二分法 函数详见rres，此代码使该算法运行了两次 def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2 left=0 right...right) / 2 print("左极限=%s,右极限=%s,极小值x=%s"%(left,right,b)) 左极限=0.45,右极限=0.775,极小值x=0.6125 收获： 这是我第一个实现的代码...学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。...就在一个半小时前，我成功搞完了最优化六大代码，纯手打，无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。
以前的学习和工作没有使用过DSP CCS软件仿真，一般都是VC仿真好了直接移植到DSP进行硬件仿真的，最近帮别人调试一个程序，别人用的是软件仿真，自己也要用软件仿真来帮忙调试，因此就将这一过程记录下来了...1 设置CCS 打开CCS Setup，在Family中选择CPU系列，这里选择C64xx，Platform选择simulator(软件仿真)，在Available Configuration
最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下...，将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题（贪心算法...]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录最优值...float[]{4, 2, 5, 1, 3}; x = new int[w.length]; float opt = Loading(c, w, x); System.out.println("最优值为...: 10.0 最优解为： 1, 1, 0, 1, 1 采用重量最轻者先装的贪心选择策略，可产生最优装载问题的最优解Java 源代码代码有详细注释，不懂评论下方留言
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖，达到设置的繁殖代数后，获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优的解，繁殖的次数越多找到最优解的可能越高。
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。...粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。...霍夫曼编码（Huffman Coding）： 在数据压缩中，使用贪心算法构建最优的二进制前缀树，以实现对不同字符的高效编码。...请设计一个算法实现：使用最少数量的硬币凑出目标金额。贪心算法思路：排序： 首先，按硬币面值降序排列硬币，以确保每次选择使用面值最大的硬币。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路： 1 保存目前找到的最大k个数，每访问一个数，就与这k个数中的最小值比较，决定是否更...
简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解....这个性质为最优子结构....适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法中
4、 修改工程文件的设置 5、调试 （1） 设置软件调试断点：在项目浏览窗口中，双击 UseCCS.c 激活这个文件，移动光标到main()行上，单击鼠标右键选择 Toggle Software Breakpoint...7、断点 下面介绍如何从 PC 机上加载数据到 DSP 上。用于利用已知的数据流测试算法。...在这一节里，Probe 断点触发的事件是：从 PC 机存储的数据文件中的一段数据加载到 DSP的缓冲区中。 注：在 CCS3.1 以上版本中 Probe 断点被合并到 break 断点中断了。...(1)在真实的系统中，read_signals 函数用于读取 A/D 模块的数据并放到 DSP 缓冲区中。在这里，代替 A/D 模块完成这个工作的是 Probe 断点。...①在程序行 read_signals(input);上单击鼠标右键选择“Toggle software breakpoint ”，设置软件断点。
DSP开发，使用CCS软件建立工程以及烧录 1 概述 1.1 资源概述 1.2 DSP介绍 2 工程建立步骤 4 烧录到flash中 4.1 通过增减文件实现 4.2 增加预编译宏 5 独立下载工具 5.1...2，打开CCS软件，在弹出的Workspace内指向刚才建立的文件夹。 3，建立新工程 4，填入工程的相关信息，器件型号，工程名字，路径以及工程类型。...4 烧录到flash中 4.1 通过增减文件实现 1,增加C文件，Memcopy.c 2,增加cmd文件28335.cmd，屏蔽旧的cmd文件28335_RAM_Ink.cmd,CMD文件为分配内存用...这里的Delay函数用的是简单的循环，被编译器优化了，而用系统的Systick实现的延时函数不会出现这个问题。...C2PROG这个软件支持使用仿真器通过JTAG下载DSP程序。
