博弈论(Game Theory) - 03 - 前传之最大最小均衡 开始 最大最小均衡是由人冯·诺依曼和摩根斯坦提出.冯·诺依曼和摩根斯坦也被认为是博弈论的创始人. 冯·诺依曼提出的"最大最小定理"能保证在非常一般的情况下,两人零和博弈总是存在"最大最小均衡". 最大最小均衡存在以下问题: "最大最小"均衡没有考虑到局中人之间在策略选择上的互动. 由"最大最小"方法得到的"均衡"很难说是一种"均衡

一.Actor模型介绍 在单核 CPU 发展已经达到一个瓶颈的今天,要增加硬件的速度更多的是增加 CPU 核的数目.而针对这种情况,要使我们的程序运行效率提高,那么也应该从并发方面入手.传统的多线程方法又极其容易出现 Bug 而难以维护,不过别担心,今天将要介绍另一种并发的模式能一定程度解决这些问题,那就是 Actor 模型. Actor 模型其实就是定义一组规则,这些规则规定了一组系统中各个模块如何交互及回应.在一个 Actor 系统中,Actor 是最小的单元模块,系统由多个 Actor 组

星际SC 地图 Big Game Fort 要塞之战 修正了 BIG GAME 地图的平衡性 也适合BIG 1V1 对战 此版本目前不开放1打1造功能

#6013. 「网络流 24 题」负载平衡 内存限制:256 MiB时间限制:1000 ms标准输入输出 题目类型:传统评测方式:文本比较 上传者: 匿名 提交提交记录统计讨论测试数据   题目描述 G 公司有 n nn 个沿铁路运输线环形排列的仓库,每个仓库存储的货物数量不等.如何用最少搬运量可以使 n nn 个仓库的库存数量相同.搬运货物时,只能在相邻的仓库之间搬运. 输入格式 文件的第 1 11 行中有 1 11 个正整数 n nn,表示有 n nn 个仓库.第 2 22 行中有 n nn

Leetcode:面试题 04.04. 检查平衡性 Leetcode:面试题 04.04. 检查平衡性 Talk is cheap . Show me the code . /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}

3278 最小m 段和问题  时间限制: 1 s  空间限制: 256000 KB  题目等级 : 黄金 Gold 题解 查看运行结果 题目描述 Description 给定 n 个整数(不一定是正整数)组成的序列,现在要求将序列分割为 m 段,每段子序列中的数在原序列 中连续排列.如何分割才能使这 m 段子序列的和的最大值达到最小? 输入描述 Input Description 文件的第 1 行中有 2 个正整数 n 和 m. 正整数 n 是序列 的长度:正整数 m 是分割的断数. 接下来的一

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

要区别一个模块是否设计良好,最重要的因素是,对于其他模块而言该模块隐藏其内部数据和其他实现细节的程度.设计良好的模块应该隐藏所有实现细节,将API与其实现清晰地隔离开来.这样,模块之间通过他们的API进行通信,而不必知道其他模块的内部工作情况.这个概念被称为信息隐藏(information hiding)或封装(encapsulation),是软件涉及的基本原则之一. 信息隐藏之所以重要有许多原因,大多数原因都源于这样一个事实:它可以将组成系统的各个模块解耦,使得这些模块可以独立地开发.测试.优

转自:http://www.cnblogs.com/BangQ/p/4045954.html 1.JMM简介 2.堆和栈 3.本机内存 4.防止内存泄漏   1.JMM简介   i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多,该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面,有时候在开发Java同步和线程安全要求很严格的程序时,往往容易混淆的一个概念就是内存模型.究竟什么是内存模型?内存模型描述了程序

Inside JVM 内存模型 来源  原文:https://blog.csdn.net/silentbalanceyh/article/details/4661230 参考:IBM开发中心文档,<Inside JVM> 本文章节:1.JMM简介2.堆和栈3.本机内存4.防止内存泄漏 1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多,该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面,有

本文章节: 1.JMM简介 2.堆和栈 3.本机内存 4.防止内存泄漏 1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多,该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面,有时候在开发Java同步和线程安全要求很严格的程序时,往往容易混淆的一个概念就是内存模型.究竟什么是内存模型?内存模型描述了程序中各个变量(实例域.静态域和数组元素)之间的关系,以及在实际计算机系统中将变量存储到内存和

