方面都具有广泛的应用，例如：坦克的变速箱不仅需要良好的传动精度，运动过程中还需要保持极高的稳定性；火箭的恒温层结构不仅需要极好的隔热性能，更需要保证良好的耐撞性能；航天飞行器外夹层结构在运行中面对不同工作环境需要实现不同的性能需求等。
贪心算法，又称贪婪算法(Greedy Algorithm)，是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
一、 知识点梳理 (一) 先从工具STL说起： 容器学习了：stack，queue，priority_queue，set/multiset，map/multimap，vector。 1.stack： 栈是一种只能在某一端插入和删除数据的特殊线性表。他按照先进先出的原则存储数据，先进的数据被压入栈底，最后进入的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据(最后被压入栈的，最先弹出）。因此栈也称先进后出表。 2.queue： 是典型的先进先出容器，FIFO（first-in-first-out），通俗点说就，这个容器就像是在排队，走的人在前面走，来的人在后面排，排队的顺序和离开的顺序是相同的。 3. priority_queue： 优先队列priority_queue可理解为一个大根堆，有特定权值的先出队，也形象的举个例子，拍卖，无论出手多晚，只要出价足够高，就可以拿走拍卖品。(但是，在优先队列里，元素排列绝对不是完全单调的，只能确定队首元素是最大的，保证出队顺序是单调的) 4.vector： 简单地说，vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和删除数据，可以直接访问向量内任意元素。 5. set/multiset： 两容器相似，但set为有序集合，元素不能重复，multiset为有序多重集合，可包含若干相等的元素，可以放结构体，但是一定要重载排列方式，不然编译都过不了，set的查找于插入元素的复杂度为log(N),是一个比较好用的容器。 PS：但是，在使用结构体时，有几个元素，就要写几个元素的比较，不然会被视为同一个元素： 6.map/multimap：map映射容器的元素数据是由一个Key和一个Value成的，key与映照value之间具有一一映照的关系。map插入元素的键值不允许重复，类似multiset，multimap的key可以重复。比较函数只对元素的key进行比较，元素的各项数据只能通过key检索出来。虽然map与set采用相同的数据结构，但跟set的区别主要是set的一个键值和一个映射数据相等，Key=Value。就好像是set里放的元素是pair组成了map，map的key也可以为自定义数据类型，但是也要像上文set一样写重载函数。 算法（algorithm）：在算法头文件下包括了好多函数，下面列出常用的。
网络的转发是通信的基本功能，其完成信息在网络中传递，实现有序的数据交换。通过SDN控制器的集中控制，可以轻松实现基础的转发算法有二层MAC学习转发和基于跳数的最短路径算法。然而，网络跳数并不是决定路径
这一次说是赛后总结其实挺不合适的，因为事实上也没有参加这次比赛，离职之后的第一周，收拾了一下东西，准备北上了，就借机在家偷了个懒……
1.质因数分解
数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton，这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代。 花了点时间读了下这篇文章，下面是一点笔记： 多层感知机其实在上世纪已经被提出来了，但是为什么它没有得到广泛应用呢？其原因在于对多层非线性网络进行权值优化时很难得到
当前的最优解法耗时24ms，但是看了一下其代码，本质上和上述实现是完全一致的，因此这里就不再多做展开了。
下面关于线程的叙述中，正确的是( )。 A 不论是系统支持线程还是用户级线程，其切换都需要内核的支持 B 线程是资源的分配单位，进程是调度和分配的单位 C 不管系统中是否有线程，进程都是拥有资源的独立单位 D 在引入线程的系统中，进程仍是资源分配和调度分派的基本单位 他的回答： B (错误) 正确答案： C 这里的b错在写反了，进程是资源的分配单位，线程是调度和分配的单位，还是进程线程这块不熟练。
本研究展示了一种新型Transformer的语言模型：Mixture-of-Depths Transformer，该模型能够动态地分配计算资源到输入序列的特定位置，而不是像传统模型那样均匀地分配计算资源。通过动态计算分配方式，可以在保持性能的同时显著提高模型速度，可比isoFLOP最优基线模型快66%！
不知道是不是错觉，双周赛感觉是要比周赛多少简单一点，这一次的题目又是全部搞定了，总共耗时52分钟，不过错了两次，因此最终的成绩在1h，很可惜的刚好跑出了全国前100（102名），全球的成绩则为268名，除了上上周那次前两百的成绩，这次算是最好的一次战绩了。
