文章簡介：尋路演算法是電腦圖形學和人工智慧領域中常用的演算法之一，用於計算從一個點到另一個點的最短路徑或最優路徑。在本文中，我將詳細介紹兩種常用的尋路演算法：Dijkstra演算法和A*演算法Dijkstra演算法Dijkstra演算法是一種用於尋找圖中兩點之間最短路徑的廣度優先搜尋演算法。它的工作原理如下：我們需要建立一個集合S來存放已經找到最短路徑的頂點我們需要建立一個集合Q，用來存放尚未找到最短路徑的頂點在初始化距離數組dist時，需要將起始點到其他點的距離設為無窮大，而起始點到自身的距離則設為0不斷重複以下步驟

2023-12-20 評論 0  766

文章簡介：如何優化C++大數據開發中的資料歸併演算法?引言：資料歸併是在大數據開發中經常遇到的一個問題，特別是在處理兩個或多個已排序資料集合時。在C++中，我們可以透過使用歸併排序的想法來實現資料歸併演算法。然而，當資料量較大時，歸併演算法可能會面臨效率問題。在這篇文章中，我們將介紹如何最佳化C++大數據開發中的資料歸併演算法，以提高運作效率。一、普通資料歸併演算法的實作我們首先

2023-08-27 評論 0  944

文章簡介：大家好，我是Peter~LightGBM是經典的機器學習演算法，它的背景、原理和特點都非常值得研究。 LightGBM的演算法產生了一些特點，例如高效能、可擴展和高準確性。本文將簡要介紹LightGBM的特點、原理以及一些基於LightGBM和隨機搜尋優化的案例。 LightGBM演算法在機器學習領域，梯度提昇機（GradientBoostingMachines,GBMs）是一類強大的整合學習演算法，它們透過逐步添加弱學習器（通常是決策樹）來最小化預測誤差，從而建立一個強大的模型。 GBMs通常用於最小化預

2024-06-08 評論 0  712

文章簡介：答：在C++中實作並發平行演算法，可利用C++並發函式庫（如std::thread、std::mutex），並運用平行演算法（歸併排序、快速排序、MapReduce）提升效能。詳細描述：C++並發庫提供執行緒管理和同步機制，如std::thread、std::mutex、std::condition_variable。並行演算法透過分發任務給多個並發執行的執行緒來提高效能。實戰案例：並行歸併排序是一個並行化的經典遞歸演算法，可以分段排序並合併結果，提高大資料集處理效率。

2024-06-03 評論 0  554

文章簡介：GNN 是近年來非常火熱的一個領域。最近，一篇 Nature 子刊論文提出了一種用 GNN 解決組合來優化問題的方法，並聲稱該 GNN 優化器的性能與現有的求解器相當，甚至超過了現有的求解器。不過，這篇論文引來了一些質疑：有人指出，這個GNN 的效能其實還不如經典的貪心演算法，而且速度還比貪心演算法慢很多（對於有一百萬個變數的問題，貪心演算法比GNN快104 倍）。所以質疑者表示，「我們看不出有什麼好的理由用這些 GNN 來解決這個問題，就像用大錘砸堅果一樣。」他們希望這些論文作者能夠在宣稱方法優越

2023-04-12 評論 0  1125

文章簡介：大家好，我是Peter~網路上關於各種降維演算法的資料參差不齊，同時大部分不提供原始碼。這裡有個GitHub 專案整理了使用Python 實作了11 種經典的資料抽取(資料降維)演算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，並附有相關資料、展示效果;非常適合機器學習初學者和剛入坑資料探勘的小夥伴。為什麼要進行資料降維?所謂降維，即用一組個數為d 的向量Zi 來代表個數為D 的向量Xi 所包含的有用信息，其中d通常，我們會發現大部分數據集的維度都會高達成百乃至上千，而經典

2023-04-12 評論 0  1739

文章簡介：漸近性質是指隨著資料量增加，演算法的效能是否會趨於穩定或收斂到一定的界限。在機器學習問題中，漸近性質是評估演算法可擴展性和效率的重要指標。了解演算法的漸近性質有助於我們選擇適合的演算法來解決機器學習問題。透過分析演算法在不同資料量下的表現，我們可以預測演算法在大規模資料集上的效率和效能。這對於處理大規模資料集的實際問題非常重要。因此，了解演算法的漸近性質可以幫助我們在實際應用中做出更明智的決策。常見的機器學習演算法有多種，如支援向量機、樸素貝葉斯、決策樹和神經網路。每個演算法都有自己的優缺點，因此在選擇時需考慮因素

