01 首先来区分几个概念 关于neighborhood serach,这里有好多种衍生和变种出来的胡里花俏的算法.大家在上网搜索的过程中可能看到什么Large Neighborhood Serach,也可能看到Very Large Scale Neighborhood Search或者今天介绍的Adaptive Large Neighborhood Search. 对于这种名字相近,实则大有不同的概念,很是让小编这样的新手头疼.不过,小编喜欢凡事都要弄得清清楚楚明明白白的.为了防止大家混淆这些相

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念.热热身嘛- 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发

更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)一看就懂的解析 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念.热热身嘛- 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,

00 前言 上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好.小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码.今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦! 01 代码说明 本次代码还是基于求解TSP旅行商问题的.至于什么是TSP问题,小编这实在是不想科普啦-- 代码是基于迭代搜索那个代码魔改过来的.其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码.想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀.之前介绍的模拟退火.遗传算法.迭代搜索和现在的变邻域等等,是十

前言 好了小伙伴们我们又见面了,咳咳没错还是我.不知道你萌接连被这么多篇代码文章刷屏是什么感受,不过,酸爽归酸爽.今天咱们依然讲代码哈~不过今天讲的依然很简单,关于局部搜索LocalSearch的代码. 01 总体概述 其实,LocalSearch在本算法中不是必须使用的,用户可以根据需要来选择是否启用这个功能.但是一般情况下,有了LocalSearch以后效果会好一点.而且本着服务读者的态度(我可以不用,但是小编你不能不讲),就讲讲这个模块吧.和之前讲的几个模块差不多,具体代码也是分成两个部分

算法课有这么一节,专门介绍分治法的,上机实验课就是要代码实现大整数乘法.想当年比较混,没做出来,颇感遗憾,今天就把这债还了吧! 大整数乘法,就是乘法的两个乘数比较大,最后结果超过了整型甚至长整型的最大范围,此时如果需要得到精确结果,就不能常规的使用乘号直接计算了.没错,就需要采用分治的思想,将乘数“分割”,将大整数计算转换为小整数计算. 在这之前,让我们回忆一下小学学习乘法的场景吧.个位数乘法,是背诵乘法口诀表度过的,不提也罢:两位数乘法是怎么做的呢?现在就来一起回忆下12*34吧:    3 

前言 上次出了邻域搜索的各种概念科普,尤其是LNS和ALNS的具体过程更是描述得一清二楚.不知道你萌都懂了吗?小编相信大家早就get到啦.不过有个别不愿意透露姓名的热心网友表示上次没有代码,遂不过瘾啊~哎,大家先别急,代码有得你们酸爽的-- 不过由于ALNS的代码量实在太大,小编打算把这个做成一个系列来一一为大家讲解,好让小伙伴们彻底把这个算法框架的代码吃透.今天暂时还是先不对代码进行讲解,先来教大家怎么使用ALNS的框架求解一个TSP问题吧~ 环境准备 小编的演示是基于Windows 10 x

前言 上一篇文章中我们具体解剖了ALNS类的具体代码实现过程,不过也留下了很多大坑.接下来的文章基本都是"填坑"了,把各个模块一一展现解析给大家.不过碍于文章篇幅等原因呢,也不会每一行代码都进行讲解,那些简单的代码就跳过了,相信大家也能一眼就看懂.好了,废话不多说,开始干活吧. 01 照旧总体概述 前面我们提到,ALNS中的重中之重就是Destroy和Repair方法了,在整一个ALNS框架中呢,涉及这俩货的有Destroy和Repair方法的具体实现.Destroy和Repair方法

01 前言 经过小编这几天冒着挂科的风险,日日修炼,终于赶在考试周中又给大家更新了一篇干货文章.关于用变邻域搜索解决0-1背包问题的代码.怎样,大家有没有很感动? 02 什么是0-1背包问题? 0-1 背包问题:给定 n 种物品和一个容量为 C 的背包,物品 i 的重量是 w_i,其价值为 v_i . 问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大? 为什么叫0-1背包问题呢?显然,面对每个物品,我们只有选择拿取或者不拿两种选择,不能选择装入某物品的一部分,也不能装入同一物品多

前言 上一篇讲解了destroy和repair方法的具体实现代码,好多读者都在喊酸爽和得劲儿--今天这篇就讲点简单的,关于solution的定义和管理的代码实现,让大家回回神吧--哈哈. 01 总体概述 总所周知的是,每一个算法的最终目标都是求解出一个合理的满足心意的solution.因此对solution的定义和管理基本是每个算法都要涉及的.在本ALNS代码中呢,也对solution进行了一定的抽象和规范化,提供了一些标准化的接口,同样需要在具体使用中去重写这些接口. 关于solution的处