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...如果使用了二阶导数，则称为二阶优化算法。 工程上实现时通常采用的是迭代法，它从一个初始点x0开始，反复使用某种规则从xk移动到下一个点xk+1，构造这样一个数列，直到收敛到梯度为0的点处。...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率α，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。...可信域牛顿法 标准牛顿法可能不会收敛到一个最优解，也不能保证函数值会按照迭代序列递减。解决这个问题可以通过调整牛顿方向的步长来实现，目前常用的方法有两种：直线搜索和可信区域法。
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贪心算法（Greedy Algorithm）是一种逐步构建解决方案的方法。在每一步选择中，贪心算法总是选择在当前看来最优的选择，希望通过这些局部最优选择最终能构建出全局最优解。...贪心算法的特点是简单高效，但它并不总能保证得到最优解。 一、贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。...贪心算法的基本步骤通常包括以下几个： 选择：选择当前最优的选项。 验证：验证当前选择是否可行（通常包括是否满足约束条件）。 构建：将当前选择加入到最终的解决方案中。...二、经典问题及其 JavaScript 实现 1. 零钱兑换问题 假设我们有几种不同面值的硬币，1元、2元和5元。我们希望用最少数量的硬币来凑出某个金额。...四、总结 贪心算法是一种通过局部最优选择构建全局最优解的方法。虽然它不总能保证得到最优解，但在许多实际问题中表现良好。通过理解和应用贪心算法，我们可以有效地解决许多复杂的优化问题。
2018 06 21 模拟退火算法 模拟退火算法 ( simulated anneal , SA) 求解最优化问题常用的算法，今天应用 SA 解决一元多次函数最小值的例子解释 SA 算法。...(-ΔT/kT) 接受 S′ 作为新的当前解 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序，终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。...这是有意选取的一个多峰值函数，观察SA算法是否陷入局部极小；爬山算法是怎么陷入局部极小的，SA又是怎么跳出局部极小的。...T,T_max 是解空间的取值范围，i 是迭代次数，best是初始最优解，设为在 T处，break_i是控制跳出的次数，每当取到最优解则置为0. 评价函数选用min(s,s')....5 爬山算法搜索模拟 这主要得益于SA以一定概率接收不好的解，如果标注这部分，可以认为为爬山算法。再看下，爬山算法的搜索过程，陷入局部最小，搜索提前终止，所能找到的最小值为-0.5. ?
算法是面试考察的重点，基础算法更是基础，只有打好了基础才可能在此之上深入学习。这里总结了最常见的排序算法，每个都进行了详细分析，大家可以好好研究吸收。...但希尔排序是非稳定排序算法。...事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...性能分析： 平均时间复杂度为线性的 O(n+C) 最优情形下，桶排序的时间复杂度为O(n)。桶排序的空间复杂度通常是比较高的，额外开销为O(n+m)（因为要维护 M 个数组的引用）。...关于稳定性： 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率 ，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。...image.png 可信域牛顿法 标准牛顿法可能不会收敛到一个最优解，也不能保证函数值会按照迭代序列递减。解决这个问题可以通过调整牛顿方向的步长来实现，目前常用的方法有两种：直线搜索和可信区域法。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...可信域牛顿法 标准牛顿法可能不会收敛到一个最优解，也不能保证函数值会按照迭代序列递减。解决这个问题可以通过调整牛顿方向的步长来实现，目前常用的方法有两种：直线搜索和可信区域法。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。...25.5DBSCAN 算法的核心思想 25.6DBSCAN 算法的流程 25.7 实现细节问题 25.8 实验 25.9DBSCAN 算法的优缺点 25.10OPTICS 算法简介 25.11 基本概念
最优装载问题 问题描述 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量为wi，装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这些集装箱装上这2艘轮船。...第一艘轮船的载重量 */ static int c1; /** 第二艘轮船的载重量 */ static int c2; /** 当前载重量 */ static int cw; /** 当前最优载重量...*/ static int bestw; /** 剩余集装箱重量 */ static int r; /** 当前解 */ static int[] x; /** 当前最优解 */ static...new int[n + 1]; r = 0; // r 初始值为全部集装箱总重 for (int i= 1; i <= n; i++) { r += w[i]; } // 计算最优载重量...backTrack(1); return bestw; } /** 回溯算法 */ public static void backTrack(int i) { // 搜索第 i 层节点
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