关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法，先看一下百度百科的解释，已经说出了三者的最大区别。...最佳适应算法（best-fit）：从全部空闲区中找出能满足作业要求的，且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法（worst-fit）：它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区，从而使链表中的节点大小趋于均匀。...426k的空闲区； 未找到，此作业将等待释放空间 最佳适应算法： 为212k分配空间： 找到第一个跟212k大小最接近的空闲区 找到第四个空闲区300...300k<426k，所以不分配 ps：好久没碰操作系统了，今天看到这三个算法的第一反应居然有点懵，还是好记性不如烂笔头啊，本文中的定义来自百度百科，实例题目来自老师布置的作业，答案分析为笔者按自己的理解写的
结构之法——字符串及链表的探索 【3.4 拓展问题】编写一个函数，给定一个链表的头指针，要求只遍历一次，将单链表中的元素顺序反转过来。 思路：遍历每一个结点，当前结点指向上一个节点的地址。...now_node = now_node->next; 6 temp->next = prev_node; 7 prev_node = temp; 8 } 【3.6 判断两个链表是否相交】一个大的系统中...，如果出现两个链表相交的情况，而且释放了其中一个链表的所有节点，那样就会造成信息的丢失，并且另一个与之相交的链表也会受到影响，这是我们不希望看到的。...解法一：直接遍历 解法二：根据上图可以发现链表相交的特点最后的节点相同，判断两个链表的最后一个节点是否相同。
摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法–LM算法的文章，当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触： LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题...LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移...LM算法需要对每一个待估参数求偏导，所以，如果你的目标函数f非常复杂，或者待估参数相当地多，那么可能不适合使用LM算法，而可以选择Powell算法——Powell算法不需要求导。...在这种情况下，我猜是需要使用数值求导算法的，但我没有亲自试验过这样做的效率，因为一些优秀的求导算法——例如Ridders算法——在一次求导数值过程中，需要计算的函数值次数也会达到5次以上。...在这篇解释信赖域算法的文章中，我们已经知道了LM算法的数学模型： 可以证明，此模型可以通过解方程组(Gk+μI)s=−gk确定sk来表征。
A*算法和一个例题 A*算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。今天小编就为大家演示一遍A*算法的运算过程并用A*求解SCIO2005骑士精神的例题。...A*算法 「A *（A-star）」算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是许多其他问题的常用启发式算法。...小编将用先图示演示一遍A*算法的运行过程，再介绍一段A*算法的代码，帮助小伙伴们更好地理解和运用A*。 如下图所示，需要找到从绿色方块出发，到红色方块的最短路径。蓝色区域为不可通行区域，需要绕道。...「第一步：开始搜索」 将起点周围的7个点纳入一个待检查列表A（起点正下方的点不能经过，因此忽略），这里的思想与前文介绍的BFS算法的思路类似。...所以本题我们给普通的BFS加上一个估价函数成为A*，让我们的搜索更加具有「方向性」，就可以大大减少算法的耗时。
贪心算法 贪心算法（greedy algorithm ，又称贪婪算法）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，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解 。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择 。... 假如整数n表示当前奖池中已经有的钱的总数，请你从n中删除m个数字，余下的数值对应的金额就是可以拿走的钱，我们知道人性是贪婪的，那么请帮助小明，使得余下的数字按原次序组成的新数最大。...，然后下次循环在从这个最大值到第12个数中寻找最大的数，直到for循环的i等于被保留的数时停止。...因为还要花大力气把这些果子搬回家，所以多多在合并果子时要尽可能的节省体力，假定每个果子重量都为1，并且已知果子的种类数和每种果子的数目，你的任务就是设计出合并的次序方案，使多多耗费的体力最少，并输出这个最小体力的值
