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。...首次适应算法（first-fit）： 从空闲分区表的第一个表目起查找该表，把最先能够满足要求的空闲区分配给作业，这种方法的目的在于减少查找时间。...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。...找到第五个空闲区600k>426，剩余74k空闲区 最坏适应算法： 为212k分配空间： 找到第一个大小最大的空闲区 找到第五个空闲区600>212k
极客时间 - 数据结构与算法之美 - 04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 最好、最坏时间复杂度 略，比较容易分析。 平均时间复杂度 需考虑概率来计算。...概率论中的加权平均值，也叫作期望值，所以平均时间复杂度的全称应该叫加权平均时间复杂度或者期望时间复杂度。 均摊时间复杂度 均摊时间复杂度及对应的摊还分析法。...对一个数据结构进行一组连续操作中，大部分情况下时间复杂度都很低，只有个别情况下时间复杂度比较高，而且这些操作之间存在前后连贯的时序关系，这个时候，我们就可以将这一组操作放在一块儿分析，看是否能将较高时间复杂度那次操作的耗时...，平摊到其他那些时间复杂度比较低的操作上。...而且，在能够应用均摊时间复杂度分析的场合，一般均摊时间复杂度就等于最好情况时间复杂度。 // 全局变量，大小为 10 的数组 array，长度 len，下标 i。
A*算法程序代码 function[distance, path] = a_star(map_size, neighbors, start, goal) %A* 算法, 找不到路径时返回 error %...gscore(start) + h_manhattan(map_size, start, goal); while~isempty(open_set) % 取出 open_set 中 f 最小的点...end end ========= 从上面可以看出，neighbors,start, goal三个参数必不可少，而map_size参数可以用nodes_num替换，还需要用到三个函数，一个是计算h值的函数...，一个是计算某点与邻居距离的函数，还有一个是构造路径的函数。
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。
程序代码 Dijkstra算法的程序如下： function [d,p] = dijkstra(adj, s, t) %使用dijkstra求最短路径 %adj 输入 矩阵 邻接矩阵 %s...输入 整数 起点 %t 输入 整数或 [] 终点 %d 输出 向量 路径长度，若t==[]，则返回从起点到所有节点的路径长度 %p 输出 向量或 元胞...在这样一张图中，找到从A到D的最短距离和路径。...可以直接提供邻接矩阵给上面的程序，但是需要修改程序中求邻居的部分（四个方向相邻栅格中不是障碍物的栅格），同时还需要在程序中对某栅格是否是障碍物进行判断，因为是障碍物的话程序不需要对该栅格进行规划。...也可以为程序提供栅格数量（除障碍物）和每个栅格的邻居，删除程序中求邻居的部分，修改程序中邻居间的距离（比如为1）即可。
** 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...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。...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） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...基于子带分解的自适应滤波算法 基于QR分解的自适应滤波算法 其他 其他不再具体说明。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
科技是众筹网站不可或缺的一个类目，本届众筹峰会还设立了科技分论坛。综合各方信息来看，这是众筹最好的时代，也是最坏的时代。...美国的Airbnb、Uber，中国的PP租车、快播、滴滴打车，都是分享式经济的产物。众筹最初的目的是帮助有梦想、有创意的人筹集资金快速实现，现在目的差不多，但形式却丰富起来。...任何互联网领域，导航类网站的出现都是一个重要结点：只有足够多的相关网站才足以支撑导航的需求。网址，视频，BT下载、团购，莫不如此。目前最大的众筹导航网站为梦800，其上收录的众筹网站已近20个。...有人说，2014年的众筹，像极了2009年的团购，2011年的P2P网站，在爆发的前夜。 科技类众筹转型：筹钱成次要目标 理论上来说，众筹网站的首要目标是筹钱。...较而言，美国的KickStarter却制定一套规则来弱化预售的性质，例如不允许采用接近产品实物的宣传图片。 在中国最大的科技类众筹网站为点名时间，预计到今年底上线的智能硬件项目便会达到2000个。
