1、整理策略思路

2501_93423769 2025-10-22 16:52:08

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蛮力法递归与分治策略动态规划贪心算法回溯法分支限界法前言 0-1背包是一个经典的问题，而它能用不同的算法思想去解决。恰巧最近在看算法，学习算法就是学习解决问题的思路。现在将0-1背包问题与解决方法整理出来，这样不仅能区分不同的算法思想，还能加深对0-1背包问题的理解。虽然有的算法思想并不能解决这一问题，但是为了对算法策略有一个较为整体的了解，所以在这里做一下简单的介绍。 ...

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本篇文章是对推荐系统的学习总结，首先从推荐请求处理的整个流程中抽象出系统的几个核心方面：内容特征、用户画像、召回、排序、重排，其中包含了常见的召回和重排策略。最后从产品角度出发，对推荐策略的选择的一些思考和需关注的工作。目录概念一、推荐请求处理流程二、数据特征内容解析用户画像三、召回策略与算法基于行为召回个性化召回相关性召回热度召回冷启动召回四、排序模型五、重排策略与算法新颖性约束多样性控制时间...

首先介绍一下归并排序: 归并排序是采用归并的思路进行排序，该算法采用经典的分治策略（把一个大问题分解为若干个小的问题进而求解的过程)。字面上看起来还是很抽象的，接下来给出归并排序的整个示意图：解释：这里的“分”和“治"的过程都是递归进行，实际上”分“过程不做任何操作，在”分“的过程中持续压栈，直到最后序列中的元素只有一个。然后再进行”治“也就是归并操作。这个部分需要在代码片段中认真体会。前面说到”分“只是在逻辑上分裂序列，实际不做任何操作。重点就在于”治“也就是归并操作。那么，如何把分裂的元素归并成一

【均引用自其他博客，这里只是将我认同的观点做一个整理】传统的神经网络去噪：含噪图像作为输入，清晰图像作为输出，在这基础上训练神经网络以拟合两者之间的映射，从而实现去噪功能：策略(GAN+CNN)： 1、提取含噪图像集中的噪声块，训练 GAN 网络以得到一个噪声生成器V 2、在干净图像数据集 X 中随机选取图像块 x ，加入 GAN 生成的噪声 v ，得到含噪图像 y 3、按照 {y,x} 训...

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