程序=算法+数据结构 是谁提出的? [问题点数:40分,结帖人Plain_Jane]

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程序员该如何学习数据结构算法
作者 |帅地责编|郭芮<em>数据结构</em>与<em>算法</em>的重要性对<em>程序</em>员来说不言而喻,本文就来分享下我是如何学习<em>数据结构</em>与<em>算法</em>的,希望对你们有所帮助。学习<em>算法</em>的捷径就是多刷题要说捷径,...
程序=算法+数据结构
大家有什么疑问可以留言,我们共同解决!留言哦! 如何学习编程?: 1.我该学什么语言? vb、vc、delphi、java……面对各种各样的编程语言,你是不是被弄昏了头脑呢?该学什么?“学vc吧!”许多高手说。并且还举了很有说服力的例子:“学vb只要两个月,学v
为什么说程序=算法+数据结构
没有<em>算法</em>的<em>程序</em>,只是一些代码的堆砌,谈不上是一个优秀的软件。 <em>算法</em>是软件的灵魂,得益于好的<em>算法</em>会给软件带来的往往都是质的变化,性能都是呈指数倍提高滴。 <em>算法</em>比较厉害的~去做大数据分析,数据挖掘,数值分析……! <em>数据结构</em>比较厉害的~去做软件架构师、操作系统设计……! 以后,别问人家问你什么职业。别回答成敲代码的,也不要简单回答软件工程师。这样显得自己不够专业。你一定要说清楚你是曾经侧重或者精于搞<em>算法</em>或者<em>数据结构</em>的软件系统建筑师(还是码农~)。
算法数据结构笔记 深度优先搜索
上一篇介绍的递归枚举实现,就是一个简单的深度优先搜索,他还有深度优先的基本模型: void dfs(int step) { //判断边界 for(int i = 1;i &amp;lt;= n;i++) //尝试每一种可能性 { dfs(step+1);//调用自己,继续下一步 } }   考虑一个问题,给定一个字符串,如何生成其中字符的所有的排列?...
程序等于数据加算法
任蒙蒙 廊坊师范学院信息技术提高班 十三期 登录任蒙蒙-Angel关注 访问量 7万+ 原创 115 博主更多文章&amp;gt;原 <em>程序</em>=<em>数据结构</em>+<em>算法</em>任蒙蒙-Angel阅读数:34442017-09-04版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/renmengmeng520/article/details/77816076why为什么会出现...
【机器学习】K-Means算法
1.引言有人认为k-means<em>算法</em>是由J.B.MacQueen在1967年<em>提出</em>的,也有人认为k-means聚类<em>算法</em>是由Steinhaus(1955)、Lloyd(1957)、Ball和Hall(1965)、McQueen(1967)分别在各自不同的科学研究领域独立地<em>提出</em>。但大多数人认为MacQueen<em>提出</em>了 k-means<em>算法</em>[2],他总结了Cox[3],Fisher[4],Sebestyen[5]
程序=数据结构+算法
why 为什么会出现<em>程序</em>呢?小编认为是用为了计算机解决生活中的问题,而<em>数据结构</em>和<em>算法</em>的出现是为了更高效的提高<em>程序</em>执行的效率。但是前提是得合理使用。 为什么要学习<em>数据结构</em>和<em>算法</em>呢?最直观的是money,更深层次是我们要学习他们里面的思想,思维方式,然后运用到生活。 what: <em>程序</em>(计算机<em>程序</em>):一组指令,一组指示计算机或者其他具有消息处理能力装置每一步动作的指令,通
算法数据结构+一点点ACM从入门到进阶吐血整理推荐书单(珍藏版)
前言:技术书阅读方法论 一.速读一遍(最好在1~2天内完成) 人的大脑记忆力有限,在一天内快速看完一本书会在大脑里留下深刻印象,对于之后复习以及总结都会有特别好的作用。 对于每一章的知识,先阅读标题,弄懂大概讲的是什么主题,再去快速看一遍,不懂也没有关系,但是一定要在不懂的地方做个记号,什么记号无所谓,但是要让自己后面再看的时候有个提醒的作用,看看第二次看有没有懂了些。 二.精读一遍(在2周内看完...
打破认知:程序设计=算法+数据结构?
大家好,我是陈旸,也是极客时间《数据分析实战 45 讲》专栏作者。很荣幸接到极客时间的邀请,来到极客Live和大家分享关于“数据分析”的话题。这次分享会共分为五部分,来为大家答疑解惑。我们为什么要学数据分析?学习新的<em>数据结构</em>和新的数据<em>算法</em>将会是新时代我们的使命。很多写<em>程序</em>的人都听说过一个公式:<em>程序</em>设计=<em>算法</em>+<em>数据结构</em>,我也相信很多人认为<em>算法</em>是编程里的基础。在我看来,这个公式应该过时了。从我10岁开...
程序算法数据结构的关系
本文为原创博客,仅供技术学习使用。未经允许,禁止将其复制下来上传到百度文库等平台。如有转载请注明本文博客的地址(链接)。<em>数据结构</em>的研究重点是在计算机的<em>程序</em>设计领域,使用何种方式对相关数据组合,以提高<em>程序</em>的执行效率。<em>算法</em>的主要目的在于为人们提供阅读了解所执行的工作流程与步骤。<em>数据结构</em>与<em>算法</em>要通过<em>程序</em>的实现,才能由计算机系统来执行。可以这样理解,<em>数据结构</em>和<em>算法</em>形成了可执行的<em>程序</em>。而<em>程序</em>能否快速而有效地完
算法数据结构?看这篇就够了
<em>程序</em> = <em>数据结构</em> + <em>算法</em>             ——图灵奖得主,计算机科学家N.Wirth(沃斯)作为<em>程序</em>员,我们做机器学习也好,做python开发也好,java开...
