算法和算子

最新推荐文章于 2024-02-09 12:21:44 发布
转载 最新推荐文章于 2024-02-09 12:21:44 发布
· 1.5k 阅读 · 0 ·
版权
原文链接：https://www.zhihu.com/question/273906526/answer/373969269

https://www.zhihu.com/question/273906526/answer/373969269

遗传算法核心算子全解析：原理比较与性能评估
盼小辉丶的博客
09-09 3076
遗传算子的选择需要考虑特定的基因或个体类型；当然，我们也可以根据具体问题自定义合适的遗传算子。将正确的遗传算子应用于具体问题需要了解不同遗传算子的功能和原理。在本节中，我们将介绍一些常见的遗传算子。
算子算力计算
吴建明wujianming_110117
06-01 1266
仅基于算力或者算子算法的公司成功率比较低，只有少数头部企业赢者通吃：反例寒武纪被华为抛弃，正例如英伟达也要持续观察，即便是正例，也要看到TESLA抛弃它做FSD，蔚来小鹏蠢蠢欲动想做自己的芯片。 基于场景看比较容易成功，软硬结合护城河比较深：比如监控识别的海康大华，自动驾驶的Mobileye、可能成功的地平线。扫地机器人的科沃斯和石头科技，都是对细分场景理解深刻的。 3.大数据的积累非常重要，自学习的基础：自动驾驶的路测数据；医院的CT片、案例等 嵌入式AI框架Tengine的架构、算子定制和引擎推理 本.
图像处理常用算法—6个算子 ！！
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
02-09 4443
同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。
算法和算子（待补充）
qq_44418077的博客
04-30 3444
算法和算子算法和算子算法算子 算法和算子 算法和算子的关系：算法(algorithm)是为了达到某个目标，实施的一系列指令的过程，而指令包含算子(operator)和操作数(operand)。算子：operator, 简单说来就是进行某种“操作“，动作。与之对应的，就是被操作的对象，称之为操作数，operand 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/273906526/answer/373969269 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授
小白学习spark(一些算子和算法)
北极的企鹅
09-12 741
我之前是做java开发的 , 但是进入到一个新公司 , 公司里面是大数据开发 , 都是一群大数据的大佬们 , 只有我一个java渣渣 , 所以 ,为了和同事们一起工作 , 我又开始学习spark和scala , 以下是我这几天的学习的算子和算法 (可能比较乱 , 轻喷 , 我是渣渣) , 有需要的就看看 , 莫喷我 , 只是简单记录了一下 , 代码都是自己写 , 但是 , 没有粘贴上来 ...
算法中的算子是什么意思,图像处理一样理解
GoodShot的专栏
09-30 2万+
数学中的映射,当映射的作用是把函数映成函数,或者函数映成数的时候,这个映射常常叫做算子. 比如微分算子D,把就是把函数f作用后,把f映成f的导函数. 拉普拉斯算子是一种二阶微分算子. 图像处理里都把图像看成R^2上的函数，每个像素只是这个函数的采样点。 在这个意义下，算子就是把一个R^2上的函数变化到另一个R^2上的函数的一个变换。 (表面上看，原图每个点到另一幅图的
算法运算符
weixin_43187908的博客
08-20 927
1运算在代码中用到很多,底层用到多;下面是我自己算出来的; **注:**二進制表最左端的二進制位表示符號位，“+”用“0”表示，“-”用“1”表示, 计算机是32位的所以二级制要写32位, >>>的应用（无符号右移运算符） //正数的右移 public static void demo1(){ int i =15>>>2; //0000,0000,0000,11...
约束优化问题中基于目标的多目标进化算法修复算子
03-17
约束优化问题中基于目标的多目标进化算法修复算子
PM_matlab的pm算法_pm传播算子算法_
10-04
`PM.m`很可能包含了实现PM算法和传播算子算法的核心代码。 PM算法的基本步骤通常包括： 1. **模式定义**：确定要搜索的目标模式或序列。 2. **预处理**：对输入数据进行必要的处理，比如标准化、编码等。 3. **匹配...
大数据-算法-算子代数和量子逻辑上的映射.pdf
04-17
在大数据和算法的世界中，算子代数和量子逻辑上的映射扮演着至关重要的角色。算子代数是研究线性算子集合的数学结构，它在量子力学、信息理论和统计物理等领域有着广泛的应用。量子逻辑则是在量子理论背景下发展起来...
大数据-算法-算子代数的独立与算子的.pdf
04-17
《大数据-算法-算子代数的独立与算子的.pdf》这篇文档主要探讨了算子代数在大数据和算法背景下的独立性与联合谱的关联，这是量子力学和现代数学理论交叉的一个重要领域。文档首先介绍了算子代数在量子力学中的作用，...
边缘检测的一些不错的算法，包括很多算子的源代码。机会不容错过
03-06
边缘检测的一些不错的算法，包括很多算子的源代码。机会不容错过
为什么spark中叫算子不叫方法以及算子之间的区别
wang5g的博客
03-03 2003
今天博主在学习spark中一直在用算子，突然很困惑为什么要叫算子而不是方法呢？ 答： 算子：（Operation) 是为了区分和scala集合对象的方法，集合对象的方法都是在同一个节点中完成的，RDD的方法也就是算子都是在Executor中执行，为了区分两者，所以称之为算子。 foreach collect.foreach Execute端执行操做 在driver端执执行操作 每个Execute进行输出，所以乱序 Execute端反馈给driver，driver端进行整合输出，所以是有序
