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在线学习最小 - 最大

作者:Evripidis Bampis,Dimitris Christou,Bruno Escoffier,Nguyen Kim Thang摘要:我们在在线学习框架中研究各种非线组合优化。 在第一部分中,我们讨论了是否存在负面结果表明获得消失(甚至消失的近似)的计算难度的。 然后,我们关注特定的最小 - 最大,即顶点覆盖的最小 - 最大版本,其可在线情况下在多项式时间内解决。 然后,我们将注意力转向基于线优化oracle的在线学习算法,在给定一组实例的情况下,该算法能够计算出最优的静态解决方案。 我们证明了对于不同的非线优化,即使在静态情况下可以在多项式时间内解决的(例如min-max顶点覆盖,min-max完美匹配,等等。)。

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面试中遇到了发.....

这周在知识星球有一位录友了我这么一个,感觉挺有代表的,应该不少录友在面试中不论是社招还是校招都会遇到这一类的如下:?首先面试官评价:基本的知识都懂还可以,但是知识碎片化。 所以面试官基本不会因为这个而把你pass掉,那位提的录友也是顺利进入了三面。那么面试中遇到这种发应该怎么办呢? 其实他的这种,就没指望你能说出 正确的答案,这是没有标准答案的,例如淘宝京东的那种登录的场景 没有经历过 是不知道究竟怎么回事的。而你对操作系统的理解,也是千人千面没有标准的。 遇到这种,你就结合自己的想法,大胆说,不要说这个我不知道,那个我没遇到过之类的。 最后这种发,也没法去专门准备,因为这种主要是考察候选人对技术的态度和沟通能力!所以大家如果在面试遇到这一类发,一定要积极沟通,表现出你对技术的追求和优秀的沟通能力。

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    事务特及隔

    今天是学习计划的第三天,今天打算继续昨天探讨的事务。 所以,今天的学习内容是事务特及隔。 那事务都具有哪些特呢? 隔:事务的隔是指多个用户并发访数据库时,一个用户的事务不能被其它用户的事务所干扰,多个并发事务之间数据要相互隔。 多个线程开启各自事务操作数据库中的数据时,数据库系统要负责隔操作,以保证各个线程在获取数据时的准确。如果不考虑隔,可能会引发如下。脏读 指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。 同样,虚读在有些数据库也被认为不是,允许该现象出现。说完了引发的后,我们引出今天的主角,事务隔级别。 关于隔级别实验,可以参考我的下一篇博客。

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    K8S收集

    而且Docker是好东西,CD流程其实很方便,部署起来比Terraform开虚拟机还是快多了,绝大部分情况下用不着虚拟机这么强的隔。 但是K8S就不一样了,感觉99%的企业都没必要用K8S,Docker Swarm可以解决绝大部分。 2.整理下确实遇到很多,日志的比较多,容器漂移,如果日志不接入ELK,真的不太好排查,发布我们就制作镜像,代码直接从oss下载,简单的发布其实20s可以完成一个pod,启动脚本采取抽象不通的脚本根据镜像的版本从 只不过操作主体换了个地方;数据库自带集群,所以ingress也没啥用;有需要授权的,没发绑定机器了,用不了;有些集群节点需要在内部配置的,也没有给k8s的接口,k8s直接删了重新pull起不来;还有答主说的这些 总之就是凭空增加了系统复杂度,增加了工作量,增加了安全风险,却没有解决我任何。所以你给我个上k8s的理由。。。所以说不是什么应用都适合上k8s,或者说k8s还需要发展。

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    基于LP松弛的客观稳健优化的黑盒削减

    作者:Khaled Elbassioni摘要:我们考虑稳健的最小化,其中不确定由目标中的凸集定义。 我们展示了如何使用非稳健的线规划松弛的完整间隙验证器来推导出稳健版本的近似算法。 原文标:Some Black-box Reductions for Objective-robust Discrete Optimization Problems Based on their LP-Relaxations

