기사 소개：길 찾기 알고리즘은 컴퓨터 그래픽 및 인공 지능 분야에서 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나로, 한 지점에서 다른 지점까지 최단 경로 또는 최적 경로를 계산하는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 두 가지 경로 찾기 알고리즘인 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 자세히 소개합니다. Dijkstra의 알고리즘 Dijkstra의 알고리즘은 그래프에서 두 점 사이의 최단 경로를 찾는 데 사용되는 너비 우선 탐색 알고리즘입니다. 이는 다음과 같이 작동합니다: 최단 경로를 찾은 정점을 저장하기 위해 집합 S를 만들어야 합니다. 거리 배열 dist를 초기화할 때 아직 최단 경로를 찾지 못한 정점을 저장하려면 집합 Q를 만들어야 합니다. 시작점을 다른 점으로 이동해야 하며, 거리를 무한대로 설정하고, 시작점에서 자신까지의 거리를 0으로 설정한 후 다음 단계를 반복해야 합니다.

2023-12-20 논평 0  770

기사 소개：C++ 빅 데이터 개발에서 데이터 병합 알고리즘을 최적화하는 방법 소개: 데이터 병합은 빅 데이터 개발에서, 특히 두 개 이상의 정렬된 데이터 세트를 처리할 때 자주 발생하는 문제입니다. C++에서는 병합 정렬이라는 아이디어를 사용하여 데이터 병합 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 그러나 데이터의 양이 많을 경우 병합 알고리즘의 효율성 문제가 발생할 수 있습니다. 본 글에서는 C++ 빅데이터 개발에서 데이터 병합 알고리즘을 최적화하여 운영 효율성을 향상시키는 방법을 소개합니다. 1. 공통 데이터 병합 알고리즘을 구현하려면 먼저

2023-08-27 논평 0  945

기사 소개：안녕하세요 여러분, 저는 Peter입니다. LightGBM은 고전적인 기계 학습 알고리즘이며 그 배경, 원리 및 특성은 매우 연구할 가치가 있습니다. LightGBM의 알고리즘은 효율성, 확장성 및 높은 정확성과 같은 기능을 제공합니다. 이 글에서는 LightGBM의 특징과 원리, 그리고 LightGBM과 랜덤 검색 최적화를 기반으로 한 몇 가지 사례를 간략하게 소개하겠습니다. LightGBM 알고리즘 기계 학습 분야에서 GBM(Gradient Boosting Machines)은 예측 오류를 최소화하기 위해 약한 학습기(일반적으로 의사결정 트리)를 점진적으로 추가하여 강력한 모델을 구축하는 강력한 앙상블 학습 알고리즘 클래스입니다. GBM은 종종 사전 오류를 최소화하는 데 사용됩니다.

2024-06-08 논평 0  714

기사 소개：답변: C++에서 동시 병렬 알고리즘을 구현하려면 C++ 동시성 라이브러리(예: std::thread, std::mutex)를 사용하고 병렬 알고리즘(병합 정렬, 빠른 정렬, MapReduce)을 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 설명: C++ 동시성 라이브러리는 std::thread, std::mutex, std::condition_variable과 같은 스레드 관리 및 동기화 메커니즘을 제공합니다. 병렬 알고리즘은 동시에 실행되는 여러 스레드에 작업을 분산하여 성능을 향상시킵니다. 실제 사례: 병렬 병합 정렬은 대규모 데이터 세트 처리의 효율성을 향상시키기 위해 결과를 세그먼트로 정렬 및 병합할 수 있는 병렬화된 클래식 재귀 알고리즘입니다.

2024-06-03 논평 0  558

기사 소개：GNN은 최근 몇 년간 매우 인기 있는 분야입니다. 최근 Nature 하위 저널 논문에서는 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 GNN을 사용하는 방법을 제안했으며 GNN 최적화 프로그램의 성능이 기존 솔버와 동일하거나 심지어 그 이상이라고 주장했습니다. 그러나 이 논문은 몇 가지 의구심을 불러일으켰습니다. 일부 사람들은 이 GNN의 성능이 실제로 고전적인 탐욕 알고리즘만큼 좋지 않으며 속도가 탐욕 알고리즘보다 훨씬 느리다는 점을 지적했습니다(변수가 백만 개인 문제의 경우 탐욕스러운 알고리즘). 알고리즘은 GNN보다 104배 빠릅니다. 따라서 회의론자들은 "이 문제를 해결하기 위해 이러한 GNN을 사용해야 할 타당한 이유가 없습니다. 이는 큰 망치를 사용하여 견과류를 깨는 것과 같습니다."라고 말합니다. 그들은 이 논문의 저자가 이 방법이 다음과 같다고 주장할 수 있기를 바랍니다. 우수한.

