《2021年家电市场总结及2022年趋势展望》系列报告显示2021年清洁电器全渠道零售额309亿元，同比增长28.9%，零售量2980万台，同比增长2.6%，清洁电器呈快速增长态势。作为清洁电器占比最大的品类之一，扫地机器人表现尤为突出。近几年，扫地机器人的产品功能逐渐完善，逐渐摆脱“人工智障”称号，市场接受度迅速提高。扫地机器人其实并非新兴物种，它的诞生甚至可以追溯到20世纪末。但长期以来，由于其产品体验感不尽人意、产品功能不够完善、工作不够“聪明”、无法解决“用户痛点”，饱受诟病，被称为“人工智障”。过去的产品力缺陷主要对应扫地机器人的导航技术、避障技术及清洁技术局限性，新兴企业如石头科技、云鲸等强势崛起，不断创新迭代技术，扫地机进入从“能用”到“好用”的渐进式创新阶段，国内扫地机器人市场迎来高增长。[补充参考文献1，后续列入参考文献中]
一、贪婪算法介绍 算法基本思路：从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。（摘自 贪婪算法_百度百科） 简单直接的描述，就是指每步都选择局部最优解，最终得到的就是全局最优解。 二、引入：集合覆盖问题 假设你办了个广播节目，要让全美个州的听众都收听得到，为此，你需要决定在哪些广播台播出。在
在上一篇文章当中，我们主要学习了最小生成树的Kruskal算法。今天我们来学习一下Prim算法，来从另一个角度来理解一下这个问题。
贪心算法又称贪婪算法，是一种常见的算法思想。贪心算法的优点是效率高，实现较为简单，缺点是可能得不到最优解。
模拟退火算法是一种通用优化算法，可以用于解决许多问题，包括在监控软件中的应用。在监控软件中，我们通常需要最大化监视覆盖率，并且需要在不增加过多监视点的情况下实现这一目标。
在贪心算法：买卖股票的最佳时机II中，讲到只能多次买卖一支股票，如何获取最大利润。
模拟退火算法是一种通用优化算法，可以用于解决许多问题，包括在文档管理软件中的应用。在文档管理软件中，我们通常需要最大化监视覆盖率，并且需要在不增加过多监视点的情况下实现这一目标。
在一个2k×2k个方格组成的棋盘中,若恰有一个方格与其他方格不同,则称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一个特殊棋盘。显然特殊方格在棋盘上出现的位置有4k 种情形.因而对任何k ≥ 0,有4k种不同的特殊棋盘。如下图中的特殊棋盘是当k = 2时16个特殊棋盘中的一个。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/jump-game-ii/
这两天社区很多羊了个羊的web实现，虽然各种实现花里花哨，然而，并没有一个一个jy能给他说清楚到底怎么实现的，由于可怕的求知欲，自己来吧！
导读 alphago和master在围棋领域的成绩掀起一股人工智能的热潮之后，人工智能在各个领域的应用成为了大家讨论的焦点。其实机器学习在测试领域的应用也已经有很长时间并且取得了一定的效果。 遗传算法作为机器学习的经典算法就在单元测试领域起着重要的作用，今天我们简单讨论一下遗传算法在单元测试中的应用 1遗传算法 遗传算法是由美国的J.Holland教授于1975年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首先提出的，模拟自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法在人工智能领域中用于解决最优化解的问题，是
如图所示，其中的三条边即该图的一个匹配。所以，匹配的两个重点：1. 匹配是边的集合；2. 在该集合中，任意两条边不能有共同的顶点。 那么，我们自然而然就会有一个想法，一个图会有多少匹配？有没有最大的匹配（即边最多的匹配呢）？
International Conference on Robotics and Automation Barcelona, Spain, April 2005
目标检测技术作为计算机视觉的基础核心，支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷，却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法，并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。
在推荐系统领域，混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来，以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
