Artikeleinführung：Der Pathfinding-Algorithmus ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen im Bereich Computergrafik und künstliche Intelligenz, der zur Berechnung des kürzesten oder optimalen Pfades von einem Punkt zum anderen verwendet wird. In diesem Artikel werde ich zwei häufig verwendete Pfadfindungsalgorithmen im Detail vorstellen: den Dijkstra-Algorithmus und den A*-Algorithmus. Dijkstra-Algorithmus Der Dijkstra-Algorithmus ist ein Breitensuchalgorithmus, der verwendet wird, um den kürzesten Weg zwischen zwei Punkten in einem Diagramm zu finden. Es funktioniert wie folgt: Wir müssen eine Menge S erstellen, um die Scheitelpunkte zu speichern, die den kürzesten Weg gefunden haben. Wir müssen eine Menge Q erstellen, um die Scheitelpunkte zu speichern, die noch nicht den kürzesten Weg gefunden haben. Wir müssen den Startpunkt zu anderen Punkten verschieben und den Abstand vom Startpunkt zu sich selbst auf 0 setzen und die folgenden Schritte wiederholen.

2023-12-20 Kommentar 0  780

Artikeleinführung：Wie kann der Datenzusammenführungsalgorithmus bei der C++-Big-Data-Entwicklung optimiert werden? Einleitung: Die Datenzusammenführung ist ein häufig auftretendes Problem bei der Big-Data-Entwicklung, insbesondere beim Umgang mit zwei oder mehr sortierten Datensätzen. In C++ können wir den Datenzusammenführungsalgorithmus implementieren, indem wir die Idee der Zusammenführungssortierung verwenden. Wenn die Datenmenge jedoch groß ist, kann es beim Zusammenführungsalgorithmus zu Effizienzproblemen kommen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie der Datenzusammenführungsalgorithmus in der C++-Big-Data-Entwicklung optimiert werden kann, um die Betriebseffizienz zu verbessern. 1. Um den gemeinsamen Datenzusammenführungsalgorithmus zu implementieren, müssen wir zunächst

2023-08-27 Kommentar 0  959

Artikeleinführung：Hallo zusammen, ich bin Peter~LightGBM ist ein klassischer Algorithmus für maschinelles Lernen. Sein Hintergrund, seine Prinzipien und Eigenschaften sind sehr studienwürdig. Der Algorithmus von LightGBM bietet Funktionen wie Effizienz, Skalierbarkeit und hohe Genauigkeit. In diesem Artikel werden kurz die Merkmale und Prinzipien von LightGBM sowie einige Fälle vorgestellt, die auf LightGBM und zufälliger Suchoptimierung basieren. LightGBM-Algorithmus Im Bereich des maschinellen Lernens sind Gradient Boosting Machines (GBMs) eine Klasse leistungsstarker Ensemble-Lernalgorithmen, die durch schrittweises Hinzufügen schwacher Lernender (normalerweise Entscheidungsbäume) ein leistungsstarkes Modell erstellen, um Vorhersagefehler zu minimieren. GBMs werden oft verwendet, um Vor- und Nachteile zu minimieren.

2024-06-08 Kommentar 0  723

Artikeleinführung：Antwort: Um gleichzeitige parallele Algorithmen in C++ zu implementieren, können Sie C++-Parallelitätsbibliotheken (z. B. std::thread, std::mutex) verwenden und parallele Algorithmen (Merge Sort, Quick Sort, MapReduce) verwenden, um die Leistung zu verbessern. Detaillierte Beschreibung: Die C++-Parallelitätsbibliothek bietet Thread-Verwaltungs- und Synchronisierungsmechanismen wie std::thread, std::mutex, std::condition_variable. Parallele Algorithmen verbessern die Leistung, indem sie Aufgaben auf mehrere gleichzeitig ausgeführte Threads verteilen. Praktischer Fall: Parallele Zusammenführungssortierung ist ein parallelisierter klassischer rekursiver Algorithmus, der Ergebnisse in Segmenten sortieren und zusammenführen kann, um die Effizienz bei der Verarbeitung großer Datensätze zu verbessern.