经过了数年的激烈辩论，各种规模的运营商已经开始为部署NFV做各种准备工作，以确保向NFV的平稳过渡。当我们将NFV从概念向实际部署，真正有多少服务提供商愿意迁移到这样的架构？ 答案是：可能很少。...虚拟和物理的互操作性 大多数新技术的出现都有一个接受度的问题，但是当这些问题将会导致移动或者固定服务的缺失，公众是不能接受的，因为市场的预期不允许Down机，所以NFV系统部署至关重要的环节是在部署之前的验证...除了操作和互操作性的问题之外，持续快速上升的数据流量意味着压力测试也是至关重要的。 大多数运营商计划升级到虚拟设施并且将用少量的关键功能来测试该架构，以此来对更多的关键任务进行整改。...除了合规的流量压力测试，工程师还必须确保他们的设施应对攻击的最坏的情况，这些安全事故在蜂窝式的网络中变得越来越普遍。...在这种攻击模式下，网站、服务提供商以及个人IP地址产生的大量的流量强制停机，这对服务提供商的声誉造成巨大的损失，并且这种攻击很难抵御。
Spark自带了机器学习的算法mlib，页面网址 http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html 但是运行的时候，... 这种方式不是很好，比如我指定某个目录的话，它是不认的，只能一个jar包一个jar包的指定，也可以学习下面的方法。 ...这次是遇到了jar包的问题，Spark搭配的是hadoop1.0.4，搭配hadoop2.2.0的时候就可能会出现这个问题，先放一下错误信息，方便大家搜索。...这里面就涉及到怎么合并两个jar包的问题了，我是这么处理的，分别解压两个jar包，用commons-io-2.1.jar的解压出来的目录覆盖spark-assembly_2.9.3-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0....jar解压出来的相应的目录，然后在加压出来的根目录下使用下面的命令，重新打包。
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。 ...此示例表明，CABR不仅适应内容的复杂性，还适应目标编码的质量，并在提供可观节省的同时保留满足运动画面的感知质量。 image.png
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 遗传算法的手工模拟计算示例 为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。...(2) 初始群体的产生 遗传算法是对群体进行的进化操作，需要给其淮备一些表示起始搜索点的初始 群体数据。...如：011101，101011，011100，111001 (3) 适应度汁算 遗传算法中以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传 机会的大小。...一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代 群体中。 本例中，我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中 的数量。...其具体操作过程是： • 先计算出群体中所有个体的适应度的总和 fi ( i=1.2,…,M ); • 其次计算出每个个体的相对适应度的大小 fi / fi
当前，具备延迟满足能力孩子也会屈服于AI算法给出的诱惑。 进一步，社交媒体用户已经成为实验室中的老鼠，生活在斯金纳盒子里。这些用户沉迷于手机，被迫牺牲更多宝贵的时间和注意力在数字平台上。...海伦·托纳认为：“算法经过优化，可使用户尽可能长时间地‘留’在平台上。”...著名作家马尔科姆·默多克解释道：“通过以喜欢，评论和关注的形式提供奖励，算法会缩短我们大脑的工作方式，让我们不自觉地去参与下一个。”...海伦·托纳警告：“我们在平台上花费的时间越多，花在追求积极、高效和充实生活上的时间就越少。” 5 人工智能设计的“暴政” 把更多的日常生活交给人工智能机器是有问题的。...例如，研究表明，汽车、包括手机在内的手持工具，甚至办公室环境中的温度设置都是为适合中等身材的男性而设置的，这使得包括女性在内的各种身材和体型的人处于劣势，有时甚至会对他们生活造成危害。
