数据结构和算法是计算机科学中的两大重要主题，它们是构建高效、可扩展和可维护软件的关键要素。在软件开发中，使用合适的数据结构和算法可以实现出色的性能和用户体验。本文将深入探讨高级算法优化实战，通过示例代码和详细解释，展示如何利用数据结构和算法的魔力来提升应用程序的性能。
测试表明，新研究能解验证集中90%的题目，包括NOIP、Codeforce、Leetcode等比赛中的分治和动态规划题目——这些题目，很多大模型也难以解决。
在AI模型开发过程中，工程师在完成算法建模和训练数据准备后，需要对模型进行调参与优化工作，以追求更好的模型效果。但调参与优化其实并不简单，背后往往是通宵达旦的论文研究与GitHub查阅，并需要做大量的实验，不仅耗时也耗费大量算力，更深深地伤害了广大工程师的头发。 那么，在工程师的进阶道路上，大厂高工是如何进行模型调参与算法优化，又有哪些独门秘笈能更简单、更高效地提升模型效果？ 下周二（12月29日），三小时AI开发进阶迎来最后一课「工程师进阶课：模型调参与算法优化技巧实战」，百度高级研发工程师现身说法，带
在AI模型开发过程中，工程师在完成算法建模和训练数据准备后，需要对模型进行调参与优化工作，以追求更好的模型效果。但调参与优化其实并不简单，背后往往是通宵达旦的论文研究与GitHub查阅，并需要做大量的实验，不仅耗时也耗费大量算力，更深深地伤害了广大工程师的头发。 那么，在工程师的进阶道路上，大厂高工是如何进行模型调参与算法优化，又有哪些独门秘笈能更简单、更高效地提升模型效果？ 本周二（12月29日），三小时AI开发进阶迎来最后终极一课「工程师进阶课：模型调参与算法优化技巧实战」，百度高级研发工程师现身说法
不知道大家是否听说过亦或是使用过毕昇 JDK，是否从事 Java 工作？是否从事 JVM 底层开发？绝大多数 Java 开发者使用的都是 Oracle 的 JDK 或者是 OpenJDK，本文我们将介绍华为的毕昇 JDK 以及我们所做的相关技术优化，希望能在除上述两者之外提供给大家新的选择。
AI 科技评论消息，众所周知，谷歌的研究团队遍布世界各地，而纽约自然也是非常重要的一个地点，尤其是多个谷歌算法研究小组的孕育地。目前，谷歌算法优化团队为谷歌产品的顺利诞生提供了非常多的算法支持，解决了诸多挑战，包括基础优化、隐私保护、提升好友推荐度等多重挑战。 为了让大家更能第一时间了解到谷歌算法及优化的最新进展，谷歌研究院博客于今天更新了消息，谷歌 NYC 算法优化团队公布了主页。而从这个主页中，AI 科技评论也将和大家一窥谷歌算法优化团队的全貌。 目前，团队与谷歌内部的多个团队有着紧密联系，包括广告
爬山算法是一种启发式算法，具有局部搜索最优解或最优近似解的良好性能，在物流配送、路径规划等物流调度方面被广泛使用。
对于一个学习算法，有着各种各样的调试手段，不同的调试手段可以解决不同的问题，需要根据实际情况进行选择。学习算法的问题大致可以分为两类：「高偏差/方差」问题以及「算法优化」问题。
下面是一个实际的应用示例，演示如何使用MATLAB设计一个基于遗传算法的优化算法：
随着人工智能和大数据的发展，大量实验和数据处理等流程对算法的要求也随之变得越来越高，故综合以及灵活运用不同的算法以实现更高效的算法将会是一个很重要的突破点。
算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
AEC是声学回声消除(Acoustic Echo Canceller for Mobile)
选择支持AES-NI特性的CPU，该CPU在指令级别优化了AES算法，加速了数据的加解密过程。
这次的比赛结果有点出乎我的意料，本来以为两道题做错肯定凉凉了，结果意外的居然还是在国内前150，世界范围也是前300，就有点惊讶。
想要通过可视化分析算法优化电脑屏幕监控软件性能嘛，有点复杂但还是挺关键的。提高软件的效率、减少资源占用，并提供更好的用户体验。以下是一些步骤，可以通过可视化分析算法帮助您优化电脑屏幕监控软件的性能：
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
继续优化技术的探索，今天以一个的Sobel算子进行边缘检测的算法为例来看看如何使用SSE指令集对其进行优化。
「原理」这个专题，主要介绍数据分析师的常用分析方法和原理。我们先从目前最常用的AB-Test讲起。
福哥答案2020-09-11：#福大大架构师每日一题# [Hive调优及优化的12种方式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/80718835?utm_source=qq) 1
作者｜twobin 原文｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/20346379 目前，前端领域中 React 势头正盛，使用者众多却少有能够深入剖析内部实现机制和原理。本系列文章希望通过剖析 React 源码，理解其内部的实现原理，知其然更要知其所以然。 React diff 作为 Virtual DOM 的加速器，其算法上的改进优化是 React 整个界面渲染的基础，以及性能提高的保障，同时也是 React 源码中最神秘、最不可思议的部分，本文从源码入手，深入剖析 React dif
