教程 使用开源工具的端到端机器学习、深度学习和自然语言处理项目,直到部署 生成式 AI 和 Open AI 播放列表 PySpark 完整教程 完整的数据科学、机器学习和深度学习面试题 2、机器学习算法实现的最小和最干净的例子...主要面向希望学习机器学习算法内部原理,或者从零开始自己实现机器学习算法的人群。相比于高效优化的现成机器学习库,这个项目中的代码更容易理解和操作。...所有的算法都是用 Python 实现的,利用了 numpy、scipy 和 autograd 这些库。...已经实现的算法包括: 深度学习(多层感知器、卷积神经网络、递归神经网络、长短期记忆网络) 线性回归、逻辑回归 随机森林 支持向量机(线性核、多项式核、RBF 核) K均值聚类 高斯混合模型 K近邻 朴素贝叶斯
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？...} int N,M,S,T; int path[MAXN];//经过的路径 int A[MAXN];//S到该节点的最小流量 inline int EK() { int ans=0;//最大流...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
这两本是之前有朋友在评论里推荐的： 《牧羊少年奇幻之旅》 《大流感：最致命瘟疫的史诗》 画外音：坚持一件事很难，但读书，真的有用。 《牧羊少年奇幻之旅》 小时候，有人问我们的梦想是什么？...15分钟，扫码听书《牧羊少年奇幻之旅》 《大流感：最致命瘟疫的史诗》 由历史学家约翰·M·巴里带来的全面回顾1918年大流感的这本书，被美国科学院评为2005年度最佳科学/医学类图书。...在以冷静客观的笔调描述了大流感的社会图景，以深入浅出的逻辑解释了病毒与人类之间的战争关系之后，《大流感：最致命瘟疫的史诗》中更加宝贵的对瘟疫留给人类的遗产进行了深刻反思，展现出了理性的光辉。...所以1918年大流感的最后一条教训，即那些身居要职的权威人士必须降低可能离间整个社会的恐慌，可谓知易行难。 这是流感，仅仅只是流感。...让我们一起通过《大流感：最致命瘟疫的史诗》来反思如何应对病毒。 15分钟，扫码听书《大流感，最致命瘟疫的史诗》 不知不觉，坚持读书3年了，希望我们一起，养成自律的习惯。
前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观，代码难度小，性能优越等优势，深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是：对于每一个点，对其所连的边进行增广，在增广的时候，每次增广“极大流” 这里有别于EK算法，EK算法是从边入手，而Dinic算法是从点入手 在增广的时候，对于一个点连出去的边都尝试进行增广...，即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念，即对于$i$号节点，用dis(i)表示它到源点的距离，并规定，一条边能够被增广，当且仅当它连接的两个点$u,v$满足：dis(v)=dis(u)+1，...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法，我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的（比某标号算法不知道高到哪里去了） 代码 题目链接 #include #include #include
A*算法程序代码 function[distance, path] = a_star(map_size, neighbors, start, goal) %A* 算法, 找不到路径时返回 error %
join()方法有一个常用的重载方法： join(long millis)：最长等待被调线程millis毫秒，超时不候。
实现功能：同Dinic网络最大流 1 这个新的想法源于Dinic费用流算法。。。...在费用流算法里面，每次处理一条最短路，是通过spfa的过程中就记录下来，然后顺藤摸瓜处理一路 于是在这个里面我的最大流也采用这种模式，这样子有效避免的递归，防止了爆栈么么哒 1 type 2
实现功能：同sap网络最大流 今天第一次学Dinic，感觉最大的特点就是——相当的白话，相当的容易懂，而且丝毫不影响复杂度，顶多也就是代码长个几行 主要原理就是每次用spfa以O(n)的时间复杂度预处理出层次图
