最优专题
机器学习系列(15)_SVM碎碎念part3：如何找到最优分离超平面
作者：寒小阳 时间：2016年9月。 出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52683653 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 1.引言 是的，咱们第1篇blog介绍了目标；第2篇blog介绍了向量相关的背景数学知识，看到了如何求解Margin的值；今天这个部分主要目的是和大家一起来看看，选择
【贪心算法】【Python实现】最优装载问题
文章目录 @[toc]问题描述形式化描述 贪心算法贪心选择性质最优子结构性质 `Python`实现时间复杂性 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c c c的轮船，其中集装箱 i i i的重量为 w i w_{i} wi在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船 形式化描述 { max ∑ i = 1 n x i ∑ i = 1 n w i x i ≤
最优路径问题 mod 4 的最小值
mod 4 最优路径问题 在上图中找出从第1点到第4点的一条路径，要求路径长度mod 4的余数最小。 分析：这个图是一个多段图，而且是一个特殊的多段图。虽然这个图的形式比一般的多段图要简单，但是这个最优路径问题却不能用动态程序设计方法来做。因为一条从第1点到第4点的最优路径，在它走到第2点、第3点时，路径长度mod 4的余数不一定是最小，也就是说最优策略的子策略不一定最优——
【机器学习300问】86、简述超参数优化的步骤？如何寻找最优的超参数组合？
本文想讲述清楚怎么样才能选出最优的超参数组合。关于什么是超参数？什么是超参数组合？本文不赘述，在之前我写的文章中有详细介绍哦！ 【机器学习300问】22、什么是超参数优化？常见超参数优化方法有哪些？http://t.csdnimg.cn/l0oX6 一、都有哪些重要的超参数？ 在神经网络和机器学习模型中，超参数非常多，它们的重要性可以根据其对模型性能和训练动态
爱分析基于杭州云器Lakehouse实现成本最优的一体化管理，新一代数据平台的建设方式
导读 1.当前，企业在大数据和数据中台建设上取得成果，但数据开发管理仍具挑战性（成本、效率、复杂度）。 2.随数据平台领域成熟，厂商应结合自身需求，重新思考“基于开源自建数据平台”的重资产模式与“购买云上成熟数据产品”的轻资产模式。 3.组装式数据架构逐渐老旧。建议企业采用一体化为特点的新一代数据平台，能更好地解决成本优化、平台扩展性等问题，并可将更多资源投入到业务创新中。 十年数
2024年华为OD机试真题-寻找最优的路测线路-（C++）-OD统一考试（C卷D卷）
题目描述： 评估一个网络的信号质量，其中一个做法是将网络划分为栅格，然后对每个栅格的信号质量计算。路测的时候，希望选择一条信号最好的路线（彼此相连的栅格集合）进行演示。现给出R行C列的整数数组Cov，每个单元格的数值S即为该栅格的信号质量（已归一化，无单位，值越大信号越好）。 要求从[0, 0]到[R-1, C-1]设计一条最优路测路线。返回该路线得分。 规则： 1. 路测路线可以上下左
2024OD机试卷-查找接口成功率最优时间段 (java\python\c++)
题目：查找接口成功率最优时间段 题目描述 服务之间交换的接口成功率作为 服务调用 关键质量特性，某个时间段内的接口失败率使用一个数组表示， 数组中每个元素都是单位时间内失败率数值，数组中的数值为0~100的整数， 给定一个数值(minAverageLost)表示某个时间段内平均失败率容忍值，即平均失败率小于等于minAverageLost， 找出数组中最长时间段，如果未找到则直接返回NULL。
【机器学习300问】83、深度学习模型在进行学习时梯度下降算法会面临哪些局部最优问题？
梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数以训练模型。然而，在使用梯度下降算法时，可能会面临以下局部最优问题。 （一）非凸函数的局部极小值 问题描述：在复杂的损失函数中，如果目标函数是非凸函数，即存在多个局部最小值点，那么梯度下降有可能会在到达某个局部最小值后停止，而非全局最小值。这意味着找到的解决方案可能不是最优的。 解决思路： 增加随机性：通过引入随机性，
每天五分钟计算机视觉：使用极大值抑制来寻找最优的目标检测对象
本文重点 在目标检测领域，当模型预测出多个候选框（bounding boxes）时，我们需要一种方法来确定哪些候选框最有可能表示真实的目标。由于模型的不完美性和图像中目标的重叠性，往往会有多个候选框对应于同一个目标。此时，极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）技术就显得尤为重要。 目标检测算法 使用19*19的网络对图片进行处理 首先我们应该知道，一个
剁手党必看——转转红包使用规则与最优组合计算全解析
1、省钱攻略基础之“了解平台红包使用规则” 2、举个栗子 3、最优红包组合计算方法进化过程 3.1、初代“笛卡尔乘积”版 3.2、二代“边算边比较Map聚合”版 3.3、三代“边算边比较数组索引定位”版 4、总结 1、省钱攻略基础之“了解平台红包使用规则” 规则一：红包大类别分为“商品红包”、“叠加券”、“邮费红包”三种。 规则二：每个SKU（同一个商品ID），商品
Matlab|二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用
目录 一、主要内容 二、部分代码 三、程序代码 四、下载链接 一、主要内容 最优潮流计算是电网规划、优化运行的重要基础。首先建立了配电网全天有功损耗最小化的最优潮流计算模型；其次结合辐射型配电网潮流特点建立支路潮流约束，并考虑配电网中的可控单元，包括分布式电源和离散、连续无功补偿装置，建立其出力约束，该模型为非凸非线性模型；然后通过二阶锥松弛将该模型转化为包含整数变量的二阶
