回顾上一节课，我们了解视觉识别，特别是图像分类，这确实是一个非常困难的问题，因为我们必须考虑到这些可能的变化，并使得当我们在识别这些类型时，分类器能够在面对这些变化时具有鲁棒性，例如对猫的识别，似乎存在着难解决的问题，我们仅需要知道如何解决这些问题，同时我们还必须能够在成千上万的其他类型中解决这些问 ...
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2018-06-25 22:57:08
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数组排序问题（2）昨天我们留了一道题目“给你一个整型数组，里面出现的数在[0-100]之间，能用最优化的方法帮我排序吗”。1.确保我们理解了问题，并且尝试一个例子，确认理解无误.这是一道排序算法题，我们学过很多排序的算法。不一样的是，它给定一个额外的条件，数组里的每个数字都在1-100之间。如果我们采取传统的排序算法，这个条件我们好像用不上。大家在面试的时候如果发现有条件没有用上，基本上我们给出的
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2018-06-06 23:53:53
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一、一些基本概念 最优化：在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优。高中学过的线性规划就是一类典型的最优化问题。 凸集：在集合空间中，凸集就是一个向四周凸起的图形。用数学语句描述就是：集合边界任意两点连线上的所有点都在这个集合内部。 超平面：能够用于切割已给集合的点集。 ...
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2018-06-05 11:30:51
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多阶段决策过程最优 问题由交叠的子问题构成 子问题：一次求解，永久保存 函数幂等 动态规划不但可以作为特殊的空间换时间权衡技术， 也可以经改进避免使用额外的空间 经典自底向上：需要求解所有子问题 试图避免不必要的子问题求解：递归 共同点：递推式 最优化法则：问题最优——子问题最优 反例：最长简单路径 ...
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2018-06-04 11:41:26
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网络流是什么？ 不急我们慢慢来讲。 首先我们先看看最大流 1.背景 管道网络中每条边的最大通过能力（容量）是有限的，实际流量不超过容量。最大流问题(maximum flow problem)，一种组合最优化问题，就是要讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大，以取得最好的效果。求最大流的标号算 ...
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2018-06-01 22:12:53
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一、总结前一天的学习 从“第三天”的性能测试一节中，我们得知了决定性能测试的几个重要指标，它们是： ü 吞吐量 ü Responsetime ü Cpuload ü MemoryUsage 我们也在第三天的学习中对Apache做过了一定的优化，使其最优化上述4大核心指标的读数，那么我们的Apache ...
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2018-05-27 12:16:35
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一、概念起源 动态规划，又名DP算法（取自其Dynamic Programming的缩写），最初是运筹学的一个分支，是用来求解决策过程最优化的数学方法。 二、基本思想 把 多阶段过程 转化为一系列单阶段过程，利用各阶段之间的关系，逐个求解。那什么叫多阶 ...
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2018-05-24 21:52:24
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摘自《统计学习方法》 李航 第五章 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝 决策树学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则。 决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数。 决策树的学习算法通常是采用启发式的方法，近似求解最优化问题 特征选择问题 特征选择在于选取对训练数 ...
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2018-05-23 00:01:55
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APOI讲了这个东西，还有THU命题的《九省·林克卡特树》，感觉好像很热点的样子。 带权二分是一类对DP的优化，对于某些最优化问题的(2d/yd)DP，通过这种优化，其效率可以达到简化后的(1d/yd)DP的效率乘一个log （(xd/yd)DP是指状态数为n^x级且每种状态的转移数均摊为n^y级的 ...
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2018-05-22 22:22:48
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模拟退火是常常用来解决最优化问题的算法 . 在 $\mathrm{OI}$ 竞赛中广泛应用 . ~~虽然不能做到最优 , 但我给你退个几万遍火绝对不怂你 .~~ 算法梗概 : 和 爬山算法 不同的是 , 爬山每次会找一个能上升的点 , 然后快速向那边爬 , 然后多随机几个初始点去爬 . 而 退火 就 ...
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2018-05-18 20:39:59
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