在创业平台纷纷关张的时候，还有大量巨头正在加码跨境电商业务。天猫国际作为阿里巴巴国际化战略的核心，在阿里巴巴的地位有增无减。...跨境电商领域的明星项目在去年时密集融资：采取买手+直邮模式的洋码头完成1亿美元B轮融资；尝试直播+电商模式的菠萝蜜在去年底获得百度领投的3000万美元B轮融资；淘宝店转型而言专注于进口母婴品牌限时特卖的蜜芽宝贝...这些明星项目在去年拿钱都相对容易，它们在跨境电商行业寒冬将至的危机感之下，拿足够多的钱备粮过冬，事实证明，这是正确的，没有拿到钱的已经倒下，拿到钱的还在坚挺。...这些不同，让跨境电商本身就是一块难啃的骨头，大家都在不断摸索。用中国电商市场的成熟经验去权衡跨境电商不同模式的利弊，恐怕是不行的。这是许多跨境电商平台死掉的另一个深层次原因。...需要去避开巨头做的事情，甚至让自己做的事情能帮到巨头；能避免C2C模式在体验上的各种缺陷；还能避免大量的资金投入，不论是采购大量SKU库存还是疯狂的价格补贴烧钱大战，都不能碰。
前言 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 上一节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法的复杂度，得出结论，通常来说，使用最坏情况来评估算法的复杂度完全够用了。...但是，有些算法是不能使用最坏情况来评估算法的复杂度的。 那么，有哪些算法呢？ 本节，我们将从动态数组以及快速排序这两个个例入手来分析不能使用最坏情况评估复杂度的情形。...按照上一节的说法，按照最坏情况来评估，最坏情况是插入元素时正好数组满了需要扩容的时候，此时，需要创建一个额外的数组，同时有一个遍历原数组的过程。...我们这里说的是经典快速排序，为什么要加“经典”两个字呢？ 后记 好了，本节，我们通过两个案例来说明了并不是所有的算法都使用最坏情况来评估它的复杂度。...到现在为止，我们都是使用的大O来表示算法的复杂度，但是，在其它书籍中，你可能还见过Θ、Ω等表示法，它们又是什么意思呢？ 下一节，我们接着聊。
Java经典问题算法大全 /*【程序1】 题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少...1.程序分析： 兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21…. */ package cn.com.flywater.FiftyAlgorthm; public class FirstRabbit...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
遗传算法实例及MATLAB程序解析 遗传算法Genetic Algorithms，GA）是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索（寻优）算法，它是模拟自然界中的生命进化机制，在人工系统中实现特定目标的优化...遗传算法的实质是通过群体搜索技术，根据适者生存的原则逐代进化，最终得到最优解或准最优解。...它必须做以下操作∶初始群体的产生、求每一个体的适应度、根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对，通过随机交叉其染色体的基因并随机变异某些染色体的基因生 成下一代群体，按此方法使群体逐代进化...（2）对每一解应有一个度量好坏的依据，它用一函数表示，叫做适应度函数，一般由目标函数构成。 （3）确定进化参数群体规模M、交叉概率 Pc、变异概率Pm、进化终止条件。...end end end J(:,1)=0; J=J/102; %把整数序列转换成[0,1]区间上的实数，即转换成染色体编码 for k=1:g %该层循环进行遗传算法的操作
这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
但是，如果遵循严格的渐近分析法，需要掌握大量数学知识，这无疑给我们评估算法的优劣带来了很大的挑战。 那么，有没有更好地评估算法的方法呢？...最坏情况 在最坏情况下，要查找的元素不存在于数组中，此时，它的时间复杂度是多少呢？ 很简单，必然需要遍历完所有元素才会发现要查找的元素不存在于数组中。...所以，通常，我们使用最坏情况来评估算法的时间复杂度，这也是比较简单的一种评估方法，且往往也是比较准确的。...后记 本节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了线性查找的时间复杂度，经过详细地分析，我们得出结论，通常使用最坏情况来评估算法的时间复杂度。...请注意，我们这里使用了“通常”，说明有些情况是不能使用最坏情况来评估算法的时间复杂度的。 那么，你知道什么情况下不能使用最坏情况来评估算法的时间复杂度吗？ 下一节，我们接着聊。
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