图像上噪点太多了，一大片都是点点的雪花连女神的脸都看不清了，传统去噪方法效果太差，可否有破解方法？
作者： 本华 菜鸟网络-人工智能部
看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接：BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试，看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例，懵懵懂懂，先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下：
” 8月5日-6日，LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 视频处理及编解码硬件系统优化设计 高压缩率、高画质、低延迟的视频呈现是互联网的热门主题，其中最重要的底层核心就是视频处理及编解码。视频编解码是涵盖算法、标准、软件实现、硬件实现、软硬件协同优化等各个方面的综合性领域，具有很强的学术研究和工程实现价值。本专题主要从硬件实现以及软硬件协同方面切入探讨视频编解码系统的优化设计，并面向AVS3、AV1、VVC等标准探讨编码器的硬件设计方法。 讲师与
今日谷歌 DeepMind 使用深度强化学习发现更快的排序算法，相关论文[1]成果已经发表在Nature上。据报道：该算法可以提速 70％，相比之下，快了3倍之多。
【废话少说—文章思路】 📷 1.引言 如果说以前的传统报刊、搜索引擎、门户网站等媒介解决的是信息不对称的矛盾，那么现在我们面临的矛盾是信息过载的问题。 无疑，解决信息不对称这项工作意义非常巨大，通过传统纸质媒介走向互联网PC端的搜索途径，是用户对于获取大量数据的需求驱动的结果。智能手机的发展再次刺激用户对于获取更多信息、更容易获得信息需求的升级，于是相较传统PC端搜索引擎的PGC产出信息的方式，更多的UGC开始萌芽，自媒体玩家开始入局，各个自媒体平台也乘上了UGC的爆发红利，其中微信公众平台、头条号、企鹅号
3.更友好 提出 composition Api，无论代码的编写还是查看都更加清晰方便
寻路对很多游戏来讲都是不可或缺的元素,在一般的游戏中,使用一些基本的寻路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决寻路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本寻路算法需要耗费大量的时间进行寻路,进而造成游戏卡顿,这使得寻路优化变得非常重要.
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而且精度也不足，在输入噪声点不多的情况下，找圆效果远不如拟合找圆；为了提高找圆精度，相比拟合法，需要提供更多的参数加以控制，参数要求比较严格，且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度，它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票，而只是计算轮廓点处的梯度向量，然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点，最后根据投票结果图确定圆心位置，其示意图如图1
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 用户网络模型与QoE 在音视频应用里，获得了大量的用户上报数据，包括但不限于音视频质量数据、用户行为数据等，这些数据可以为我们提供什么样的结论？能否利用这
作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。 最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师？（难道想要辞退我！？惊） 不得不说，我想吐槽这个观点很久了。事实上搞推荐的工作不等于 import IBCF 或者 import time SVD++ import tensor啊摔！ 于是找回帐号打开N年不用的博客，写一篇随想，其中含有大量主观臆断以及学术错误，尽量不中英夹杂术语之外的英文，如果有不同意见，欢
我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法 一文，通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关，而且速度也相当的快，当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题：
继续学习优化知识，这一节将以一个简单的肤色检测算法为例谈谈当一个算法中有比较运算符时，我们该如何向量化并进行加速，简单来说就是如何将比较运算语句写成SSE指令。