7.为什么需要自适应，自适应是做什么？ 假设一个大屏幕1920 x 1080，使用px作为单位进行布局时，使用了中间的1080 x 720 。到了1080 x 720的屏幕上就直接占满百分百了。...所以px是一个绝对单位，而css的px大小是由DPR决定的，正常电脑的DPR是1，移动设备则各有不同。 使用px进行自适应时就需要通过@media针对不同的大小进行不同的设置。...参考：https://www.cnblogs.com/zhuanshen/p/7098707.html 8.如何完美自适应？ 通过Flex Column去自适应高度，vw作为单位自适应宽度。...仍有不足通过vw无法设置最小的网页宽度，网页会随着屏幕的缩小无限缩小 通过Flex Column去自适应高度，rem作为单位自适应宽度。...例如1920时1vw=1rem，JS监控屏幕大小每次网页加载初始化rem，通过rem可以设置最小字体；通常PC端的最小网页宽度为1100px; 自适应方案思考 1.占满屏幕的页面 这种条件下就可以考虑rem
A星算法理解 1.选择A星算法的原因 为了进行路径规划算法是不可回避的：启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标...g(n)为起点到当前位置的实际路径长度，h(n)为所在位置到终点的最佳路径的估计距离。前面说每次会优先向终点方向进行移动，就是因为估价函数所导致的。...h(n)=0时，意味着此时是盲目搜索，当h(n)越复杂，即约束的条件越多，耗费的时间就越多，而减少约束条件，则可能得到的并不是最优路线。在A算法中，估价函数为f(n)=g(n)+h*(n)。...这里面的h*(n)的附加条件为h*(n)<=h‘(n)，h’(n)为n到目标的直线最短距离，也就说A*算法中挑选的启发函数是最优的，也正是如此，所找到的路径是最短路径。...3.算法流程图 4.算法实现步骤 启发式函数 double Manhattan_dist,Euclidean_dist,Diagonal_dist; Eigen::Vector3i diff
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...\tag{4} p=0.6−0.1×(MaxIter−t)/MaxIter(4) （4）算法描述 CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
这是我自己在学习RSA加密算法的时候自己整理的笔记，如需转载请注明出处 RSA加密算法 我这里就不对RSA的发明背景做介绍了，你只要知道RSA加密算法是非常非常重要的加密算法，放在现在的时代亦是如此。...RSA加密算法的安全性是基于对极大整数做因数分解的困难。 RSA算法是一种非对称密码算法，所谓非对称，就是指该算法需要一对密钥，使用其中一个加密，则需要用另一个才能解密。...公钥是公开的，任何人都可以获得，私钥则是保密的。 （2）甲方获取乙方的公钥，然后用它对信息加密。...（3）乙方得到加密后的信息，用私钥解密 公钥加密的信息只有私钥解得开，那么只要私钥不泄漏，通信就是安全的。...使用公钥e加密的消息只能使用私钥d解密 加解密过程 c：密文 m：明文 加密：c = m^e mod N 解密：m = c^d mod N 例题 例题：在RSA加密体制中, 已知素数 p = 7,
3.短进程优先调度算法（SPF） 短作业（进程）优先调度算法是指对短作业（进程）优先调度的算法。...（每次调度都选就绪队列中最短的） SPF调度算法也存在不容忽视的缺点：1) 该算法对长作业不利。...根据新的更高优先级进程能否抢占正在执行的进程，可将该调度算法分为如下两种： 非剥夺式优先级调度算法。...在时间片轮转调度算法中，时间片的大小对系统性能的影响很大。若时间片足够大，以至于所有进程都能在一个时间片内执行完毕，则时间片轮转调度算法就退化为先来先服务调度算法。...6.高响应比优先调度算法 高响应比优先调度算法是对FCFS调度算法和SPF调度算法的一种综合平衡，同时考虑了每个作业的等待时间和估计的运行时间。
战争中保持各个城市间的连通性非常重要。本题要求你编写一个报警程序，当失去一个城市导致国家被分裂为多个无法连通的区域时，就发出红色警报。...注意：若该国本来就不完全连通，是分裂的k个区域，而失去一个城市并不改变其他城市之间的连通性，则不要发出警报。...随后M行，每行给出一条通路所连接的两个城市的编号，其间以1个空格分隔。在城市信息之后给出被攻占的信息，即一个正整数K和随后的K个被攻占的城市的编号。...注意：输入保证给出的被攻占的城市编号都是合法的且无重复，但并不保证给出的通路没有重复。...输出格式： 对每个被攻占的城市，如果它会改变整个国家的连通性，则输出Red Alert: City k is lost!，其中k是该城市的编号；否则只输出City k is lost.即可。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 问题描述： 在生活中经常遇到这样的问题，某单位需完成n项任务，恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同，各人完成任务不同(或所费时间)，效率也不同。...于是产生应指派哪个人去完成哪项任务，使完成n项任务的总效率最高(或所需总时间最小)。这类问题称为指派问题或分派问题。...指派问题也是0-1规划，线性规划用到的是 官网scipy.optimize库函数。...示例： cost matrix = [ [1 4 3], [2 0 5], [3 2 2]] python 解决方案中，用到的是scipy.optimize.linear_sum_assignment...print(col_ind)#对应行索引的最优指派的列索引 print(cost[row_ind,col_ind])#提取每个行索引的最优指派列索引所在的元素，形成数组 print(cost[row_ind
