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特征选择——不被重视但非常重要
A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法，通常用于寻找在给定地图或图形中，起点到目标点之间的最短路径。它是一种基于贪心策略的启发式搜索算法，可以在大多数情况下找到最短路径。
首先看一下平均传输位数，定义如下：设定好的每一个码字给一个频率f(x)，每一个频率乘码字的长度
文章目录前言一、题目描述二、计算过程1.策略评估2.策略提升3.最优策略前言这是一道2020-2021国科大高级人工智能期末考试的一道格子题一、题目描述每一个格子等概率向着4个方向移动，每次移动一步，收益为 -1 ，移动到出口结束游戏。若当前移动会导致出界，则移动后位置不变：黄色是出口。二、计算过程1.策略评估利用动态规划的方法求当前策略下每个格子估值2.策略提升根据每个格子的估值求对应的贪心策略
最近在开发一个物联网调度系统时，我们就用贪心算法处理设备任务调度，将响应时间从秒级降到毫秒级！（真实案例）当年做电商促销系统，想用贪心算法分配优惠券，结果因为没考虑用户历史消费数据，导致大客户流失…这种"活在当下"的思维方式，让它在某些问题上展现出惊人的效率（特别是在笔试面试中！特别是在处理实时系统（比如高频交易）时，贪心的低时间复杂度优势就凸显出来了。贪心算法（Greedy Algorithm）
智能优化算法：入侵杂草优化算法-附代码文章目录智能优化算法：入侵杂草优化算法-附代码1.算法原理2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码摘要：2006年，Mehrabian等提 出 了一种新 颖 的 智 能 优 化 算 法—入 侵 杂 草 优 化 算 法（Invasive Weed Optimization,IWO)．该算法模拟杂草种子在自然界的扩散、生长、繁殖和竞争性消亡的基本过程，具有很强
传统特征选择会涉及到贪心算法、前向搜索、后向搜索的知识，通过本文，更好的认识三者的概念，并结合三个具体的例子，加深对三者的理解，为后面学习传统的特征选择做准备。
图的应用【最短路径】 —— Bellman-Ford 算法
最短路径算法、负权值
Bellman-Ford算法是一种用于解决带负权重边的单源最短路径问题的经典算法。该算法由理查德·贝尔曼和艾德加·福特于20世纪50年代提出。以下是Bellman-Ford算法的详细介绍:算法概述:算法步骤:算法复杂度:算法应用:代码说明：数据结构：使用来表示图的边， 来表示整个图。图的初始化：通过函数向图中添加边。Bellman-Ford 算法实现：初始化所有顶点的最短路径估计值为无穷大，除了源
1.给网络源点标上标号，其它点标上。2.遍历每条边 ，对每条边进行松弛操作如果 ，更新结点 v;的标号。3.如果没有出现过更新操作，直接第5步，否则 重复2-3步n-1次。4.如果最后一次遍历仍然有更新操作，则存在负环，没有最短路径。5.算法结束;接下来我们来讲述一下这个操作（如图）：
解析这题可以转化一下：（《神笔马良》。。。。）计算这些长方形对应下标的总加和我们可以一层一层往上垒,假设第i层起始点为xi，总和为sumi，再设从1到i的前缀和为si显然第一层x1=1，sum1=sn对于第二层x2，sum2=tot[x2,n]=sn-s[x2-1]对于第三层x3，sum3=sn-s[x3-1]。。。对于第k层xk，sumk=sn-s[xk-1]最后累加sum即答案显然答案整理一下
CodeForces 1628A Meximum Array 题解
该数据为栅格数据类型，每个栅格代表该网格范围（1平方公里）内的人口数，单位为人/平方公里，数据格式为gird，数据以Krassovsky椭球为基准，投影方式为Albers投影。中国人口空间分布公里网格数据处理过程中，首先计算土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的人口分布权重，进而在对上述3方面影响权重标准化处理的基础上计算各县级行政单元的总权重，然后在计算各县级行政单元单位权重人口占比的基础上，