算法+数据结构的本质
何谓<em>数据结构</em> <em>数据结构</em>是什么?它是组织内存中对象或基本类型数值(primtive types)的形式,为了更好地组织和使用这些对象而慢慢发展起来的固有形式,惯用法(idioms),是计算机开发领域用处理数据的方法来解决问题的一套科学. 对<em>数据结构</em>知识的系统整理最初源于一个科学者的一本书1. 以上是常见于一些教科书上对<em>数据结构</em>与<em>算法</em>的定义。 所有这些,是针对<em>数据结构</em>
算法提出
<em>算法</em>是计算机处理信息的本质,计算机<em>程序</em>本质上就是通过<em>算法</em>告诉计算机执行指定的任务. <em>算法</em>是独立存在的一种解决问题的方法和思想 <em>算法</em>的五大特性 输入: <em>算法</em>具有0个或多个输入 输出: <em>算法</em>至少1个或多个输出 有穷性: <em>算法</em>在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环,并且每一步骤可以在可接受的时间内完成 确定性: <em>算法</em>中的每一步都有明确的含义,不存在二义性...
LDA的演变1--从算法层面来介绍LDA的由来或者说发展
主要是从<em>算法</em>层面来介绍LDA的由来或者说发展   文本挖掘的研究对象是文本,比如对文本进行分类或者情感分析等。由于文本是一种非结构化的数据,这样就不利于计算机的处理,所以研究者们开始对文本进行数字化处理。   最开始比较简单的方法是tf-idf方法。tf-idf机制可以将任意长度的文档转化为固定长度的向量(固定长度为词典中的词汇数),可以简明易懂地将每个文档表示出来。虽然tf-idf方法可已经...
D-wave量子退火(quantum annealing)与机器学习
D-wave的量子计算机基本编程方法和与机器学习的联系。
世界上最早的算法:辗转相除法(求两个自然数最大公约数)
在数学界,辗转相除法,又称欧几里得<em>算法</em>,被认为是世界上最早的<em>算法</em>(公元前300年),该<em>算法</em>用于求两个最大公约数的<em>算法</em>。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》(第VII卷,命题yⅠ和Ⅱ)中,而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。     两个自然数的最大公约数是能够同时整除它们的最大的正整数。辗转相除法基于如下原理:两个整数的最大公约数等于其中较小的数和两数的相除余数的最大公约数。例
Pascal之父——Nicklaus Wirth——算法+数据结构=程序
Nicklaus Wirth,1934年出生于瑞士,1963年在加州大学伯克利分校取得博士学位。取得博士学位后直接被以高门槛著称的斯坦福大学聘到刚成立的计算机科学 系工作。在斯坦福大学成功的开发出Algol W以及PL360后,爱国心极强的Nicklaus Wirth于1967年回到祖国瑞士,第二年在他的母校苏黎世工学院他创建与实现了Pascal语言——当时世界上最受欢迎的语言之一。
深度学习剖根问底: Adam优化算法的由来
转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27449596?utm_source=weibo&amp;amp;utm_medium=social在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化<em>算法</em>能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法?这篇文章介绍了不同优化<em>算法</em>之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化<em>算法</em>?优化<em>算法</em>的功能,...
计算机图灵奖得主:程序=算法+数据结构
计算机图灵奖得主:<em>程序</em>=<em>算法</em>+<em>数据结构</em> 其中: <em>算法</em>是解决<em>程序</em>问题的流程和步骤(顺序结构 分支结构 循环结构) <em>数据结构</em>:将数据按照某种特定结构保存 for循环:固定次数循环选for循环 嵌套循环:一般多行多列时使用,外层控制行,内层控制列;外层循环执行一次,内层循环执行N次;嵌套循环次数越少越好。 与break结合使用,跳出本轮循环体。 数组:是一种引用数据类型,相同元素的集合。 数组的声明和初...
初入算法———高斯算法
刚开始学习<em>数据结构</em>和<em>算法</em>,<em>数据结构</em>是一门研究非数值计算的<em>程序</em>设计问题中的操作对象,以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科,简单来说就是:<em>程序</em>设计=<em>数据结构</em>+<em>算法</em>~ 遇到的第一个高斯<em>算法</em>~ 1加到100,,很简单,用循环也能做出来 但是循环会计算100次,而用高斯<em>算法</em>只会计算1次 提高效率~   <em>算法</em>的基本特征: 1.有穷性:就是说一个<em>算法</em>在执行有穷步之后必须结束 2.确定性:...
lstm(一) 演化之路
递归神经网络引入了时序的反馈机制,在语音、音乐等时序信号的分析上有重要的意义。 Hochreiter(应该是Schmidhuber的弟子)在1991年分析了bptt带来的梯度爆炸和消失问题,给学习<em>算法</em>带来了梯度 震荡和学习困难等问题; Hochreater和Schmidhuber在1997年<em>提出</em>了LSTM的网络结构,引入CEC单元解决bptt的梯度爆炸和消失问题; Felix Gers(Sc
WGAN的提出背景以及解决方案
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wasserstein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢?  要知道自从2014年Ian Goodfellow<em>提出</em>以来,GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样...