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    思维(一)——通过变通和联想来解决

    这个游戏初看起来很简单,但是策略却不低。假设A取了一个数字4,为了获胜,他接下来需要取两个数,这两个数之和是11,那么组合有(2, 9)、(3, 8), (5, 6)。 B虽然是后手,但是他在A第一次取了数以后,并不是随便乱选一个数来破坏A剩余的11,而是有策略的深入考虑了后面的可能。 你可能会觉得这个目还挺烧脑子。不容易想到两步之后。那么我给你念一句你小学时候在奥数里面听过的顺口溜:戴九履一,左三右七,二四为肩,六八为足,五在当中。这就是洛书乌龟背上面的三阶幻方,如下图所示:? 但是他取选了上层右边,白白送掉了自己的命。大家可以在井字棋上画一下,A有很多赢的机会,但是由于看不到局势而全都错过了。这个小游戏作为这个系列的第一篇,更多的精彩,还请大家继续关注。

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    数据处理 | pandas入门专——化与one-hot

    对应的反面是连续,化也就是将连续的数值映射到一个的值。举个很简单的例子,比如说现在有一个特征是用户的收入,我们都知道贫富差距是非常巨大的,一个马云的收入顶的上成千上万人收入之和。 如果是线模型,很显然模型会被这个特征值给带跑偏。我们来看下线回归的公式:,这里的W表示的样本矩阵X的系数向量。 其实它的含义很简单,就是将一系列非数值型的值进行类别分桶,我们举个很简单的例子,假设我们把男生分为三种:高富帅、矮矬穷和理工男,我们现在有4个男生:,这显然是一个特征,但是大部分模型是不接受字符串类型的特征的 就在转化这里,我们很难做这个映射。有人会说我们可以让高富帅、矮矬穷这些标签对应不同的数值,做一个映射不就可以了吗?比如说矮矬穷等于1,高富帅等于2,这样一映射不就变成数值了吗? 总结化和one-hot都是非常常用的功能, 一般来说这两个功能通常会连在一起使用,先将某一个值进行化,然后再将化的结果进行one-hot,从而适应模型。因此本文的内容非常实用,不要错过哦。

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    关于背包的一点发

    昨天详解了一下背包,之后有人我如果每种元素都可以选择任意数目那会怎么样?这是很常见的背包的变种,只需要我们在原来的算法基础上做一点小小的改动,我们一起来看下。 照例来看下目定义:给定N种水果的重量跟收益,我们需要把它们放进一个可容重量为C的背包里,使得包里的水果在总重量不超过C的同时拥有最高的收益,假设水果数量无限,一种可选多个。

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    NARX结构下前馈神经网络的稳定(CS)

    将前馈神经网络(FFNNs)作为非线自回归外生(NARX)模型的回归函数的思想,在机器学习应用于非线系统辨识的早期,已相当流行,由于其结构简单,易于控制设计应用。 尽管如此,关于稳定的理论结果很少。本文针对这一,给出了一个保证NNARX模型具有输入到状态稳定(ISS)和增量输入到状态稳定({delta}ISS)特的充分条件。 在训练过程中,为了保证模型的稳定,可以在训练过程中加强这一条件,即对底层FFNN权值的一个不等式。在pH中和过程基准上对所提出的模型和该稳定条件进行了测试,结果令人满意。 原文标:Stability of discrete-time feed-forward neural networks in NARX configuration原文:The idea of using

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    具有主动入侵者的事件系统的不透明

    中文标:具有主动入侵者的事件系统的不透明中文摘要:不透明是一种将系统信息泄露给外部观察者(即入侵者)的安全属。 在事件系统(DES)文献中研究的传统不透明度通常假定被动入侵者,他们只观察系统的行为。然而,在许多网络安全中,如web服务,需要考虑和防范主动入侵者,他们能够在被动观察之外影响系统的行为。 在此设置中,我们首先引入反应当前状态不透明(RCSO)概念,该概念描述了无论入侵者如何操纵系统行为,系统都不会泄漏其秘密状态的属。 我们进一步将此概念扩展到基于语言和初始状态的反应不透明概念,并研究了它们之间的关系。结果表明,所有提出的反应不透明概念等价于RCSO。因此,我们将重点放在RCSO上,研究其验证。 Taeho Jung, Lin Hai原文地址:https:arxiv.orgabs2007.14960PDF链接:https:arxiv.orgpdf2007.14960.pdf 具有主动入侵者的事件系统的不透明

