A*在游戏设计中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表. A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚 A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说 法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目标状态寻找这个路径的 过程.通俗点说,就是在解一个问题时,找到一条解题的过程可以从 求解的开始到问题的结果(好象并不通俗哦).由于求解问题的过程 中分枝有很多,主要是求解过程中求 解条件的不确定性,不完备性

G - 贪心 Time Limit:3000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Description   Simon and Garfunkel Corporation (SG Corp.) is a large steel-making company with thousand of customers. Keeping the customer satisfied is one of

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器(hypothese),构建一个更强大的分类器(hypothese),从而达到"三个臭皮匠赛过诸葛亮"的效果. 例如实际中,可以通过简单的"横""竖"组成比较复杂的模型. 二.样本权重 AdaBoost元算法中有个很重要的概念叫样本权重u. 学习算法A使用

Flyod 算法(两两之间的最短路径)动态规划方法,通过相邻矩阵, 然后把最后的结果存在这么一个矩阵里面,(i,j), #include <iostream> #include <vector> using namespace std; #define M 301 #define LIM 200000000 int w[M][M],d[2][M][M]; void floyd(int g[M][M],int d[2][M][M],int n){ int i,j,k; for(i=1

小书匠Graph图论 重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: 11.Graph相关算法 11.1最短路径 11.1.1

如何更好理解Peterson算法? 1 Peterson算法提出的背景 在我们讲述Peterson算法之间,我们先了解一下Peterson算法提出前的背景(即:在这个算法提出之前,前人们都做了哪些工作)这对于我们之后理解Peterson算法有很大的裨益. Peterson 算法是基于双线程互斥访问的LockOne与LockTwo算法而来.LockOne算法使用一个 flag 布尔数组,LockTwo 使用一个 turn的整型量,都实现了互斥,但是都存在死锁的可能.Peterson 算法把这两种算

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图

当初由于一些原因以及兴趣,学习了一段时间软件逆向,对于软件加密解密有了点粗略的了解.而后看到某些同学辛辛苦苦的搞出个软件,自己费心费力去加密,但搞出来后往往能被秒破,实不忍心.今天大概总结下一些基本的软件加密手段,以供参考,高手勿喷. 关于解密 软件解密主要有2个层次,一个俗称爆破,就是不分析加密算法,只修改一些与验证相关的跳转指令来使得软件正常运行,另一个就是能真正破解加密算法,进而写出注册机.破解手段通常有静态分析和动态分析两种方式,目前二者的代表工具是IDA和OllyDbg(OD). 加密

VS2010,新建MFC项目,在头文件stdafx.h中添加: #include <gdiplus.h> using namespace Gdiplus; #pragma comment (lib,"Gdiplus.lib") 定义类的变量 ULONG_PTR   gdiplusToken; 在BOOL CGDALDesktopApp::InitInstance()中添加: GdiplusStartupInput gdiplusStartupInput;2 GdiplusS

课程名称    内容    阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会     1.数据分析    "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法"    2.概率论    "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后

从联赛活了下来(虽然分数倒一……),接下来要去CDQZ集训啦…… DAY -2 2017-12-16 被老师安排负责一部分同学的住宿以及安排…… 抓紧时间继续学习,LCT真好玩啊真好玩…… 晚上放假了…… DAY -1 2017-12-17 放假进行中……下午转场到了石家庄. 与srs,wzz,wxh几个dalao住在一个宾馆,晚上出去吃饭…… DAY 0 2017-12-18 4:30早起……到机场. 似乎没有想象中的麻烦…… 很顺利的登机,起飞的时候气压的确有一些奇怪的问题……耳朵有点难受

概述 CAN(Controller Area Network)总线协议是由 BOSCH 发明的一种基于消息广播模式的串行通信总线,它起初用于实现汽车内ECU之间可靠的通信,后因其简单实用可靠等特点,而广泛应用于工业自动化.船舶.医疗等其它领域.相比于其它网络类型,如局域网(LAN, Local Area Network).广域网(WAN, Wide Area Network)和个人网(PAN, Personal Area Network)等,CAN 更加适合应用于现场控制领域,因此得名. CAN

LVS/DR 配置 实验环境 三台主机:Linux Centos 6.4 32位 调度器Director:192.168.1.160(公网IP).192.168.1.100(VIP) HTTP真实服务器Real server1:192.168.1.115(公网IP).192.168.100(VIP) HTTP真实服务器Real server2:192.168.1.111(公网IP).192.168.100(VIP) 实验拓补图 LVS/DR 配置 Director 端 1.安装LVS工具 yum