原来早有耳闻的「米勒-拉宾检验」，可以认为是费马小定理的优化版，被广泛用于计算机判断某数是否为质数。…（虽然路径并不相同。AKS更像是对费马素性检验思路上的优化）
NOJ 2364 时光的城堡 一、题目描述 Input Output Sample Sample Input Sample Output 二、题解 穷举法 动态规划 一、题目描述 时光公主住在魔法城堡中，松松骑士想去找心仪的时光，就必须要费一番功夫，而时光深谙魔法的机密，可以在城堡中自由穿梭。时光住的城堡中有𝑛+1间房间（标号从1开始），这些房间被赋予了魔法，如果松松第奇数次进入房间 𝑖 时，他会被传送到房间 𝑃𝑖 中（1≤𝑃𝑖≤𝑖）。如果松松是第偶数次进入房间 𝑖 ，那么他将进入到房间 𝑖+1 。这天
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：蒋思源、吴攀 深度学习是一种高效的非线性高维数据处理方法，它可以更自然地解释为一种工程或算法，而本论文希望从贝叶斯的角度将深度学习看作是一种广义线性模型的
这一题不遵从follow up的条件，单纯就是做出来的话就非常简单了，直接做个排序就是了。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
在之前的文章中，我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。
在1976年以前，所有的加密方法都是同一种模式：加密、解密使用同一种算法。在交互数据的时候，彼此通信的双方就必须将规则告诉对方，否则没法解密。那么加密和解密的规则（简称密钥），它保护就显得尤其重要。传递密钥就成为了最大的隐患。这种加密方式被成为对称加密算法。 直到1976年，两位美国计算机学家：迪菲（W.Diffie）、赫尔曼（M.Hellman）提出了一种崭新构思，可以在不直接传递密钥的情况下完成密钥交换，开创了密码学研究的新方向。这就是“迪菲赫尔曼密钥交换”算法，其仍然是一种对称加密算法，只是密钥不再需要传递。交换原理如下图所示：
Efron于2004年发表在Annals of Statistics的文章LEAST ANGLE REGRESSION中提出LARS算法，其核心思想是提出一种新的solution path(求解路径)，即在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的，直到找出新的比当前残差相关系数最大的变量。从几何上来看，当前残差在那些已选入回归集的变量们所构成的空间中的投影，是这些变量的角平分线。
表示人果然来是老了，中午和同学聚餐，跑去吃日料自助，兴致所至畅饮3大杯梅酒，然后直接就给跪了，当时没啥反应，吃完回来之后发现头晕脑涨，一觉睡到晚上快8点，回去之后还是晕乎乎的，饭都不怎么吃得下，硬塞了一碗泡面之后躺在床上瞬间就觉得天旋地转，最终还是放弃了做比赛，估计周日的比赛也是呵呵了……
本文从一个经典的优化函数开始，引出智能优化算法的价值。下图为2 维 Schwefel 函数的 3-D 曲面图，其中 x 和 y 的范围均为 [−500;500]，且仅取整数。从图上可以看出，除了位于右下角的全局最优解 (421;421) 外， Schwefel 函数还存在大量局部最优解。图中给出了三组局部最优解的实例，分别为 (204;−500)、 (421;−303) 和 (421;204)。
如果特征数量N较小，可使用穷举搜索尝试所有可能的特征组合，保留使成本/目标函数最小的那个。但当N较大时，穷举搜索就行不通了，因为需尝试的组合数为2^N，这是指数级增长，N超过几十个就变得极其耗时。
那么其实可以总结出关于“如何找到函数f(x)”的方法论。可以看作是机器学习的“三板斧”：
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD算法总体来说可以分成两步，首先给定一个初始字典，对信号进行稀疏表示，得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。 设D∈R n×K，包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K，y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合。也就是说y=Dx，其中x∈RK表示信号y的稀疏系数。论文中采用的是2范数来计算误差。
当前最优的算法实现耗时68ms，采用的方式是使用内置的extend函数，不过本质上没啥区别。
中文的leetcode果然和我犯冲，这次比赛又是桑心的一逼，题目倒还好，虽然第二第三题卡了一会，但是好歹都做出来了，但是最坑的是第四题居然比赛的时候没做出来，然后比赛结束之后10分钟给搞定了。。。10分钟，就差这10分钟。。。