本文是作者在算法岗位上的工作反思，含算法篇和成长篇两部分，希望为在学习或在工作的大家提供一个经验参考。
目前在人工智能领域，不管是学术圈还是工业圈，大家都认同一个趋势，那就是在很多应用场景上计算需要落地到设备上，让设备拥有智能化——即嵌入式的AI，这个是人工智能领域新开辟出的一个分支。 中科创达技术总监王璠坚定的对AI科技评论说。 在近日（4月28日）的北京GMIC大会新技术演示Show上，王璠向外界展示了中科创达在嵌入式人工智能方面所做的工作。这位百度出身的90后的技术总监，目前带领着一支30人的 ThunderView 技术团队专注于嵌入式AI的算法研究。我们现在做的工作是将深度学习放在嵌入式设备上，王
原本打算是正式工作满一年以后写的，最近反思了很多事情，也找到了很多不足之处。怕以后忘记了，就想到什么写什么，什么没想到以后就补上。
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363354912
对于数据库（尤其是向量数据库）而言，“性能”是一个十分关键的指标，其用于衡量数据库是否能够在有限资源内，高效处理大量用户请求。对于向量数据库用户而言，尽管可能在某些情况下对延时的要求不高，但对性能指标的高要求却一如既往，从未改变。
继续学习指令集优化的知识，今天来讨论一个图像颜色空间转换经常碰到的一个问题即RGB和YUV图像的颜色空间转换，我们从原理介绍和普通实现开始，然后介绍一些优化方法并引入SSE指令集来优化这个算法的速度。
但是双指针算法虽然是看起来是双重循环，但是实际上每个指针移动的次数是不超过O(n)的，两个指针的总次数不超过O(2n)。将之前的朴素算法优化到O(n)。
diff 算法是 React 提升渲染性能的一种优化算法，在 React 中有着很重要的地位，也不止于 React ，在 Vue 中也有 diff 算法，似乎没有差别。在最近的 React 学习中，学到了 diff 算法，感觉视频中的内容有点浅，对 diff 算法不够深入，因此想要深入的了解以下 diff 算法。于是在掘金，知乎，CSDN 等平台上，看了大量的博客，都非常地不错，可惜看不明白，wwww。所以这篇文章只是自己对于 diff 算法的一点理解，有什么问题或者错误的地方，大家一定要指出！
本文跟大家聊一聊一个常见的面试题，那就是JDK1.8 HashMap扩容rehash算法是如何优化的？
18届秋招部分流水账，c++开发方向。供春招参考 定义: - 为回答一般 +为较好 x为不会 【远景能源】【挂】 1面 笔试，手写一个编程题。剑指offer原题——实现一个栈，可返回最小值 2面 笔试题逻辑 c++各种new的原理和应用——operator new,placement new，new opertaor 之前的项目中如何测试代码有效性 - 问简历上的东西 3面 问简历上的项目，主要职责和比较得意的设计。- 当时秋招第一面，项目没准备卡壳了 问以后规划 我说对机器视觉感兴趣，然后他就把我打发走
📷 疫情将远程办公，视频会议推上了风口的同时，同样也为视频会议平台的运作带来了更多的挑战。蓝猫微会创始人兼CEO 邓昀泽在LiveVideoStack线上分享中针对视频会议系统优化中弱网定义，算法评估
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 随着视频时代的到来，用户对于视频内容质量与体验的要求越来越高，所带来的是视频编码复杂度、码率，以及CDN成本投入等各方面的挑战。感知编码技术基于人眼主观视觉感知针对视频内容编码进一步优化，能更加有效的降低码率与带宽成本，主观上提升视频内容质量与用户体验，是当前互联网各大视频平台重点关注与应用的优化手段之一。 今晚7点，我们邀请到了百度智能云视频技术架构师，视频处理和编解码算法技术负责人 邢怀飞 老师为大家讲述感知编码技术背景、核心技术和技术选型，并详细介绍
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 随着视频时代的到来，用户对于视频内容质量与体验的要求越来越高，所带来的是视频编码复杂度、码率，以及CDN成本投入等各方面的挑战。感知编码技术基于人眼主观视觉感知针对视频内容编码进一步优化，能更加有效的降低码率与带宽成本，主观上提升视频内容质量与用户体验，是当前互联网各大视频平台重点关注与应用的优化手段之一。 4月11日 19点，我们邀请到了百度智能云视频技术架构师，视频处理和编解码算法技术负责人 邢怀飞 老师为大家讲述感知编码技术背景、核心技术和技术选型，
AI 科技评论按：由电子自动化设计顶级会议 DAC 2019 主办的「低功耗目标检测系统设计挑战赛」于美国拉斯维加斯落下帷幕。在比赛中，西安交通大学人工智能与机器人研究所团队 XJTU-Tripler 凭借对算法和架构的特殊优化，最终斩获 FPGA 赛道的亚军；同时作为国内唯一一个进入前三的队伍，他们计划开源比赛相关工具，并且提供后续支持。针对他们在本次比赛中所取得的优异成绩，雷锋网 AI 科技评论将对他们的独家采访整理如下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
