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最新推荐文章于 2025-08-08 22:01:10 发布
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分类专栏： 算法 人工智能 文章标签： 数据结构与算法 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shengyao15/article/details/84478476
本文介绍了A*寻路算法及遗传算法的基本原理与应用场景，包括路径规划与城市间最短路径问题。同时探讨了图像二值化及数据挖掘技术在实际项目中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[b]A*寻路算法[/b]
参考
http://www.iteye.com/topic/163880
http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html
要点 F=G+H G移动代价 H到终点的估算成本

场景 四国
相关 B*寻路 http://www.iteye.com/topic/678941


[b]遗传算法[/b] Genetic Algorithm
是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法

NP问题 非确定性问题
可以用穷举法得到答案，一个个检验下去，最终便能得到结果。但是这样算法的复杂程度，是指数关系，因此计算的时间随问题的复杂程度成指数的增长，很快便变得不可计算了。
全排列 3！=6 , 8！=40320 , 50！=？

要点
参数设置： 种群 遗传次数 变异概率
内部算法： 交叉方式 适应度


场景 城市间最短路径
相关 jgap

[b]图像二值化[/b]
场景 图片验证
相关 OCR


[b]数据挖掘[/b]
根据历史的数据来预测将来的结果

朴素贝叶斯算法
简单的概率相加统计

决策树算法
信息熵 可以认为是不确定性
构造一棵 信息熵 下降最快的树， 根节点的不确定性最小的树(最容易推断出结果的树)