2024-01-24 評論 0  892

文章簡介：1.背景模擬在自動駕駛研發中扮演重要角色，它能夠大幅提高研發效率，並為演算法的可靠性提供保障。百度Apollo系統作為一個優秀的開源平台，非常適合有意學習自動駕駛的朋友進行研究。此外，Carsim/Trucksim是備受推崇的經典汽車動力學模擬工具。本文介紹了透過Apollo和Trucksim的聯合，實現本地即時模擬的方法。適合初學者建構模擬平台並研究Apollo系統。 2.架構設計Apollo工程的核心程式碼是用C++實現的。 Trucksim的常用介麵包括simulink、Python和C語言。

2024-01-13 評論 0  1275

文章簡介：隨著網路技術越來越發達，網站的訪問量逐漸增多，為了提升用戶體驗，我們需要盡可能減少網頁的載入時間和傳輸資料的大小。其中，Gzip壓縮演算法是一種經典的資料壓縮演算法，可在傳輸資料時將資料壓縮，減少傳輸資料的大小，進而提升網頁的載入速度和使用者體驗。在使用Gzip壓縮演算法來優化網站時，我們也可以結合PHP中的Memcache快取技術來進一步提升網站的效能。一、G

2023-05-15 評論 0  808

文章簡介：圖機器學習(GML)是結合了機器學習和圖形資料表示的快速發展領域。圖形資料的表示形式使得圖成為了建模複雜系統的強大工具。透過圖，我們能夠捕捉到不同實體之間的關係和互動。本文就來了解圖機器學習與傳統方法相比的優勢，以及幾個流行的圖機器學習演算法。圖機器學習與傳統方法相比的優勢圖機器學習(GML)通常被認為優於經典機器學習，原因有以下幾個：GML演算法旨在利用圖形的自然方式來處理複雜關係，這些關係可能難以或無法用傳統方法表示。處理缺失資料時，GML演算法表現出穩健性，能夠提取有意義的見解。 3.處理大規模數

2024-01-23 評論 0  1395

文章簡介：如何用PHP實現背包問題演算法背包問題是一個經典的組合最佳化問題，它的目標是在限定的背包容量下，選取一組物品使得其總價值最大化。在本文中，我們將介紹如何使用PHP來實作背包問題的演算法，並提供對應的程式碼範例。背包問題的描述背包問題可以用以下方式描述：給定一個背包容量C，以及N個物品。每個物品i都有一個重量wi和一個價值vi。要求從這N個物品中選擇一些物品，使得它們

2023-07-09 評論 0  1506

文章簡介：利用Webman實現網站的圖像優化和處理在現如今的互聯網時代，圖像在網頁中的應用已經變得越來越重要。無論是美觀還是頁面載入速度，都與影像的優化和處理密不可分。本文將介紹如何利用Webman這個強大的工具來實現網站的圖像優化和處理，以提升使用者體驗和頁面效能。 Webman是一個基於Python的影像處理工具，它結合了多種優秀的影像處理演算法和最佳化技術，可以幫助我

2023-08-25 評論 0  1019

文章簡介：如何使用回溯法在PHP中實現全排列問題的高效解決方案？回溯法是一種常用於解決排列組合問題的演算法，可以在有限的時間內搜尋所有可能的解。在PHP中，我們可以使用回溯法來解決全排列問題，並找到一個高效的解決方案。全排列問題是一個經典的排列組合問題，其目標是給定一組不同的元素，找出所有可能的排列方式。例如，對於元素集合{1,2,3}，所有可能的排列方式是{1,

2023-09-19 評論 0  1283

文章簡介：在機器學習領域，有種說法叫做“世上沒有免費的午餐”，簡而言之，它是指沒有任何一種演算法能在每個問題上都能有最好的效果，這個理論在監督學習方面體現得尤為重要。舉個例子來說，你不能說神經網路永遠比決策樹好，反之亦然。模型運行被許多因素左右，例如資料集的大小和結構。因此，你應該根據你的問題嘗試許多不同的演算法，同時使用資料測試集來評估效能並選出最優項。當然，你嘗試的演算法必須和你的問題相切合，其中的門道便是機器學習的主要任務。打個比方，如果你想打掃房子，你可能會用到吸塵器、掃帚或拖把，但你絕對不會拿把鏟子

