Pengenalan Artikel：Algoritma Pathfinding ialah salah satu algoritma yang biasa digunakan dalam bidang grafik komputer dan kecerdasan buatan, digunakan untuk mengira laluan terpendek atau laluan optimum dari satu titik ke titik yang lain. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan secara terperinci dua algoritma pencarian laluan yang biasa digunakan: Algoritma Dijkstra dan Algoritma A* Algoritma Dijkstra Algoritma Dijkstra ialah algoritma carian pertama luas yang digunakan untuk mencari laluan terpendek antara dua titik dalam graf. Ia berfungsi seperti berikut: Kita perlu mencipta satu set S untuk menyimpan bucu yang telah menemui laluan terpendek Kita perlu mencipta satu set Q untuk menyimpan bucu yang belum lagi menemui laluan terpendek. kita perlu mengalihkan titik permulaan ke titik lain Tetapkan jarak kepada infiniti, dan tetapkan jarak dari titik permulaan kepada dirinya kepada 0 dan ulangi langkah berikut.

2023-12-20 komen 0  766

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk mengoptimumkan algoritma penggabungan data dalam pembangunan data besar C++ Pengenalan: Penggabungan data adalah masalah yang sering dihadapi dalam pembangunan data besar, terutamanya apabila berurusan dengan dua atau lebih set data yang disusun. Dalam C++, kita boleh melaksanakan algoritma penggabungan data dengan menggunakan idea pengisihan gabungan. Walau bagaimanapun, apabila jumlah data adalah besar, algoritma gabungan mungkin menghadapi masalah kecekapan. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara mengoptimumkan algoritma penggabungan data dalam pembangunan data besar C++ untuk meningkatkan kecekapan operasi. 1. Untuk melaksanakan algoritma penggabungan data biasa, kita terlebih dahulu

2023-08-27 komen 0  944

Pengenalan Artikel：Hai semua, saya Peter~LightGBM ialah algoritma pembelajaran mesin klasik. Latar belakang, prinsip dan cirinya sangat wajar untuk dikaji. Algoritma LightGBM menghasilkan ciri seperti kecekapan, kebolehskalaan dan ketepatan yang tinggi. Artikel ini akan memperkenalkan secara ringkas ciri dan prinsip LightGBM serta beberapa kes berdasarkan LightGBM dan pengoptimuman carian rawak. Algoritma LightGBM Dalam bidang pembelajaran mesin, Gradient Boosting Machines (GBMs) ialah kelas algoritma pembelajaran ensemble berkuasa yang membina model berkuasa dengan menambah pelajar lemah secara beransur-ansur (biasanya pepohon keputusan) untuk meminimumkan ralat ramalan. GBM sering digunakan untuk meminimumkan pra-

2024-06-08 komen 0  712

Pengenalan Artikel：Jawapan: Untuk melaksanakan algoritma selari serentak dalam C++, anda boleh menggunakan perpustakaan konkurensi C++ (seperti std::thread, std::mutex), dan menggunakan algoritma selari (isih gabungan, isihan pantas, MapReduce) untuk meningkatkan prestasi. Penerangan terperinci: Pustaka konkurensi C++ menyediakan pengurusan benang dan mekanisme penyegerakan, seperti std::thread, std::mutex, std::condition_variable. Algoritma selari meningkatkan prestasi dengan mengagihkan tugas kepada berbilang urutan pelaksanaan serentak. Kes praktikal: Isih cantuman selari ialah algoritma rekursif klasik selari yang boleh mengisih dan menggabungkan hasil dalam segmen untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan set data yang besar.

2024-06-03 komen 0  554

Pengenalan Artikel：GNN ialah bidang yang sangat popular sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Baru-baru ini, kertas sub-jurnal Nature mencadangkan kaedah untuk menggunakan GNN untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman gabungan, dan mendakwa bahawa prestasi pengoptimum GNN adalah setara atau bahkan melebihi penyelesai sedia ada. Walau bagaimanapun, kertas kerja ini telah menarik beberapa keraguan: sesetengah orang menunjukkan bahawa prestasi GNN ini sebenarnya tidak sebaik algoritma tamak klasik, dan kelajuannya jauh lebih perlahan daripada algoritma tamak (untuk masalah dengan satu juta pembolehubah, tamak algoritma adalah lebih baik daripada GNN 104 kali lebih cepat). Oleh itu, orang yang ragu-ragu berkata, "Kami tidak melihat sebarang alasan yang baik untuk menggunakan GNN ini untuk menyelesaikan masalah ini, ia seperti menggunakan tukul besi untuk memecahkan kacang."

