然而，由于超声检查设备成本高昂且缺乏训练有素的超声检查人员，对 AC 测量至关重要的生物识别产科超声的常规实践在资源匮乏的环境中受到限制。 适合新手操作的人工智能驱动的低成本产前超声检查。...这些协议产生 2D 超声帧序列，当超声探头沿着妊娠腹部的特定轨迹时捕获这些帧序列。与传统的临床超声检查不同，经验丰富的超声检查人员寻找标准平面来进行生物测量，盲扫数据带来了一系列独特的挑战。...每帧，注释像素采用三个值之一：像素值0表示没有注释（背景），像素值1表示在最佳平面上绘制的掩模，像素值2表示在次优平面上绘制的掩模。病例还附有每次扫描的相应腹围参考值（以毫米为单位），其中有注释。...每帧，注释像素采用三个值之一：像素值0表示没有注释（背景），像素值1表示在最佳平面上绘制的掩模，像素值2表示在次优平面上绘制的掩模。超出超声波束视场的像素注释被设置为零。...豪斯多夫距离 (HD)：该指标测量算法的预测边界与实际真实边界之间的最大距离，提供分割边界预测中最大潜在误差的感觉。
第2次优化 我们将这个功能部署到st环境了。 刚开始测试同学没有发现什么问题，但随着后面不断地深入测试，隔一段时间就出现一次首页访问很慢的情况。 于是，我们马上进行了第2次优化。...第3次优化 测试了一段时间之后，整个网站的功能快要上线了。 为了保险起见，我们需要对网站首页做一次压力测试。...果然测出问题了，网站首页最大的qps是100多，最后发现是每次都从Redis获取分类树导致的网站首页的性能瓶颈。 我们需要做第3次优化。 该怎么优化呢？ 答：加内存缓存。...原来在系统上线的这两年多的时间内，运营同学在系统后台增加了很多分类。 我们需要做第4次优化。 这时要如何优化呢？ 限制分类树的数量？...我们不得不做第5次优化。 为了优化在Redis中存储数据的大小，我们首先需要对数据进行瘦身。 只保存需要用到的字段。
Xiong，N.Z.等人提出了一种时间禁忌ACO算法，改善了动态环境下ACO路径规划的收敛速度慢、全局搜索能力差的问题。...HPSO和ACO的特点是群体优化算法，它们可以以单个单位的形式接收次优解，即跳出局部最优解；因此，它们在解决检查机器人的路径规划问题中应用更为广泛。...j是指ant（机器人） 当前处于第 个巡逻点时选择移动到第 个巡逻点的概率，公式如下：2.2 HPSOV_i=[v_{i,1},v_{i,2},......数学模型如下：如果访问m个巡检点的路径由L表示， ， ，则两个巡检点 和 之间的距离为：巡检路径的总距离为：方程（6）是针对本文中设计的算法要优化的模型。...信息点更新方法的选择对ACO的解决方案质量有着非常重要的影响。以下是更新传统ACO信息点的公式：本文的信息点更新公式： 表示“蚂蚁”在检查过程中的总距离， 表示信息素含量。
该问题可以描述如下： 给定一个完全权重图以及正常数， 是图的N个顶点，代表条边的集合，是边的权重的集合，是顶点的权重。...2.4），若更优则将作为当前解，并进而比较和的有效边权和，若的更大则将作为当前最优解； 以概率性方式，结合参数调整扰动强度； 若时间允许，返回到第3步，否则结束运算； 的伪代码如下： 2.1 生成随机初始解...，因为它用上了全部三种优化，基本框架如下： ； 对解进行优化； 若对解进行优化时返回值1，即解仍可被优化，则返回步骤1，否则优化结束； 显然，耗时较多得多，因此在整个算法中只进行一次优化，而视时间限制进行若干次优化...2.4 距离函数 回顾主算法步骤5： "综合 与 ， 与 的有效边权和 之比以及距离函数计算值，结合参数 计算优化效果，若 更优则将 作为当前解 " 综合的方法如下： 记与有效边权和之比为，对于解和的距离函数的返回值为...； 记与有效边权和之比为，对于解和的距离函数的返回值为； 满足以下任意一条则表示更优： ； ； 距离函数如下: 对于两个解和，引入两个量、。