2024-06-03 Kommentar 0  572

Artikeleinführung：GNN ist in den letzten Jahren ein sehr beliebtes Feld. Kürzlich wurde in einer Fachzeitschrift von Nature eine Methode zur Verwendung von GNN zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme vorgeschlagen und behauptet, dass die Leistung des GNN-Optimierers der Leistung bestehender Löser entspricht oder diese sogar übertrifft. Dieses Papier hat jedoch einige Zweifel geweckt: Einige Leute wiesen darauf hin, dass die Leistung dieses GNN tatsächlich nicht so gut ist wie die des klassischen Greedy-Algorithmus und die Geschwindigkeit viel langsamer ist als die des Greedy-Algorithmus (bei Problemen mit einer Million Variablen der Greedy-Algorithmus). Der Algorithmus ist besser als das GNN (104-mal schneller). Daher sagen die Skeptiker: „Wir sehen keinen guten Grund, diese GNNs zur Lösung dieses Problems zu verwenden. Sie hoffen, dass die Autoren dieser Arbeiten behaupten können, dass dies der Fall ist.“ Vorgesetzter.

2023-04-12 Kommentar 0  1134

Artikeleinführung：Hallo zusammen, ich bin Peter ~ Die Informationen zu verschiedenen Dimensionsreduktionsalgorithmen im Internet sind gemischt und die meisten von ihnen stellen keinen Quellcode bereit. Hier ist ein GitHub-Projekt, das Python verwendet, um 11 klassische Datenextraktionsalgorithmen (Datendimensionalitätsreduzierung) zu implementieren, darunter: PCA, LDA, MDS, LLE, TSNE usw., mit relevanten Informationen und Anzeigeeffekten, die sich sehr gut für Anfänger und maschinelles Lernen eignen diejenigen, die gerade mit dem Data Mining begonnen haben. Warum müssen wir eine Datendimensionalitätsreduktion durchführen? Die sogenannte Dimensionsreduktion besteht darin, einen Satz von Vektoren Zi mit einer Anzahl von d zu verwenden, um die nützlichen Informationen darzustellen, die in einer Anzahl von Vektoren Xi mit einer Anzahl von D enthalten sind, wobei d normalerweise ist Wir werden feststellen, dass die Größe der meisten Datensätze Hunderte oder sogar Tausende beträgt, und zwar im klassischen Sinne

2023-04-12 Kommentar 0  1761

Artikeleinführung：Die asymptotische Eigenschaft bezieht sich darauf, ob sich die Leistung des Algorithmus mit zunehmender Datenmenge stabilisiert oder einem bestimmten Grenzwert annähert. Bei maschinellen Lernproblemen sind asymptotische Eigenschaften wichtige Indikatoren zur Bewertung der Skalierbarkeit und Effizienz von Algorithmen. Das Verständnis der asymptotischen Eigenschaften von Algorithmen hilft uns bei der Auswahl geeigneter Algorithmen zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens. Durch die Analyse der Leistung des Algorithmus bei unterschiedlichen Datenmengen können wir die Effizienz und Leistung des Algorithmus bei großen Datensätzen vorhersagen. Dies ist für praktische Probleme im Umgang mit großen Datensätzen sehr wichtig. Daher kann uns das Verständnis der asymptotischen Eigenschaften von Algorithmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen in praktischen Anwendungen zu treffen. Es gibt viele gängige Algorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. Support-Vektor-Maschinen, Naive Bayes, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Jeder Algorithmus hat seine eigenen Vor- und Nachteile, daher müssen bei der Auswahl einige Faktoren berücksichtigt werden

2024-01-24 Kommentar 0  918

Artikeleinführung：1. Hintergrundsimulation spielt eine wichtige Rolle in der Forschung und Entwicklung zum autonomen Fahren. Sie kann die Forschungs- und Entwicklungseffizienz erheblich verbessern und eine Garantie für die Zuverlässigkeit von Algorithmen bieten. Als hervorragende Open-Source-Plattform eignet sich das Baidu Apollo-System sehr gut für die Forschung von Freunden, die daran interessiert sind, autonomes Fahren zu erlernen. Darüber hinaus ist Carsim/Trucksim ein hoch angesehenes klassisches Fahrzeugdynamik-Simulationstool. In diesem Artikel wird die Methode zur Realisierung einer lokalen Echtzeitsimulation durch die Kombination von Apollo und Trucksim vorgestellt. Es ist für Anfänger geeignet, eine Simulationsplattform aufzubauen und das Apollo-System zu studieren. 2. Architekturdesign Der Kerncode des Apollo-Projekts ist in C++ implementiert. Zu den gängigen Schnittstellen für Trucksim gehören Simulink, Python und die Programmiersprache C.