最小费用最大流---MCMF模版
#include #include #include #include #include using namespace std; #define N 1010 #define INF 0x3f3f3f3fstruct Edge{ int from, to, cap, flow ,cost;
区块链是谁提出
趋势八:区块链市场宣传角逐可预期,让商业回归充分竞争状况。 2017年预计区块链企业团队成员比例将有一定转变,我们以前技术人员偏少,市场需求非常大,需要招募更多商业,垂直行业专家,市场商务宣传专家等等,区块链自媒体周边服务正在加速形成,会形成围绕区块链媒体新的格局。 趋势九:区块链引发政策监管问题,但二者相辅相成。 区块链技术可能成为双刃剑,用区块链监管区块链,尤其是金融领域的监管科技,...
容器的概念理解
各种容器的概念理解 1.容器服务调用规范的具体实现,可是说是一段<em>程序</em>,容器的职责因具体执行的服务调用规范的不同而有差别,比如Servlet Container只需实现Servlet 2.3规范。如EJB容器(更多的跟数据库、其它服务打交道),IOC容器,Servlet容器 2.Web容器(更多的与HTTP请求打交道)主要管理servlet的建立、生命周期
从 专访DeepID发明者孙祎:关于深度学习与人脸算法的深层思考 总结
今天看到DeepID发明者孙祎介绍,研发心得,人脸识别应用的现状、难点与未来,深度学习的实践经验等问题。回到的很好。 专访DeepID发明者孙祎:关于深度学习与人脸<em>算法</em>的深层思考 发表于2015-11-18 09:51|8283次阅读| 来源CSDN|17 条评论| 作者周建丁 CNN卷积神经网络DeepID人脸<em>算法</em>深度学习孙祎Linkface 摘要:DeepID人脸算
深度学习卷积神经网络大事件一览
  深度学习(DeepLearning)尤其是卷积神经网络(CNN)作为近几年来模式识别中的研究重点,受到人们越来越多的关注,相关的参考文献也是层出不穷,连续几年都占据了CVPR的半壁江山,但是万变不离其宗,那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味,这里依据时间线索,对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结,方便大家在研究CNN时追本溯源,在汲取最新成果的同时不忘经...
Moravec角点检测算法
一、Moravec角点检测<em>算法</em>原理     Moravec角点检测<em>算法</em>的思想是: 在图像中设计一个局部检测窗口,当该窗口沿各个方向作微小移动时 , 考查窗口的平均能量变化,当该能量变化值超过设定的阈值时,就将窗口的中心像素点提取为角点。     此检测窗口可以是3*3,也可以是5*5。现在就以3*3为例,至于平均能量用兴趣值来表示。计算每个像素 点的兴趣值,就要在3*3的窗口中计算0度
共识算法:Raft
 Raft 在区块链、zookeeper等应用中都用应用,但是从未仔细了解过,转摘一篇文章特此记录。 拜占庭将军问题是分布式领域最复杂、最严格的容错模型。但在日常工作中使用的分布式系统面对的问题不会那么复杂,更多的是计算机故障挂掉了,或者网络通信问题而没法传递信息,这种情况不考虑计算机之间互相发送恶意信息,极大简化了系统对容错的要求,最主要的是达到一致性。 所以将拜占庭将军问题根据常见的工...
凭借一句话获得图灵奖的Pascal之父——Nicklaus Wirth
from : http://www.itheroes.cn/show.asp?id=912    如果说有一个人因为一句话而得到了图灵奖,那么这个人应该就是Nicklaus Wirth。    让他获得图灵奖的这句话就是他<em>提出</em>的著名公式:“<em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em>”。    这个公式对计算机科学的影响程度足以类似物理学中爱因斯坦的“E=MC^2”——一个公式展示出了<em>程序</em>的本质。    Nicklaus Wirth,1934年出生于瑞士,1963年在加州大学伯克利分校取得博士学位。取得博士学位后直接被以高门槛著称
cnn介绍
卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks,简称CNN)<em>提出</em>于20世纪60年代,由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。         CNN是目前深度学习最大的一个流派,其应用优点在于避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接处理原始图像。CNN核心在于“卷积”,传统机器学习中LBP、HOG等特征都可以看作是卷积的一种特殊形
TF-IDF简介
TF-IDF 转载自:http://roba.rushcj.com/?p=178 【介绍】 TF/IDF (term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明。在搜索、文献分类和其他相关领域有广泛的应用
跟着姥姥学数据结构(1) -- 最大子列和
    大学毕业已经两年了,两年的工作中发现自己曾经很差的计算机基础部分还是没有得到锻炼,就在中国大学MOOC上面参加了<em>数据结构</em>的课程。在博客中会把课后作业中的一些题目写出来。    今天要说的题目是求一个数列的最大子列和,有一个N个整数的序列{A1,A2,A3,A4...AN},求函数f(x,y)=max{0, Ai+Ai+1+...Aj (1&amp;lt;=i&amp;lt;j&amp;lt;=N)}的最大值.这题...