2023-04-12 komen 0  1126

Pengenalan Artikel：Hello semua, saya Peter~ Maklumat tentang pelbagai algoritma pengurangan dimensi di Internet adalah bercampur-campur, dan kebanyakannya tidak menyediakan kod sumber. Berikut ialah projek GitHub yang menggunakan Python untuk melaksanakan 11 algoritma pengekstrakan data klasik (pengurangan dimensi data), termasuk: PCA, LDA, MDS, LLE, TSNE, dsb., dengan maklumat yang berkaitan dan kesan paparan sangat sesuai untuk pembelajaran mesin dan mereka yang baru memulakan perlombongan data. Mengapa kita perlu melakukan pengurangan dimensi data Apa yang dipanggil pengurangan dimensi ialah menggunakan set vektor Zi dengan bilangan d untuk mewakili maklumat berguna yang terkandung dalam beberapa vektor Xi dengan bilangan D, di mana d biasanya , kami akan mendapati dimensi kebanyakan set data akan setinggi ratusan atau bahkan ribuan, dan klasik

2023-04-12 komen 0  1739

Pengenalan Artikel：Sifat asimptotik merujuk kepada sama ada prestasi algoritma akan stabil atau menumpu kepada had tertentu apabila jumlah data meningkat. Dalam masalah pembelajaran mesin, sifat asimptotik ialah penunjuk penting untuk menilai kebolehskalaan dan kecekapan algoritma. Memahami sifat asimptotik algoritma membantu kami memilih algoritma yang sesuai untuk menyelesaikan masalah pembelajaran mesin. Dengan menganalisis prestasi algoritma di bawah jumlah data yang berbeza, kami boleh meramalkan kecekapan dan prestasi algoritma pada set data berskala besar. Ini sangat penting untuk masalah praktikal menangani set data berskala besar. Oleh itu, memahami sifat asimptotik algoritma boleh membantu kami membuat keputusan yang lebih termaklum dalam aplikasi praktikal. Terdapat banyak algoritma pembelajaran mesin biasa, seperti mesin vektor sokongan, Bayes naif, pepohon keputusan dan rangkaian saraf. Setiap algoritma mempunyai kebaikan dan keburukan sendiri, jadi terdapat faktor yang perlu dipertimbangkan semasa memilih

2024-01-24 komen 0  892

Pengenalan Artikel：1. Simulasi latar belakang memainkan peranan penting dalam penyelidikan dan pembangunan pemanduan autonomi Ia boleh meningkatkan kecekapan penyelidikan dan pembangunan dengan banyak dan memberikan jaminan untuk kebolehpercayaan algoritma. Sebagai platform sumber terbuka yang sangat baik, sistem Baidu Apollo sangat sesuai untuk penyelidikan oleh rakan-rakan yang berminat untuk mempelajari pemanduan autonomi. Selain itu, Carsim/Trucksim ialah alat simulasi dinamik kenderaan klasik yang sangat dihormati. Artikel ini memperkenalkan kaedah merealisasikan simulasi masa nyata tempatan melalui gabungan Apollo dan Trucksim. Ia sesuai untuk pemula untuk membina platform simulasi dan mengkaji sistem Apollo. 2. Reka bentuk seni bina Kod teras projek Apollo dilaksanakan dalam C++. Antara muka biasa untuk Trucksim termasuk simulink, Python dan bahasa C.

2024-01-13 komen 0  1275

Pengenalan Artikel：Memandangkan teknologi rangkaian semakin berkembang, bilangan lawatan tapak web semakin meningkat secara beransur-ansur Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, kami perlu mengurangkan masa memuatkan halaman web dan saiz data yang dihantar sebanyak mungkin. Antaranya, algoritma pemampatan Gzip ialah algoritma pemampatan data klasik yang boleh memampatkan data semasa menghantar data dan mengurangkan saiz data yang dihantar, sekali gus meningkatkan kelajuan pemuatan halaman web dan pengalaman pengguna. Apabila menggunakan algoritma pemampatan Gzip untuk mengoptimumkan tapak web, kami juga boleh menggabungkannya dengan teknologi caching Memcache dalam PHP untuk meningkatkan lagi prestasi tapak web. 1.G

2023-05-15 komen 0  808

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin graf (GML) ialah bidang yang berkembang pesat yang menggabungkan pembelajaran mesin dan perwakilan data grafik. Perwakilan data grafik menjadikan graf sebagai alat yang berkuasa untuk memodelkan sistem yang kompleks. Melalui graf, kami dapat menangkap perhubungan dan interaksi antara entiti yang berbeza. Artikel ini akan mempelajari tentang kelebihan pembelajaran mesin graf berbanding dengan kaedah tradisional, serta beberapa algoritma pembelajaran mesin graf yang popular. Kelebihan pembelajaran mesin graf berbanding kaedah tradisional Pembelajaran mesin graf (GML) sering dianggap lebih baik daripada pembelajaran mesin klasik atas beberapa sebab: Algoritma GML direka untuk mengeksploitasi cara semula jadi graf mengendalikan perhubungan kompleks yang mungkin sukar atau tidak boleh diwakili oleh kaedah tradisional . Algoritma GML menunjukkan keteguhan apabila menangani data yang hilang dan dapat mengekstrak cerapan yang bermakna. 3. Memproses data berskala besar