全球变化背景下，极端天气和气候事件频发，为了统一不同国家和地区对极端气候事件的定义，世界气象组织（WMO）成立了气候变化检测和指数专家组 (ETCCDI)，其给出了 27 个具有代表性的极端气温和降水指数，用于规范全球极端气候事件的研究。数据集存储为.nc（Netcdf）格式，由29个数据文件组成，数据量为1.43 GB（压缩为1个文件，353 MB）。作者利用中国国家级地面气象站基本气象要素日值
本文针对空气源热泵供暖的温度预测问题，提出了从初级到高级的多种解决思路。问题1涉及室内温度波动规律、热泵能耗与温差的定量关系及影响因素分析，建议使用描述性统计、相关性分析和回归模型等方法。问题2关注建筑热力学模型的建立与参数辨识，推荐使用RC网络模型和灰箱模型。问题3要求基于历史数据预测未来室内温度，建议采用ARIMA、LSTM等时间序列模型。问题4则涉及恒温与分时控温策略的设计，提出使用PID控
A*算法及其改进
我们期待与会者能在此交流思想、碰撞智慧，共同推动计算机视觉、人工智能与工业设计领域的融合发展，为未来的科技进步和产业发展注入新的动力。*注意：稿将稿件Word+PDF上传至邮箱，正文请备注“Paper+作者姓名+联系方式”以便安排审稿，以及文章见刊检索通知，后续增值税普票（专票）、论文集寄送等。*文章必须要有题目、作者、单位、邮箱、关键词、摘要、必要的图表、结论、参考文献等。*投稿流程：投稿→审稿
为了实现这种规模的训练并在短时间内达到预期的效果，研究团队优化了整个训练堆栈，在超过 16000 个 H100 GPU 上进行训练，这也是第一个在如此大规模上训练的 Llama 模型。通过监督微调、拒绝采样和直接偏好优化等方法，在预训练模型基础上进行多轮对齐，构建聊天模型，Llama 3.1 405B 也能够更精确地适应特定的使用场景和用户需求，提高实际应用的表现。简单来说，超大杯 Llama 3
LLM意为大型语言模型。ChatGPT就是一种LLM，作为一种人工智能技术，通过使用深度学习算法来处理和生成自然语言文本，这些模型通常需要大量的数据来训练，以便能够理解和生成人类语言。
双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。DML 通过正交化技术解决了传统机器学习在因果推断中的偏差问题，使得研究者能够在控制混淆变量的同时，准确地估计出核心参数。本数据以一个双重机器学习的案例展开，展示了双重机器学习的使用方法。例如，研究者可以使用 DML 来评估某一政策变化对经济指标的影响，
1、rand5()得到rand3()或rand7()类型题通过rand5实现rand3很好实现，rand5的取值为[1,2,3,4,5]的值，但是rand3的取值[1,2,3]，由此可得，当rand5随机到4，5时可以重新随机，因为每次随机到的概率是相同的。所以随机到[1,2,3]的概率也是相同的，随机也符合rand3的随机数。代码如下：int rand3() {int n = 5;// rand
每名角色只能被一名玩家选用，由小 E 先手，小 E 和小 P 轮流选择一名未被选用的角色加入己方阵营，直到所有的角色都被选用。当玩家 A 选择的某名角色能克制玩家 B 选择的某名角色时，玩家 A 的游戏舒适度 +1 ，当玩家 A 选择的某名角色被玩家 B 选择的某名角色克制时，玩家 A 的游戏舒适度 −1。当玩家 A选择的某名角色能克制玩家 B选择的某名角色时，玩家 A 的游戏舒适度 +1 ，当玩
本文详细介绍了十种常见的搜索算法，包括A*、D*、模拟退火、爬山法、遗传算法、蒙特卡洛树搜索、贪心算法、蚁群优化和粒子群优化。每种算法都涵盖了其思想、步骤、特点及应用场景，旨在为读者提供一个全面而深入的理解。无论是路径规划、组合优化还是机器学习，这些算法在各自领域展现了强大的生命力，是解决复杂问题的重要工具。
RRT算法简单介绍1. RRT算法定义RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法是一种基于采样的路径规划算法，常用于移动机器人路径规划，适合解决高维空间和复杂约束下的路径规划问题。基本思想是以产生随机点的方式通过一个步长向目标点搜索前进，有效躲避障碍物，避免路径陷入局部极小值，收敛速度快。本文通过matlab实现RRT算法，解决二维平面的路径规划问题。2. RRT算法
智能优化算法作为一种新兴的优化手段，凭借其强大的适应性和高效的搜索能力，已经在多个领域取得了显著成果。随着计算能力的提升和算法的不断进步，未来智能优化算法将能够解决更多复杂的优化问题，推动各个领域的发展。智能优化算法的核心思想模仿了自然界中的一些现象或过程，包括但不限于生物进化（遗传算法）、社群行为（蚁群算法、粒子群优化）、模拟退火等。其中，\( w \) 为惯性权重，\( c_1 \) 和 \(