程序代码 Dijkstra算法的程序如下： function [d,p] = dijkstra(adj, s, t) %使用dijkstra求最短路径 %adj 输入 矩阵 邻接矩阵 %s
实现功能：输入M,N,S,T；接下来M行输入M条弧的信息（包括起点，终点，流量，单位费用）；实现功能是求出以S为源点，T为汇点的网络最大流的最小费用 其实相当的像Dinic最大流呐= = 还是spfa处理出最短路径...这次是最短路径，所以时空复杂度将有所提高，害得我都开循环队列了TT），然后顺着最短路径顺藤摸瓜找回去，求出流大小和最小的费用，然后，没有然后了，程序还是一样的好懂么么哒（HansBug:感觉Dinic算法真心超级喜感...then swap(j,k); 89 add(j,k+n,1,l); 90 end; 91 flow:=0;ans:=0; //flow表示最大流
不说废话了，直接正题 首先要先清楚最大流的含义，就是说从源点到经过的所有路径的最终到达汇点的所有流量和 EK算法的核心 反复寻找源点s到汇点t之间的增广路径，若有，找出增广路径上每一段[容量-流量...这么一个图，求源点1，到汇点4的最大流 由于我是通过模版真正理解ek的含义，所以先上代码，通过分析代码，来详细叙述ek算法 1 #include 2 #include <queue...但这个答案明显不是最大流，因为我们可以同时走1-2-4和1-3-4，这样可以得到流量为2的流。 那么我们刚刚的算法问题在哪里呢？...即在Dec(c[x,y],delta)的同时，inc(c[y,x],delta) 我们来看刚才的例子，在找到1-2-3-4这条增广路之后，把容量修改成如下 ?...这就是这个算法的精华部分，利用反向边，使程序有了一个后悔和改正的机会。而这个算法和我刚才给出的代码相比只多了一句话而已。 至此，最大流Edmond-Karp算法介绍完毕。
这块主要就是要理解，什么是maxflow，以及节点最后分割的类型是SOURCE还是SINK分别意味着什么 graphcuts算法时间复杂度与其他最大流算法的比较： ?
创建立方体 虽然这个例子看起来很古老，是入门threejs必须看的例子，但是大部分文章对这个例子讲解的并非十分详细，只是简单的说明了如何在场景中添加一个物体这么一个过程，但是其中有几个值得去深入思考的问题
实现功能：同前 程序还是一如既往的优美，虽然比起邻接矩阵的稍稍长了那么些，不过没关系这是必然，但更重要的一个必然是——速度将是一个质的飞跃^_^(这里面的poi...
Java经典问题算法大全 /*【程序1】 题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少
实现功能：同之前 可以看见的是这次的程序优美了许多，代码简短了一倍还多，可是速度却是和原来的邻接表一个级别的（在Codevs上面草地排水那题的运行时间比较，但是...
遗传算法实例及MATLAB程序解析 遗传算法Genetic Algorithms，GA）是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索（寻优）算法，它是模拟自然界中的生命进化机制，在人工系统中实现特定目标的优化...遗传算法的实质是通过群体搜索技术，根据适者生存的原则逐代进化，最终得到最优解或准最优解。...∣ ) , d=Rarccos(\frac{OA \cdot OB}{|OA| \cdot |OB|}), d=Rarccos(∣OA∣⋅∣OB∣OA⋅OB), 用MATLAB求解程序如下： %遗传算法...%w为种群的个数，g为进化的代数 rand('state',sum(clock)); %初始化随机数发生器 for k=1:w %通过改良圈算法选取初始种群...记录下较好的解并退出当前层循环 end end end J(:,1)=0; J=J/102; %把整数序列转换成[0,1]区间上的实数，即转换成染色体编码 for k=1:g %该层循环进行遗传算法的操作
实现功能：同最大流 1 这里面主要是把前面的邻接矩阵改成了邻接表，相比之下速度大大提高——本人实测，当M=1000000 N=10000 时，暂且不考虑邻接矩阵会不会MLE，新的程序速度快了很多倍（我们家这个很弱的电脑上耗时
采用网上的一个利用复制文件来检测多进程和单进程差异的例子。但是例子中许多关键的解释并未给出，反而给入门新手造成了很多不必要的困扰和门槛。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。
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