本文章节: 1.JMM简介 2.堆和栈 3.本机内存 4.防止内存泄漏   1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多,该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面,有时候在开发Java同步和线程安全要求很严格的程序时,往往容易混淆的一个概念就是内存模型.究竟什么是内存模型?内存模型描述了程序中各个变量(实例域.静态域和数组元素)之间的关系,以及在实际计算机系统中将变量存储到内

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B

1. 为什么我们需要基于RBAC模型的通用企业权限管理系统 管理信息系统是一个复杂的人机交互系统,其中每个具体环节都可能受到安全威胁.构建强健的权限管理系统,保证管理信息系统的安全性是十分重要的.权限管理系统是管理信息系统中代码重用性最高的模块之一.任何多用户的系统都不可避免的涉及到相同的权限需求,都需要解决实体鉴别.数据保密性.数据完整性.抗否认和访问控制等安全服务(据ISO7498-2).例如,访问控制服务要求系统根据操作者已经设定的操作权限,控制操作者可以访问哪些资源,以及确定对资源如何进

个部件模型组成,这4个部件模型分别是基本模型RBAC0(Core RBAC).角色分级模型RBAC1(Hierarchal RBAC).角色限制模型RBAC2(Constraint RBAC)和统一模型RBAC3(Combines RBAC)[1].RBAC0模型如图1所示. 图表 1 RBAC 0 模型          RBAC0 定义了能构成一个RBAC控制系统的最小的元素集合 在RBAC之中,包含用户users(USERS).角色roles(ROLES).目标objects(OBS).操

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

知识点 第一类生产线平衡问题,第二类生产线平衡问题 整数线性规划模型,+Leapms模型,直接求解,CPLEX求解 装配生产线平衡问题 (The Assembly Line Balancing Problem) 装配生产线又叫做组装生产线, 是把产品的工艺做串行生产安排的流水生产线.一个产品的组装需要不同的工序来完成,且工序之间有先后次序要求. 下表是Jackson, J. R. . (1956)给出一个产品工序的装配次序要求: 工序 执行时长 紧前工序 1 6 -- 2 2 1 3 5 1 4

前言 今天要介绍几种高级数据结构AVL树,介绍之前AVL,会先说明平衡二叉树,并将树的学习路线进行总结,并介绍维持平衡的方法:右旋转.左旋转. 一.树学习路线 1.路线总结 总结了一下树的学习路线,如下图: 2.说明 上面这个图要从上往下进行一步一步学习:首先,从二叉树开始学习,要对树的一些概念有一些基本了解,如树的左孩子和右孩子等,然后对树的遍历方法:先序.中序和后序遍历都熟练掌握,有精力再把层序遍历掌握: 接下来,大部分的树,都是在二叉树的基础上加了许多特性而形成的,所以二叉树是基础,如二叉

1.二叉搜索树 1.1定义 是一棵二叉树,每个节点一定大于等于其左子树中每一个节点,小于等于其右子树每一个节点 1.2插入节点 从根节点开始向下找到合适的位置插入成为叶子结点即可:在向下遍历时,如果要插入的值比节点的值小,则向节点的左子树遍历,大于等于则向右子树遍历,如此循环. 1.3删除节点 删除节点x有3种情况: 1.x是叶子结点,则直接删除: 2.x只有一棵子树(左子树或者右子树),则直接将x的父结点指向x的孩子,再删除x节点,如果x是根结点,则要更新x的孩子为树根: 3.x有两棵子树,则

我们知道,对于一般的二叉搜索树(Binary Search Tree),其期望高度(即为一棵平衡树时)为log2n,其各操作的时间复杂度O(log2n)同时也由此而决定.但是,在某些极端的情况下(如在插入的序列是有序的时),二叉搜索树将退化成近似链或链,此时,其操作的时间复杂度将退化成线性的,即O(n).我们可以通过随机化建立二叉搜索树来尽量的避免这种情况,但是在进行了多次的操作之后,由于在删除时,我们总是选择将待删除节点的后继代替它本身,这样就会造成总是右边的节点数目减少,以至于树向左偏沉.这

LDA常见的应用方向: 信息提取和搜索(语义分析):文档分类/聚类.文章摘要.社区挖掘:基于内容的图像聚类.目标识别(以及其他计算机视觉应用):生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说,可以胜任许多文本分类问题,但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.LDA模型通过增加“主题”的方式,一定程度的解决上述问题: 一个词可能被映射到多个主题中,即,一词多义.多个词可能被映射到某个