RCNN介绍
RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神<em>提出</em>,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化。         <em>算法</em>可以分为四步:         1)候选区域选择         Region Proposal是一类传统的区域提取方法,可以
程序等于数据结构算法
     目前正在做一个证券行业的项目,之前没有在这个行业的案例。 在开发的长路漫漫中,修改重构是在所难免的。现在应用基本稳定,总结了一下这些修改,发现绝大部分发生在<em>数据结构</em>这个范畴内。由于设计开发时对证券行业知识了解得不是很深入和全面,整个应用的数据模型经历了不少时间才稳定下来,包括目标事物的分类,继承关系,每个事物的结构定义,甚至是某个属性的数据类型,都做过修改。 可想而知,当这些<em>数据结构</em>发生
数据结构和常用算法
1. 常见<em>数据结构</em> 人们进行<em>程序</em>设计时通常关注两个重要问题,一是如何将待处理的数据存储到计算机内存中,即数据表示;二是设计<em>算法</em>操作这些数据,即数据处理。数据表示的本质是<em>数据结构</em>设计,数据处理的本质是<em>算法</em>设计。PASCAL之父,瑞士著名计算机科学家沃思(Niklaus Wirth)教授曾<em>提出</em>:<em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em>。可以看出<em>数据结构</em>和<em>算法</em>是<em>程序</em>的两个重要组成部分,<em>数据结构</em>是指数据的逻辑结构和存储方法
xgboost 的前世今生
可谓是 了解了 xgboost ,就了解了机器学习的一大半<em>算法</em>。博主此意并不是刻意夸大xgboost的<em>算法</em>强大,在这里 我想说的是 xgboost 的来由 是渐渐演变的,是一个绝世高手成长的过程。xgboost 渐渐成了工业界最喜爱的宠儿,学生们竞赛的利器。接下来,让博主来揭开它神秘的面纱吧!接下来给出整篇文章的结构:1: XGBoost的函数模型2:XGBoost的目标函数 1
几种改进的谱减算法简介
原文来自于:https://user.qzone.qq.com/314138065?ptlang=2052&source=friendlist&_t_=0.511081986229794    非常感谢。 非线性谱减 Berouti等人<em>提出</em>的谱减<em>算法</em>,假设了噪声对所有的频谱分量都有同等的影响,继而只用了一个过减因子来减去对噪声的过估计。现实世界中的噪声并非如此,这意味着可以用一个频率相关的减法
数据结构算法视频推荐
<em>数据结构</em>与<em>算法</em>视频推荐 https://www.bilibili.com/video/av2975983/index_1.html#page=1
传说中的RNN到底是何方神圣?
假设你已经知道最基本的人工神经网络模型(也就是全连接的前馈神经网络),那么希望本文可以帮助你理解RNN,也就是传说中的循环神经网络。鉴于网上的文章龙蛇混杂,水平参差不齐。而且拙劣者远远多于(甚至已经稀释了)优秀的文章。所以本文的意义就在于令初学者免于陷入“垃圾”文章之海洋的窘境
【LDA】话题模型(topic model)的提出及发展历史
topic model 是一种应用十分广泛的产生式模型(generative model),在IR, NLP,ML都有广泛的应用,本文将对目前已有的topic model进行分类总结,然后选择几个代表性的topic model进行较为详细的介绍,从而理解topic model 的思想,以及怎么应用。 topic model最经典的模型之一是LDA(latent dirichlet a
非常棒的数据结构算法视频
第一讲 第1章 概论——1(概念、逻辑结构、存储) 下载rm pdf 第二讲 第1章 概论——2(存储结构,ADT,<em>算法</em>特征,<em>算法</em>量度) 下载rm     第三讲 第2章 线性表、栈和队列——1(线性表ADT和存储结构) 下载rm pdf 第四讲 第2章 线性表、栈和队列——2(栈的存储和应用) 下载rm   第五讲 第2
SURF特征提取算法原文翻译与理解(上)
SURF的优点以及与其他特征提取<em>算法</em>的比较前面总结过了,而且通过实际的使用发现<em>算法</em>的稳定性着实很好,这里分享一下对Speeded Up Robust Features原文的翻译和理解,文章是去年翻译的,那时候刚开始看特征提取所以翻译的比较细,才疏学浅,有的地方可能理解的不对,欢迎大家拍砖。分成两部分,第一部分是特征点的提取,第二部分是特征点的描述,以及整个方法的总结。正文开始:   1.引言
Base64算法的前世今生(一)
Base64<em>算法</em>的由来          Base64<em>算法</em>主要最早用于解决电子邮件传输问题。在早期,由于历史问题,电子邮件只允许传输ASCII码字符。当传输非ASCII码时,网关很可能将非ASCII码的二进制位调整,即将非ASCII码的8位二进制的最高位置0。当用户收到邮件时,可想而知,收到的就是 一份乱码的邮件。 Base6<em>算法</em>的定义       根据RFC2045
面向对象概念的提出
        面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。   在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。       下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。      c语言由贝尔实验室研发,起初编程人员在使用时发现,一个大型的软件会有很多的方法和全局数据。频繁地在方法里调用外面的数据会使得<em>程序</em>的可扩充性下降。没有一个很好的封装...
数据结构算法真的那么重要么?
很多同学对<em>数据结构</em>与<em>算法</em>的第一印象,可能是觉得它复杂、深奥、难以理解。之所以会有这种观念,我认为主要是因为没有找到适合自己的学习方法及学习资料。其实学习任何知识点,只要找到对的学习方法和学习资料,都能做到攻克难点,牢牢掌握。 另外,同学们可能还有一个疑问:在平时的开发工作中,一个产品,从开发到上线,似乎都不会用到<em>数据结构</em>与<em>算法</em>,也就是说即使不懂<em>数据结构</em>与<em>算法</em>,也能出色地完成日常的工作任务,...