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    具体解决:分脚本

    如果打算一下子分所有数据库,那么下面的脚本就是有用了。 生成分脚本:SELECT DISTINCT use master; + Char(10) + GO + Char(10) + ALTER DATABASE + SET SINGLE_USER WITH master.sys.master_files WHERE Db_name(database_id) NOT IN ( master, model, msdb, tempdb ) 这个脚本生成了需要分数据库的脚本 附加数据库操作脚本:  下面将生成一个脚本来分数据库。确保运行在原服务器上。因为一旦你分数据库,数据库将在原来的服务器上消失。   如果有数据库实例带有多个数据或者日志文件,还要手动分。另外,脚本假定源和目标服务器有相同的文件路径。如果日志或者数据文件路径不同,也需要重新替换生成的脚本。

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    级别引发实验

    继续上篇博客 事务特及隔。 我们来做一个关于隔级别的实验,将演示各个级别导致的隔。 我们先打开两个MySQL窗口,来模拟并发操作。 脏读 只有Read uncommitted级别才会发生脏读,所以将其中一个窗口的隔级别设置为Read uncommitted。 最后介绍一下最后一个事务隔级别 演示一下Serializable的串行处理效果。 因为该级别是最高隔级别,采取串行处理方法,在一个用户操作该数据库时,不允许别的用户操作。那么接下来请注意了,在JDBC程序中如何控制数据库的隔级别呢? 在Connection接口中定义了五个字段,它们就是用来控制对应的隔级别的,只需要调用setTransactionIsolation(int level)方法并将对应的字段传入,即可达到控制隔级别的效果

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    具体解决:分脚本

    如果打算一下子分所有数据库,那么下面的脚本就是有用了。 生成分脚本: SELECT DISTINCT use master; + Char(10) + GO + Char(10) + ALTER DATABASE + SET SINGLE_USER WITH master.sys.master_files WHERE Db_name(database_id) NOT IN ( master, model, msdb, tempdb ) 这个脚本生成了需要分数据库的脚本 附加数据库操作脚本:   下面将生成一个脚本来分数据库。确保运行在原服务器上。因为一旦你分数据库,数据库将在原来的服务器上消失。    如果有数据库实例带有多个数据或者日志文件,还要手动分。另外,脚本假定源和目标服务器有相同的文件路径。如果日志或者数据文件路径不同,也需要重新替换生成的脚本。

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    【每日一 1108: 守望者的逃

    目描述恶魔猎手尤迫安野心勃勃.他背叛了暗夜精灵,率深藏在海底的那加企图叛变:守望者在与尤迪安的交锋中遭遇了围杀.被困在一个荒芜的大岛上。 为了杀死守望者,尤迪安开始对这个荒岛施咒,这座岛很快就会沉下去,到那时,刀上的所有人都会遇难:守望者的跑步速度,为17ms, 以这样的速度是无法逃荒岛的。 现在已知守望者的魔法初值M,他所在的初始位置与岛的出口之间的距S,岛沉没的时间T。你的任务是写一个程序帮助守望者计算如何在最短的时间内逃荒岛,若不能逃出,则输出守望者在剩下的时间内能走的最远距。 距的单位为米(m)。输入输入仅一行,包括空格隔开的三个非负整数M,S,T。输出输出包含两行:第1行为字符串Yes或No (区分大小写),即守望者是否能逃荒岛。 第2行包含一个整数,第一行为Yes (区分大小写)时表示守望着逃荒岛的最短时间第一行为No (区分大小写) 时表示守望者能走的最远距。样例输入39 200 4 样例输出No197

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    BGAN:支持值、提升训练稳定的新GAN训练方法

    形式化地说,GAN求解以下优化:? 还有一个,如果生成网络凑巧在生成某类真样本上特别得心应手,或者,判别网络对某类样本的辨别能力相对较差,那么生成网络会扬长避短,尽量多生成这类样本,以增大骗过判别网络的概率,这就导致了生成样本的多样不足 那么,如果我们能对GAN的目标做一些手脚,使得它既处处可微,又能衡量生成值的质量,是不是可以让GAN支持值呢?关键在于,我们应该做什么样的改动?关于这个,可以从强化学习中得到灵感。 引入策略梯度解决了值导致价值函数不是处处可微的。更妙的是,在强化学习中,基于策略梯度学习,有时能取得比基于值函数学习更稳定、更好的效果。 令w(x) = (∂f∂T)(T*(x)),则上式可以改写为:p(x) = (w*(x))qθ(x)这样改写后,很明显了,这可以看成一个重要采样(importance sampling)

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    微积分、数学、线代数学起来!