第二部分为“认知（cognition）”部分，反映了粒子对自身历史经验的记忆，代表粒子由向自身历史最佳位置逼近的趋势。...第三部分为“社会(social)”部分，反映了粒子间协同合作与知识共享的群体历史经验，代表粒子有向群体或领域历史最佳位置逼近的趋势。 5....算法的基本流程 初始化粒子群，包括群体规模N，每个粒子的位置 x i x_i xi和速度 v i v_i vi。 计算吗每一个粒子的适应度值 F i t [ i ] Fit[i] Fit[i]。...% xm: 最佳个体 % fv: 适应度值 %初始化种群个体% for i = 1:N for j = 1:D x(i,j) = randn ; %随机初始化位置...bs: 杂交池的大小比率 % M: 最大迭代次数 % D: 搜索空间的维数 % xm: 最佳个体 % fv: 适应度值 %初始化种群个体
利用上面实现的函数打印100到200之间的素数。 这里，我们要先了解素数的定义，素数也叫质数 ，即在正整数中，除了1与本身之外没有其他约数的数（1除外）。...但是，上述方法有一个缺陷：就是超过i一半的数据，肯定不是i的倍数，上述进行了许多没有意义的运算，因此可以换一种方法，大家看举个例子，假如我们要判断100是不是素数，我们有必要从2试除到99吗？...答案是否定的，我们只需要试除到它的开平方，也就是10，就可以判定是否为素数。...从小到大或者从大到小 3、数组交换 将数组A中的内容和数组B中的内容进行交换。...（数组一样大） 方法1： 这里我们主要需要知道一点，就是如何完成两个数据的交换，举个例子，一瓶水，一瓶尿，如何让它们进行交换，肯定是需要借助第三个空瓶子，把水倒进空瓶子，再把尿倒进原来盛水的瓶子，在把空瓶子里的水倒进原来盛尿的瓶子
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参数社会不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理的。...Delta-bar-delta算法是一个早期的在训练时适应模型参数各自学习率的启发方式。该方法基于一个很简单的想法，如果损失对于某个给定模型参数的偏导数保持相同的符号，那么学习率应该增加。...如果对于该参数的偏导变化了符号，那么学习率应该更小。最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...它是在维纳滤波、Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能，从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。...其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...RLS格型滤波器算法就是将最小二乘准则用于求解最佳前向预测器系数、最佳后向预测器系数，进行时间更新、阶次更新及联合过程估计。...格型RLS算法的收敛速度基本上与常规RLS算法的收敛速度相同，因为二者都是在最小二乘的意义下求最佳。但格型RLS算法的计算复杂度高于常规RLS算法。
这便是它的缺陷，大家看另一种方法。...那么具体是如何实现的呢？...），现删除指定的某一个整数，输出删除指定数字之后的序列，序列中未被删除数字的前后位置没有发生改变。...数据范围：序列长度和序列中的值都满足1≤n≤50 输入描述： 第一行输入一个整数(0≤N≤50)。 第二行输入N个整数，输入用空格分隔的N个整数。 第三行输入想要进行删除的一个整数。...输出描述： 输出为一行，删除指定数字之后的序列。
协同过滤的实现 要实现协同过滤的推荐算法，要进行以下三个步骤： 1)收集数据 2)找到相似用户和物品 3)进行推荐 1 收集数据 这里的数据指的都是用户的历史行为数据，比如用户的购买历史，关注，...收藏行为，或者发表了某些评论，给某个物品打了多少分等等，这些都可以用来作为数据供推荐算法使用，服务于推荐算法。...基于物品的 CF 的原理和基于用户的 CF 类似，只是在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好，推荐相似的物品给他。...从计算的角度看，就是将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度，得到物品的相似物品后，根据用户历史的偏好预测当前用户还没有表示偏好的物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。...算法存在的问题 这个算法实现起来也比较简单，但是在实际应用中有时候也会有问题的。
一、什么是聚类分析 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。...在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。...——《百度百科–聚类分析》 从机器学习的角度看，聚类是一种无监督的机器学习方法，即事先对数据集的分布没有任何的了解，它是将物理或抽象对象的集合组成为由类似的对象组成的多个类的过程。...二、常见算法 （1）K-means算法 （2）一趟聚类算法 （3）层次聚类算法 （4）两步聚类算法 三、友情链接 （1）聚类分析（K-means算法） https://blog.csdn.net
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