2024-01-13 Kommentar 0  1291

Artikeleinführung：Da die Netzwerktechnologie immer weiter entwickelt wird, nimmt die Anzahl der Website-Besuche schrittweise zu. Um das Benutzererlebnis zu verbessern, müssen wir die Ladezeit von Webseiten und die Größe der übertragenen Daten so weit wie möglich reduzieren. Unter diesen ist der Gzip-Komprimierungsalgorithmus ein klassischer Datenkomprimierungsalgorithmus, der Daten beim Übertragen von Daten komprimieren und die Größe der übertragenen Daten reduzieren kann, wodurch die Ladegeschwindigkeit und das Benutzererlebnis von Webseiten verbessert werden. Wenn wir den Gzip-Komprimierungsalgorithmus zur Optimierung der Website verwenden, können wir ihn auch mit der Memcache-Caching-Technologie in PHP kombinieren, um die Leistung der Website weiter zu verbessern. 1.G

2023-05-15 Kommentar 0  840

Artikeleinführung：Graph Machine Learning (GML) ist ein schnell wachsendes Feld, das maschinelles Lernen und grafische Datendarstellung kombiniert. Die Darstellung grafischer Daten macht Graphen zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Modellierung komplexer Systeme. Mithilfe von Diagrammen können wir die Beziehungen und Interaktionen zwischen verschiedenen Einheiten erfassen. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Vorteile des maschinellen Lernens mit Graphen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden sowie über mehrere beliebte Algorithmen für maschinelles Lernen mit Graphen. Vorteile des maschinellen Lernens von Graphen gegenüber herkömmlichen Methoden Maschinelles Lernen von Graphen (GML) wird aus mehreren Gründen häufig als dem klassischen maschinellen Lernen überlegen angesehen: GML-Algorithmen sind darauf ausgelegt, die natürliche Art und Weise auszunutzen, wie Diagramme mit komplexen Beziehungen umgehen, die möglicherweise schwierig sind oder mit herkömmlichen Methoden nicht dargestellt werden können . Der GML-Algorithmus zeigt Robustheit im Umgang mit fehlenden Daten und ist in der Lage, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. 3. Verarbeiten Sie große Datenmengen

2024-01-23 Kommentar 0  1426

Artikeleinführung：So implementieren Sie den Rucksackproblem-Algorithmus mit PHP: Das Rucksackproblem ist ein klassisches kombinatorisches Optimierungsproblem. Sein Ziel besteht darin, eine Reihe von Elementen auszuwählen, um ihren Gesamtwert bei begrenzter Rucksackkapazität zu maximieren. In diesem Artikel stellen wir vor, wie PHP zur Implementierung des Algorithmus des Rucksackproblems verwendet wird, und stellen entsprechende Codebeispiele bereit. Beschreibung des Rucksackproblems Das Rucksackproblem kann folgendermaßen beschrieben werden: Gegeben sei ein Rucksack mit einer Kapazität von C und N Gegenständen. Jedes Element i hat ein Gewicht wi und einen Wert vi. Es ist erforderlich, einige Elemente aus diesen N Elementen so auszuwählen, dass sie

2023-07-09 Kommentar 0  1525

Artikeleinführung：Mit Webman Bilder auf Websites optimieren und verarbeiten Im heutigen Internetzeitalter wird die Verwendung von Bildern auf Webseiten immer wichtiger. Sowohl die Ästhetik als auch die Seitenladegeschwindigkeit sind untrennbar mit der Bildoptimierung und -verarbeitung verbunden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Webman, einem leistungsstarken Tool, Bilder auf der Website optimieren und verarbeiten, um das Benutzererlebnis und die Seitenleistung zu verbessern. Webman ist ein auf Python basierendes Bildverarbeitungstool, das eine Vielzahl hervorragender Bildverarbeitungsalgorithmen und Optimierungstechniken kombiniert, um mir zu helfen