递归实现达到最优，但计算成本为 O（NM）， 其中 N 和 M 是两个时间序列的长度。 k-最近邻 回到对感兴趣的时间序列进行分类的原始问题，距离度量可以与k-最近邻（k-nn）算法耦合。...此步骤在投影路径的邻域中查找最佳翘曲路径，半径 r 参数控制邻域的大小。 图 — 快速 DTW FastDTW允许快速分辨率，复杂度为O（Nr）， 具有良好的次优解决方案。...,bn}，维度m>n 然后用欧式距离计算出每序列的每两点之间的距离，D(ai,bj) 其中1≤i≤m，1≤j≤n 画出下表： 接下来就是根据上图将最短路径找出来。...计算的时候是按照动态规划的思想计算，也就是说在计算到达第(i,j)个节点的最短路径时候，考虑的是左上角也即第(i-1,j)、(i-1,j-1)、(i,j-1)这三个点到(i,j)的最短距离。...他们的总和就是就是所需要的DTW距离 【注】如果不回溯路径，直接在第3步的时候将左上角三个节点到下一个节点最短的点作为最优路径节点，就是贪婪算法了。
作者将这些向量表示为 X \in R^{N×D} ，其中 N 是Patch的数量， D 是隐藏大小，即线性投影后向量的大小。 视觉Transformer包含若干块。...，分别划分为 n 个候选值。...使用这些度量标准，作者得到次优的缩放因子，导致准确度下降。 最后一层的输出在PTQ中的使用可以更准确。...基于[14]中的逐层重构方法，优化可以近似表示为： 其中 O^l 和 \hat O^l 分别是量化前和量化后的第 l 层的输出。...有两个量化阶段: 第一阶段是收集每一层在量化之前的输出和输出梯度。第l层的输出 O^l 是通过在校准数据集上的前向传播计算的。梯度 \frac{∂L} {∂O^l_1} , . . .
具体解题步骤如下： 定义输入： 需要爬的楼梯步数为 n。 输入每一步对应的花费，存储在 cost 数组中，其中 cost[i] 表示到达第 i 步所需的花费。...即在没有走楼梯前不需要花费，开始爬楼梯的第一步可以从地面直接跳到第 1 或第 2 步。 最终输出： 输出 dp[n]，即到达第 n 步的最小花费。...（或需要计算的步骤数） cin >> n; // 输入n的值 vector cost(n + 1); // 定义一个大小为n+1的向量，用于存储每一步的花费 vector... dp(n + 1); // 定义一个dp向量，用于存储到达每一步的最小花费 // 输入每一步的花费 for(int i = 0; i n; i++) {...输出到达第n步的最小花费 cout n] << endl; return 0; } 数组中两个字符串的最小距离（滑动窗口or贪心+模拟） 解题思路： 这道题的目的是根据输入的两个变量计算最终的费用
静态 LACP： 以 M：N 模式，M 代表活动链路，N 代表备份链路。N 可以是 0。M 最少是 1，最大 8....所有交换链路只能走非阻塞的链路。存在如下问题： 部分 VLAN 不通 次优的二层路径 无法负载分担 一个 MST 域支持多个实例。...域根：距离总根最近的端口 总根：需要在整个二层网络选一个优先级最高成为总根，也就是 CIST 的根桥 主桥：IST Master，它是域内距离总根最近的交换设备。...2 秒发送一次 BPDU 报文 MAXage ：老化时间 20s， 如果一个接口收到报文会缓存下来。...在 STP 中非直连故障，断开的设备自认为是根桥，会发送次优 BPDU 报文，可是连接他的阻塞端口由于缓存了最优 BPDU 报文 20s,在这 20s 里面，丢弃次优 BPDU 报文。
Xiong，N.Z.等人提出了一种时间禁忌ACO算法，改善了动态环境下ACO路径规划的收敛速度慢、全局搜索能力差的问题。...HPSO和ACO的特点是群体优化算法，它们可以以单个单位的形式接收次优解，即跳出局部最优解；因此，它们在解决检查机器人的路径规划问题中应用更为广泛。...图1 ACO原理架构 是指ant（机器人） k当前处于第 个巡逻点时选择移动到第 个巡逻点的概率，公式如下： 2.2 HPSO 粒子群优化（PSO）是一种群智能算法，它将优化问题的解抽象为没有质量和体积的粒子...数学模型如下： 如果访问 个巡检点的路径由 表示， ， ，则两个巡检点 和 之间的距离为： 巡检路径的总距离为： 方程（6）是针对本文中设计的算法要优化的模型。...信息点更新方法的选择对ACO的解决方案质量有着非常重要的影响。以下是更新传统ACO信息点的公式： 本文的信息点更新公式： 表示“蚂蚁”在检查过程中的总距离，Q表示信息素含量。