经常用Photoshop的人应该熟悉磁力套索(Magnetic Lasso)这个功能,就是人为引导下的抠图辅助工具.在研发领域一般不这么叫,通常管这种边缘提取的办法叫Intelligent Scissors或者Livewire. 本来是给一个图像分割项目算法评估时的Python框架,觉得有点意思,就稍稍拓展了一下,用PyQt加了个壳,在非常简陋的程度上模拟了一下的磁力套索功能.为什么简陋:1) 只实现了最基本的边缘查找.路径冷却,动态训练,鼠标位置修正都没有,更别提曲线闭合,抠图,Alpha M

POJ-图论-最短路模板 一.Floyd算法 刚读入数据时,G为读入的图邻接矩阵,更新后,G[i][j]表示结点i到结点j的最短路径长度 int G[N][N];//二维数组,其初始值即为该图的邻接矩阵 1.init():初始化图邻接矩阵 void init() { ; i <= n; i++) { ; j <= n; j++) { G[i][j] = -;//初始化邻接矩阵,用-1代表无穷 } G[i][i] = ;//初始化,自己到自己的路径长度为0 } } 2.floyd():更新最短路

转自:https://blog.csdn.net/cheatscat/article/details/82886889 CAN(Controller Area Network)总线协议是由 BOSCH 发明的一种基于消息广播模式的串行通信总线,它起初用于实现汽车内ECU之间可靠的通信,后因其简单实用可靠等特点,而广泛应用于工业自动化.船舶.医疗等其它领域.相比于其它网络类型,如局域网(LAN, Local Area Network).广域网(WAN, Wide Area Network)和个人网

今天讲了几个高级搜索算法:A* ,迭代加深,Alpha-Beta剪枝   以及线段树 A*算法 启发式搜索算法(A算法) : 在BFS算法中,若对每个状态n都设定估价函数 f(n)=g(n)+h(n),并且每次从Open表(队列)中选节点进行扩展时,都选取f值最小的节点,则该搜索算法为启发式搜索算法,又称A算法.     g(n) : 从起始状态到当前状态n的代价     h(n) : 从当前状态n到目标状态的估计代价 A算法中的估价函数若选取不当,则可能找不到解,或找到的解也不是最优解.因此,

Scheduler中在进行node选举的时候会首先进行一轮预选流程,即从当前集群中选择一批node节点,本文主要分析k8s在预选流程上一些优秀的筛选设计思想,欢迎大佬们指正 1. 基础设计 1.1 预选场景 预选顾名思义就是从当前集群中的所有的node中,选择出满足当前pod资源和亲和性等需求的node节点,如何在集群中快速选择这样的节点,是个复杂的问题 1.2 平均分布 平均分布主要是通过让一个分配索引来进行即只有当所有的node都在本轮分配周期内分配一次后,才开始从头进行分配,从而保证集群的

直方图匹配,又称直方图规定化,即变换原图的直方图为规定的某种形式的直方图,从而使两幅图像具有类似的色调和反差.直方图匹配属于非线性点运算. 直方图规定化的原理:对两个直方图都做均衡化,变成相同的归一化的均匀直方图,以此均匀直方图为媒介,再对参考图像做均衡化的逆运算 /// <summary> /// 直方图匹配 /// </summary> /// <param name="srcBmp">原始图像</param> /// <par

网址:https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/ 你肯定没有读过这本书,因为这本书的发布日期是2019年5月.本文会覆盖该书的大部分内容,读完这篇,你能够了解图算法的基本概念.关于此书,作为市面上为数不多的面向数据科学应用的图算法书籍,写的比较全面系统和易懂.当然,书在细节上的提高空间还有很多.今天内容很多,坐稳~ 目录 图算法 & 图分析 图基础知识 连通图与非连通图 未加权图与加权图 有

简介 ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的. # 1.ab每次只能测试一个URL,适合做重复压力测试 # 2.参数很多,可以支持添加cookie,启用keeplive # 3.可以将测试结果导入文件 # 4.设置显示信息的详细程度 综合来说,适合单个URL的测试,可以支持更多方式去测试,比如使用cookie模仿用户提交表单来测试数据库,但ab是单线程的,不适合测性能高的服务器 安装ab 需要安装httpd-tools yum -y