大一学生数据结构算法的先后取舍
【来信】   在上学期,突然一天一位学长问我要选择哪个方向,指的是<em>算法</em>和一般的开发。我回答他<em>算法</em>,而他说我对语言学的太心急,太快,不像是喜欢<em>算法</em>的,并和我说<em>算法</em>玩玩就好,不要陷得太深,并建议我走一般开发的路子。虽然学长学的挺好,但就比我大一岁,我还是不太相信他说的。后来在学校acm实验室纳新时,我还是按捺加不住入了。   加入后,我开始对<em>算法</em>有了一点了解,并开始学习<em>算法</em>。本来我就是在我校oj上刷
[数据结构]贪婪算法(Dijkstra Algorithm)
下周要期末考了,好虚啊=_= 复习一波<em>数据结构</em>发现最后一章居然还有两个<em>算法</em>没看 所以顺道把贪婪和最小生成树看一下~ 这篇就只讲贪婪<em>算法</em>啦,一会再开一篇。 一、贪婪<em>算法</em>简介 贪心<em>算法</em>(又称贪婪<em>算法</em>)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 通过局部的最优解去合成最后的最优解。 二、
3-2 personal rank 算法的数学公式推导
personal rank是可以通过用户行为划分二分图为固定user得到item重要程度排序的一种<em>算法</em>。 1.<em>算法</em>的文字阐述 对用户A进行个性化推荐,从用户A节点开始在用户-物品二分图random walk,以alpha的概率从A的出边中等概率选择一条游走过去,到达该顶点后(举例顶点a),有alpha的概率继续从顶点a的出边中等概率选择一条继续游走到下一个节点,或者(1-alpha)的概率回到...
Palmer启发式算法
Palmer启发式<em>算法</em> # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np class Palmer: def slope_index(self, data): slope_index = np.zeros([2, data.shape[1]]) slope_index[0] = data[0] m = data.shape[0] - 1 fo...
Raft系列文章之一: 什么是Raft?
简单的说,Raft是一种易于理解的一致性<em>算法</em>,其功能相当于Paxos。目前很多提供一致性服务的系统都采用Paxos, 例如Chubby, ZooKeeper, 那么为何还需要Raft?自Lamport 1998年<em>提出</em>Paxos以来, 该协议虽逐渐成为主流一致性协议,但也以难以理解而著名,实现起来比较困难,而Raft 设计的主要目的之一就是容易理解,Raft将整个<em>算法</em>过程分解为若干个独立的子过程,并且详细描述了每个子过程如何实现,容易理解和实现。 博主自己也基于Java语言实现了Raft, 代码位于 http
python数据结构算法 (翻译)第一章
第一章 抽象数据类型<em>算法</em>的学习是计算机科学的基础。<em>算法</em>是为了在有限的时间内解决问题,而做出的一系列清晰和精确的逐步说明。<em>算法</em>通过将逐步指令转换成可由计算机执行的计算机<em>程序</em>来实现。这个翻译过程被称为计算机编程或简单编程。计算机<em>程序</em>由适合于该问题的编程语言来构建。编程是计算机科学重要的组成部分。计算机科学不是学习编程,也不是学习一种特定的编程语言,相反,编程和<em>程序</em>语言都是计算机科学用来解决问题的工具。1
云计算概念提出及特征
1.<em>提出</em>者:Google工程师,比希利亚,27岁 2.云计算包含的网格计算特征: (1)提供在线的计算、存储等服务 (2)超大规模的资源组合 (3)资源的虚拟化 网格计算:利用互联网把地理上广泛分布的各种资源(计算、存储、带宽、软件、数据、信息、知识等)连成一个逻辑整体,就像一台超级计算机一样,为用户提供一体化信息和应用服务(计算、存储、访问等) 。 3.云计算与网格计算的比较: 1...
概念、概念的提出、概念的定义
0. 精确细分 半场:上半场,⇒ 下半场; 1. 咬文嚼字
{楚才国科} 人工智能一词早在1956年就已提出,为何直到近年才掀起一股AI热潮
自古以来,人类就想根据认识水平和当时的技术条件,用机器来代替人的一些体力劳动,从而提高征服自然的能力。公元850年,古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。在我国公元前900多年,也有歌舞机器人传说的记载,这说明那时古代人就有人工智能的意识。 人工智能初现世间 1956年夏天,在美国东部的达特茅斯召开了一次觉有传奇色彩的学术会议,会上正式出现了“人工智能”这个术语。在那里,人们首次决定...
