数据“aaacbc”，匹配“abc”，也是匹配，因为数据按照“abc”的顺序，算法不管数据有多长，只要数据存在和匹配相同的顺序，那么就匹配。
Google是搜索引擎领域的主导力量，在搜索引擎优化(SEO)中，致力于最大限度地提高知名度。 像我这样的人已经建立了自己的职业生涯，想方设法从Google核心的中心排名算法中获益。但有趣的是，Goo
>搜索策略(Search Strategies)//详细请参见http://blog.csdn.net/racaljk/article/details/18887881
今天分享一篇关于EEG特征选择优化的论文，发表于一区Top期刊Expert System with Applicaitons的论文Multi-objective symbiotic organism search algorithm for optimal feature selection in brain computer interfaces。
如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代，那么英特尔对 Mobileye 的收购，预示着一个新时代的到来：算法和芯片协同进化的时代。今天我们着重了解下智能驾驶发展驱动下，「算法」这一细分技术领域都有哪些创新和进步。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
这段时间大师兄项目中出现了固定数据池的模糊检索需求，也就是在一大堆几乎不变化的数据中进行模糊检索。同时，这样的检索需求在同模块中也会出现很多次。
2.索引 （正向索引 -> like %key% ; 反向索引 -> 先建关键词列表）
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念，它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中，可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。本文将深入探讨数据结构和算法的奥秘，介绍它们在实际应用中的应用，并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
今天给大家介绍的是来自佐治亚理工学院的Le Song课题组发表在ICML2020上的关于逆合成规划的一篇文章。在本文中，作者提出了一种基于神经的类A*算法，称为Retro*，它能有效地找到高质量的合成路线。在基准USPTO数据集上进行的实验表明，作者提出的方法在成功率和解决方案质量方面均优于现有的最新技术，同时效率更高。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
以前的博文大部分都写的非常详细，有很多分析过程，不过写起来确实很累人，一般一篇好的文章要整理个三四天，但是，时间越来越紧张，后续的一些算法可能就以随记的方式，把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述，并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Leonie Monigatti 翻译：欧阳锦 校对：王可汗 你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。 你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。 这种方法是对二分搜索算法的一种宽泛描述，这种算法在一个排序的元素列表
在算法和数据结构中，搜索是一种常见的操作，用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一，在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式：顺序搜索和二分搜索，并通过实例代码演示它们的应用。
你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。
作者：Chenguang Wang、Mu Li、Alexander J. Smola
经过了多波浪潮的人工智能这次能够有新的突破吗？还是，历史依然会重演呢？岁末年初，本文作者Thomas Nield从历史上的英国讲起，进而探讨了人工智能到底是什么，以及这一波人工智能浪潮又有哪些不同。
据说如今互联网上的文档每天以100万的数量增长，这么大的增长量使得Google可能需要1个月甚至更长的时间才能光顾你的网站一次。所以如果你今天对你的网页做了优化，那么1个月后在看Google的反应吧。这真是信息爆炸的年代。互联网刚诞生的时候，通过目录导航机制，我们就能找到所需要的信息，Yahoo抓住这个机会成功了；后来随着互联网的普及，信息爆炸的速度让目录导航失去了效应，Google抓住了这个机会，提出有特色搜索算法，让人们不理会目录机制也能找到信息，Google也成功了。可是正如我们不能有了互联网就把报纸丢弃一样，目录导航的机制仍然发挥着作用。观察一下Google的推出的个性搜索服务就可以发现，为了让用户搜索的内容更相关，Google正鼓励你使用预定搜索频道。 也就是说搜索的目录分类机制仍然存在，但是不直接面对最终用户，而是面对搜索引擎，即根据文档内容自动分类。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容，从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
2016年2月4日，Google 搜索业务负责人 Amit Singhal 即将退休，公司机器学习业务高管 John Giannandrea 将接任其职位。 Amit Singhal 从 2000 年加入 Google，并且改写了 Google 创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 最开始写好的搜索引擎算法。自那时以来，Singhal 就一直负责 Google 的搜索引擎业务。 在 Amit Singhal 负责 Google 搜索引擎期间，一个很出名的故事是 2013 年仅一年，就对搜
深度优先搜索（DFS）是一种用于图或树的遍历算法，它沿着路径直到无法继续前进，然后回退到前一个节点，继续探索其他路径。
广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的遍历算法，它从起始节点开始逐层地探索，先访问距离起始节点最近的节点，然后再逐渐扩展到距离更远的节点。
穷举法又称穷举搜索法，是一种在问题域的解空间中对所有可能的解穷举搜索，并根据条件选择最优解的方法的总称。数学上也把穷举法称为枚举法，就是在一个由有限个元素构成的集合中，把所有元素一一枚举研究的方法。
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）。
AI科技评论按：计算机博弈也称机器博弈（Computer Games）。如果按英语字面意义来看，这一名词应该理解为「计算机游戏」。但从事计算机棋牌竞技研究的科学家们，所定义的「Computers Games」则是计算机像人一样会思考和决策的棋类游戏。为了与计算机游戏进行区隔，Computer Games 采用的是「机器博弈」或「计算机博弈」这一具有指代性的译名。 1997 年，IBM 深蓝战胜世界棋王卡斯帕罗夫成为了机器博弈的第一个里程碑，而在近 20 年后，AlphaGo 又横扫了围棋世界冠军李世石，升级