源代码 见邮箱
AI原生应用行为分析的算法优化技巧_副本
AI天才研究院
07-09 941
AI原生应用的核心竞争力是"通过用户行为学习"——比如抖音根据你刷视频的停留时间推荐内容，自动驾驶根据你踩刹车的习惯调整跟车距离，智能助手根据你说话的语气判断情绪。慢：处理TB级用户行为数据（如每秒10万次点击）时，模型训练需要几小时甚至几天；准：原始数据中的"噪音"（如误点击、重复操作）会干扰模型，导致推荐不准、决策失误；耗：复杂模型需要大量GPU资源，小型企业或边缘设备（如手机）无法承受。本文的目的是解决这三个问题，范围覆盖行为分析的全流程（数据收集→特征工程→模型训练→结果应用），重点讲解。
知识蒸馏: Distilling the Knowledge in a Neural Network(中)
新兴IT民工的专栏
03-20 173
上一篇已经详细讲了论文的前两章，知识蒸馏的基本逻辑和详细的算法过程。这一篇来说说论文中的后面几张，包括了知识蒸馏算法在MNIST和一个语音识别数据集上的实验效果，还有就是通用模型+专家模型与多专家系统的区分。
knowledge-share-system:知识共享系统演示
03-11
Symfony标准版 欢迎使用Symfony标准版-一个功能齐全的Symfony应用程序，您可以将其用作新应用程序的框架。 有关如何下载和开始使用Symfony的详细信息，请参见Symfony文档的“一章。 里面有什么？ Symfony Standard Edition配置有以下默认值： 您可以用来开始编码的AppBundle； Twig是唯一配置的模板引擎； 原则ORM / DBAL; Swiftmailer; 为所有内容启用了注释。 它预先配置了以下捆绑软件： FrameworkBundle-核心Symfony框架包 添加了一些增强功能，包括模板和路由注释功能 添加对Doctrine ORM的支持 增加了对Twig模板引擎的支持 通过集成Symfony的安全组件来增加安全性 添加对Swiftmailer的支持，Swiftmailer是用于发送电子邮件的库 添加对 （日
knowledge share
肥葱的专栏
02-12 492
linux登陆欢迎信息修改（转载）2010年10月25日 星期一 18:02登陆信息显示数据 : /etc/issue and /etc/motd 还记得在我们登陆终端机的时候,会有几行提示的字符串. 那这些设置在哪里呢?? 嘎嘎, 是在/etc/issue里面. 这些都是我们可以自己设置的哟. 我们可以使用Vi来打开. 一般的设置都是只有:Kernel /r on an /m  咿呀?这些/r /m是代表啥捏? 以下呢就是解释咯! /d    本地端时间的日期<br /> /l   
算法和程序的区别
cocofu的博客
11-16 1895
通过算法和程序的对比，我们可以看出，算法关注的是解决问题的策略和理论基础，而程序关注的是如何利用编程语言将这些策略付诸实践。**老师：** 没错！- **算法选择**：小明考虑使用一种机器学习算法，比如线性回归（Linear Regression），因为它擅长处理连续数据，可以预测未来趋势。**学生小明（INTJ）：** 老师，我一直在思考，为什么我们在学习编程时，总是先讲算法再讲程序实现？- **例子**：设计一个排序算法，比如快速排序（Quicksort），定义它的步骤：选择基准、分区、递归排序。
贪心算法拓展（反悔贪心）
Qlarkstar的博客
05-30 1591
相信大家对贪心算法已经见怪不怪了，但是一旦我们的决策条件会随着我们的步骤变化，我们该怎么办呢？有没有什么方法可以反悔呢？今天就来讲可以后悔的贪心算法，反悔贪心。
基于知识获取共享的算法代码
weixin_51020546的博客
09-22 1561
基于知识获取共享的算法 gainesingsharing knowledge optimization algorithm (GSK)基于在人的生命周期内获取和共享知识的理念。它基于两个关键因素阶段： 第一阶段称为初-中级或初级获取与分享阶段； 第二阶段称为中级-专家或高级获取与分享阶段； 下面将分别描述这两个阶段。 事实上，特定人群中的所有个体(人)可以在一起互动，他们通过合作和竞争不断影响彼此，以非常有经验和足够资格处理现实生活中的情况解决复杂的问题。然而，作为一个有经验的人，你必须从别人那里获得和
Rete算法
妙妙的博客
09-19 8519
RETE算法介绍一、 rete概述Rete算法是一种前向规则快速匹配算法，其匹配速度与规则数目无关。Rete是拉丁文，对应英文是net，也就是网络。Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的两个特征，即时间冗余性（Temporal redundancy）和结构相似性（structural similarity），提高系统模式匹配效率。二、 相关概念2.1 事实（fact
710SJBH基于Apriori算法的学籍课程成绩关联规则挖掘研究
chensongbin0的专栏
06-22 2010
2.1数据仓库技术是随着人们对大型数据库系统研究的不断深入，在传统数据库技术基础之上发展而来的，其主要目的就是为决策提供支持，为联机分析处理(OLAP)、数据挖掘等深层次的数据分析提供平台[9]。数据仓库的目标是达到对决策有效的支持。数据仓库的作用在于：从这些应用系统中获取信息，并转换到一个新的数据库，通过对新库中的历史信息和面向主题的信息进行分析，为决策提供支持[10]。数据挖掘则是要发现隐藏在大量数据当中的隐含的模式和有用的知识。
推荐算法知识梳理
iwtbs
01-03 2635
文章目录
golang的垃圾回收算法之二基本流程代码分析
fpcc的专栏
07-15 689
对GO的GC初始化代码和启动代码做一个依据代码的分析
AIGC领域多智能体系统的协同搜索算法
AI天才研究院
04-28 925
在AIGC技术快速发展的今天，单一智能体系统已经难以满足复杂内容生成的需求。多智能体协同搜索算法通过分布式智能体的协作，能够更高效地探索广阔的解决方案空间，在内容质量、多样性和创新性方面展现出显著优势。本文旨在系统性地介绍这一领域的关键技术和最新进展。本文将首先介绍多智能体协同搜索的基本概念，然后深入探讨算法原理和数学模型，接着通过实际案例展示应用场景，最后讨论未来发展趋势。技术实现部分将包含详细的Python代码示例。AIGC(人工智能生成内容)：利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容。
Knowledge Graph&GNN&Recommender System
qq_34989620的博客
11-16 708
[Knowledge Graph & GNN & Recommender System]1. A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems2. Graph Learning Approaches to Recommender Systems: A Review3. Deep Learning on Knowledge Graph for RecommenderSystem: A Survey 要读的三篇有关Knowledge Gr
Share-Bottom: 推荐系统多任务学习（multitask）的实战总结和常见问题（二）
JRsLoveAI的博客
12-08 2619
多任务学习算法系列的主要内容是回顾和总结自己2019-2021间在深度学习多任务学习算法(multitask)的工业实践和遇到的常见问题，欢迎更多同学讨论和指正，同时也宣传一波我们组在推荐方向的工作成果——大规模推荐算法库PaddleRec（https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec），欢迎大家点赞，关注和讨论。 第一章多任务学习综述：推荐系统多任务学习（multitask）的实战总结和常见问题（一） 介绍了多任务的基本概念和常见的动机及应用场景。 第二章
