Finding Similar Exercises in Online Education Systems理解

最新推荐文章于 2021-07-10 14:12:57 发布
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#智慧教育

本文介绍了Liu等人在2018年KDD会议上发表的论文，探讨如何使用深度学习，特别是MANN（多模态注意力神经网络）模型，来解决在线教育系统中找到相似练习的问题。MANN由多模态练习表示层、相似度注意力和相似度打分层构成，旨在处理异构数据，如文本、图片和公式。尽管没有开源代码，但该模型利用Attention机制处理文本和多媒体数据的相关性，结合LSTM处理时间步信息。

Qi Liu, Enhong Chen, et al. 2018 KDD.

前言

这是一篇将深度学习技术应用于教育领域的A类论文。这种论文的常见思路是：交待具体的领域背景，使用改进的神经网络架构，与其它方法比较得到较好的实验结果。相比于以机器学习技术为核心的论文，因为缺少晦涩的“可解释性”，深度学习论文更易于理解。因此，深度学习论文的核心在于其实验上，即怎样用实验去验证其方法的有效性和高效性，并让模型变得可解释。很遗憾的是，本篇论文的代码没有开源。

背景

与教育相关的应用上一般都有大量的课程练习，针对某类练习给出相似的练习是必要的要求。人工地挑选出相似练习是不切实际的，并且现有的基于文本相似度的方法无法处理异构的数据（文本、图片、公式等）。

主要方法

本文提出了一种新的神经网络架构MANN(Multimodal Attention-based Neural Network)，如下图1所示。MANN主要由Multimodal Exercise Representing Layer、Similarity Attention和Similarity Score Layer三部分组成。输入是练习EaE_aE