2023-04-12 評論 0  1499

文章簡介：如何使用分治法在PHP中解決最小生成樹問題並獲得最優解？最小生成樹是圖論中的一個經典問題，旨在找到一個連通圖中的所有頂點的子集，並通過邊的連接使得該子集構成一個樹，且所有邊的權重之和最小。分治法是一種分解問題的思想，將一個大問題分解為多個子問題，然後逐一解決子問題並最終合併結果。在PHP中使用分治法解決最小生成樹問題可以透過以下步驟來實現。定義圖的資料結構：

2023-09-19 評論 0  907

文章簡介：PHP全排列實作在電腦科學中，全排列是一個集合中所有元素的不同排列組合。全排列問題是一個經典的演算法問題，不僅可以用於數學和電腦科學，還可以應用於其他領域，例如密碼學、生物資訊學和電子商務等。在PHP中實現全排列需要使用遞歸方法和交換元素的技巧。下面我們就來詳細講解如何使用PHP來實現全排列。首先，我們需要定義一個函數來實現全排列操作，該函數需要接收兩個參數，第一個參數是待排列

2023-04-04 評論 0  791

文章簡介：如何使用動態規劃演算法在PHP中解決背包問題並獲得最佳解？背包問題是計算機科學中經典的組合最佳化問題之一。在給定一組物品和一個背包的容量下，如何選擇物品放入背包，使得背包中物品的總價值最大化，是背包問題需要解決的核心。動態規劃是解決背包問題的常用方法之一。它透過將問題拆分成子問題，並保存子問題的解，最終得到最適解。以下我們將詳細說明如何使用動態規劃演算法在PHP中

2023-09-21 評論 0  1353

文章簡介：企業透過使用分散式混合雲架構部署人工智慧，越來越多地獲得競爭優勢。這是由兩個因素驅動的：首先，邊緣產生的數據比以往任何時候都多。事實上，據預測，到2025年，50%的企業產生資料將在傳統資料中心或雲端運算之外進行處理。最近的一項全球調查發現，78%的IT決策者認為，將IT基礎設施轉移到數位邊緣是其業務經得起未來考驗的優先事項。其次，將大量資料轉移到集中位置的人工智慧訓練基礎設施引擎進行處理，意味著企業將花費寶貴的時間和費用。除此之外，合規和隱私法規通常要求將人工智慧資料處理和分析保留在原籍國，這進

2023-04-14 評論 0  1629

文章簡介：作為全國人工智慧的高地，浦東正在多點突破、加速搶跑。目前，浦東人工智慧產業正在呈現集聚和引領發展的態勢。在這個高速發展的領域中，思嵐科技在位於張江的地方，透過採用「一橫三縱」的佈局來發展機器人自主移動導航產業。在技​​術方面，不斷結合場景應用來迭代升級技術；在產品方面，不斷突破，提供市場穩定可靠的產品；在製造方面，利用智慧製造來賦能產線升級；在商業模式方面，採用靈活的合作模式來推動生態發展經過十年的研發沉澱，思嵐科技累積了大量的場景數據，不斷迭代調優演算法模型，對接的產品也越來越豐富。現在，我們已經打

2023-10-30 評論 0  1143

文章簡介：探索PHPSPL資料結構的優勢phpSPL（標準PHP庫）資料結構庫是一個寶庫，它提供了各種預先定義的資料結構，例如陣列、佇列、堆疊和集合，有助於簡化和有效率地管理資料。利用這些結構，開發人員可以：提高資料管理效率：SPL資料結構提供了一致的介面和最佳化演算法，簡化了資料的儲存、檢索和操縱。增強程式碼可讀性：使用標準化的結構，程式碼變得更易於理解和維護，從而提高開發效率。提升效能：SPL資料結構經過最佳化，可有效處理大量數據，從而提高應用程式的整體效能。 SPL資料結構類型SPL資料結構庫涵蓋了廣泛的資料結構

2024-02-19 評論 0  1141