2023-04-12 논평 0  1128

기사 소개：안녕하세요 여러분 피터입니다~ 인터넷에는 다양한 차원 축소 알고리즘에 대한 정보가 뒤섞여 있고, 대부분 소스코드를 제공하지 않습니다. 다음은 Python을 사용하여 PCA, LDA, MDS, LLE, TSNE 등을 포함한 11가지 클래식 데이터 추출(데이터 차원 축소) 알고리즘을 구현하는 GitHub 프로젝트입니다. 관련 정보 및 디스플레이 효과는 초보자와 초보자에게 적합합니다. 이제 막 데이터 마이닝을 시작한 사람들입니다. 데이터 차원 축소를 수행해야 하는 이유는 무엇입니까? 소위 차원 축소는 d 개수의 벡터 Zi 집합을 사용하여 D 개수의 벡터 Xi에 포함된 유용한 정보를 나타내는 것입니다. 여기서 d는 일반적으로 d입니다. , 우리는 대부분의 데이터 세트의 차원이 수백 또는 수천만큼 높을 것이며 고전적인

2023-04-12 논평 0  1743

기사 소개：점근적 특성은 데이터 양이 증가함에 따라 알고리즘의 성능이 안정화되거나 특정 한계에 수렴되는지 여부를 나타냅니다. 기계 학습 문제에서 점근적 속성은 알고리즘의 확장성과 효율성을 평가하는 중요한 지표입니다. 알고리즘의 점근적 속성을 이해하면 기계 학습 문제를 해결하는 데 적합한 알고리즘을 선택하는 데 도움이 됩니다. 다양한 양의 데이터에서 알고리즘의 성능을 분석함으로써 대규모 데이터 세트에서 알고리즘의 효율성과 성능을 예측할 수 있습니다. 이는 대규모 데이터 세트를 다루는 실제 문제에 매우 중요합니다. 따라서 알고리즘의 점근적 특성을 이해하면 실제 응용 분야에서 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 지원 벡터 머신, 나이브 베이즈, 의사결정 트리 및 신경망과 같은 일반적인 기계 학습 알고리즘이 많이 있습니다. 각 알고리즘에는 장단점이 있으므로 선택할 때 고려해야 할 요소가 있습니다.

2024-01-24 논평 0  902

기사 소개：1. 배경 시뮬레이션은 자율 주행 연구 개발에 중요한 역할을 하며 연구 개발 효율성을 크게 향상시키고 알고리즘의 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 뛰어난 오픈 소스 플랫폼인 Baidu Apollo 시스템은 자율 주행 학습에 관심이 있는 친구들의 연구에 매우 적합합니다. 또한 Carsim/Trucksim은 매우 존경받는 클래식 차량 역학 시뮬레이션 도구입니다. 이번 글에서는 Apollo와 Trucksim의 결합을 통해 로컬 실시간 시뮬레이션을 구현하는 방법을 소개합니다. 초보자가 시뮬레이션 플랫폼을 구축하고 Apollo 시스템을 연구하는 데 적합합니다. 2. 아키텍처 설계 Apollo 프로젝트의 핵심 코드는 C++로 구현되었습니다. Trucksim의 일반적인 인터페이스에는 simulink, Python 및 C 언어가 포함됩니다.

2024-01-13 논평 0  1277

기사 소개：네트워크 기술이 점점 발전함에 따라 웹 사이트 방문 횟수가 점차 증가하고 있습니다. 사용자 경험을 향상시키기 위해서는 웹 페이지의 로딩 시간과 전송되는 데이터의 크기를 최대한 줄여야 합니다. 그중 Gzip 압축 알고리즘은 데이터 전송 시 데이터를 압축하고 전송되는 데이터의 크기를 줄여 웹 페이지의 로딩 속도와 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 고전적인 데이터 압축 알고리즘입니다. 웹사이트를 최적화하기 위해 Gzip 압축 알고리즘을 사용할 때, 이를 PHP의 Memcache 캐싱 기술과 결합하여 웹사이트의 성능을 더욱 향상시킬 수도 있습니다. 1.G

2023-05-15 논평 0  818

기사 소개：그래프 머신러닝(GML)은 머신러닝과 그래픽 데이터 표현을 결합하여 빠르게 성장하는 분야입니다. 그래픽 데이터 표현을 통해 그래프는 복잡한 시스템을 모델링하는 강력한 도구가 됩니다. 그래프를 통해 우리는 서로 다른 개체 간의 관계와 상호 작용을 포착할 수 있습니다. 이 기사에서는 기존 방법과 비교하여 그래프 기계 학습의 장점은 물론 몇 가지 인기 있는 그래프 기계 학습 알고리즘에 대해 알아봅니다. 기존 방법에 비해 그래프 기계 학습의 장점 그래프 기계 학습(GML)은 여러 가지 이유로 기존 기계 학습보다 우수한 것으로 간주되는 경우가 많습니다. GML 알고리즘은 그래프의 자연스러운 방식을 활용하여 어렵거나 표현할 수 없는 복잡한 관계를 처리하도록 설계되었습니다. 전통적인 방법. GML 알고리즘은 누락된 데이터를 처리할 때 견고성을 보여주며 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다. 3. 대규모 데이터 처리