    如果你需要复习一遍数学重要知识点,或者对某些知识做定向学习,那么给你推荐5门知名高校的数学课,从微积分、数学到线代数,讲解得明明白白。 Discrete Math是其中的数学课程,内容覆盖集合、命逻辑、范式、概率空间、图论、树结构等。数学也是后续部分工科方向课程(例如“数据库”)的基础。 :https:www.bilibili.comvideoBV1o64y1a7gT课程简介:6.042J是顶级院校麻省理工出品的工科基础优质课程,围绕计算机科学方向,构建所需的数学体系内容,包含 函数、数学 University 斯坦福讲师:Stephen BoydB站视频链接:https:www.bilibili.comvideoBV17h411W7bk课程简介:ENGR108是全球顶级院校斯坦福开设的以线代数和矩阵论为主的专业课程 本课程覆盖线代数相关知识,包括向量、矩阵与矩阵运算、线拟合、范数、线方程等,并结合很多实际机器学习应用场景,比如线回归与分类

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    sqoop 兼容

    --direct模式不支持BLOB和CLOB,不支持视图 为了能,一般的是32MB提交一次,可以通过 -D sqoop.mysql.export.checkpoint.bytes=size来指定它的单位是 在对生产环境导入数据时,用户也在用,我们通过stage表来解决稳定,肯定会对生产环境产生影响我们可以通过设置 -D sqoop.mysql.export.sleep.ms=time 参数(单位毫秒

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    NP完全

    这个可以告诉你“猜算”的答案正确与否的算法,假如可以在多项式(polynomial)时间内算出来,就叫做多项式非确定。? NP类:所有的非确定多项式时间可解的判定构成NP类。 非确定算法:非确定算法将分解成猜测和验证两个阶段。算法的猜测阶段是非确定的,算法的验证阶段是确定的,它验证猜测阶段给出解的正确。 人们发现,所有的完全多项式非确定,都可以转换为一类叫做满足的逻辑运算。 PP是一个判定类,这些可以用一个确定算法在多项式时间内判定或解出。 如果一个判定的复杂度是该的一个实例的规模n的多项式函数,则我们说这种可以在多项式时间内解决的判定属于P类。P类就是所有复杂度为多项式时间的的集合。

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    【GAN优化】详解对偶与WGAN

    今天将和大家一起学习在GAN界占有重要位置的WGAN,它提出了一种新的距度量,较之前的f度,它的数学质更为优秀。 我们将先通过一个例子细说一下f度的,然后介绍Wasserstein距并用一个小例子给出计算方法,最后利用对偶理论求解Wasserstein距。 今天的主要内容依旧围绕这个距度量来展开。1 度量的在第二篇文章的最后,我们简要讨论了f度的。 关于对偶理论,其最早源于求解线规划,每个线规划都有一个与之对应的对偶,对偶是以原的约束条件和目标函数为基础构造而来的,对于一个不易求解的线规划,当求解成功对偶时,其原也自然解决 定义了这些复杂的矩阵和向量后,我们的Wasserstein距则可以表达成以下线规划的形式:?对偶理论是一个非常漂亮的理论,尤其是对于强对偶,有:?

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    从根上理解为什么说索引的型越高越好?

    昨天的那篇文章中,我留了一个:“为什么说索引的型越高越好?”今天我们就一起从根上理解它!还是那句话,任何,要知其然,还要知其所以然。希望通过这篇文章的讲解,你能明白两个。 一个就是索引型;还有一个就是 like 查询,其实 like ‘xttblog%’ 也不一定走索引的。 第一种 ‘xttblog%’ 是不确定的,决定于列的型,理论上讲可以用到,如果发现情况特别差的情况下,查询优化器觉得走索引查询能更差,还不如全表扫描。 型的好坏,决定着优化器是否走索引。假设我们现在有一个状态字段 status,它的型非常的差,那么对它建立索引,对应的索引树,举例如下:? 这是 B+ 树的一个特点,有序更强!但是呢?由于型非常的差,优化器可能直接就选择不走索引了,因为优化器可能认为,走索引和全表扫描差不多。所以,我们再创建索引时,一定要选择重复值较低的字段。

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