2024-01-23 komen 0  1395

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma masalah ransel Masalah ransel ialah masalah pengoptimuman gabungan klasik. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma masalah ransel dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Penerangan tentang masalah ransel Masalah beg ransel boleh dihuraikan dengan cara berikut: diberi beg beg berkapasiti C dan barang N. Setiap item i mempunyai berat wi dan nilai vi. Ia dikehendaki memilih beberapa item daripada N item ini supaya mereka

2023-07-09 komen 0  1506

Pengenalan Artikel：Menggunakan Webman untuk mengoptimumkan dan memproses imej di laman web Dalam era Internet hari ini, aplikasi imej dalam halaman web telah menjadi semakin penting. Kedua-dua estetika dan kelajuan memuatkan halaman tidak dapat dipisahkan daripada pengoptimuman dan pemprosesan imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Webman, alat yang berkuasa, untuk mengoptimumkan dan memproses imej di tapak web untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan prestasi halaman. Webman ialah alat pemprosesan imej berdasarkan Python Ia menggabungkan pelbagai algoritma pemprosesan imej dan teknik pengoptimuman yang sangat baik untuk membantu saya

2023-08-25 komen 0  1019

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk menggunakan backtracking untuk mencapai penyelesaian yang cekap kepada masalah pilih atur penuh dalam PHP? Kaedah backtracking ialah algoritma yang biasa digunakan untuk menyelesaikan masalah pilih atur dan gabungan, dan boleh mencari semua penyelesaian yang mungkin dalam masa yang terhad. Dalam PHP, kita boleh menggunakan kaedah backtracking untuk menyelesaikan masalah pilih atur penuh dan mencari penyelesaian yang cekap. Masalah pilih atur jumlah ialah masalah pilih atur dan gabungan klasik, yang matlamatnya adalah untuk mencari semua pilih atur yang mungkin diberikan satu set elemen berbeza. Contohnya, untuk set elemen {1,2,3}, semua susunan yang mungkin ialah {1,

2023-09-19 komen 0  1283

Pengenalan Artikel：Dalam bidang pembelajaran mesin, terdapat pepatah yang dipanggil "Tidak ada makan tengah hari percuma di dunia." amat penting. Sebagai contoh, anda tidak boleh mengatakan bahawa rangkaian saraf sentiasa lebih baik daripada pokok keputusan, atau sebaliknya. Pelaksanaan model dipengaruhi oleh banyak faktor, seperti saiz dan struktur set data. Oleh itu, anda harus mencuba pelbagai algoritma berdasarkan masalah anda, sambil menggunakan set ujian data untuk menilai prestasi dan memilih yang terbaik. Sudah tentu, algoritma yang anda cuba mesti berkaitan dengan masalah anda, dan kuncinya ialah tugas utama pembelajaran mesin. Sebagai contoh, jika anda ingin membersihkan rumah anda, anda mungkin menggunakan pembersih vakum, penyapu atau mop, tetapi anda pastinya tidak akan menggunakan penyodok.

2023-04-12 komen 0  1499

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk menyelesaikan masalah pokok rentang minimum dalam PHP menggunakan kaedah bahagi-dan-takluk dan dapatkan penyelesaian yang optimum? Pohon rentang minimum ialah masalah klasik dalam teori graf, yang bertujuan untuk mencari subset semua bucu dalam graf yang disambungkan, dan menyambungkan tepi supaya subset membentuk pokok, dan jumlah pemberat semua tepi adalah yang terkecil. Kaedah divide-and-conquer ialah idea untuk menguraikan masalah besar kepada beberapa sub-masalah, kemudian menyelesaikan sub-masalah satu demi satu dan akhirnya menggabungkan hasilnya. Menggunakan kaedah divide-and-conquer untuk menyelesaikan masalah pokok rentang minimum dalam PHP boleh dicapai dengan mengikuti langkah-langkah berikut. Tentukan struktur data graf:

2023-09-19 komen 0  907

Pengenalan Artikel：Pelaksanaan pilih atur penuh PHP Dalam sains komputer, pilih atur penuh ialah pilih atur yang berbeza dan gabungan semua elemen dalam satu set. Jumlah masalah pilih atur ialah masalah algoritma klasik yang boleh digunakan bukan sahaja dalam matematik dan sains komputer, tetapi juga dalam bidang lain, seperti kriptografi, bioinformatik, dan e-dagang. Melaksanakan pilih atur penuh dalam PHP memerlukan penggunaan kaedah dan teknik rekursif untuk menukar elemen. Di bawah ini kami akan menerangkan secara terperinci cara menggunakan PHP untuk mencapai susunan penuh. Pertama, kita perlu mentakrifkan fungsi untuk melaksanakan operasi susunan penuh Fungsi ini perlu menerima dua parameter Parameter pertama ialah nilai yang akan disusun.