“ 建模过程中，选择合适的特征集合，可以帮助控制模型复杂度，防止过拟合等问题。为了选取最佳的特征集合，可以遍历所有的列组合，找出效果最佳的集合，但这样需要大量的计算。本文介绍的前向逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍，前向逐步回归可以大大节省计算量，选择最优的特征集合，从而解决过拟合问题。” 前向逐步回归 前向逐步回归的过程是：遍历属性的一列子集，选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性，而不是遍历所有的两列子集。以此类推，每次遍历时，子集都包含上一次
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了常用的一些机器学习中常用的优化算法。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 在机器学习的世界中，通常我们会发现有很多问题并没有最优的解，或是要计算出最优的解要花费很大的计算量，面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum, N
第三题一个地方的数组长度写错，浪费了好多时间，成绩应该可以再往前靠一下的，第四题数学最优化问题，不会。这是目前最好成绩 8.88%，继续加油！
梯度下降（Gradient Descent GD）简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 本文将介绍它的原理和实现。
糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病。糖尿病时长期存在的高血糖，导致各种组织，特别是眼、肾、心脏、血管、神经的慢性损害、功能障碍。本文将介绍如何利用机器学习与医疗数据来预测个人患糖尿病的算法，在此过程中，我们还会学习如何进行数据准备、数据清洗、特征选择、模型选择盒模型计算。
较上一版代码更正了错误，这里有个点需要注意，a和b的初始值可能大于mod所以要先取余（不过有没有影响本人也没测试过，反正取余了铁定没问题就是了）
2463: [中山市选2009]谁能赢呢？ Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 830 Solved: 586 [Submit][Status] Description 小明和小红经常玩一个博弈游戏。给定一个n×n的棋盘，一个石头被放在棋盘的左上角。他们轮流移动石头。每一回合，选手只能把石头向上，下，左，右四个方向移动一格，并且要求移动到的格子之前不能被访问过。谁不能移动石头了就算输。假如小明先移动石头，而且两个选手都以最优策略走步，问最后谁能
1995年，James Kennedy和Russell Eberhart受到鸟群觅食行为的规律性启发，提出了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 。
转载自： https://www.codelast.com/原创信赖域trust-region算法是怎么一回事/
梯度下降法gradient descent是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。
当前后台微服务架构盛极一时，docker技术日趋成熟，二者如同伯牙子期的相遇，天作之合。而服务容器化在任何业务背景下都会遇到动态扩缩容，随着业务的访问量级波动，容器资源的自动化增加和回收可以为运维减少压力。
人生逆境时，切记忍耐；人生顺境时，切记收敛；人生得意时，切记看谈；人生失意时，切记随缘；心情不好时，当需涵养；心情愉悦时，当需沉潜。
转载说明：CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面，本文试图从凸优化的角度说起，简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。
快来试试 Lookahead 最优化方法啊，调参少、收敛好、速度还快，大牛用了都说好。
最优化方法一直主导着模型的学习过程，没有最优化器模型也就没了灵魂。好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的，它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助。
整理自Andrew Ng的machine learning课程。 目录： 梯度下降算法 梯度下降算法的直观展示 线性回归中的梯度下降 前提： 线性回归模型 ：$h(\theta_0,\theta_1)=\theta_0+\theta_1x$ 损失函数：$J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^m (h_\theta(x^(i))-y^(i))^2$ 1、梯度下降算法 目的：求解出模型的参数 / estimate the parameters in the
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