算子是什么
顺其自然~专栏
03-30 3748
在知道什么是算子之前我们还需要知道一些其他的相关概念，大概来说，算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间，如内积空间等。映射从一个拓扑空间到另一个拓扑空间的对应关系。对于每一个x，都有唯一的y与之对应。如果对于一个x，对应一个“集合”，而非唯一的一个y，这种对应关系称为“集值映射”。映射的概念是最一般的。对于映射的操作，最典型的是同伦。对于集值映射，最有名的结果是Kakutani不动点定理及其在博弈论和最优化中的应用。这些内容都属于拓扑学。集值映射和映射统称为对应。对应
什么是“算子”
crazyjinks的博客
04-10 3464
了解基本概念，什么是算子
spark RDD
qq_25460227的博客
08-02 481
Spark计算模型 目标 熟练使用RDD的算子完成计算 掌握RDD的原理 弹性分布式数据集RDD RDD概述 什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允...
图像算法八 —— 多种边缘检测算法（Sobel算子、Isotropic Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子）介绍及比较
热门推荐
weixin_43662553的博客
08-13 2万+
图像算法八 —— 多种边缘检测算法（Sobel算子、Isotropic Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子）介绍及比较
Spark-算子原理和区别
迷路剑客个人博客
04-23 730
Spark-算子原理和区别 转载声明 本文大量内容系转载自以下文章，有删改，并参考其他文档资料加入了一些内容： spark部分：distinct去重的原理 作者：道法—自然 SQL中union和union all的区别 作者：道法—自然 repartition和coalesce的区别 作者：道法—自然 spark中makerdd和parallelize的区别 作者：道法—自然 map flatm...
算子（Operator）
Hanlin的博客
12-07 5736
深度学习算法由很多计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Operator，简称OP）。 广义上讲，对任何函数进行的任何一项操作都可以认为是一个算子。 在深度学习中，算子对应每一层中的计算逻辑。 例如： 卷积层（Convolution Layer）中的卷积算法，可以认为是一个算子； 全连接层（Fully connected Layer）中的权值求和过程也可以认为是一个算子。 对于构建一个Deep Learning 模型来说，算子提升了效率。 ...
遗传算法 交叉算子
最新发布
04-01
### 遗传算法中交叉算子的实现与原理 #### 交叉算子的重要性 遗传算法的核心在于其操作符的设计，其中交叉算子是最关键的部分之一。它决定了遗传算法能否有效地探索解空间并最终达到全局最优解[^2]。 #### 不同类型的交叉算子及其工作方式 为了更好地理解交叉算子的工作机制，可以参考一些常见的交叉策略： 1. **单点交叉 (Single-point Crossover)** 单点交叉是一种基本的交叉方法，在两个父代个体之间随机选择一个位置作为分割点，然后交换这个分割点之后的部分形成新的后代个体。这种方法简单易懂，但在某些复杂问题上可能表现不佳[^3]。 下面是一个简单的单点交叉示例： ```python import random def single_point_crossover(parent1, parent2): point = random.randint(1, len(parent1) - 1) child1 = parent1[:point] + parent2[point:] child2 = parent2[:point] + parent1[point:] return child1, child2 # 示例输入 p1 = [1, 0, 0, 1, 1] p2 = [0, 1, 1, 0, 0] c1, c2 = single_point_crossover(p1, p2) print(c1, c2) ``` 2. **多点交叉 (Multi-point Crossover)** 多点交叉类似于单点交叉，但它允许在染色体上有多个切割点。这增加了后代之间的差异性，从而提高了种群的多样性。 3. **均匀交叉 (Uniform Crossover)** 均匀交叉不依赖于固定的切分点，而是逐位决定每个基因是从哪个父代继承而来的。具体来说，对于每一个基因的位置，都以一定的概率（通常为0.5）从父母双方中选取其中一个基因值。 4. **部分匹配交叉 (Partially Matched Crossover, PMX)** 和 **顺序交叉 (Order-based Crossover, OX)** 这些特定形式的交叉主要用于处理排列型优化问题（如旅行商问题TSP），它们确保产生的后代仍然满足约束条件——即所有的城市只访问一次且仅被安排在一个固定位置上。 #### 改进的传统交叉算子应用实例 针对Job Shop调度这类复杂的组合优化问题，研究者提出了更高效的定制化交叉方案。例如，邵新宇团队开发了一种基于工序编码的POX方法，并验证了它的优越性能；此外他们还引入了改良版的子代交替模式遗传算法来克服传统GA容易陷入局部极小值的问题。 --- #### 总结 综上所述，交叉算子不仅影响到遗传算法的整体效率和效果，而且需要依据实际应用场景灵活调整参数设置或者重新定义适合当前任务特点的新颖变种版本。只有这样才能充分发挥出遗传算法的强大寻优能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值