2023-08-25 Kommentar 0  1036

Artikeleinführung：Wie kann man Backtracking nutzen, um eine effiziente Lösung für das vollständige Permutationsproblem in PHP zu erreichen? Die Backtracking-Methode ist ein Algorithmus, der üblicherweise zur Lösung von Permutations- und Kombinationsproblemen verwendet wird und innerhalb einer begrenzten Zeit nach allen möglichen Lösungen suchen kann. In PHP können wir Backtracking verwenden, um das vollständige Permutationsproblem zu lösen und eine effiziente Lösung zu finden. Das Gesamtpermutationsproblem ist ein klassisches Permutations- und Kombinationsproblem, dessen Ziel darin besteht, alle möglichen Permutationen bei einer Menge verschiedener Elemente zu finden. Für die Menge der Elemente {1,2,3} sind beispielsweise alle möglichen Anordnungen {1,

2023-09-19 Kommentar 0  1299

Artikeleinführung：Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es ein Sprichwort: „Es gibt kein kostenloses Mittagessen auf der Welt.“ Kurz gesagt bedeutet dies, dass kein Algorithmus bei jedem Problem die beste Wirkung erzielen kann besonders wichtig. Man kann beispielsweise nicht sagen, dass neuronale Netze immer besser sind als Entscheidungsbäume oder umgekehrt. Die Modellausführung wird von vielen Faktoren beeinflusst, beispielsweise der Größe und Struktur des Datensatzes. Daher sollten Sie viele verschiedene Algorithmen basierend auf Ihrem Problem ausprobieren und dabei einen Testdatensatz verwenden, um die Leistung zu bewerten und den besten auszuwählen. Natürlich muss der Algorithmus, den Sie ausprobieren, für Ihr Problem relevant sein, und der Schlüssel liegt in der Hauptaufgabe des maschinellen Lernens. Wenn Sie beispielsweise Ihr Haus reinigen möchten, können Sie einen Staubsauger, einen Besen oder einen Mopp verwenden, aber auf keinen Fall eine Schaufel.

2023-04-12 Kommentar 0  1508

Artikeleinführung：Wie kann man das Minimum-Spanning-Tree-Problem in PHP mithilfe der Divide-and-Conquer-Methode lösen und die optimale Lösung erhalten? Der minimale Spannbaum ist ein klassisches Problem der Graphentheorie. Ziel ist es, eine Teilmenge aller Eckpunkte in einem verbundenen Diagramm zu finden und die Kanten so zu verbinden, dass die Teilmenge einen Baum bildet und die Summe der Gewichte aller Kanten am kleinsten ist. Bei der Divide-and-Conquer-Methode geht es darum, ein großes Problem in mehrere Teilprobleme zu zerlegen, die Teilprobleme dann einzeln zu lösen und schließlich die Ergebnisse zusammenzuführen. Die Verwendung der Divide-and-Conquer-Methode zur Lösung des Minimum-Spanning-Tree-Problems in PHP kann durch Befolgen der folgenden Schritte erreicht werden. Definieren Sie die Datenstruktur des Diagramms:

2023-09-19 Kommentar 0  920

Artikeleinführung：Vollständige PHP-Permutationsimplementierung In der Informatik ist eine vollständige Permutation eine unterschiedliche Permutation und Kombination aller Elemente in einer Menge. Das Gesamtpermutationsproblem ist ein klassisches Algorithmusproblem, das nicht nur in der Mathematik und Informatik, sondern auch in anderen Bereichen wie Kryptographie, Bioinformatik und E-Commerce eingesetzt werden kann. Die Implementierung einer vollständigen Permutation in PHP erfordert die Verwendung rekursiver Methoden und Techniken zum Austauschen von Elementen. Im Folgenden erklären wir ausführlich, wie Sie mit PHP eine vollständige Anordnung erreichen. Zuerst müssen wir eine Funktion definieren, um die vollständige Anordnungsoperation zu implementieren. Diese Funktion muss zwei Parameter empfangen.