2024-01-23 논평 0  1404

기사 소개：배낭 문제 알고리즘을 구현하기 위해 PHP를 사용하는 방법 배낭 문제는 전통적인 조합 최적화 문제입니다. 이 문제의 목표는 제한된 배낭 용량에서 전체 가치를 최대화하는 항목 집합을 선택하는 것입니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 배낭 문제의 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 배낭 문제 설명 배낭 문제는 다음과 같이 설명할 수 있습니다. 용량이 C이고 N개 품목인 배낭이 주어졌습니다. 각 항목 i에는 가중치 wi와 값 vi가 있습니다. N개 항목 중 일부 항목을 선택해야 합니다.

2023-07-09 논평 0  1512

기사 소개：Webman을 사용하여 웹사이트의 이미지 최적화 및 처리 오늘날의 인터넷 시대에는 웹페이지에서 이미지를 적용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 미적 측면과 페이지 로딩 속도는 모두 이미지 최적화 및 처리와 분리될 수 없습니다. 이 기사에서는 강력한 도구인 Webman을 사용하여 웹사이트의 이미지를 최적화하고 처리하여 사용자 경험과 페이지 성능을 향상시키는 방법을 소개합니다. Webman은 Python 기반의 이미지 처리 도구로, 다양한 우수한 이미지 처리 알고리즘과 최적화 기술을 결합하여 도움을 줍니다.

2023-08-25 논평 0  1022

기사 소개：PHP의 전체 순열 문제에 대한 효율적인 솔루션을 얻기 위해 역추적을 사용하는 방법은 무엇입니까? 역추적법은 순열과 조합 문제를 풀 때 흔히 사용되는 알고리즘으로, 제한된 시간 내에 가능한 모든 해를 찾을 수 있다. PHP에서는 역추적을 사용하여 전체 순열 문제를 해결하고 효율적인 솔루션을 찾을 수 있습니다. 전체 순열 문제는 고전적인 순열 및 조합 문제로, 이 문제의 목표는 다양한 요소 집합이 주어졌을 때 가능한 모든 순열을 찾는 것입니다. 예를 들어, 요소 집합 {1,2,3}의 경우 가능한 모든 배열은 {1,

2023-09-19 논평 0  1289

기사 소개：머신러닝 분야에서는 "세상에 공짜 점심은 없다"라는 말이 있는데, 이는 어떤 알고리즘도 모든 문제에 대해 가장 좋은 효과를 낼 수 없다는 뜻입니다. 특히 중요합니다. 예를 들어, 신경망이 항상 의사결정 트리보다 낫다고 말할 수 없으며 그 반대도 마찬가지입니다. 모델 실행은 데이터 세트의 크기 및 구조와 같은 여러 요소의 영향을 받습니다. 따라서 문제에 따라 다양한 알고리즘을 시도하는 동시에 테스트 데이터 세트를 사용하여 성능을 평가하고 최상의 알고리즘을 선택해야 합니다. 물론 시도하는 알고리즘은 문제와 관련이 있어야 하며, 핵심은 머신러닝의 주요 작업입니다. 예를 들어, 집을 청소하려면 진공청소기, 빗자루, 대걸레를 사용할 수 있지만 삽은 사용하지 않을 것입니다.

2023-04-12 논평 0  1500

기사 소개：분할 정복 방법을 사용하여 PHP의 최소 스패닝 트리 문제를 해결하고 최적의 솔루션을 얻는 방법은 무엇입니까? 최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree)는 그래프 이론의 고전적인 문제로, 연결된 그래프에서 모든 정점의 부분 집합을 찾아 간선을 연결하여 그 부분 집합이 트리를 형성하고 모든 간선의 가중치의 합이 가장 작아지는 것을 목표로 합니다. 분할 정복 방법은 큰 문제를 여러 개의 하위 문제로 분해한 다음 하위 문제를 하나씩 해결하고 최종적으로 결과를 병합하는 아이디어입니다. 분할 정복 방법을 사용하여 PHP의 최소 스패닝 트리 문제를 해결하려면 다음 단계를 수행하면 됩니다. 그래프의 데이터 구조를 정의합니다.

