选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 大规模分类技术对人脸识别等任务的实际应用有着切实的价值。中国香港中文大学和商汤科技近日公布的一篇 AAAI 2018 论文介绍了一种旨在高效解决大规模分类问题的方法。机器之心对该研究成果进行了编译介绍。 近些年来，在深度学习的发展和数据集的爆发式增长的推动下，人工智能领域已经见证了一波突破浪潮（Shakirov 2016）。伴随着这一趋势，涉及极大数量类别的大规模分类变成了一项重要的任务。这种任务常常出现在使用了工业级数据集的人脸识别（Sun
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/45151767
用户提出内存空间的申请；系统根据申请者的要求，按照一定的分配策略分析内存空间的使用情况，找出能满足请求的空闲区，分给申请者；当程序执行完毕或主动归还内存资源时，系统要收回它所占用的内存空间或它归还的部分内存空间。
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法？ 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法（ABC）的集群智能（SI）算法来解决现实世界的优化问题：https://medium.com/cesar-update/a-swarm-intelligence-approach-to-optimization-problems-using-the-artificial-bee-colony-abc-5d4c0302aaa4
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：
在“互联网＋”概念被炒的如火如荼的今天，短视频以视频短、传播快、生产流程简单、制作门槛低、参与性强等特点在互联网所有的热门的焦点中脱颖而出，出现在公众的视野里。那么如何快速实现移动端短视频源码系统功能呢？
来源：机器之心本文约3500字，建议阅读10+分钟本文提出了统一解释 14 种输入单元重要性归因算法的内在机理，并提出评价归因算法可靠性的三大准则。 尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释 DNN 如何做出决定。缺乏可解释性损害了 DNN 的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和 AI 医疗。因此，可解释 DNN 引起了越来越多的关注。 作为解释 DNN 的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因 / 重要性 / 贡献
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了统一解释 14 种输入单元重要性归因算法的内在机理，并提出评价归因算法可靠性的三大准则。 尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释 DNN 如何做出决定。缺乏可解释性损害了 DNN 的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和 AI 医疗。因此，可解释 DNN 引起了越来越多的关注。 作为解释 DNN 的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因 / 重要性 / 贡献分数。例如，给定一
深度神经网络在许多AI任务中取得了卓越的成功, 但是通常会造成高的计算量和能量耗费, 对于某些能量有约束的应用, 例如移动传感器等.
实现有效的三维场景理解(3D scene understanding)是计算机视觉和人工智能领域的关键问题之一。近年来，针对三维点云理解的研究取得了显著的进展，在诸如点云目标检测，语义分割等任务上都展现出了很不错的效果。然而，针对于点云实例分割的研究还处于较为初级的阶段。
本文对牛津大学、DeepMind 等单位合作完成的论文《Learning Object Bounding Boxes for 3D Instance Segmentation on Point Clouds》进行解读，该论文发表在NeurIPS 2019上，目前代码已公开。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
20世纪60年代出现了支持多道程序的系统，为了能在内存中装入多道程序，且这些程序之间又不会相互干扰，于是将整个用户空间划分为若干个固定大小的分区，在每个分区中只装入一道作业，这样就形成了最早的、最简单的一种可运行多道程序的内存管理方式。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明博客地址： https://blog.csdn.net/zy010101/article/details/81660712
最近我们被客户要求撰写关于潜类别（分类）轨迹模型LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
今天向大家推荐并介绍一篇文章，这篇文章解决的是禁忌搜索算法应用在仿真优化问题时所面临的预算分配问题。文章的作者为同济大学机械与能源工程学院的余春龙助理教授，蒙特利尔大学数学与工业工程学院的Nadia Lahrichi教授，以及米兰理工大学机械工程学院的Andrea Matta教授。
为了解成本，需要了解一下复杂度的概念，具体考虑时间复杂度，一般用O表示，对应某个算法（查询），对于其随着数据量的增加复杂度增加趋势，而非具体值，O给出了一个很好的描述。时间复杂度一般用最坏时间复杂度表示，除此还有算法内存复杂度，算法I/O复杂度。
为了证明这个结论，我们可以使用霍夫曼编码（Huffman Coding）作为示例，它是一种广泛使用的最优前缀编码方法。霍夫曼编码满足题目中的要求：如果我们将字母表中字符按频率单调递减排序，那么其码字长度是单调递增的。
从论文的题目出发，这篇文章的核心在于实时操作数据库的架构，在论文引言之中对Aerospike的定位是一个高性能分布式数据库，用于处理实时的交互式在线服务。所以说，大多数使用Aerospike的场景是实时决策系统，它们有海量的数据规模，并且有严格的SLA要求，同时是百万级别的 QPS，具有ms的查询时延。显然，这样的场景使用传统的 RDMS 是不现实的，在论文之中，提到 Aerospike 的一个典型的应用场景，广告推荐系统，我们来一起看看它们是如何契合的：
①首次适应算法(First Fit) FF算法要求空闲分区链以地址递增的次序链接。 — 在分配内存时，从链首开始顺序查找，直至找到一个大小能满足要求的空闲分区为止； — 然后再按照作业的大小，从该分区中划出一块内存空间分配给请求者，余下的空闲分区仍留在空闲链中。 — 若从链首直至链尾都不能找到一个能满足要求的分区，则此次内存分配失败，返回。