2023-04-04 Kommentar 0  805

Artikeleinführung：Wie löst man das Rucksackproblem in PHP mithilfe eines dynamischen Programmieralgorithmus und erhält die optimale Lösung? Das Rucksackproblem ist eines der klassischen kombinatorischen Optimierungsprobleme in der Informatik. Angesichts einer Reihe von Gegenständen und des Fassungsvermögens eines Rucksacks ist die Frage, wie man Gegenstände auswählt, die in den Rucksack gesteckt werden sollen, um den Gesamtwert der Gegenstände im Rucksack zu maximieren, der Kern des Rucksackproblems, das gelöst werden muss. Dynamische Programmierung ist eine der gängigen Methoden zur Lösung des Rucksackproblems. Die optimale Lösung erhält man schließlich durch die Aufteilung des Problems in Teilprobleme und das Speichern der Lösungen für die Teilprobleme. Im Folgenden erklären wir im Detail, wie man den dynamischen Programmieralgorithmus in PHP verwendet

2023-09-21 Kommentar 0  1366

Artikeleinführung：Unternehmen verschaffen sich zunehmend Wettbewerbsvorteile durch den Einsatz künstlicher Intelligenz mithilfe verteilter Hybrid-Cloud-Architekturen. Dafür sind zwei Faktoren verantwortlich: Erstens werden am Edge mehr Daten generiert als je zuvor. Tatsächlich wird prognostiziert, dass bis 2025 50 % der von Unternehmen generierten Daten außerhalb traditioneller Rechenzentren oder Cloud Computing verarbeitet werden. Eine aktuelle weltweite Umfrage ergab, dass 78 % der IT-Entscheidungsträger glauben, dass die Verlagerung der IT-Infrastruktur an den digitalen Rand eine zukunftssichere Priorität für ihr Unternehmen ist. Zweitens bedeutet die Verlagerung großer Datenmengen zur Verarbeitung in zentralisierte KI-Trainingsinfrastruktur-Engines, dass Unternehmen wertvolle Zeit und Kosten aufwenden. Darüber hinaus erfordern Compliance- und Datenschutzbestimmungen häufig, dass die Verarbeitung und Analyse von KI-Daten im Herkunftsland erfolgt, was noch weiter geht

2023-04-14 Kommentar 0  1642

Artikeleinführung：Als Hochland der künstlichen Intelligenz im Land erzielt Pudong in vielen Bereichen Durchbrüche und baut seinen Vorsprung aus. Derzeit zeigt die Branche der künstlichen Intelligenz in Pudong einen Trend zur Ansammlung und Führung der Entwicklung. In diesem sich schnell entwickelnden Bereich entwickelt Silan Technology in Zhangjiang die autonome mobile Navigationsindustrie für Roboter durch die Einführung eines „eines horizontalen und drei vertikalen“ Layouts. Im Hinblick auf die Technologie verbessern wir die Technologie weiterhin schrittweise auf der Grundlage von Szenarioanwendungen. Im Hinblick auf die Herstellung erzielen wir weiterhin Durchbrüche, um stabile und zuverlässige Produkte für den Markt bereitzustellen. Wir nutzen intelligente Fertigung, um die Modernisierung von Produktionslinien zu ermöglichen In Bezug auf Geschäftsmodelle übernehmen wir ein flexibles Kooperationsmodell, um die ökologische Entwicklung zu fördern. Nach zehn Jahren Forschung und Entwicklung hat Silan Technology eine große Menge an Szenendaten gesammelt, kontinuierlich iterativ verfeinerte Algorithmusmodelle und ist zu vernetzten Produkten geworden immer reichlicher. Jetzt haben wir gekämpft

2023-10-30 Kommentar 0  1157

Artikeleinführung：Entdecken Sie die Vorteile von PHPSPL-Datenstrukturen. Die Datenstrukturbibliothek phpSPL (Standard PHP Library) ist eine Fundgrube vordefinierter Datenstrukturen wie Arrays, Warteschlangen, Stapel und Sätze, die zur Vereinfachung und effizienten Datenverwaltung beitragen. Mithilfe dieser Strukturen können Entwickler: Die Effizienz der Datenverwaltung verbessern: SPL-Datenstrukturen bieten konsistente Schnittstellen und Optimierungsalgorithmen, die das Speichern, Abrufen und Bearbeiten von Daten vereinfachen. Verbesserte Lesbarkeit des Codes: Durch die Verwendung standardisierter Strukturen wird der Code einfacher zu verstehen und zu warten, wodurch die Entwicklungseffizienz verbessert wird. Verbesserte Leistung: SPL-Datenstrukturen sind für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen optimiert und verbessern so die Gesamtleistung Ihrer Anwendung. SPL-Datenstrukturtypen Die SPL-Datenstrukturbibliothek deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen ab

2024-02-19 Kommentar 0  1151