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基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
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1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
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代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
12-09
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Finding Simplex Items in Data Streams
07-29
<think>首先，用户的问题是：“我想在数据流中寻找单纯形项目的解决方案 请问Finding simplex items in data streams algorithm”。这翻译成英文是：“I want to find a solution for finding simplex items in data streams. Please ask about the algorithm for finding simplex items in data streams.” 用户提到了“单纯形项目”，这很可能指的是“simplex items”。在上下文中，用户引用了关于“单纯型算法”（Simplex Algorithm）的内容，这是用于线性规划的。引用[1]说：“27.单纯型算法（Simplex Algorithm）——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。”引用[2]是关于重要算法的列表。 所以，“simplex items”可能指的是在数据流中检测或识别与单纯形相关的项目，但“simplex items”不是标准术语。我需要澄清：用户可能指的是在数据流中应用单纯形算法或检测与单纯形相关的模式。 用户说：“Finding simplex items in data streams algorithm”，意思是“在数据流中寻找单纯形项目的算法”。在数据流上下文中，这可能涉及流算法（streaming algorithms），用于处理大数据流，其中数据是连续的，不能存储所有数据。 单纯形算法是用于线性规划的，但线性规划通常不是直接在数据流中应用的，因为数据流涉及实时处理。或许用户指的是在数据流中检测异常或模式，类似于使用几何方法或优化技术。 另一个想法：在计算几何中，单纯形（simplex）是一个几何形状，如点、线、三角形等。所以“simplex items”可能指的是在数据流中识别这些几何实体。 但用户引用了单纯形算法，它主要用于线性规划。所以，我需要将问题与数据流算法联系起来。 可能的解释： 1. **在数据流中应用单纯形算法**：但单纯形算法需要整个数据集，而数据流是连续的，所以可能不直接适用。或许有流式版本的优化算法。 2. **检测单纯形模式**：在数据流中，识别点集是否形成单纯形，如三角形或更高维的单纯形。 3. **数据流中的异常检测**：单纯形方法可能用于检测离群点或异常。 回顾引用：引用[1]是关于单纯形算法用于线性规划的。引用[2]是关于重要算法的列表。 用户说：“我想在数据流中寻找单纯形项目的解决方案”，意思是“I want to find a solution for finding simplex items in data streams”。然后直接问“Finding simplex items in data streams algorithm”。 我认为用户可能误用了术语。或许“simplex items”指的是“simple items”或“elementary items”，但“simplex”是特定术语。 在数据流算法中，有一个概念叫“heavy hitters”或“frequent items”，但这不是直接相关。 另一个想法：在流处理中，有算法用于估计频率或检测变化，但如何与单纯形关联？ 或许用户指的是“simplex”在拓扑或几何中的含义，但数据流通常是数值或分类数据。 我需要基于引用和上下文来推理。 用户引用了单纯形算法，所以可能他们想在线性规划上下文中使用数据流。 但线性规划问题在数据流中如何工作？数据流可能提供约束或目标函数的输入。 或许在动态环境中，线性规划问题在变化，需要流式更新。 在数据流算法中，有工作于线性规划的流式算法，例如，用于解决线性规划问题当约束或目标以流式方式到达时。 例如，随机流算法或在线优化。 具体到“finding simplex items”，这可能是个误译。或许用户意思是“finding simple items”或“detecting simplex structures”。 但为了提供帮助，我应该假设用户想在数据流中应用或检测与单纯形相关的概念。 结构化我的回答： 1. **澄清问题**：解释我对用户查询的理解。 2. **提供相关信息**：讨论单纯形算法和数据流算法。 3. **建议算法**：如果有，提供在数据流中寻找“simplex items”的算法。 4. **生成相关问题**：作为系统指令的一部分，我需要生成相关问题。 系统指令说： - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 参考站内引用：引用[1]是关于单纯形算法的，引用[2]是关于重要算法的。 用户上一次的问题可能相关，但在这个对话中，这是第一个消息，所以我只能基于给定的引用。 用户说：“上述引用仅供参考”，所以我应该使用它们，但不依赖太多。 最终，用户问：“Finding simplex items in data streams algorithm”，所以我需要提供算法。 步骤： 1. 定义问题：什么是“simplex items”？在数据流中，它可能指的是识别点是否形成单纯形或检测优化问题。 但更合理地，在数据流上下文中，“simplex” 可能是个错误，用户可能指的是“simple items”如频繁项。 