负载均衡是一种能够提高服务器运行效率的新型网络概念，主要是通过平衡客户端流量实现的，但是很多人依然对这个概念比较好奇，想知道负载均衡的算法有哪些，所以下面来为大家简单介绍负载均衡算法有哪些？以及负载均衡的算法优缺点分别是什么？
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
论文阅读笔记，个人理解，如有错误请指正，感激不尽！该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
匈牙利算法解决的问题概述：有 n 项不同的任务，需要 n 个工人分别完成其中的 1 项，每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少？
生活或工作中，我们常常碰到分配问题。比如公司有n个任务，由n个工人来做，每个工人不同程度地擅长一个或几个任务。如果你是管理层，如何布置任务最大程度地发挥大家所长使公司效率更高？又如，某相亲舞会，有n个俊男和n个靓女参加，每个靓女对不同气质和形象的俊男有不同好感度。如果你是主持人，如何分配跳舞伴侣使总体好感度最高？再如，奥运赛场上，乒乓球团体赛要求双方各出n名运动员一一角逐，取胜多的一方最终获胜。作为教练，你了解自己队员的实力以及战胜对方队员的把握，在已知对方出场顺序情况下，如何给出一个队员出场顺序使得最终获胜把握最大？
首先开发者编写的代码是给人看的，有些时候会为了可读性牺牲一些性能；其次如果只是将代码机械的进行翻译则会出现很多无用的机器指令，就如同ir中的优化（无用ir删除）。因此我们需要对指令进行一些删除操作，将无用的指令删除。
运行任务处理的在编程上的构造通常称作事件循环，Netty使用EventLoop来描述。一个EventLoop将由一个永远不会变的Thread驱动，它可以被指派给多个channel，任务提交给Eventloop之后可以立即执行或者调度执行。任务的执行顺序是以先进先出的顺序执行。
1、可利用空间表的特点是，在用户请求存储时进行分配，在用户释放存储时进行回收，即系统时应用户的需求来进行存储分配和回收的，
我在前面的一篇文章《浅谈资源管理技术的未来发展之路》之中谈到，资源管理还需要完善三个方面的能力分别是： 1、完善资源使用收集反馈机制，资源分配出去之后，使用率怎么样？效果怎么样？应该有一个收集反馈机制。 2、资源分配策略智能学习能力，结合收集反馈的信息，可以动态调整资源分配调度策略，具有自主学习决策的能力。 3、异构集群的管理能力，当前资源管理平台，主要聚焦在同构平台，异构平台在工业界是一个非常现实的问题，老机器还要发挥余热，新机器要充分挖掘性能潜力，就同时存在新老并存的场面。资源管理框架应该要能抽象异构平
动态规划算法 例： 走楼梯，可以一次上一阶，也可以，一次上两阶，根据楼梯的阶数来判断有几种上楼梯的方法。 分析： f(1) = 1; 1种 f(2) = 2; 2种 f(3) = f(1) + f(2);3种 f(4) = f(3) + f(2) ;5种 … 依次类推 代码如下: #include<iostream> using namespace std; int WalkCount(int n) { //可以一次走一阶台阶，也可以一次走两阶台阶 if (n < 0) {
纳什均衡是否可以由一种算法或者一个策略型参与者自己很快计算出来呢？部分简单的博弈中，可以使用线性规划、迭代学习等算法求解纳什均衡。这些算法的结果使得我们相信纳什均衡对于零和博弈有很好的预测能力。 但是在非零和双人博弈中，并不存在能计算纳什均衡的快速算法。计算双人博弈的纳什均衡是一个少有的、自然的且展现出中等计算困难度的问题。 只有存在有效算法快速求解均衡，均衡对于博弈的预测能力才具有意义。博弈中也可能存在多个纳什均衡，均衡的不唯一性也削弱了均衡的预测能力。对于计算机从业者来说，严格均衡的不可计算性使得我们开始研究计算可行的均衡概念，例如相关均衡、粗糙相关均衡。
当我用Google搜索MySQL这个关键词的时候，Google只提供了13页的搜索结果，我通过修改url的分页参数试图搜索第14页数据，结果出现了以下的错误提示：
飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基，是国家加快培育及发展的战略性新兴产业，在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。
（1）云数据中心（Datacenter） （2）物理机（Host） （3）虚拟机（VM） （4）服务代理商（DatacenterBroker） （5）任务单元（Cloudlet） （6）云信息服务（CIS）
负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。
计算机操作系统内存管理是十分重要的，因为其中涉及到很多设计很多算法。《深入理解计算机系统》这本书曾提到过，现在操作系统存储的设计就是“带着镣铐跳舞”，造成计算机一种一种容量多，速度快的假象。包括现在很多系统比如数据库系统的设计和操作系统做法相似。所以在学习操作系统之余我来介绍并总结一些操作系统的内存管理。
视觉和听觉事件往往同时发生：音乐家拨动琴弦流出旋律；酒杯摔碎发出破裂声；摩托车加速时发出轰鸣声。这些视觉和听觉刺激同时发生，因为它们的起因相同。理解视觉事件与其相关声音之间的关系是探索我们周围世界的一条重要途径。
人群计数在各个应用领域中扮演着至关重要的角色，从城市规划、公共安全到活动管理和零售[5]。它有助于设计高效的公共空间，优化活动期间的人群控制，以及管理商店内的顾客流量。此外，它还助于创建能够适应人口密度变化的响应式基础设施。这项技术在理解和管理不同情境下的人群动态方面至关重要。
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你推荐5篇关于将强化学习与马尔可夫决策过程结合使用的论文。 1、ReLLIE: Deep Reinforcement Learning for Customized Low-Light Image Enhancement Rongkai Zhang, Lanqing Guo, Siyu Huang, Bihan Wen 低光图像增强 (LLIE) 是一个普遍但具有挑战性的问题，因为： 1，低光测量可能会因实际情况中不同的成像条件而有所不同；
SVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的损失函数与SVM的损失函数不同。
Softmax分类器 SVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的损失函数与SVM的损失函数不同。对于学习过二元逻辑回归分类器的读者来说，Softmax分类器就可以理解为逻辑
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