[深度学习]RCNNs系列(2)RCNN介绍
RCNN是整个RCNN系列的开端,也是使用卷积神经网络进行目标检测的一类重要方法的开端,下面我们来看一下RCNN<em>算法</em>。 RCNN是rbg大神在2013年发表的《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》一文中<em>提出</em>的<em>算法</em>,其实<em>算法</em>的思想在现在来看非常的简单,而且也很容易想到,然而
深度学习——CNN发展历程简述
CNN(卷积神经网络)的鼻祖LeCun,于1998年<em>提出</em>LeNet-5模型,标志着神经网络的正式出生。
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)学习笔记:基础理论
RNN(Recurrent Neuron Network)是一种对序列数据建模的神经网络。继Bengio<em>提出</em>基于神经网络的概率语言模型并获得成功之后,Mikolov于2010年<em>提出</em>利用RNN建模语言模型,2012年Sundermeyer<em>提出</em>RNN的改进版本--LSTM。近两年,RNN开始在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域迅速得到大量应用。因项目需要,近期重点学习研究了这几类学习模型,DNN、
最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码
最先<em>提出</em>深度学习<em>算法</em>hinton的自动编码器matlab代码,内容是:利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练,然后使用梯度<em>算法</em>进行fine turn。可以进行特征提取,也可以进行分类。
果蝇优化算法(FOA)
1.关于FOA的基本概念 果蝇优化<em>算法</em>(FOA)是一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。果蝇本身在感官知觉上优于其他物种,尤其是嗅觉和视觉上。果蝇的嗅觉器官能很好的搜集漂浮在空气中的各种气味,甚至能够嗅到40公里以外的食物源。然后,飞到食物位置附近后亦可使用敏锐的视觉发现食物和同伴聚集的位置,并且向该方向飞去。 果蝇<em>算法</em>可应用于求解最优解。 果蝇群体迭代搜寻食物的步骤如下:
决策树的起源——Hunt算法
最早的决策树<em>算法</em>是由Hunt等人于1966年<em>提出</em>,Hunt<em>算法</em>是许多决策树<em>算法</em>的基础,包括ID3、C4.5和CART等,本文以Hunt<em>算法</em>为例介绍决策树算发的基本思想及决策树的一些设计问题。 Hunt<em>算法</em> Hunt<em>算法</em>通过将训练记录相继划分为较纯的子集,以递归方式建立决策树。设Dt是与结点t相关联的训练记录集,而y = { y1, y2, …, yc}为类标号,Hunt<em>算法</em>的递归定义如下: ...
数据结构算法——队列
本文主要介绍一种重要的<em>数据结构</em>——队列,及其Python语言下的实现方式。队列的基本介绍栈和队列都是保存数据元素的容器,都是简单的缓存结构,都只支持数据项的存储和访问操作,不支持数据项之间的任何关系。因此,两种<em>数据结构</em>的操作集合都很小,很简单,其中最重要的就是存入元素和取出元素。当然,作为<em>数据结构</em>还应包含几个任何<em>数据结构</em>都应包含的操作,如结构的构建,查空状态等。当然,栈和队列的最大区别在于存取时间顺
LBP原理介绍以及算法实现
http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/19634573 没有看LBP之前觉得它很神秘,看完了之后也就那么回事,不过<em>提出</em>LBP的人确实很伟大!!  LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. O
蛙跳算法第一份论文
Shuffled Frog-Leaping Algorithm: a memetic meta-heuristic for discrete optimization.蛙跳<em>算法</em>最经典的论文,Muzaffar Eusuff等发表于2006年
[强化学习] Saras 算法
image.png Sarsa 的名称来源与上图所描述的序列:针对一个状态,个体通过行为策略产生一个行为,执行该行为进而产生一个状态行为对,环境收到个体的行为后会告诉个体即时奖励以及后续进入的状态;个体在状态时遵循当前的行为策略产生一个新的行为,个体此时,并不执行该行为,而是通过行为价值函数得到后一个状态行为对的价值,利用这个新的价值和即时奖励...
什么是程序的本质?是数据结构+算法+设计模式吗?
        有一阵子很喜欢JDon这个论坛,里边经常有一些深入的讨论,给人以启发,引发人的深层次思考。最近在上边看到一篇帖子,里边提到对<em>程序</em>本质的思考,由此我联想到著名的《编程之禅》,也想了很多。    在这篇帖子的开始,提到: 什么是<em>程序</em>?结论是:<em>程序</em>=<em>数据结构</em>+<em>算法</em>+设计模式。     这也算是站在一个角度,从方法论的角度来思考<em>程序</em>的设计和开发,这里我想也<em>提出</em>一个观点: ...
“谁提出谁负责”的管理方式合理吗?
公众号:慧翔天地PMP,可向小助手领取项目管理全部书籍和文档模板。。 今日案例: 在我们公司里面,鼓励大家<em>提出</em>金点子和建设性意见,并采取谁<em>提出</em>由谁负责的管理模式,这样容易让人产生以一种顾虑,我<em>提出</em>的问题和困难结果还需要我去解决,自己给自己找麻烦,于是大家又都不愿意开口或者至少不愿意主动的去提了。但是,作为这种<em>提出</em>人负责制的管理方式,初衷是激励问题<em>提出</em>者全程参与以便高效的解决问题,结果却适得其反...
SIFT提出者(David Lowe)1999-2004发表的4篇文献
SIFT<em>提出</em>者(David Lowe)1999-2004发表的4篇文献,对理解SIFT原理很有帮助
TF-IDF原理简介
TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相
反向传播(back propagation)算法学习笔记
反向传播<em>算法</em>最早于上世纪70年代被<em>提出</em>,但是直到1986年,由David Rumelhart, Geoffrey Hinton, 和Ronald Williams联合发表了一篇著名论文(Learning representations by back-propagating errors)之后,人们才完全认识到这个<em>算法</em>的重要性。 最最基础入门: 通过一个简单的实例理解反向传播的基本计算过程: 英
数据结构中的英文及算法缩写
##前言 最近在复习<em>数据结构</em>,经常会遇到很多英文及其缩写,它们分布不同,意义不同,有时也就很难记忆,在此我将其整理出来,方便记忆和使用,也希望对大家有所帮助。 第一章 <em>算法</em>分析 ADT: O(n): T(b): f(n): 第2章 线性表 2.1.2 Init_List:线性表的初始化(initial 初始的,initialize 初始化) Length_List:求线性表的长度(length 长...
