基本原理 在摊还分析(amortized analysis)中, 通过求数据结构的一个操作序列中的所有操作的平均执行时间, 来评价操作的代价. 摊还分析不同于平均情况分析, 它并不涉及概率, 可以保证最坏情形下每个操作的平均性能. 常用的三种技术: 聚合分析(aggregate analysis), 记账法(accounting method)和势能法(potential method). 聚合分析用来确定一个序列(内有 n 个操作)的总代价的上界 T(n). 因而每个操作的平均代价为 T(n)/n. 聚合分析方...
摘要： 针对命题逻辑公式求解过程中难以有效评估学习子句是否有利于后续搜索的问题，提出了一种基于学习子句趋势强度的评估算法。该算法首先通过分析学习子句在生存期内参与冲突分析的时间分布特征，将随机、离散的时间分布转换为连续的累积趋势强度；然后在删除周期达到时，通过设定趋势强度阈值删除在后续搜索过程中“不大可能”被使用的子句，保留“可能”被使用的子句；最后采用２０１５年、２０１６年ＳＡＴ问题国际竞赛实例，...
Machine Learning学习笔记（十二）禁忌搜索算法（Tabu Search) https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82414902 现代优化算法 之 禁忌搜索算法（含题目） https://blog.csdn.net/u013007900/article/details/50379135 禁忌搜索算法的实现_Python https://blog.csdn.net/ttphoon/article/details/103188435 遗传算法详解及java实现 https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/53321527 https://blog.csdn.net...
k近邻算法（k-NearestNeighbor） KNN 概述 \(k\)-近邻（k-NearestNeighbor, KNN）算法是一种基本分类与回归方法。 \(k\)近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。\(k\)近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其\(k\)个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，\(k\)近邻算法不具有显式的学习过程。 \(k\)近邻算法实际上利用...
预备知识首先学习两个概念：线性分类：指存在一个线性方程可以把待分类数据分开，或者说用一个超平面能将正负样本区分开，表达式为y=wx，这里先说一下超平面，对于二维的情况，可以理解为一条直线，如一次函数。它的分类算法是基于一个线性的预测函数，决策的边界是平的，比如直线和平面。一般的方法有感知器，最小二乘法。非线性分类：指不存在一个线性分类方程把数据分开，它的分类界面没有限制，可以是一个曲面，或者是多个超平...
算法竞赛入门经典 第3章 数组和字符串 学习笔记 第一篇 数组 逆序输出 #include<iostream> using namespace std; #define maxn 105 //在算法竞赛中，常常难以精确计算出需要的数组大小，数组一般会声明得稍 大一些。在空间够用的前提下，浪费一点不会有太大影响。 int a[maxn]; int main() {int x;int n=0;while(cin>>x){a[n++]=x; //a[n＋＋]＝x,它做了两件事：首先赋值a[n]＝x，然后执行n＝n＋1。 }for(int i=n-1;i>=1;i--){c...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.02350.pdf Github地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/face_detection PyramidBox是WIDER FACE人脸检测的三料冠军，先看一下它的效果吧。图中的1000张人脸被识别出890张，可以看出PyramidBox对比较小的、或者部分遮挡的人脸均有比较好的识别效果。 该论文的可概括为以下5点： 1. 本文提出了一种基于 anchor 的语境辅助方法，即 PyramidAnchors，从而引入有...
目录经过15次GC的对象会进入老年代动态年龄判断大对象直接进入老年代Minor GC后 的对想太多，无法放入Survivor区怎么办？老年代空间内存分配担保老年代垃圾回收算法 首先我们来看下面的图，我们写好的代码在运行时，就会不断的创建各种各样的对象，这些对象都会优先放到新生代的Eden区和survivor1区域接着假如新生代的Eden区和Survivor1区都快满了，此时就会触发Minor GC,把存活对象转移到Survivor2区 如图： 然后接着...
3.5 进制转换 问题 A: 又一版 A+B#include<iostream>using namespace std;int main(){int m;unsigned int a, b, y;while(cin>>m,m){int num=0, z[40];cin>>a>>b;y = a+b;do{z[num++] = y%m;y = y/m;}while(y!=0);for(int i=num-1; i>=0; i--) cout<<z[i];cout<<endl;}return 0; } 问题 B: 数制转换#include<iostream> #include<string>using namespace std;int main(){int a, b;string n;while(cin>>a>>n>>b){ unsigned long int ...
1.Canny边缘检测使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。经过非极大抑制后图像中仍然有很多噪声点。Canny算法中应用了一种叫双阈值的技术。即设定一个阈值上界和阈值下界（opencv中通常由人为指定的），图...
1.标记-清除算法–Mark-Sweep 算法分为两个阶段标记—标记处所需要回收的对象 清除—回收所有需要回收的对象缺点效率控制—两个阶段效率不高 空间问题—标记清理之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片过多可能会导致后续使用中无法找到足够连续的内存而提前触发一次垃圾搜集动作综合所述标记清理算法效率不高,需要扫描所有的对象. 堆越大,GC越慢 存在内存碎片问题,GC次数越多,碎片越严重2.标记-整理算法–Mark-Compact 其标记过...
1 package com.recursion;2 3 /*4 * 递归（recursion）基本介绍5 * 1、简单的说，递归就是方法自己调用自己，每次调用时传入不同的变量，递归有助于编程者解决复杂的问题，同事也可以让代码变得简洁6 * 2、当程序执行到一个方法是，都会开辟一个独立的空间7 * 3、每个空间的数据（局部变量）都是独立的8 * 9 * 通过两个案例，对递归做简单回顾： 10 * 1）打印问题调用机制 11 * 1）首先执行main函数，在栈中开辟一...
立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10361/233656?utm_source=blogtoedu基于阈值分割、基于区域分割、基于边缘的方法、基于深度学习的方法 阈值——全局和局部 区域——分水岭和图切 边缘——廓线点和活动廓线点 全局阈值法： 分水岭算法： 灰度图几何解释： 基于边缘轮廓的分割 点赞 收藏分享文章举报weixin_42962497发布了19 篇原创文章 · 获赞 1 · 访问量 64私信 关注
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。又假设要在字典中找一个以O打头的单词，你也将从中间附近开始。现在假设你登录Facebook。当你这样做时，Facebook必须核实你是否有其网站的账户，因此必须在其数据库中查找你的用户名。如果你的用户名为karlmageddon，Facebook可从以A打头的部分开...
原文链接（https://blog.csdn.net/ityqing/article/details/82838524）本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记，详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来，我做修改。 数据结构与算法思维导图数据结构指的是“一组数据的存储结构”，算法指的是“操作数据的一组方法”。 数据结构是为算法服务的，算法是要作用再特定的数据结构上的。 最常用的数据结构预算法: 数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树‘...