2024五一杯：钢板最优切割路径问题（完整建模过程，仅供参考）
提高钢板下料切割过程中的工作效率，是模具加工企业降低成本和增加经济效益的重要途径，其中钢板切割的路径规划是钢板切割过程的一个关键环节。 钢板切割就是使用特殊的切割技术，基于给定的下料切割布局图纸对钢板进行加工。切割过程中设计切割路径至关重要，最优切割路径要满足空程最短的原则。 图1 钢板切割过程示意图 注：(1) 空程是指在切割设备所进行的一系列操作中不产生切割效果的水平运动路径(垂直运动路
2024五一杯数学建模A题思路分析-钢板最优切割路径问题
文章目录 1 赛题选题分析 2 解题思路3 最新思路更新 1 赛题 A题 钢板最优切割路径问题 提高钢板下料切割过程中的工作效率，是模具加工企业降低成本和增加经济效益的重要途径，其中钢板切割的路径规划是钢板切割过程的一个关键环节。 钢板切割就是使用特殊的切割技术，基于给定的下料切割布局图纸对钢板进行加工。切割过程中设计切割路径至关重要，最优切割路径要满足空程最短的原则。 图1
Optimal Array Multiplication Sequence UVA - 348 (最优矩阵链乘+递归输出路径+区间dp)
题目链接：https://vjudge.net/problem/19208/origin 题目大意： 对于一个a*b和b*c的矩阵相乘的结果为a*b*c， 如果有三个矩阵相乘就是a*b b*c c*d 这三个矩阵相乘，因为满足结合律，所以可以先乘后两个，再和第一个相乘。由于先乘那一对矩阵决定了运算量的大小，所以让你计算怎么结合相乘能使得运算量最小。 那么什么是运算量的大小呢：比如有三个矩阵为
2024年华为OD机试真题-寻找最优的路测线路-Python-OD统一考试（C卷D卷）
题目描述： 评估一个网络的信号质量，其中一个做法是将网络划分为栅格，然后对每个栅格的信号质量计算。路测的时候，希望选择一条信号最好的路线（彼此相连的栅格集合）进行演示。现给出R行C列的整数数组Cov，每个单元格的数值S即为该栅格的信号质量（已归一化，无单位，值越大信号越好）。 要求从[0, 0]到[R-1, C-1]设计一条最优路测路线。返回该路线得分。 规则： 1. 路测路线可以上下左
使用随机梯度下降得到最优解
前言 今天对随机梯度下降的内容理解又深了一点，以前我搞不懂损失函数在优化过程中起的作用，那是因为有的时候，损失函数本身就是目标函数。但是当损失函数与目标函数不一致时，优化过程本质是在优化损失函数的参数，而损失函数的构成是：目标函数+y_true(常量)，所以其实就是在优化目标函数的参数。 举例例子 例如得到 f ( x ) = ( x − 1 ) 2 f(x) =(x-1)^2 f(
离线缓存问题的最优解决方案——将来最远策略
离线缓存问题的最优解决方案——将来最远策略 a. 将来最远策略的缓存管理器伪代码及运行时间分析b. 离线缓存问题的最优子结构性质证明c. 将来最远策略的最优性证明及示例 在现代计算机系统中，缓存技术是提高数据处理速度的关键。通过将主存中的少量数据保存在容量小但速度更快的缓存(cache)内存中，可以显著降低数据访问时间。然而，当缓存容量有限时，必须精心选择哪些数据保留在缓存中，以最
知情搜索（二）-找到最优解
普通分支界定算法 分支界定算法是努力寻找一条最优路径，为了确保找到一条到达目的地的路径，它找到路径后会继续生成部分路径，直到每条路径的代价大于或等于所找到的路径的代价。不具备启发值。 伪代码如下： //Branch Bound SearchBranch_Bound(Root_Node, goal){Create Queue QInsert Root Node into Qwhile(Q_
[算法导论] 最优分类期望代价 / 最优二叉查找树的期望搜索代价 (未完待续)
《算法导论》第15章 动态规划—最优二叉查找树 https://www.cnblogs.com/Anker/archive/2013/03/13/2958488.html
动态规划之最优配对问题
ps 昨晚看了紫书上的最优配对问题，对于上面没有对i判断就直接取异或操作百思不得解，本想今天问学长，百度了下，才知道那里是作者写错了，唉，有点唏嘘，学的越多，对待权威越不敢坚信自己了。。。 题意 空间里有n个点P0,P1,…,Pn-1，你的任务是把它们配成n/2对（n是偶数），使得每个点恰好在一个点对中。所有点对中两点的距离之和应尽量小。 思路 因为是对集合进行配对，自然需
数据结构与算法笔记：最优变长编码：哈夫曼编码
ACM大牛带你玩转算法与数据结构-课程资料 本笔记属于船说系列课程之一，课程链接： 哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/cheese/play/ep66799?csource=private_space_class_null&spm_id_from=333.999.0.0 你也可以选择购买『船说系列课程-年度会员』产品『船票』，畅享一年内无限制学习已上
华为OD-C卷-查找接口成功率最优时间段[100分]Python3-100%
题目描述 服务之间交换的接口成功率作为服务调用关键质量特性，某个时间段内的接口失败率使用一个数组表示， 数组中每个元素都是单位时间内失败率数值，数组中的数值为0~100的整数， 给定一个数值(minAverageLost)表示某个时间段内平均失败率容忍值，即平均失败率小于等于minAverageLost， 找出数组中最长时间段，如果未找到则直接返回NULL。 输入描述 输入有两行内容，
使用离散化终端流形的时间临界街道场景的最优轨迹
Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds 流形空间：流形是局部具有欧几里得空间性质的空间，在数学中用于描述几何形体 semi-reactive planning strategy：半反应规划策略 maneuver tasks：机动任务 lane-