2023-09-19 논평 0  910

기사 소개：PHP 전체 순열 구현 컴퓨터 과학에서 전체 순열은 집합에 있는 모든 요소의 다른 순열 및 조합입니다. 총 순열 문제는 수학과 컴퓨터 과학뿐만 아니라 암호학, 생물정보학, 전자상거래 등 다른 분야에서도 사용할 수 있는 고전적인 알고리즘 문제입니다. PHP에서 전체 순열을 구현하려면 요소 교체를 위한 재귀적 방법과 기술을 사용해야 합니다. 아래에서는 PHP를 사용하여 전체 배열을 달성하는 방법을 자세히 설명합니다. 먼저 전체 정렬 작업을 구현하기 위한 함수를 정의해야 합니다. 이 함수는 두 개의 매개 변수를 입력받아야 합니다.

2023-04-04 논평 0  795

기사 소개：동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 PHP에서 배낭 문제를 해결하고 최적의 솔루션을 얻는 방법은 무엇입니까? 배낭 문제는 컴퓨터 과학의 고전적인 조합 최적화 문제 중 하나입니다. 배낭의 용량과 품목 세트를 고려하여 배낭에 넣을 품목을 선택하여 배낭에 있는 품목의 총 가치를 최대화하는 방법은 해결해야 할 배낭 문제의 핵심입니다. 동적 프로그래밍은 배낭 문제를 해결하는 일반적인 방법 중 하나입니다. 문제를 하위 문제로 분할하고 하위 문제에 대한 솔루션을 저장하여 최종적으로 최적의 솔루션을 얻습니다. 아래에서는 PHP에서 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하는 방법을 자세히 설명합니다.

2023-09-21 논평 0  1353

기사 소개：기업은 분산 하이브리드 클라우드 아키텍처를 사용하여 인공 지능을 배포함으로써 점점 더 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 이는 두 가지 요인에 의해 발생합니다. 첫째, 그 어느 때보다 엣지에서 더 많은 데이터가 생성되고 있습니다. 실제로 2025년에는 기업에서 생성된 데이터의 50%가 기존 데이터 센터나 클라우드 컴퓨팅 외부에서 처리될 것으로 예상됩니다. 최근 글로벌 설문조사에 따르면 IT 의사 결정자의 78%가 IT 인프라를 디지털 엣지로 전환하는 것이 비즈니스의 미래 보장 우선순위라고 생각하는 것으로 나타났습니다. 둘째, 처리를 위해 대량의 데이터를 중앙 집중식 AI 훈련 인프라 엔진으로 이동한다는 것은 기업이 귀중한 시간과 비용을 소비한다는 것을 의미합니다. 이 외에도 규정 준수 및 개인 정보 보호 규정에 따라 AI 데이터 처리 및 분석을 원산지 국가에서 유지해야 하는 경우가 많습니다.

2023-04-14 논평 0  1634

기사 소개：중국 인공지능의 고지인 푸둥은 여러 분야에서 돌파구를 마련하며 선두를 가속화하고 있다. 현재 푸동의 인공지능 산업은 집합적 발전을 선도하는 추세를 보이고 있다. 빠르게 발전하는 이 분야에서 Silan Technology는 "가로 1개, 수직 3개" 레이아웃을 채택하여 장장에서 로봇 자율 이동 네비게이션 산업을 발전시키고 있습니다. 기술 측면에서 우리는 제품 측면에서 시나리오 적용을 기반으로 기술을 반복적으로 업그레이드하고 제조 측면에서 안정적이고 신뢰할 수 있는 제품을 제공하기 위해 지속적으로 혁신을 이루며 생산 라인 업그레이드를 강화합니다. 비즈니스 모델 측면에서 우리는 생태적 발전을 촉진하기 위해 유연한 협력 모델을 채택합니다. Silan Technology는 10년 간의 연구 개발을 통해 대량의 장면 데이터를 축적하고 지속적으로 반복적으로 미세 조정된 알고리즘 모델을 개발했습니다. 점점 더 풍부해졌습니다. 이제 우리는 싸웠습니다

2023-10-30 논평 0  1144

기사 소개：PHPSPL 데이터 구조의 이점 살펴보기 phpSPL(표준 PHP 라이브러리) 데이터 구조 라이브러리는 데이터를 단순화하고 효율적으로 관리하는 데 도움이 되는 배열, 큐, 스택 및 세트와 같은 사전 정의된 데이터 구조의 보고입니다. 개발자는 이러한 구조를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 데이터 관리 효율성 향상: SPL 데이터 구조는 데이터의 저장, 검색 및 조작을 단순화하는 일관된 인터페이스와 최적화 알고리즘을 제공합니다. 향상된 코드 가독성: 표준화된 구조를 사용하면 코드를 더 쉽게 이해하고 유지 관리할 수 있어 개발 효율성이 향상됩니다. 향상된 성능: SPL 데이터 구조는 대량의 데이터를 효율적으로 처리하도록 최적화되어 애플리케이션의 전반적인 성능을 향상시킵니다. SPL 데이터 구조 유형 SPL 데이터 구조 라이브러리는 광범위한 데이터 구조를 포괄합니다.

2024-02-19 논평 0  1144