假如存在下面需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区，如何选择最少的广播台，让所有地区都可以接收到信号？
ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/jump-game/
近年来，在软件开发过程中（如图一）据统计有50%的开销来自于测试环节。软件测试的主要目的是以最少的人力、物力和时间找出软件中潜在的各种缺陷和错误，通过修正缺陷和错误提高软件质量，回避软件发布后由于潜在的软件缺陷和错误造成的隐患。其中黑盒测试和白盒测试是两种常见的测试类型，黑盒测试着重于评估测试程序的表现，白盒测试则能够揭露程序逻辑上的潜在缺陷。而测试用例自动生成问题（ATCG）是一类迫切需要解决的白盒测试问题，以往测试用例的自动生成大多通过人工手段实现，ATCG问题的解决可以有效帮助减少软件测试过程中的人力、物力资源的开销。
国内百“模”大战下，究竟谁实力最强，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC最新发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》给出了答案。报告显示百度文心大模型3.5拿下12项指标的7个满分，综合评分第一，算法模型第一，行业覆盖第一，三个绝对第一体现了百度文心大模型的基础技术深度和产业应用覆盖广度。
平台背景：白盒测试手段可存在于最早期介入的测试阶段，所以发现bug后修复的成本最低，也是能找到代码层面上的bug的不二手段。有些同学会说，那不就是开发自测么？这个说法可完全错误，完整的白盒测试，先不要说自动化测试了，也不说执行，也别说设计用例。就单单理解测试的具体方法就让人觉得非常困难了。
如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index)，也就是平时所说的不需要回表操作
一、算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。CART采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 CART算法是由以下两部组成： （1）决策树生成：基于训练数据集生成的决策树，生成的决策树要尽量大； （2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并
这几年扫地机器人越来越火，其路径规划由最初随机算法，到简单规划算法，再到激光slam以及视觉slam算法等，代表机器人国外有irobot等几家公司，国内有科沃斯等，最近尝试了一下最基本的仿真，其他功能后续完善。
高通量测序数据分析一共有测序数据分析主要有两条路径：一条是进行基因组拼接，得到基因组序列；另一条则是不经过拼接，直接与参考序列进行比对。由于拼接基因组需要消耗较多的计算资源，目前很多分析主要采用测序数据比对的方式。例如变异检测，RNAseq，甲基化检测，病原微生物鉴定等。
通过code review 可以发现5类错误，分别是语法错误，边界行为错误，经验错误，算法错误，部分算法错误
在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。
相信每个测试同学都会有这样的疑问，有时候评测效果很棒的项目，仍然会接到某些场景下的用户反馈，这个时候就需要我们重新思考应该怎么去整体的评估产品质量的好坏，怎么样建立完整的评测体系。将评测点用系统化的思维整理起来，形成全面的质量覆盖，就是我们今天要讲的软件评测体系。
【导读】算法是人们利用电脑解决问题的技巧。《图解算法》这本书以轻松的对话方式，采用图解的辅助说明，帮助读者简单、自然地掌握算法的基本概念，并养成主动思考的习惯，达到用算法解决实际问题的目的。本文是《图解算法》系列最后一篇。
Yao, Y., Feng, C., Xie, J., Yan, X., Guan, Q., Han, J., Zhang, J., Ren, S., Liang, Y., Luo, P., (2023). A site selection framework for urban power substation at micro-scale using spatial optimization strategy and geospatial big data. Transactions in GIS.