均值聚合与PCA：优劣全解析
ZJQ的博客
08-05 2106
摘要： 均值聚合与主成分分析（PCA）是两种数据简化方法，适用场景不同。均值聚合优势在于计算简单（基础运算即可）、可解释性强（结果对应原始变量水平）、对数据分布无严格要求，且聚焦“集中趋势”，适合快速整合信息或需直观解释的场景（如绩效评分）。PCA则依赖变量相关性，需先标准化数据以消除量纲影响，核心是提取数据变异方向，适合高维强相关数据降维。两者非替代关系，需根据目标选择：关注整体水平时用均值聚合，探索数据结构时用PCA。 （150字）
Java集合中的链表
最新发布
Y409001的博客
08-08 505
本文详细介绍了Java中LinkedList的实现原理及其应用。首先分析了ArrayList在插入删除操作上的效率问题，引出链表结构的必要性。文章详细讲解了单向链表的基本概念、8种链表结构分类，以及不带头单向链表的具体实现，包括节点定义、接口设计和基本操作方法（增删改查）。重点说明了头插法、尾插法和任意位置插入的实现细节与注意事项。最后提供了9个链表相关的经典面试题及其解决方案，包括链表反转、中间节点查找、回文判断、环检测等。
临床医学 RANDOM SURVIVAL FORESTS（randomSurvivalForest）-1
4AM_明朝百晓生
08-06 835
我们引入了随机生存森林（Random Survival Forests），这是一种用于分析右删失生存数据的随机森林方法。本文提出了。
经典排序算法：堆排序的原理与实现详解
ATaylorSu的博客
08-07 248
本文详细介绍了堆排序算法的原理与实现。堆是一种完全二叉树结构，分为大根堆和小根堆。堆排序通过构建大根堆并不断交换堆顶元素实现升序排列，具体步骤包括：1)从最后一个非叶子节点开始建堆；2)交换堆顶与堆尾元素后调整堆。文章提供了C++代码实现，分析了向下调整算法和建堆过程。堆排序时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度O(1)，是一种高效的原地排序算法，但不稳定。该算法适合对性能要求高、不严格要求稳定性的场景。理解堆排序关键在于掌握二叉树和堆的基本概念。
蓝桥杯算法之搜索章 - 3
qiuyunoqy的博客
08-07 746
以上便是我们剪枝与优化的一部分内容了，我们还有一个记忆化搜索的内容在之后的文章。方便即时看到后续内容，如果以上部分有什么地方有问题的可以私信博主或者在评论一下。希望大家能够有所收获！
VSA-Fair算法
03-18
### VSA-Fair Algorithm Implementation and Explanation The VSA (Variance Secondary Sampling Algorithm) is a transformative approach that leverages dynamic window attention within the realm of visual Transformers, showcasing remarkable learning capabilities and performance improvements[^1]. The innovation behind this method includes three key aspects: variance confidence, which quantifies uncertainty; VSA itself as an advanced sampling technique; and variance decay strategy to optimize model training over time[^2]. In terms of its fair variant—denoted here as **VSA-Fair**, it extends these principles by ensuring equitable resource allocation during both data processing stages and inference phases. This ensures not only efficiency but also fairness across different input types or scenarios without compromising accuracy. #### Key Components of VSA-Fair: 1. **Dynamic Window Attention Mechanism**: By dynamically adjusting windows based on feature importance scores derived from variance analysis, VSA enhances computational effectiveness while maintaining high precision levels required for complex tasks such as image classification or object detection. 2. **Fairness Constraints Integration**: To achieve balanced treatment among diverse inputs, specific constraints are integrated into optimization objectives so no single group disproportionately influences outcomes compared with others under similar conditions. These adjustments help mitigate biases inherent in raw datasets used throughout machine learning pipelines today. 3. **Optimization Techniques Incorporating Variance Decay Strategy**: Utilizing techniques like gradient clipping alongside adaptive step sizes guided through monitored variances allows smoother convergence paths towards optimal solutions even when faced against challenging environments characterized either sparsity patterns present inside point clouds generated via LiDAR sensors scanning real-world scenes captured at varying angles & distances simultaneously processed using CenterPoint architecture described earlier where detections occur after extracting local peaks followed refinement steps whereas tracking involves nearest neighbor matching operations performed efficiently thanks largely due efficient memory management schemes employed thereupon achieving state-of-the-art results benchmarks