Bayes最优分类边界在图中以阴影显示，其中单个样本的损失采用logistic损失。第2列和第4列的图显示了每种情况下当k变化时，ATk损失对应错分比例。...可以看出，当数据分布不均衡或是某类数据存在典型分布和非典型分布的时候，最小化平均损失会忽略小类分布的数据而得到次优的结果；而最大损失对样本噪音和外点（outliers）非常的敏感，即使数据中仅存在一个外点也可能导致模型学到非常糟糕的分类边界...损失包含了平均损失（k = n）和最大损失（k = 1）。...从第二列和第四列的错分比例的趋势图也可以看出，最优的k即不是k = 1（对应最大损失）也不是k = n（对应平均损失），而是在[1, n]之间存在一个比较合理的k的取值区间。...（如距离分类边界比较近的样本或被错分的样本）。
Jump Game I 跳跃游戏 I 是 LeetCode 第 55 题，难度是 Medium，但实际上是比较简单的，看题目： title1 不知道读者有没有发现，有关动态规划的问题，大多是让你求最值的...，比如最长子序列，最小编辑距离，最长公共子串等等等。...int farthest = 0; for (int i = 0; i n - 1; i++) { // 不断计算能跳到的最远距离 farthest...每一步都计算一下从当前位置最远能够跳到哪里，然后和一个全局最优的最远位置farthest做对比，通过每一步的最优解，更新全局最优解，这就是贪心。 很简单是吧？...使用贪心算法的实际应用还挺多，比如赫夫曼编码也是一个经典的贪心算法应用。更多时候运用贪心算法可能不是求最优解，而是求次优解以节约时间，比如经典的旅行商问题。
以$Y$ 代表 $N \times 1$ 的因变量矩阵${(y{1}...y{N})}^{T}$，即样本中的真实值；以$U$代表$N \times (d+1)$的自变量矩阵，其中第$j$行为$(x{j1...为对角矩阵，对角元素为特征值；$P$ 为标准正交矩阵，每一行为对应的特征向量；这些标准正交向量提供了数据应该投影的轴线方向。...这是因为当$j$固定而$k$变化时，$y{kj}$ 的值应当变化不大。因此，$y{ij}$ 值是不常见的。 ...$p$的距离进行排序，距离对象$p$第$k$近的点$o_k$与$p$之间的距离就是k-距离。...k-邻域包含对象$p$的第$k$距离以内的所有点，包括第$k$距离点。对象$p$的第$k$邻域点的个数$ ∣ N_k(p)∣ ≥ k$。
3.1 KD树的建立 我们首先来看建树的方法。KD树建树采用的是从m个样本的n维特征中，分别计算n个特征的取值的方差，用方差最大的第k维特征$n_k$来作为根节点。...对于这个特征，我们选择特征$n_k$的取值的中位数$n_{kv}$对应的样本作为划分点，对于所有第k维特征的取值小于$n_{kv}$的样本，我们划入左子树，对于第k维特征的取值大于等于$n_{kv}$的样本...然后跟KD树查找一样，检查兄弟结点，如果目标点到兄弟结点中心的距离超过兄弟结点的半径与当前的上限值之和，那么兄弟结点里不可能存在一个更近的点；否则的话，必须进一步检查位于兄弟结点以下的子树。 ...从上面的描述可以看出，KD树在搜索路径优化时使用的是两点之间的距离来判断，而球树使用的是两边之和大于第三边来判断，相对来说球树的判断更加复杂，但是却避免了更多的搜索，这是一个权衡。 5....对于第 L类的$C_l$个样本。它会对这$C_l$个样本的n维特征中每一维特征求平均值，最终该类别所有维度的n个平均值形成所谓的质心点。对于样本中的所有出现的类别，每个类别会最终得到一个质心点。