主要介绍的是自然语言处理基础任务（FMM&BPE原理以及代码），主要有最大正向匹配FMM，BPE子词切分原理以及代码实现
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境E中，状态空间X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描
田忌和齐王赛马， 他们各有 n 匹马，依次派出一匹马进行比赛， 每一轮获胜的一方将从输的一方获得 200 银币， 平局则不用出钱。田忌知道所有马的速度值，且田忌可以安排每轮双方出场的马。若此时田忌<=齐王，将田忌慢马与齐王快马比赛（与慢马或快马进行比赛，都是不可能赢的，何不换取更大的利益）。输入包含若干组数组， 每个数据的第 1 行是一个整数 n (n≤1000)，表示齐王和田忌各有 n 匹马，
唬牌,也叫吹牛皮。三个人，一副牌、两副牌（包含大小王）都可以
本题通过贪心算法，在每次决策时选择当前最优的训练方式（组团或单独），逐步解决问题。正确的排序策略合理维护剩余训练需求和成本准确计算两种训练方式的性价比这种贪心思路在类似的资源分配问题中非常有效，能高效地找到最优解。
CCF-GESP 等级考试 2024年12月认证C++五级真题解析
对与问题分析中的“重点”，出于直觉，我们发现，选择一次“操作”补相邻两位，似乎总是优于一次“操作”仅补一位。因为人们总是优先选择当前收益最大的操作，一次“操作”补两位是要优于一次“操作”仅补一位的。例如 -5 -3 -1，前两位执行3次“+1”的操作，得到 -2 0 -1，再分别执行3次单独的“+1”操作，全部补成 0 0 0。例如 -2 -3，则“操作”两次，变为 0 -1。遍历完后，数组中未补
汽车加油问题【贪心算法】
前言人生如逆旅，我亦是行人。贪心算法（Greedy Algorithm）贪心算法（Greedy Algorithm，又称贪婪算法）：是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择。算法思路：建立数学模型来描述问题；把求解的问题分成若干个子问题；对每个子问题进
根据《中华人民共和国市场主体登记管理条例》规定，将原内资企业分类“国有企业”“集体企业”、“股份合作企业”、“联营企业”、“有限责任公司”、“股份有限公司”、“私营企业”和“其他企业”等8个类别调整为“有限责任公司”、“股份有限公司”、“非公司企业法人”、“个人独资企业”、合伙企业”和“其他内资企业”等6个类别。其中，原“国有企业”、“集体企业”、“股份合作企业”“联营企业”纳入新类别“非公司企业
专业要求： 计算机：擅长任意一种编程语言，（C/C++/C#/Java/Python/Haskell/Rust/Ruby/LISP/ PHP/Js/IOS/Android/MATLAB/数据结构/算法分析/计算机组成原理/操作系统/网络原理/ 编译原理/汇编/数据库/机器学习/图像识别/人工智能/并行计算/分布式/单片机/嵌入式 /人机交互/信息安全/软件工程/微积分/线性代数/概率论/数
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暴力解法就是两层循环，找出两个差值最大的即可。优化：在找最小的时候不用每次都循环一遍，只要在i向后走的时候，每次记录一下最小的值即可。
过题数4/13补题数7/13。
贪心算法，作为计算机科学中最具“智慧”的算法之一，它通过简洁直接的策略解决了许多看似复杂的问题。它的每一次选择，都是对局部最优的追求，而这一追求，最终汇聚成了全局最优的结果。在面对问题时，贪心算法教给我们一个深刻的道理——在合适的时刻，做出最好的选择，最终的道路会更加宽广和光明。然而，正如人生中的许多选择并非总是简单易得，贪心算法并不是每一个问题的灵丹妙药。它适用于那些满足特定条件的问题，而对于其
人工智能经典题目，罗马尼亚问题，C语言版，贪婪算法和启发式算法
贪心算法是一种在求解问题时，总是做出在当前看来是最好的选择的算法。它不从整体最优上进行考虑，而是通过每一步的局部最优选择，希望达到全局的最优解.
贪心算法
——贪心算法
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