数据结构 王争 3 |复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
总结 一、什么是复杂度分析? 1.<em>数据结构</em>和<em>算法</em>解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。 2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估<em>数据结构</em>和<em>算法</em>的性能。 3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题,二者统称为复杂度。 4.复杂度描述的是<em>算法</em>执行时间(或占用空间)与数据规模的增长关系。 二、为什么要进行复杂度分析? 1.和性能测试相比,复杂度分析有不依赖执行环境、成本低、...
容器的基本概念
容器技术的基本概念: 什么是容器? 包装或装载物品的贮存器 没错计算机领域的容器概念也是一样,思考一下你们家的菜要分盘子呢?难道不可以十几个菜放一个大盆子里吗?当然是可以的,只是这样能好吃吗~~~~ 容器技术也是一样的道理就是不同容器里的进程不会互相影响,你的空间只有那么大,就好比你的碗只能盛那么多饭~~~~~ 没错就是这样 容器是虚拟化技术 虚拟化技术分为: 主机级虚拟化 容器级虚拟化 ...
数据结构算法》和《设计模式》
http://www.cnblogs.com/wuyouxiaocai/p/5751450.html 作为一个<em>程序</em>猿你得跟自己的职业生涯一个规划,你需要问自己,你到底想进什么样的公司,一年能够挣多少大洋,你到底期望自己能够有什么样的建树。只要是当<em>程序</em>员的,都有一个梦想,那就是进入牛逼公司证明自己。世界一流就不是说了Google、Facebook、Yahoo、Mirsoft、A
谱减法
博主最近转战语音增强研究,刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法,最早是boll<em>提出</em>的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大,比较详细,matlab源
专访施巍松:边缘计算早期提出者之一
1995 年,施巍松从西安电子科技大学计算机系毕业,然后被保送到中科院计算所。2000 年,施巍松获得中科院计算所的博士学位。博士毕业以后,施巍松去美国的纽约大学做了两年半的博士后,并于 2002 年的 8 月加入韦恩州立大学做助理教授。2013 年,施巍松被评为正教授。 施巍松有很多头衔,比如韦恩州立大学终身教授,IEEE 会士,中科院计算所客座研究员,西安电子科技大学兼职教授等,但是他的...
机器学习的前世今生:一段波澜壮阔的历史
机器学习的前世今生:一段波澜壮阔的历史 注:本篇文章为转载,原文地址为:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTgwNjgyOQ==&mid=2247484356&idx=1&sn=51459e0e5bddebf6c4faf56111749b9b ,尊重原创 Machine Lear
算法程序核心,数据结构程序根基
看到一句话: <em>算法</em>和<em>数据结构</em>就是编程的一个重要部分,你若失掉了<em>算法</em>和<em>数据结构</em>,你就把一切都失掉了 <em>算法</em>是<em>程序</em>核心,<em>数据结构</em>是<em>程序</em>根基 虽然重要但还是满足28法则
全卷积层FCN的提出,以及在语义分割的应用
全卷积层FCN的<em>提出</em>,以及在语义分割的应用。作者有强大的调参技巧,网络有很多看起来简单,但实际上十分难以得出的结论
LSH阅读笔记
这几天专门来理解下局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing, LSH)。包括它的原理,参数关系以及三个代表方法E2LSH, LSB和C2LSH的理论保证。希望有一天能深入浅出的介绍它的原理。
一周搞懂一个机器学习算法之逻辑回归Logistic Regression
Logistic Regression 逻辑回归是我接触机器学习之后学到的第二个<em>算法</em>,主要用于二分类问题 原理简介 我的理解 代码实现 逻辑回归原理简介 怎么说呢,其实对于逻辑回归,并没有一个明确的概念,更多的是一个过程性的描述:对于一个二分类问题,建立一个代价函数,通过最优化方法求解出参数,然后验证整个模型好坏的一个过程。 我的理解 我觉得搞懂逻辑回归,首先要明确两点...
自动编码器(Auto Encoder)
1.初识Auto Encoder1986 年Rumelhart <em>提出</em>自动编码器的概念,并将其用于高维复杂数据处理,促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习<em>算法</em>,它使用了反向传播<em>算法</em>,并让目标值等于输入值,比如 。图1是一个自编码神经网络的示例。 图1自动编码器(autoencoder) 是神经网络的一种,该网络可以看作由两部分组成:一个编码器函数h = f(x) 和一个生成重构的解码
关于EMD算法的认知
关于EMD<em>算法</em>的认知经验模态分解 EMD (经验模态分析(Empirical Mode Decomposition)) 首先从网上看了两篇论文 http://www.docin.com/p-1311571707.html 豆丁网的这篇博士的论文可以免费阅读,在其他地方下载都是要充钱的,补充一句在知网下载这篇论文不知道是网络原因还是没有权限下载失败了。 其中对于IMF(固态模式函数,我喜欢这
Apriori算法的前世今生
作者: wuliong,OpenFEA分析师。海归硕士,毕业于美国Rensselaer Polytechnic Institute数学专业。 ————————————————————————————————————————————————————————— Apriori<em>算法</em>是一种寻找频繁项集并在此基础上生成关联规则的<em>算法</em>。其本质是逐层搜索的迭代方法,且每次搜索分为生成候选集与检验支持度两个
一个来自于知乎对数据结构的回复
这篇文章让我对<em>数据结构</em>有了新的认识
强弱人工智能对比
约翰麦卡锡,1956年Dartmouth会议的发起人,1955年在为该会议写的建议书中<em>提出</em>Artificial Intelligence一词,从而被视为“人工智能之父”。 至今,人工智能已经深入我们的衣食住行。 强AI与弱AI在基本层面上,强弱AI之间的区别在于监督。 弱AI被设计为监督编程,它是人类思想和交互的模拟 - 但最终是一组<em>程序</em>化的响应或监督的交互,仅仅是人类的。 Siri和Alexa是...