参赛者需要提交超参数生成的算法代码，算法每一轮需要提供一组超参数，裁判程序会返回超参数对应的 reward。...初始化方法 贝叶斯优化需要一定数量的历史数据才能启动，我们使用了一种贪心法生成初始超参数配置。该方法从随机候选配置中，逐步挑选距离已有配置最远的配置加入初始配置集合。...其他 传统的贝叶斯优化每轮只能推荐一个超参数配置，因此设计并行推荐方法是一个值得考虑的问题。...不过经过测试，在本次比赛问题上这些方法的效果不佳，最终我们采用多次优化采集函数并去重的方式执行并行推荐，达到了较好的性能。...该方法虽然能应对低精度噪声场景，但在决赛极其有限的优化时间限制内，可能无法快速排除噪声的干扰，导致效果不如仅使用最高精度数据建模。 我们最终选择只利用最高精度数据进行建模。
在本文中，作者探索了迁移学习和可解释性学习中的表示。在迁移学习中，作者证明了现在的一些实践只能产生次优的结果。...本文关注的焦点是蛋白质序列。首先，作者考虑到了迁移学习中的表示，研究了网络设计和训练对表示结果的影响，并发现了现在的一些结果是次优的。...在所有的设置中，把基于注意力的平均值作为全局表示。表 1 展示了在三种任务上的结果。微调嵌入模型会显著地降低结果，随机初始化的表示在一些情况下也很好。 把全局表示构造为局部表示的平均是次优的。...作者构建了从 A1 成员到 A2 成员根据距离的插值，计算了输出分布的熵，如图 6a 所示，发现在第 5 个点的位置有明显的升高。...可以通过选择合适的模型架构、处理数据、选择目标方程、替换先验分布来学习表示。 参考资料 Detlefsen, N.S., Hauberg, S. & Boomsma, W.
，N=H×W。...变换算子 图片 的公式可定义为： 其中， 图片 表示教师和学生的相应第i个分量， 图片 表示内积， 图片 。作者使用内积来度量语义距离，并使用softmax函数进行归一化。...图片 的每个元素都类似于gate，控制将传播到第i个重新配置点的语义量。...给定原始学生特征 图片 和教师特征 图片 ，将其划分为大小为h×w的n×m个patch，其中h=H/n，w=W/m。它们进一步按顺序排列为g组，每组包含p=n·m/g个patch。...然而，它无法感知长距离依赖。正如消融研究中所见，通过连接所有patch来保持整体相关性的尝试将失败。对于复杂场景，长距离依赖对于捕获不同对象的关系很重要。
然后对第3层的神经元进行一个删减,a3= np.multiply(a3,d3),相乘使得其中20%的值为0,即作为下一个输入层的值为0,对下一个输出层便不会存在影响....举一个例子: 假设b[l]为0,那么最后的输出y hat 为 w[l]*w[l-1]*...w[1]*x的一个函数,如果每一层的w都大于1,那么每一层的输出值会呈现一个指数的形式增加,如果每一层的w都小于...如果欧氏距离较大，例如10 −5 10−5 ，则表明梯度计算可能出现问题，需要再次检查是否有bugs存在。...如果欧氏距离很大，例如10 −3 10−3 ，甚至更大，则表明dθ approx 与dθ 差别很大，梯度下降计算过程有bugs，需要仔细检查。 使用梯度检查的注意事项: ?...随机初始化时运行梯度检查，经过一些训练后再进行梯度检查（不常用）。
比如： 欧氏距离，在几何中最简单的计算方法 夹角余弦，通过方向计算相似度，通常在用户对商品评分、NLP等场景使用 杰卡德距离，在不考虑每一样的具体值时使用 皮尔森系数，与夹角余弦类似，但是可以去中心化。...比如评分时，有人倾向于打高分，有人倾向于打低分，他们的最后效果在皮尔森中是一样的 曼哈顿距离，一般在路径规划、地图类中常用，比如A*算法中使用曼哈顿来作为每一步代价值的一部分（F=G+H, G是从当前点移动到下一个点的距离...，H是距离目标点的距离，这个H就可以用曼哈顿距离表示） 在Spark中使用的是夹角余弦，为什么选这个，道理就在下面！...通过上面的例子，可以看到两个向量的相似度，需要把每一维度乘积后相加，但是一个向量一般都是跨RDD保存的，所以可以先计算所有向量的第一维，得出结果 \[ (向量1的第1维，向量2的第1维，value)\...\ (向量1的第2维，向量2的第2维，value)\\ ...\\ (向量1的第n维，向量2的第n维，value)\\ (向量1的第1维，向量3的第1维，value)\\ ..\\ (向量1的第n维，向量
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