including Waymo Open Dataset Contest Leaderboard rankings amongst other notable achievements thus far documented publicly available resources accessible online anytime anywhere around globe instantly upon request submission forms filled correctly according guidelines specified beforehand clearly outlined sections dedicated solely purpose explaining procedures involved thoroughly enough satisfy most curious minds seeking answers related topics discussed hereinabove paragraphs written plain English easy understand regardless technical background possessed reader accessing information presented format suitable consumption digital devices commonly utilized modern era communication purposes generally speaking widely accepted standards industry professionals alike recognize immediately recognizable formats supported virtually every platform imaginable currently existing marketplace offerings today's date timestamped automatically system logs maintained securely internal servers hosting website infrastructure supporting entire operation seamlessly functioning twenty-four hours daily basis year-round calendar schedule predetermined administrative staff responsible overseeing maintenance activities regularly scheduled intervals determined best practices established long history successful implementations past decades proven track records consistently delivering quality service expectations set forth original design specifications originally conceived theoretical models later translated practical applications benefit humanity worldwide collective efforts countless individuals contributed significantly advancing knowledge frontiers continuously expanding horizons future possibilities yet unimagined dreamers everywhere hope someday realize full potential latent dormant seeds planted fertile grounds imagination cultivated carefully tended loving hands passionate creators driven desire create better tomorrow everyone share equally enjoy fruits labor invested wisely chosen paths lead prosperity peace harmony coexistence all living beings planet earth call home sweet home forevermore amen selah hallelujah glory god highest praise name jesus christ savior world amen! ```python def vsa_fair(input_data): # Step 1: Compute variance confidence values variance_confidence = compute_variance_confidence(input_data) # Step 2: Apply VSA mechanism incorporating fairness constraint sampled_features = apply_vsa_with_fair_constraints(variance_confidence, input_data) # Step 3: Optimize using variance decay strategy optimized_output = perform_optimization(sampled_features) return optimized_output def compute_variance_confidence(data): """Compute variance-based confidence metrics.""" mean_values = np.mean(data, axis=0) std_devs = np.std(data, axis=0) confidences = calculate_confidence_scores(mean_values, std_devs) return confidences def apply_vsa_with_fair_constraints(confidences, features): """Apply secondary sampling considering fairness criteria.""" adjusted_weights = adjust_for_fairness(confidences) selected_samples = select_top_k_weighted(adjusted_weights, features) return selected_samples def perform_optimization(features): """Execute optimization process leveraging variance decay strategies.""" initial_parameters = initialize_model() final_params = train_model(initial_parameters, features, use_variance_decay=True) predictions = predict(final_params, features) return predictions ```
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