00 前言 在上一篇推文中,教大家利用了ALNS的lib库求解了一个TSP问题作为实例.不知道你萌把代码跑起来了没有.那么,今天咱们再接再厉.跑完代码以后,小编再给大家深入讲解具体的代码内容.大家快去搬个小板凳一起过来围观学习吧~ 01 总体概述 前排高能预警,在下面的讲解中,会涉及很多C++语言的知识,特别是类与派生这一块的内容,如果C++基础比较薄弱的同学则需要回去(洗洗睡)再好好补一补啦,在这里小编就不再过多科普基础知识了.默认大家都是C++大佬,能一口说出虚函数表是什么的内种-- 描述整

前言 上一篇推文说了,后面的代码难度直线下降,各位小伙伴可以放去n的100次方心了.今天讲讲一些细枝末节,就是前面一直有提到的参数和一些状态的记录代码.这个简单啦,小编也不作过多解释了.大家直接看代码都能看懂,不过小编还是会把逻辑结构给大家梳理出来的.好了,开始干活. 01 ALNS_Iteration_Status 这个类,咳咳,不是抽象类了哈.主要用来记录ALNS迭代过程中的一些中间变量和状态等.主要是成员变量,成员函数都是简单的getter(获取成员变量的接口)或者setter(设置成员变

前言 前面三篇文章对大家来说应该很简单吧?不过轻松了这么久,今天再来看点刺激的.关于判断接受准则的代码.其实,判断接受准则有很多种,效果也因代码而异.今天介绍的是模拟退火的判断接受准则.那么,相关的原理之前的推文有讲过,不懂的同学回去翻翻这个文章 复习一下哈,小编也回去看看,咳咳~.好了,废话不多说,开始干活. 01 总体概述 其实这个ALNS的代码库提供了很多的判断接受准则,有最简单的直接根据目标值来判断,也有各种复杂的模拟退火降温冷却等过程来判断.不过,今天挑一个最具代表性的来讲吧,就是模拟

从上面几篇的决策树開始,就能够開始进入到集成学习(ensemble learning)了,与其说集成学习是一种算法,倒不如说集成学习是一种思想. 集成学习的思想也是非常自然非常符合人类直观理解的. 用通俗的不能更通俗的话来说,要是一个机器学习器解决不了问题,那就多训练几个.再把这些学习器结合起来完毕机器学习任务. 能够类比开会,一群人讨论得到的解决的方法一般比一个人拍板的要好. 用过集成学习之后,一般来说,效果都会比某些单一的算法效果要好.所以,无论是为了排名还是为了其它的东西,kaggle等机

那就是当把byte[]通过Convert.ToBase64String转换成Base64编码字符串时数据量明显变大 Base64编码的思想是是采用64个基本的ASCII码字符对数据进行重新编码.它将需要编码的数据拆分成字节数组.以3个字节为一组.按顺序排列24位数据,再把这24位数据分成4组,即每组6位.再在每组的的最高位前补两个0凑足一个字节.这样就把一个3字节为一组的数据重新编码成了4个字节.当所要编码的数据的字节数不是3的整倍数,也就是说在分组时最后一组不够3个字节.这时在最后一组填充1到

目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小.再通俗点的解释是,特征图上的一个点对应输入图上的区域,如下图所示: 返回目录 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 像LeNet.AlexNet网络,都是用了较大的卷积核,目的是提取出输入图像更大邻域范围的信息,一般是卷积与池化操

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

1. 基于实例的学习算法 0x1:数据挖掘的一些相关知识脉络 本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章,而所谓数据挖掘,就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科. 其实人类的科学技术发展的历史,就一直伴随着数据挖掘,人们一直在试图中数据中寻找模式, 猎人在动物迁徙的行为中寻找模式 农夫在庄稼的生长中寻找模式 政客在选民的意见上寻找模式 恋人在对方的反应中寻找模式 企业家的工作是要辨别出机会,寻找出那些可以转变为有利可图的生意的行为中的一些模式,也即所谓的成功的模式,并且利用这些机会 科学家的工作是理

目录 什么是k近邻算法 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 什么是K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 假设有数据集,其中前6部是训练集(有属性值和标记),我们根据训练集训练一个KNN模型,预测最后一部影片的电影类型. 首先,将训练集中的所有样例画入坐标系,也将待测样例画入 然后计算待测分类的电影与所有已知分类的电影的欧式距离 接着,将这些电影按照距离升序排序,取前k个电影,假设k=3,那么我们

一.JVM的生命周期 JVM实例:一个独立运行的java程序,是进程级别 JVM执行引擎:用户运行程序的线程,是JVM实例的一部分 JVM实例的诞生 当启动一个java程序时.一个JVM实例就诞生了,任何一个拥有public static void main(string[] args)的函数都可以作为实例的运行启点 2.  JVM实例运行 main作为程序初始化线程的起点,任何其他线程由其启动. JVM有两种线程:守护线程和非守护线程.守护线程由JVM使用.main启动后将是非守护线程. 3.