目录 01 局部搜索再次科普 02 变邻域搜索 03 造轮子写代码 字数 1936 字 时间 预计10分钟 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式算法都有跟大家提过局部搜索(local search)这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～ 1.1 局部搜索是什么玩意儿？ 官方一点：局部搜索是解决优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的优化问题，比如各种NP-难问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法
其实就是递归中加多一个判断环路的步骤。建议再看看二叉树中序遍历的递归写法，更能体会出深度优先搜索算法是用栈实现的。二叉树遍历
机器之心报道 机器之心编辑部 走机器的路，让你看一下。 在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。 最近，GitHub 上开源了一个存储库，该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是，开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程，直观清晰。 项目地址： https://github.com/zhm-real/PathPlanning 该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法，具体目录如下
许多人认为，算法可以利用认知意识来超越人类。机器可以在没有人类干预的情况下识别和学习任务。他们完全可以「思考」。许多人甚至提出了我们是否可以打造机器人配偶的问题。
此部分学习内容适合工业工程，管理科学与工程，信息管理，物流管理，系统工程等相关专业的2021级（大一）本科生。只需要有C++，Java编程基础即可，不需要任何数学基础，也不需要运筹学基础，推文由简到难递进，适合自学！大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文，并且集齐20个赞，可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群，会有高年级本科生，硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末！ 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
可以延期，每次延期24h（newExpTime=now+24h and not newExpTime=currentRxpTime+24h）
本公众号主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。算法思想说来有，分而治之，深度搜索，动态规划，回溯，贪心等，结合这些思想再去思考如今很火的大数据，云计算和机器学习，是不是也别有一番风味呢？ 踏上算法之路，风景这边独好！ 01 — 通过这篇文章，你学到什么 通过这篇文章，我们可以进一步体会到深度优先搜索算法在具体问题中的应用，通过详细地示意图，深刻明白递归调用时的进栈，出栈过程；最后通过Leetcode 相似解法的题目进一步加深对深度搜索算法的理解。 02 — 搜索算法 搜索算法，常见的几种形式，深度优先，
虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～
近日，新闻爆料说谷歌正在使用一个机器学习人工智能系统“RankBrain”来对搜索结果排序。想知道它的工作原理以及如何在谷歌排序系统上运行吗？以下是我们对RankBrain的全部了解。 下面的信息来自于三个不同的地方。第一个，Bloomberg story，昨天发布了谷歌RankBrain的新闻（也可以看看我们写的文章）。第二个，谷歌目前直接提供给Search Engine Land的其他信息。第三个，我们自己的知识，和对谷歌没有回答的问题的猜测。在必要时，我们要明确任何一个来源不会作为背景资料使用。 什么
二分搜索算法的时间复杂度为 O(log n)，相比较顺序搜索的 O(n) 时间复杂度，它要快很多。
Java 中常见的搜索算法包括线性搜索和二分搜索。线性搜索是一种简单的搜索算法，但其时间复杂度较高，适用于小数据量的情况；而二分搜索则能在有序数组中较快地查找目标元素。
如果你正在构建一个语音识别系统。系统通过输入一个音频剪辑A，并对每个可能的输出语句S计算某个Score_A(S)来工作。例如，给定输入音频A，你可能尝试去估计Score_A(S) = P(S|A)，即正确输出转录语句是S的概率。
我们首次接触 BFS 和 DFS 时，应该是在数据结构课上讲的 “图的遍历”。还有就是刷题的时候，遍历二叉树我们会经常用到BFS和DFS。它们的实现都很简单，这里我就不哆嗦去贴代码了。
近年来GNN (Graph Neural Network)受到了很大的关注，越来越多GNN方法应用在节点分类(node classification)[1]，推荐系统(recommendation)[2]，欺诈检测(fraud dection)[3]等。不同的GNN方法最大的差别，在于邻居聚合函数 (neighbor aggregation, 又叫message passing)。但是面对多样的数据集和任务，没有任何一个方法能够取得SOTA方法。最近，斯坦福大学Jure教授团队在NeurIPS 2020的工作上也指出了这一点[4]。
在Java中，可以使用递归或迭代的方式来实现树的遍历和搜索算法。树的遍历有三种常见的方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。而树的搜索算法包括广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。下面将详细介绍这些算法的实现方法。
前两天讲了RCNN和Fast-RCNN，相信对目标检测已经有了一些认识了。我们知道RCNN和Fast-RCNN都是双阶段的算法，依赖于候选框搜索算法。而搜索算法是很慢的，这就导致这两个算法不能实时。基于这个重大缺点，Faster-RCNN算法问世。
本文参考期刊论文信息如下: "The Tree Representation for the Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem with LIFO Loading", Yongquan Li, Andrew Lim, Wee-Chong Oon, Hu Qin*, Dejian Tu, European Journal of Operational Research, Volume 212, Issue 3, 1 August 2011, P
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