广义的算法是指解决问题的方案，小到求解数学题，大到制定商业策略，都可以叫做算法。而我们今天讨论的软件测试中的算法，对应的英文单词为 Algorithm，专指计算机处理复杂问题的程序或指令。
算法复杂度用于定义问题的难度，另外也有助于开发最优化的算法，算法复杂度能够通过分析最坏情况来降低输入数据对算法性能的影响。
我之前写过一篇如何实现AutoML -- 先Auto每个环节,大致思路是让机器先自动化每一个小环节，每个环节输出唯一一个结果，这样可以极大的简化搜索空间。比如我们有三个环节，A,B,C,分别产出10,10,10种可能，为了得到全局最优，我们需要10*10*10尝试1000次完整计算。而如果每个只取一个局部最优，那么只需要计算30次，虽然最终结果可能不是最优的，但在现实中，这也是一个比较可行的方案。
第一题倒是一贯的挺简单的，最简单的思路就是直接做个二层循环就是了，不过我在比赛的时候想岔了，想着那样的算法复杂度恐怕有点高，就想着先将它转换为集合来处理，虽然也没啥问题，但是后来想想，完全没有对时间复杂度有所优化。
ChatGPT 等基于 Transformer 的大语言模型具备极强的在上下文中学习（In-Context Learning，ICL）的能力：输入少量示例样本，即能够正确回答同类问题。如何理解这种 ICL 能力？
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统计学习基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后需要考虑用什么样的计算方法来求解最优模型。
ALiPy 可为主动学习框架提供基于模块的实现，允许用户便捷地评估、对比和分析主动学习方法的性能。它可实现超过 20 种算法，还支持用户在不同的设置下轻松实现自己的方法。
昨天刚刚历史性地第一次打进了前500，今天转头就历史性地打进了前200，实在是有点开心。
多柱汉诺塔最优算法设计探究 引言 汉诺塔算法一直是算法设计科目的最具代表性的研究问题，本文关注于如何设计多柱汉诺塔最优算法的探究。最简单的汉诺塔是三个柱子（A、B、C），因此多柱汉诺塔的柱子个数M≥3。下面从三柱汉诺塔说起，慢慢深入我们要关心的问题。 1. 三柱汉诺塔 三柱汉诺塔是经典的汉诺塔问题，在算法设计中是递归算法的典型问题。其算法是这样的: 首先把A 柱上面的n- 1 个碟子通过C 柱移到B 柱上【T(n-1)步】,然后把A 柱剩下的一个碟子移到C 柱上【1步】, 最后把B 柱上所有的碟子通过A 柱
启发式算法（heuristic)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。
在计算机的存储结构中，存在着局部性原理（在《【软考学习6】计算机存储结构——局部性原理、Cache、主存地址单元、磁盘存取、总线和可靠性》中有介绍）。
2020 年 6 月 6 日起，哈尔滨工业大学和哈尔滨工程大学因被列入美国商务部实体名单，并被禁用数学基础软件 Matlab。这一消息迅速在网络发酵，引发关于国产软件独立自主重要性的大规模讨论。
今天总算是又一次把4道题全部搞定了，虽然前两题错了三次简直是不能忍，但是好歹算是都做出来了……
中文的leetcode果然和我犯冲，这次比赛又是桑心的一逼，题目倒还好，虽然第二第三题卡了一会，但是好歹都做出来了，但是最坑的是第四题居然比赛的时候没做出来，然后比赛结束之后10分钟给搞定了。。。10分钟，就差这10分钟。。。
leetcode中国和我犯冲觉得没跑了，又一次刷新了我成绩的下限，只做出两道题，国内排名900多，世界都快3000了，从我做题多起来之后已经n久n久没有只做出过两题了，结果最近一段时间居然出现的这么频繁，简直了。。。
内存分配策略 连续内存分配 连续内存分配的地址映射 通过MMU(memory management unit)实现地址的映射转换 固定分区分配 P.286上方 Each partition may contain exactly one process.Thus the degree of multiprogramming is bound by the number of partitions. 每个分区只容下一个程序 动态分区分配 P.286上方 when a partition i
这一题的思路还是挺直接的，只要先找到与给定点存在至少一个坐标相同的点，然后对其按照曼哈顿距离进行排序，然后取第一个元素即可。
HyperLogLog 是最早由 Flajolet 及其同事在 2007 年提出的一种 估算基数的近似最优算法。但跟原版论文不同的是，好像很多书包括 Redis 作者都把它称为一种 新的数据结构(new datastruct) (算法实现确实需要一种特定的数据结构来实现)。
本文档推荐一种设计流程，它在电机控制设计中利用了 Altera FPGA 强大的适应能力、精度可调 DSP 以及集成系统设计工具。工业电机驱动设备的设计人员可以充分发挥这一设计流程的性能、集成和效率优势。
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。 一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，
logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。 上下两篇的大纲如下： 【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 （1）优势 （2）优势比 （3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 （1）
这两天刷了很多蓝桥杯的算法题，因为比赛并且要给学弟学妹去讲题，自己是挺慌的，我没有系统的学习过算法和数据结构，一般是刷题的过程中去恶补相关知识，走了一条弯路去刷题。今天的文章是怀着跟大家学习交流的心态分享一下自己刷题的心得，大家也可以在留言区分享自己刷算法的心得。
这次的比赛结果略惨，只做出3题，然后国内才只有229/3690，世界则是667/9606，都是只有前7%的水平。
选自IEEEXplore 作者：Liqiang Lu、Yun Liang、Qingcheng Xiao 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 此前，商汤科技联合北京大学等提出一种基于 FPGA 的快速 Winograd 算法，可以大幅降低算法复杂度，改善 FPGA 上的 CNN 性能。论文中的实验使用当前最优的多种 CNN 架构，从而实现了 FPGA 加速之下的最优性能和能耗。 1. 引言 深度卷积神经网络（CNN）在多个计算机视觉任务上取得了优秀的性能，包括图像分类、目标检测和语义分割 [1, 2]。CNN
程序执行时会呈现出局部性规律，即在一较短的时间内，程序的执行仅局限于某个部分，相应地，所访问的存储空间也局限于某个区域。
Turbo码提出两年之内就被首次硬件芯片实现，并一直受到理论研究者和实验科学家的重视。从1997年开始，Turbo码和相关主题的国际会议每隔三年举行一次。 第一次会议（1997年）主要议题集中在编码器串并设计、交织器设计、解码器算法上，当时已经有人提出用DSP进行实时Turbo解码。在这个会议前后已经有了最早采用Turbo 码的商用通信系统。 第二次会议（2000年）的主要内容在分析和提高Turbo码的性能上，并且出现了关于Turbo码在衰落信道等非高斯信道上的研究。也有不少的研究在为实现Turbo码的DSP解码而需要做的简化解码复杂度的问题。对于Turbo码在传送不同信源的研究也在逐步进行中。 第三次会议（2003年）时，Turbo码和其他相关通信技术的结合与应用被更多的关注，多用户检测、与BLAST的结合、多天线信道解码等具体的应用问题也被更多的提到。关于硬件电路和软件实现也是热点之一。有关“类Turbo”码技术，如低密度校验（LDPC）码技术又重新被提出。在Turbo码提出十年左右的时候，它已经发展的比较完善，并且进入应用服务领域。 由于Turbo码的优越性能，研究者在将它用于应用系统上作出了很多努力。例如移动卫星通信系统、数字音频广播、数字视频广播、深空通信、深空网、UMTS/3GPP、CDMA 等系统。除此之外，Turbo码技术也被应用到信息隐藏领域，例如视频和图象的加密和数字水印技术上。Turbo码的思想也被用于分布式信源编码的研究和信源信道联合编码技术中。
分治法的基本思想： 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题， 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题， 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是： 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题； 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 原问题分解出的各个子问题是相互独立的， 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题：矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
前言 腾讯云业务的高速发展不但推动了云上层架构的创新，也对基础网络提出了更高的要求。一方面，池化让云资源的获取突破了服务器的边界，大量的数据流往返于服务器间，加大了网内的数据传输量。另一方面，随着存储介质、计算部件的性能提升，使得网络性能陡然成为新的瓶颈。在此趋势下，云基础网络向大规模、高带宽、低延迟的方向演进的诉求更加迫切。如今，腾讯网络平台部通过对自研交换机平台（TONS）以及开放光平台（TOOP）的产品升级，构建了全面自研的100G服务器接入、200G汇聚、400G数据中心互联的网络体系。 如果把当
CEVA ClearVox是提供一整套先进的语音输入处理算法的软件包(software suite of advanced voice input processing algorithms)，可为任何语音交互(voice-enabled)设备提供更清晰的语音输入(enhance voice clarity)。
RSA最终加密、解密都要用到模乘的幂运算，简称模幂运算。 回忆一下RSA，从明文A到密文B B=Ae1%N 对B解密回到明文A，就是 A=Be2%N 其中，一般来说，加密公钥中的e1一般会比较小，取65537居多，但解密的时候，这个e2是一个非常非常大的数，显然，直接通过e2次模乘来解密是不现实的。 为了让RSA的加密、解密成为现实，我们必须要找一个好的算法来做模幂运算。 借上一节我设定的符号，以区别于传统上的幂的数学表示, 定义a#b为a和b的模乘， 定义a##n为