adam算法
Momentum是为了对冲mini-batch带来的抖动。 RMSprop是为了对hyper-parameter进行归一,均方根反向传播(RMSProp)。 这两个加起来就是Adam 看原始的RMSProp<em>算法</em>:  再看<em>算法</em>:其实就是Momentum+RMSProp的结合,然后再修正其偏差。   ...
1.基于反向学习的种群初始化策略
零、前言的前言 本人是刚开始学习进化<em>算法</em>的小白,仅仅完成过某项改进CCIDE(这个不必懂)的实验重现而已。我的博文都是通过阅读外文资料,然后整理知识点。博文中可能出现其他文献的阅读和还没懂的证明部分,可能在以后以番外的形式更新。最后,如果出现一些字母简称您不懂的话,如果没有特别标识,如上面的CCIDE,说明你还不适合看这篇文章,可以先查阅一下其他资料,或者私信我,可能会有解决方案。这个策...
从一个悲催的IT人说起 | 科普一下 DevOps
编辑 | 山河来源 | http://www.jianshu.com/u/66fea2f123beTime 1:2007年比利时,一个沮丧的独立IT咨询师DevOps 的历史要从一个比利时的独立IT咨询师说起。这位咨询师的名字叫做 Patrick Debois,他喜欢从各个角度研究IT组织。2007 年,Patrick 参与了比利时一个政府下属部门的大型数据中心迁移的项目。在这个项目中,他负责测试
程序=算法+数据结构+程序设计方法+语言工具和环境
<em>程序</em>设计方法(结构化<em>程序</em>设计,面向过程<em>程序</em>设计,面向对象<em>程序</em>设计,模块化<em>程序</em>设计,分布式<em>程序</em>设计,多层<em>程序</em>设计,XP极限<em>程序</em>设计)是编程的指导思想,决定了我们用什么样的方式组织编写<em>程序</em>,一个<em>程序</em>的成功与否完全由它决定;语言和环境是编写<em>程序</em>的工具,<em>程序</em>由他们制造;而<em>算法</em>则是灵魂,是解决问题(处理数据)的方法步骤(那设计模式也应该属于<em>算法</em>吧);而<em>数据结构</em>则是我们加工的对象,也是我们编写<em>程序</em>
优选法中的黄金分割法
2. 1  黄金分割法的基本思想      黄金分割法是优化方法中的经典<em>算法</em>,以<em>算法</em>简单、效果显著而著称,是许多优化<em>算法</em>的基础.但它只适用于一维区间[a,b] 上的凸函数.其基本思想是:依照“去坏留好”原则、对称原则以及等比收缩原则来逐步缩小搜索范围.以具体的单参数变量优选来说,根据工程经验选取搜索区间为[a,b],并在该变量区间内评价函数 Q (x) 存在单值极点.在[a,b] 中取试验点 x
计算机思想的形成
公元前1945年,冯·诺依曼首先<em>提出</em>了“存储<em>程序</em>”的概念和二进制原理,后来,人们把利用这种概念和原理设计的电子计算机系统统称为“冯·诺依曼型结构”计算机。但以上概念是冯·诺依曼凭空想像出来吗,在这之前计算是什么样?如果把1945年记作电子计算机系统元年,公元前是什么样的?辅助计算的工具代表工具:算筹、算盘、计算尺。 算筹:按一定规则排列小竹棒或小木棒,每个位置表示一位十进制数,相当于现在人在纸
推荐一个好的算法数据结构网站
https://visualgo.net/zh 还有一个:http://sorting.at
算法+数据结构=程序
<em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em><em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em><em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em><em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em><em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em><em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em><em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em><em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em><em>算法</em>+<em>数据结构</em>=<em>程序</em>
SK6211_20071207下载
擎泰Skymedi方案的量产工具 SK6211_20071207 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/lihanjunw/1963641?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lihanjunw/1963641?utm_source=bbsseo[/url]
网页分页AspNetPager73DLL.rar下载
AspNetPager的主要功能有: 支持通过Url进行分页;支持Url分页方式下的Url重写(UrlRewrite)功能;支持使用用户自定义图片做为导航元素;增强的 Visual Studio 2005、Visual Studio 2008和Visual Studio 2010设计时支持;兼容IE6.0+及FireFox 1.5+等浏览器等 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/mailqingjun/2025901?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mailqingjun/2025901?utm_source=bbsseo[/url]
深入浅出wincc[1].part03下载
深入浅出wincc,总21个包,下齐21个包解压就行 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/bretch/2403510?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bretch/2403510?utm_source=bbsseo[/url]
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