针对电商平台上的作弊行为，阿里巴巴一直秉承着零容忍的态度，在虚假交易的识别防控以及处罚力度上没有最强只有更强。经过多年在全球最大的电商平台大数据上的沉淀和积累，阿里电商反作弊形成了一套监控预警、识别分析和处罚管控的多维度监管机制，特别是对虚假交易的数据监控和算法识别上应用了覆盖全链路大数据的实时分析处理能力以及大规模图搜索技术来鉴别作弊行为。
二分图也叫二部图，设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。如下图所有的顶点可以分成A，B两个集合，而A集合与B集合中的点与自己的阵营的点是没有连线的（A集合的点只与B集合的点有边相连），则称这个为一个二分图.(离散数学中的内容)
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点，利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求，今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
计算机科学家David Dao开发了一种智能算法，该算法使用雨林的卫星图像和无人驾驶飞机图像来预测下一个可能遭到破坏的雨林区域。他将在最近的马德里气候会议上介绍他的研究，并将于1月在智利启动一个试点项目。
超高精准度IP地理位置定位技术，采用将数据挖掘与网络测量相结合的总体模型，搭建先划分IP地址应用场景再进行IP地址定位的技术架构，利用动态IP地址多区域定位算法，解决了基准点数据利用率低、单一技术无法实现超高精度IP地址定位等问题，形成街道级IP地理位置定位，极大程度上提升了IP地址定位的精确度和覆盖度。与世界上最先进的IP地址定位技术相比，精确度提高了30倍，技术上处于国际领先地位。
东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息 我有预感本文要火，所以先罗列一下我们号的所有算法套路集锦文章： 数据结构和算法学习指南 动态规划框架套路详解 回溯算法框架套路详解 BFS算法框架套路详解 二分搜索框架套路详解 双指针技巧套路汇总 滑动窗口框架套路详解（本文） 目前来说，以上几篇文章属于我们的镇号之宝，一直被其他人模仿，然而从未被超越。🤔 言归正传，鉴于前文 我作了首诗，保你闭着眼睛也能写对二分查找 的那
命题规则：由”原子命题”和逻辑连接词 与、或、非和蕴含构成的简单陈述句（if-then规则）。
biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉 还是熟悉的配方，熟悉的味道 今天向大家推出的是 运筹学教学--第六弹 分配问题(Assignment Problem)与匈牙利算法(Hun
前前后后接触了一些基因组和转录组拼接的工作，而且后期还会持续进行。期间遇到了各种各样莫名其妙的坑，也尝试了一些不同的方法和软件，简单做一个阶段性小结，本篇是原理部分，下周的同一时间更新实战部分。 6
对于一个三角形的光栅化我们之前已经解决了，也就是说现在我们可以将一个三角形给绘制在屏幕上了，但是对于多个三角形，也就是多个图形来说应该如何来决定这个绘制的顺序问题
任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模n有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。 分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。 如果原问题可分割成k个子问题（1＜k≤n），且这些子问题都可解，并可利用这些子问题的解求出原问题的解，那么这种分治法就是可行的。 由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。
分享华南理工大学黄翰教授的工作 转载于学者网https://www.scholat.com/vpost.html?pid=165688 作者：黄翰 来源：学者网 原文：https://www.scho
神经网络正逐渐影响人类生活环境，包括医学诊断、自动驾驶、企业和司法决策过程、空中交通管制、以及电网控制。这些人类可以做到的事，神经网络也有可能做到。它可以拯救生命、为更多的人提供帮助。然而，在实现这些应用之前，我们首先需要确定神经网络到底是不是可靠的，因此它的修正和调试方法恰恰是我们现在所缺失的。
1.AutoTCG OnLine是一款在线自动化测试用例设计平台，通过在线创建可视化测试模型，自动生成测试用例
希望上海疫情尽早过去，其实有一段稳定的时间是比较适合沉淀一下技术的，多少还是自己有些散漫，近期应该会恢复更新《手撕MySQL》系列文章。这篇文章通过一道经典例题：最长公共子序列，给大家讲讲动态规划，并且给出一道LeetCode周赛动态规划题作为练手并讲解，相信看完文章之后，你会对动态规划有更深的理解。
在以往的算法中，所接触到的大都是多项式时间内可完成的算法，比如O(n),O(nlogn),O(n^2)…，但仍存在一些算法的时间复杂度为：O(n^logn),O(2^n),O(n!)是非多项式时间算法，当此类程序规模一旦过大，便成为目前的计算机解决不了的难题。因此尝试用NP完全理论进行理解。
本文作者：hugoma，腾讯 CSIG 开发工程师 终端厂商在发力培养负一屏的流量新入口。近场服务，是vivo、OPPO等厂商在2018年下半年推出的新招。如何精准的实现shoping mall等场景的室内店铺级定位，并打通相应的餐饮、酒店、出行服务，是决定近场服务体验的关键。WSPD的WiFi大数据团队，充分发挥安全系产品的数据积累优势，自研“商圈\综合体+店铺”立体定位算法，初步建成近场服务平台，并实现了在OPPO、魅族等多个业务方快速上线，迈出Tob业务从0到1的第一步。在这里，回顾和分享一下近
KMP算法，Knuth-Morris-Pratt Algorithm，一种由Knuth(D.E.Knuth)、Morris(J.H.Morris)和Pratt(V.R.Pratt)三人提出的一种快速模式匹配算法。
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