小票打印是零售商家的基础功能，在小票信息中，必然会存在一些相关店铺的信息。比如，logo 、店铺二维码等。对于商家来说，上传 logo 及店铺二维码时，基本都是彩图，但是小票打印机基本都是只支持黑白二值图打印。为了商家的服务体验，我们没有对商家上传的图片进行要求，商家可以根据实际情况上传自己的个性化图片，因此就需要我们对商家的图片进行二值图处理后进行打印。
递归的方法需要不断地练习，后期会有算法不断的运用到其思想。将大问题分解为相同的小问题，直至结束。
啥是二叉堆 二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二元树（二叉树）或者是近似完全二元树（二叉树）。二叉堆有两种：最大堆和最小堆。最大堆：父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值；最小堆：父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。
数据结构和算法是计算机软件相关专业的基础课程，要想从事编程工作，无论是否是科班出身，都不可能绕过这部分知识。 从本篇开始，我会详细的复习一遍数据结构以及算法。
当今的自动驾驶行业是一个百舸争流的局面，总体来看，还是西方引导东方的探索摸索，以 google 为主的以激光雷达为主的流派和以 Tesla 为主的机器视觉流派引导了整个市场。从发展趋势来看，两种方法正在进一步融合，最终会各取优势而相互补充发展。对整个自动驾驶领域，其核心技术是个拟人化的实现过程，即：感知->认知->决策->控制->执行五部分。感知，是所有智能体所要拥有的基本属性，自动驾驶要解决的第一个问题，就是汽车的感知系统，AI 算法的核心就是要解决感知问题。汽车的感知系统是多种传感器融合的系统。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第1章 初学数字信号处理准备工作 本期教程开始带领大家学习DSP
正如这些学生所言：「我们希望将所有资源都高效地分配到如今迅猛发展的 AI 和 ML 领域。」因此这个项目可以更高效地利用手中的资源，包括将时间、精力和计算资源都投入到真正的当前最优方法和结果上。
废话不多说，前几天参加去哪网面试，面经如下： 去哪网java实习生面总共分为四轮（我也不知道为什么这么多）。 一面（技术面） 1.自我介绍，并分析简历上的项目，并发情况，数据量大的情况你怎么办 2.分析悲观锁和乐观锁 3.数据库索引（b tree，b+tree） 4.出题建表，写sql，mybatis标签拆分判断。 5.hashmap详细说明，底层数据结构。 6.concurrenthashmap详细说明。 7.treeset(画红黑树) 8.线程常见状况。 9.maven生命周期。 10.linux常用命
https://www.edn.com/simplifying-the-deployment-of-voice-detection-algorithms-for-a-cloud-service/
相信现在各位看官都在小学阶段学习过质数，但那时年纪尚小，听质数这个数学名词很陌生，在老师的讲述后才有所理解
Inverted bottleneck layers, IBN已成为终端设备SOTA目标检测方法的主要模块。而在这篇文章里，作者通过重新分析研究终端芯片加速下的常规卷积而对“IBN主导的网络架构是否最优”提出了质疑。作者通过将常规卷积纳入搜索空间取得了延迟-精度均衡下的性能提升，得到了一类目标检测模型：MobileDets。在COCO目标检测任务上，基于同等终端CPU推理延迟，MobileDets以1.7mAP性能优于MobileNetV3+SSDLite，以1.9mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite；在EdgeTPU平台上，以3.7mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快;在DSP平台上，以3.4mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快。与此同时，在不采用FPN的情况下，在终端CPU平台，MobileDets取得了媲美MnasFPN的性能；在EdgeTPU与DSP平台具有更优的mAP指标，同时推理速度快2倍。
这一题本身还是比较复杂的，需要比对所有的三元组(i,j,k)是否满足题目定义的good triplet的条件。
除了对应点方式，还可以将点云将与整个形状对齐，获得6D姿态。通常，首先进行粗配准以提供初始对准，然后进行密集配准方法，如迭代最近点（ICP），以获得最终的6D姿态。针对点云方式，挑选了一些相关的paper，在这里做下基本思想分享。
本文中若有任何疏漏错误，有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过caspar at linux.alibaba.com或者 tao.ma at linux.alibaba.com反馈。
这一题如果直接数学上解析求解的话应该会是挺难的一道题，不过在这里我的解法就比较暴力了，直接按照题意说的对范围内的每个数字进行各个位的求和然后对其进行计数就是了。
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