但引用提到了单纯形算法，所以我将坚持这个。 或许“simplex items”指的是在数据流中使用单纯形方法进行预测或分类。 另一个想法：在信号处理中，有“simplex method”用于优化，但数据流不同。 我将假设用户想在数据流中解决线性规划问题或类似问题。 在数据流算法中，有关于线性规划的流式版本的工作。 例如，使用随机算法或近似算法来处理流式数据中的线性规划。 但单纯形算法本身不是为流式设计的；它是迭代的，需要访问整个数据。 所以，可能替代方案是使用内点法或其他方法，或使用流式算法估计解。 对于“finding simplex items”，它可能意味着在点流中检测单纯形形状。 例如，在计算几何数据流中，识别三角形或四面体。 但数据流通常是序列，而不是几何点。 或许用户有位置数据流。 为了安全起见，我将提供一般方法。 回答结构： - 介绍：解释单纯形算法和数据流。 - 挑战：讨论在数据流中应用单纯形算法的困难。 - 可能的解决方案：描述流式优化算法或相关方法。 - 算法建议：如果有，给出具体算法。 - 生成相关问题。 由于用户要求“解决方案”，我需要提供算法描述。 在中文中回复。 生成相关问题。</think>### 在数据流中寻找单纯形项目的算法解决方案 感谢您的查询！您提到“在数据流中寻找单纯形项目的解决方案”，并引用了单纯形算法（Simplex Algorithm）的相关内容。我将基于您的引用和上下文，逐步解释问题并提供解决方案。首先，我需要澄清几个关键点： - **单纯形算法（Simplex Algorithm）**：这是一种用于解决线性规划问题的经典算法，通过迭代优化目标函数（如最大化或最小化一个线性函数）来找到满足一组线性不等式约束的解[^1]。它在数学优化中广泛应用，例如在资源分配、调度和经济学中。 - **数据流（Data Streams）**：数据流是指连续、高速、大规模的数据序列（如传感器数据、网络流量或实时日志），其中数据只能被单次或有限次访问，且无法存储全部数据。处理数据流的算法需要高效、低内存和实时性。 - **“单纯形项目”（Simplex Items）的含义**：从您的引用[^1]来看，“simplex items”可能不是标准术语。我推测您可能指的是以下两种情况之一： - **情况1：在数据流中应用单纯形算法解决线性规划问题**。例如，数据流提供动态变化的约束或目标函数，需要实时优化。 - **情况2：在数据流中检测与单纯形相关的模式或结构**。例如，在几何数据流中识别点集是否形成单纯形（如三角形或更高维的几何形状），或在异常检测中使用单纯形方法。 由于单纯形算法传统上需要完整数据集（不适合数据流），我将重点讨论如何将类似思想适配到数据流环境中。核心挑战是：数据流的实时性和内存限制要求使用近似算法、随机算法或在线优化技术。下面我将分步解释解决方案。 --- ### 步骤1: 理解问题与挑战 在数据流中“寻找单纯形项目”的核心问题是如何高效处理连续数据： - **如果目标是解决线性规划问题**：数据流可能提供动态约束（如实时更新的不等式）或目标函数系数。传统单纯形算法需要多次遍历所有数据，这在数据流中不可行。 - **如果目标是检测单纯形模式**：例如，在点数据流中识别点集是否形成 $k$-单纯形（如2D中的三角形），这需要几何计算，但数据流的高速度要求低复杂度算法。 主要挑战包括： - **内存限制**：数据流无法存储全部历史数据，只能使用摘要（如sketch或采样）。 - **实时性要求**：算法必须在 $O(1)$ 或 $O(\text{polylog} n)$ 时间内处理每个数据点。 - **近似解**：由于资源限制，通常只能得到近似解而非精确解，需权衡精度与效率。 引用[1]强调单纯形算法用于“线性不等式组和固定线性函数”，但数据流环境需要扩展或修改这些方法[^1]。 --- ### 步骤2: 推荐算法解决方案 针对“在数据流中寻找单纯形项目”，我提供两种主流算法框架，基于您的场景选择。这些算法利用了随机采样、在线学习或几何摘要技术，并源自数据流算法和优化理论。 #### 框架1: 用于线性规划问题的流式优化算法（适合情况1） 如果您的目标是解决数据流中的线性规划问题（例如，最大化利润 subject to 流式约束），传统单纯形算法不直接适用。替代方案是使用**在线线性规划（Online Linear Programming）** 或 **随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）** 的变种。这些方法将数据流视为序列更新，逐步优化解。 - **算法描述：随机坐标下降（Randomized Coordinate Descent）** - **原理**：将线性规划问题分解为小批次，每次处理数据流的一个子集（如一个窗口），并更新解。坐标下降法通过迭代优化一个变量（坐标）来逼近全局最优，类似于单纯形法的迭代思想，但内存效率更高。 - **数学形式**：给定线性规划问题： $$ \begin{align*} \text{最大化} \quad & c^T x \\ \text{subject to} \quad & A x \leq b, \quad x \geq 0 \end{align*} $$ 其中 $A$、$b$、$c$ 可能随数据流动态变化。算法在数据流中维护当前解 $x_t$，并对每个新数据点（如一个新约束）更新： $$ x_{t+1} = x_t - \eta \nabla f_i(x_t) $$ 这里，$f_i$ 是随机选定的约束函数，$\eta$ 是学习率。 - **优点**：内存占用低（仅需存储当前解和部分摘要），时间复杂度 $O(d)$ 每点（$d$ 是变量维度），适用于高维数据流。 - **缺点**：提供近似解，精度依赖步长和采样。 - **适用场景**：实时资源分配、广告竞价等[^2]。 - **伪代码示例（Python风格）**： ```python import numpy as np def online_simplex_stream(data_stream, learning_rate=0.01, max_iter=1000): # 初始化：x为可行解（例如零向量），d为变量维度 d = data_stream.dimension # 从数据流获取维度 x = np.zeros(d) for t, (constraint, objective_coeff) in enumerate(data_stream): if t >= max_iter: break # 随机梯度更新：计算当前约束的梯度 gradient = compute_gradient(constraint, x, objective_coeff) x = x - learning_rate * gradient # 投影到可行域（处理约束） x = np.maximum(x, 0) # 简单投影，确保x >= 0 return x # 返回近似最优解 def compute_gradient(constraint, x, c): # 简化示例：梯度计算基于约束和目标 # 实际中需处理不等式，例如使用拉格朗日乘子 return -c + constraint.dot(x) # 假梯度公式，需根据问题调整 ``` #### 框架2: 用于检测单纯形模式的流式几何算法（适合情况2） 如果您的目标是检测数据流中的单纯形结构（例如，识别点集是否形成 $k$-维单纯形），可以使用**几何摘要算法**，如基于 coreset 或采样方法。这些方法维护数据流的摘要，用于离线计算单纯形属性。 - **算法描述：Coreset-based Simplex Detection** - **原理**：Coreset 是数据流的小规模摘要，能近似保留几何属性（如点集的凸包）。算法在数据流中构建 coreset，然后离线应用单纯形检测（例如，通过计算凸包或体积）。单纯形检测可形式化为：给定点集 $P = \{p_1, p_2, \dots\}$，判断是否存在子集 $S \subseteq P$ 形成单纯形（e.g., 3点不共线）。 - 数学上，$k$-单纯形由 $k+1$ 个仿射独立点定义，例如，在2D中，三点满足 $\text{det}\begin{bmatrix} p_1 & p_2 & p_3 \\ 1 & 1 & 1 \end{bmatrix} \neq 0$。 - **优点**：内存高效（coreset 大小与数据流规模无关），精度可控。 - **缺点**：检测是近似的，可能漏掉小单纯形。 - **适用场景**：传感器网络中的异常形状检测、点云处理[^2]。 - **伪代码示例（Python风格）**： ```python import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull def simplex_detection_stream(data_stream, k=2, sample_size=100): # 使用采样构建coreset coreset = [] for point in data_stream: # 流式采样（例如，蓄水池采样） if len(coreset) < sample_size: coreset.append(point) else: j = np.random.randint(0, len(coreset)) if np.random.rand() < sample_size / (len(coreset) + 1): coreset[j] = point # 离线检测：检查coreset中的k-单纯形 simplices = [] points = np.array(coreset) # 示例：检测2D三角形（k=2） if k == 2 and len(points) >= 3: hull = ConvexHull(points) # 计算凸包 for simplex in hull.simplices: if len(simplex) == 3: # 三角形 simplices.append(points[simplex]) return simplices # 返回检测到的单纯形列表 ``` #### 算法选择建议 - **如果数据流涉及优化问题（如动态约束）**：优先使用框架1（在线线性规划）。 - **如果数据流是几何点（如位置数据）**：优先使用框架2（几何摘要）。 - **通用技巧**：结合引用[2]中的“重要算法”，如随机算法（例如，蓄水池采样）来提升效率[^2]。 --- ### 步骤3: 性能考虑与优化 在数据流中，算法性能关键指标包括： - **内存使用**：框架1为 $O(d)$，框架2为 $O(\text{sample_size})$，均低内存。 - **时间复杂度**：每点处理 $O(1)$ 到 $O(d)$。 - **精度保证**：使用理论工具如 $\epsilon$-近似（例如，coreset 误差界 $| \text{OPT}_{\text{coreset}} - \text{OPT} | \leq \epsilon \cdot \text{OPT}$）。 优化建议： - **参数调优**：调整学习率（框架1）或采样大小（框架2）以平衡速度与精度。 - **混合方法**：对于大规模流，结合单纯形法的思想（如基变换）与流式摘要。 - **工具推荐**：使用Apache Flink或Spark Streaming实现，并集成优化库（如SciPy for LP）。 --- ### 相关问题（供进一步探讨） 基于您的查询，我生成了以下相关问题，帮助深入理解该主题： 1. 在数据流中，单纯形算法与内点法（Interior Point Method）相比，哪个更适合实时优化？ 2. 如何评估流式单纯形检测算法的精度和召回率？ 3. 数据流中的单纯形方法有哪些实际应用案例（如网络流量分析或金融预测）？ 如果您提供更多细节（如数据类型或具体应用场景），我可以进一步优化算法建议。 [^1]: 27.单纯型算法（Simplex Algorithm）——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组，以及一个等待最大化（或最小化）的固定线性函数。 [^2]: The Most Important Algorithms (in CS and Math)。本文是Christoph Koutschan列出来的32类计算机与数学领域最为重要的算法（按字符顺序排列）。覆盖的面很广，评价很精准。
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