遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
机器学习有大量的算法，往往很容易让人感到不知所措。也正因为有太多的选择，导致人们不知道应该从哪里开始和要怎么去做。
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，（现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
爬山算法是一种简单且常用的优化算法，它通过不断地选择局部最优解来逼近全局最优解。尽管其简单易实现，但在处理某些复杂问题时，爬山算法也存在一些局限性。本文将介绍爬山算法的基本原理、实现步骤以及其优缺点，并讨论如何在实际应用中提高其性能。
Carson带你学数据结构与算法系列： Carson带你学数据：线性表-数组、链表 Carson带你学数据：特殊的线性表-栈、队列 Carson带你学数据：串 Carson带你学数据：树 Carson带你学数据：二叉树 Carson带你学数据：图 Carson带你学数据：查找
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
前面几篇我们把A*算法和JPS的算法都简单介绍了一下，并且展现出来了行动规划，其中A*算法的核心代码我也在《实战|OpenCV结合A*算法实现简单的运动路径规划》中放出来了， 感兴趣的朋友可以连接过去看一下，今天我们就专门对两个算法的运算效果进行一下实测，对比一下看看
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍另一个机器学习领域的重要算法，线性回归算法。
原文地址：http://users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html
看问题，洗牌，显然是一个随机算法了。随机算法还不简单？随机呗。把所有牌放到一个数组中，每次取两张牌交换位置，随机 k 次即可。
大家好，我是雨乐。 今天在搜论文的时候，偶然发现一篇文章，名为<<Is this the simplest (and most surprising) sorting algorithm ever?>
本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的同学可以先参照上面两种算法过程。 应用场景介绍 通过前面两种算法的应用场景介绍，此次总结的Microsoft Naive Bayes 算法也同样适用，但本篇的Microsoft Naive Bayes算法较上两种算法跟简单，或者说更轻量级。 该算法使用贝叶斯定力，但是没有将属性间的依赖关系融入进去，也就是跟简单的进行预测分析
贪婪算法回顾 回顾 还记的贪婪算法么? 如果你不记得了, 看了下面这个例子你一定会想起来, 因为这个例子太普遍了, 几乎每个将贪婪算法的地方, 第一个例子都是它, 言归正传. 问题: 现在有如下课程表
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
由于要遍历所有可能的起始位点，所以一种自然的想法是使用递归。但是为了配合后续的分支定界法，我们采用了树结构，并且进行DFS（深度优先搜索）。既然采用树结构，最简单的算法如下（伪代码）：
1. Adaboost 算法思想 AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。(就是大家所说的三个臭皮匠赛过诸葛亮)。算法本身是改变数据分布实现的（看完最后的例子会比较深刻的明白这句话），它根据每次训练集之中的每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改权值的新数据送给下层分类器进行训练，然后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。 2. 算法原理： 直
大家如果学过编程对于随机数应该都不陌生，应该或多或少都用到过。再不济我们每周的抽奖都是用随机数抽出来的，我们用随机数的时候，往往都会加一个前缀，说它是伪随机数，那么这个伪随机数的伪字该怎么解释，什么又是真随机数呢？
说到算法，大家应该都会脑壳疼吧。除了应付一下面试，准备过算法，也接触过不少算法，但是面试完了，基本上就忘光了。但不得不说，算法真的很重要，算法是解决问的方法，你可能会说根本用不上，那只是因为你根本没有算法的思维，又如何说得上使用呢。
当你使用搜索引擎（例如Google Chrome、Mozilla Firefox等）的时候，后台发生了什么？当你询问虚拟助手（例如Alexa、Google助手或Siri）的时候，后台发生了什么？它们怎么会知道答案？为何它们会显示正确答案？所有这些都要感谢算法。
近年来，随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后，机器学习尤其是深度学习的热潮席卷了整个 IT 界。
底层的数据处理，那种很高难度的算法，缓慢逻辑的优化。博主的确用过很多算法在这些底层的上面，但是都有一个共同点，那就是在造轮子。在如今拿来主义盛行的时代，造轮子更多的是被当作一个贬义词。所以没有几个人求真正的造一些轮子，也就更没有人会经常使用复杂的算法处理问题了。
负载均衡是一种能够提高服务器运行效率的新型网络概念，主要是通过平衡客户端流量实现的，但是很多人依然对这个概念比较好奇，想知道负载均衡的算法有哪些，所以下面来为大家简单介绍负载均衡算法有哪些？以及负载均衡的算法优缺点分别是什么？
目前基本实现了入门级图像处理的基本几个算法，接下来也就是最后两个非常简单的算法，这里只简单介绍，搞定之后，就可以在上面几个算法上实现各种其他应用，明天应该会把文档、源码整理好，谢谢大家支持。
寒假到了，如何让孩子过得更加充实？正好自己前两天看一本算法书，挑前面几个简单的算法给孩子讲讲，也算是给孩子做个启蒙。为了帮助他更好地理解，做了段程序演示下。顺序普及下Python代码。
在分布式系统中，为了实现负载均衡，必然会涉及到负载调度算法，如 Nginx 和 RPC 服务发现等场景。常见的负载均衡算法有 轮询、源地址 Hash、最少连接数，而 轮询 是最简单且应用最广的算法。
数据结构和算法对于程序员来说相当重要，我最近打算学习这一门课程，并以博客的形式记录自己的学习过程和心得，目前暂时从两本书入手，一本是《大话数据结构》，一本书《算法图解》，我先从《算法图解》，这本手开始学习吧~。如果你最近也在学习，可以关注一起学习，一起交流哦~