2023-04-04 komen 0  791

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk menyelesaikan masalah knapsack dalam PHP menggunakan algoritma pengaturcaraan dinamik dan mendapatkan penyelesaian yang optimum? Masalah ransel adalah salah satu masalah pengoptimuman gabungan klasik dalam sains komputer. Memandangkan set barang dan kapasiti beg beg, cara memilih barang untuk dimasukkan ke dalam beg beg supaya dapat memaksimumkan jumlah nilai barang dalam beg beg adalah teras kepada masalah beg beg yang perlu diselesaikan. Pengaturcaraan dinamik adalah salah satu kaedah biasa untuk menyelesaikan masalah ransel. Ia akhirnya memperoleh penyelesaian optimum dengan membahagikan masalah kepada sub-masalah dan menyimpan penyelesaian kepada sub-masalah. Di bawah ini kami akan menerangkan secara terperinci cara menggunakan algoritma pengaturcaraan dinamik dalam PHP

2023-09-21 komen 0  1353

Pengenalan Artikel：Perusahaan semakin mendapat kelebihan daya saing dengan menggunakan kecerdasan buatan menggunakan seni bina awan hibrid yang diedarkan. Ini didorong oleh dua faktor: Pertama, lebih banyak data sedang dijana di tepi berbanding sebelum ini. Malah, diramalkan menjelang 2025, 50% data yang dijana perusahaan akan diproses di luar pusat data tradisional atau pengkomputeran awan. Tinjauan global baru-baru ini mendapati bahawa 78% pembuat keputusan IT percaya memindahkan infrastruktur IT ke kelebihan digital adalah keutamaan masa depan untuk perniagaan mereka. Kedua, memindahkan sejumlah besar data ke enjin infrastruktur latihan AI terpusat untuk pemprosesan bermakna syarikat akan menghabiskan masa dan perbelanjaan yang berharga. Di samping itu, peraturan pematuhan dan privasi sering memerlukan pemprosesan dan analisis data AI disimpan di negara asal, yang selanjutnya

2023-04-14 komen 0  1629

Pengenalan Artikel：Sebagai tanah tinggi kecerdasan buatan di negara ini, Pudong membuat kejayaan dalam banyak bidang dan mempercepatkan penerajunya. Pada masa ini, industri kecerdasan buatan Pudong menunjukkan trend pengumpulan dan pembangunan terkemuka. Dalam bidang yang pesat membangun ini, Teknologi Silan sedang membangunkan industri navigasi mudah alih autonomi robot di Zhangjiang dengan mengguna pakai susun atur "satu mendatar dan tiga menegak". Dari segi teknologi, kami terus meningkatkan teknologi secara berulang berdasarkan aplikasi senario dari segi produk, kami terus membuat penemuan untuk menyediakan produk yang stabil dan boleh dipercayai untuk pasaran dari segi pembuatan, kami menggunakan pembuatan pintar untuk memperkasakan peningkatan barisan pengeluaran ; dari segi model perniagaan, kami mengguna pakai model kerjasama yang fleksibel untuk menggalakkan pembangunan ekologi Selepas sepuluh tahun penyelidikan dan pembangunan, Teknologi Silan telah mengumpul sejumlah besar data adegan, model algoritma diperhalusi secara berterusan, dan produk yang disambungkannya. semakin melimpah ruah. Sekarang kita telah berjuang

2023-10-30 komen 0  1143

Pengenalan Artikel：Terokai Faedah Struktur Data PHPSPL Pustaka struktur data phpSPL (Perpustakaan PHP Standard) ialah harta karun struktur data yang telah ditetapkan seperti tatasusunan, baris gilir, tindanan dan set yang membantu memudahkan dan mengurus data dengan cekap. Menggunakan struktur ini, pembangun boleh: Meningkatkan kecekapan pengurusan data: Struktur data SPL menyediakan antara muka yang konsisten dan algoritma pengoptimuman yang memudahkan penyimpanan, pengambilan dan manipulasi data. Kebolehbacaan kod yang dipertingkatkan: Menggunakan struktur piawai, kod menjadi lebih mudah untuk difahami dan diselenggara, seterusnya meningkatkan kecekapan pembangunan. Prestasi yang dipertingkatkan: Struktur data SPL dioptimumkan untuk mengendalikan sejumlah besar data dengan cekap, sekali gus meningkatkan prestasi keseluruhan aplikasi anda. Jenis struktur data SPL Pustaka struktur data SPL merangkumi pelbagai struktur data

2024-02-19 komen 0  1141