动态规划（Dynamic programming，DP），是研究一类最优化问题的方法，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题。动态规划处理的也就是是多阶段决策最优化问题，这一类问题可将过程分成若干个互相联系的阶段，在每一阶段都作出决策，从而使整个过程达到最好的结果。因此各个阶段决策的选取不能任意确定，它依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后，就组成一个决策序列，从而也就确定了整个过程的一条活动路线。...
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2014-11-13 09:25:48
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动态规划-摘自百科1.最优化原理（最优子结构性质） 最优化原理可这样阐述：一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。简而言之，一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。2.无后效性 将各阶...
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2014-11-12 02:06:04
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通常我们写程序，都是在项目计划的压力下完成的，此时完成的代码可以完成具体业务逻 辑，但是性能不一定是最优化的。一般来说，优秀的程序员在写完代码之后都会不断的对代码进行重构。重构的好处有很多，其中一点，就是对代码进行优化，提高 软件的性能。下面我们就从几个方面来了解Android开发过程中的代码优化。...
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2014-11-11 14:12:26
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下面我们就从几个方面来了解Android开发过程中的代码优化，需要的朋友参考下通常我们写程序，都是在项目计划的压力下完成的，此时完成的代码可以完成具体业务逻辑，但是性能不一定是最优化的。一般来说，优秀的程序员在写完代 码之后都会不断的对代码进行重构。重构的好处有很多，其中一点，就是对代码进行优化，提...
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2014-11-10 19:35:48
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原文：http://blog.csdn.net/java_jh/article/details/20068915迟点出更新的.这个还有BUG.因为软引应不给力了.2.3之后前几天的原文有一个线程管理与加载源过多,造成浪费流量的问题.下面对这进下改进的一些说明(红色为新加)这两天一直在优化这个问题.g...
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2014-11-08 13:12:57
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通常我们写程序，都是在项目计划的压力下完成的，此时完成的代码可以完成具体业务逻辑，但是性能不一定是最优化的。一般来说，优秀的程序员在写完代码之后都会不断的对代码进行重构。重构的好处有很多，其中一点，就是对代码进行优化，提高软件的性能。下面我们就从几个方面来了解Android开发过程中的代码优化。1）...
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2014-11-07 11:13:00
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此题是算法导论贪心算法的16.1-5题。
问题描述：
考虑一个活动选择问题的一个变形：每个活动ai除了开始和结束时间外，还有一个值vi。目标不再是求规模最大的兼容活动子集，而是求值之和最大的兼容活动子集。也就是说，选择一个兼容活动子集A，是的vk（k属于A）之和最大化。设计一个多项式时间的算法求解此问题。
思路：
此题是活动安排问题的一个变形。最优化目标不再是最大兼容活动子集，所以...
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2014-11-06 17:36:27
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1：简单概念描写叙述如果如今有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳拟合參数，使用的是最优化算法。基于sigmoid函数分类：logistic回归想要的函数可以接受全部的输入然后预測出类别。这个函数就是sigmoid函数...
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2014-11-02 16:28:04
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动态规划（dynamic programming）是通过组合子问题的解而解决整个问题的。与分治法不同的是，动态规划算法对每个子子问题只求解一次，将其结果保存在一张表中。
动态规划通常应用于最优化问题。
动态规划算法的设计可以分为如下4个步骤：
描述最优解的结构；递归定义最优解的值；按自底向上的方式计算最优解的值；由计算结果构造一个最优解。
第1~3步构成问题的动态规...
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2014-11-01 13:33:27
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这几天在看《统计学习方法》这本书，发现 梯度下降法在 感知机 等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。 一.介绍 梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。二.应用...
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2014-10-30 20:54:29
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