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干货 | 数学通大道,算法自然

算法对我们的生活中的有着各种潜移默化的影响,但算法是否存在被滥用的情况?本文对算法使用问题提出了自己的看法。...通常使用算法做决策的出发点是好的,但是照样会导致出人意料的后果。一些组织在大肆宣传使用各种算法时,经常避开一个重要的问题:使用这些算法会削弱还是增强系统性不公平?...分析这个问题需要综合考虑很多因素,我觉得一个机构斟酌是否采用算法决策时必须要考虑一下几个问题。 一、算法是否会对生活产生负面影响 机构在采用基于算法的决策系统前必须要评估算法对生活可能产生的影响。...阿勒格尼县显然没有这些条件,然而 CYF 依旧推进使用这项算法。 那么最后结果如何?该算法精度实在有限。...算法对我们的生活影响越来越大,算法、机器学习是否被滥用着实值得思考。 via EFF,AI科技评论编译

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双倍余额递减法计提折旧的计算公式_双倍余额递减法折旧的公式

双倍余额递减法: 年折旧率=2/预计的折旧年限×100% 月折旧率=年折旧率/12 月折旧额=固定资产账面净值×月折旧率 年数总和法: 年折旧率=尚可使用年数/预计使用年限的年数总和 月折旧率=年折旧率...年数总和法”计算折旧时,第一年的折旧额为:(11000-1000)×4/(1+2+3+4)=4000(元) 第二年的折旧额为:(11000-1000)×3/(1+2+3+4)=3000(元) (2)“双倍余额递减法...则按照双倍余额递减法计算的折旧额分别为: 双倍直线折旧率=2/5×100%=40% 第一年应提的折旧额=20000×40%=8000(元) 第二年应提的折旧额=(20000-8000)×40%=4800...平均法包括工作量法和平均年限法 加速折旧法包括双倍余额递减法和年限平均法. 在此,不再介绍平均法和年限平均法....计算公式是: 年折旧率=2/估计使用年限, 年折旧费用=本期期初固定资产账面净值*年折旧率 提醒:双倍余额递减法最后两年的折旧额要平均计算,具体公式就是(固定资产的净价值-预计净残价值)/2 发布者

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iOS UIStepper实现数量递增递减

如果我们的需求是点住 "+" 或者 "-"按钮,数量就一直递增递减的话,上面的方式可能就不太好用了,当然,做还是可以做到的,比如(举2种): 1.给 "+" "-" 添加单击,长按事件,单击的话就做+1...或-1的操作,如果长按的话,长按开始,开启定时器,递增或者递减,长按结束,定时器停止。...以上2种方式虽然都能实现我们的需求,但是我们会发现,这样做或许代码不多,但逻辑上总感觉不爽(我不太爽),再一个不爽的原因是这2种方式都只能实现匀速的递增和递减,因为timer的TimeInterval是固定的...,而一般我们点住不放的话,应该递增递减的速度是加快的,匀速的真的不好用......,并且递增递减不是匀速的,而是越来越快的...瞧,现在多爽!

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五类受自然启发的AI算法

摘要:本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例:神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序,旨在找到到达目标的最佳或最短路径。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型:预测建模 生物学启示:认知脑功能(神经元) 用例:情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法,并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型:搜索/寻路算法 生物学启示:适者生存/进化(细胞繁殖) 用例:数据挖掘/分析,机器人,制造/设计,过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式,在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的,由生物启发的计算和自然计算的子领域。

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五类受自然启发的AI算法

摘要: 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例:神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型:预测建模 生物学启示:认知脑功能(神经元) 用例:情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法,并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型:搜索/寻路算法 生物学启示:适者生存/进化(细胞繁殖) 用例:数据挖掘/分析,机器人,制造/设计,过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式,在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的,由生物启发的计算和自然计算的子领域。

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递减数列

题目描述 给定一个长度为 n 的整数数组,你的任务是判断在最多改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列。...我们是这样定义一个非递减数列的: 对于数组中所有的 i (1 <= i < n),满足 array[i] <= array[i + 1]。...示例 1: 输入: [4,2,3] 输出: True 解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。...示例 2: 输入: [4,2,1] 输出: False 解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列。...解法 由题目可知,此处非递减数列的定义为:数列中每个元素值不小于其前面的元素值。 由于只能更改一个元素值,不妨定义变量 flag 表示是否已经对数列中某个元素值进行了更改。

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遗传算法如何模拟大自然的进化?

遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ,也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发,借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。...因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表: ? 从上表中,我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作,来完成新个体的产生。...当新个体产生后,我们就可以根据个体的适应值,遵循自然选择法则,适者生存来选取优秀个体再次进化,直到进化完成。 其中,遗传算法的流程图如下: ? 举例讲解: 根据上述流程图我们来一步一步理解下: 1....和自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则:适应值高的存活的概率大,即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择: (1)....遗传算法如何模拟大自然的进化?

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算法集锦(17)|自然语言处理| 比特币市场情绪分析算法

本次算法分享,我们提供了一种可以通过Twitter(或微博)信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪:贪婪?恐惧还是观望? ?...具体的,我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。...总的来说,本算法主要有两个流程: 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob,并估算其极性 ?...算法基本内容 在此,我们并不重点分析市场的情绪如何,而是讨论的是如何收集和分析我们的数据。...以上是本算法的基本内容,你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化,可行的方向有:使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入,等等。

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非主流自然语言处理——遗忘算法系列(一):算法概述

一、前言 这里“遗忘”不是笔误,这个系列要讲的“遗忘算法”,是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理(NLP)的一类方法的统称,而不是大名鼎鼎的“遗传算法”!   ...在“遗忘”这条非主流自然语言处理路上,不知不觉已经摸索了三年有余,遗忘算法也算略成体系,虽然仍觉时机未到,还是决定先停一下,将脑中所积梳理成文,交由NLP的同好们点评交流。...在自然语言处理中,很多对象比如:词、词与词的关联、模板等,都具备按相对稳定重现的特征,因此非常适用遗忘来处理。 三、牛顿冷却公式   那么,我们用什么来模拟遗忘呢?   ...提到遗忘,很自然的会想到艾宾浩斯遗忘曲线,如果这条曲线有个函数形式,那么无疑是模拟遗忘的最佳建模选择。遗憾的是它只是一组离散的实验数据,但至少让我们知道,遗忘是呈指数衰减的。   ...四、已经实现的功能 如果把自然语言处理比作从矿砂中淘金子,那么业界主流算法的方向是从矿砂中将金砂挑出来,而遗忘算法的方向则是将砂石筛出去,虽然殊途但同归,所处理的任务也都是主流中所常见。

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遗传算法如何模拟大自然的进化?

遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ,也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发,借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。...因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表: ? 从上表中,我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作,来完成新个体的产生。...当新个体产生后,我们就可以根据个体的适应值,遵循自然选择法则,适者生存来选取优秀个体再次进化,直到进化完成。 其中,遗传算法的流程图如下: ? 举例讲解: 根据上述流程图我们来一步一步理解下: 1....和自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则:适应值高的存活的概率大,即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择: (1)....这样,适应值高的个体存活的概率大,进行遗传操作的概率高,产生后代的机会就大,符合自然进化的选择方法。 在进行遗传操作后,在保证种群大小不变的情况下进行淘汰适应值低的个体。然后进行下一代进化。

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