Carlos Guestrin，亚马逊计算机科学机器学习教授，Dato公司ceo及创始人 （Dato原名GraphLab，大数据分析云服务平台）
一、前言最近玩王者荣耀，下载了一个辅助样本，结果被锁机了，当然破解它很简单，这个后面会详细分析这个样本，但是因为这个样本引发出的欲望就是解析Android中锁屏密码算法，然后用一种高效的方式制作锁机恶意样本。现在的锁机样本原理强制性太过于复杂，没意义。所以本文就先来介绍一下Android中的锁屏密码算法原理。 二、锁屏密码方式我们知道Android中现结单支持的锁屏密码主要有两种：一种是手势密码，也就是我们常见的九宫格密码图一种是输入密码，这个也分为PIN密码和复杂字符密码，而PIN密码就是四位的数字密码比
原文：http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/40680687 学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求
简单工厂模式和策略模式是大部分程序员，在学习设计模式时接触得最早，或在工作实践中也是用得相对比较多的两个设计模式。
在自动控制中，PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一。各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法。我们在做项目的过程中，也时常会遇到类似的需求，所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景。
本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法：KNN算法，全称是K-Nearest Neighbor，中文称之为K近邻算法。
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就
引言 前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的
引言 前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样，注重算法的实现，但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法，还有一些其他的知识需要我们去注意。
在软件架构和系统设计领域，轮询算法是一种重要的负载均衡策略。近日，我实现了一个小巧轮询算法，代码：s.currentRoundRobinIndex = (s.currentRoundRobinIndex + 1) % len(Servers)。本文将详细解析这段代码的工作原理，并探讨轮询算法在实际应用中的价值。
王新民 编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在编程之前，我们先了解一些基本的概念，来帮助我们创建一个简单的象棋AI机器人：移动生成、棋局评估、最大最小搜索和α-β剪枝搜索过程这四个概念。 在每个步骤中，我们将会在已有的程序上加入上述经典的象棋编程优化技术，来进行改进我们的象棋机器人。同时我会向大家演示各种优化参数是怎么影响算法的下棋风格和计算速度的。 作者Lauri Hartikka提到：“我已经无法战胜我创造出来的象棋机器人。我觉得导致这个结果的原因不是因为我下棋技术太烂，就是算法已经足够优秀。
本书内容按照算法策略分为7章内容，第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2~7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法，分治算法，动态规划，回溯法，分支限界法，线性规划和网络流。每一种算法都有4~10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚、通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识，包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、最大流最小割定理等。
HMM模型，韩梅梅的中文拼音的缩写，所以又叫韩梅梅模型，由于这个模型的作者是韩梅梅的粉丝，所以给这个模型取名为HMM。开玩笑！
局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。因为对于很多复杂的问题，求解最优解的时间可能是极其长的。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，局部搜索就是其中一种。它是一种近似算法（Approximate algorithms）。
字符串匹配是计算机科学中最古老、研究最广泛的问题之一。我们有很多时候需要在一个较长的字符串寻找出现的子串的位置。在字符串不长时，我们对效率可能还没有太多需求，但是当字符串很长时，便需要一个效率优秀的算法来进行更好的字符串匹配了。这次我们便引入C++的<string>头文件，利用里面的string类来进行两种算法的简单介绍。
* MS DOS与Windows的使用基础（在2013年后，很少出现与MS DOS相关内容）
选自Google Research Blog 作者：Esteban Real 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪、李亚洲 通过在 AutoML 中结合进化算法执行架构搜索，谷歌开发出了当前最佳的图像分类模型 AmoebaNet。本文是谷歌对该神经网络架构搜索算法的技术解读，其中涉及两篇论文，分别是《Large-Scale Evolution of Image Classifiers》和《Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search
在上一篇文章当中我们介绍了一个有趣的稳定婚姻问题，模拟了男男女女配对的婚恋场景，并且研究了一下让匹配更加稳定的Gale-Shapley算法。如果错过了这篇文章的同学可以从下方的传送门回顾一下婚姻稳定问题的具体内容。
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