文章目录 题目：替换空格 思路 代码实现 联想 题目：替换空格 请实现一个函数，把字符串 s 中的每个空格替换成"%20"。 示例 1： 输入：s = "We are happy."...限制： 0 的长度 <= 10000 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/ti-huan-kong-ge-lcof 著作权归领扣网络所有...---- 思路 其实一开始也没想到啥好的思路，由于STL的内存分配方式，所以不能说从头遍历暴力塞入。 刚开始想着说再来一个string，都懂。...后来发现一个更好的方式： 1、先记录一下空格数 2、向后延伸string长度 3、从尾部遍历。...那要如何确定resize是否会引起内存的重分配呢？也很简单，立刻验证一下。 验证的方式呢？ 1、查看源码 2、查看官方文档 查看源码是不太现实了，我尝试了一晚上也没有找到快速查看源码的方式。
1、如何使用MyISAM引擎(建表时指定engine为MyISAM) 2、Linux下如何查找CPU占用率最高的进程(top指令) 3、编程题：实现带有TTL的LRUCache（太简单了） 1、如何使用...这会启动top命令，并显示系统中各个进程的CPU占用率等信息。 在top命令的界面中，你会看到各个进程按照CPU占用率的高低排列。...默认情况下，top命令会按照CPU占用率排序，占用CPU资源最多的进程会排在最前面。 你可以使用键盘上的方向键来浏览不同的进程列表，按下q键退出top命令。...3、编程题：实现带有TTL的LRUCache（太简单了） 在Java中实现带有TTL（Time To Live）的LRU（Least Recently Used）缓存，我们可以使用Java标准库中的LinkedHashMap...下面是一个简单的实现： import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; import java.util.concurrent.TimeUnit
作者 | lcltopismine3编辑 | 一点人工一点智能原文链接：六问Nerf | 简单易懂的神经辐射场入门介绍----最近零散时间，翻了一批讲Nerf原理的CSDN/知乎/B站文章和视频，有些讲的还是不错的...在基于Nerf的表示方法下，三维空间被表示为一组可学习且连续的辐射场，由输入视角+位置学习后，得到密度+色彩。第二问：神经辐射场是如何工作的（物理相关知识含量简单说一下这里为什么用逆变换采样。逆变换采样的作用是，在分布 的 CDF 值域上均匀采样，其采样结果与原分布 中的采样同分布。因此如果获取当前分布困难，可以通过逆变换采样，简化问题难度。...分层体素渲染公式的数学推导这里不展开，有兴趣的同学请下拉至附录查看。第五问：Nerf模型训练是否使用了某些涨点tricks确实有。...不多讲公式，直接上图拿来对比，使用了位置编码带来的算法增益。第六问：体渲染公式的数学推导（可选）对数学不关心或者看不懂的同学建议跳过这部分。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 实验目的 (1）熟悉谓词逻辑表示法; (2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。...b处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的c处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。...要求通过python语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。...Pycharm运行截图 Vscode运行截图 系列文章： 实验1：猴子摘香蕉问题的Python编程实现 实验2：编程实现简单恐龙识别系统的知识表示 实验3：搜索算法求解8数码问题 实验...4：字句集消解实验 实验5：简单恐龙识别系统的产生式推理 实验6：蚁群算法在TSP问题中的实现 实验7：粒子群优化算法实验 实验8：遗传算法在TSP问题中的实现 实验9：BP神经网络实验 版权声明
而且，这里我们要讨论的问题是，存不存在一个简单的原则集合可以用来解释智能？特别且具体地说，是否存在一个简单的算法来产生智能？ 智能是通过一个相当简单的算法得到是个非常大胆的想法。...在这个附录中，我假想拥有智能的计算机的能力必须匹配或者超过人类思考的能力。所以，我会将“是否存在一个智能的简单算法？”等价为“是否存在一个简单算法，它可以遵循人类大脑的途径去进行‘思考’？”。...某些人从这些结果中下结论：分割的解释是对很多大脑功能所必需的，所以大脑的功能存在着一个不可化归的复杂性，这也让为大脑运作（或者说，智能的简单的算法）找出一个简单的解释不太可能。...因为我认为这是一个乐观的想法，所以我比上面的那个（未下结论的）观点更喜欢这个简单算法的想法。...总而言之，按照其最为乐观的形式，我不相信人类找到智能的简单算法。
属于启发式搜索算法一种，这个算法比较有趣，并且弄明白后很简单，写个100-200行代码就可以实现。在某些场合下简单有效。本文就花一些篇幅，尽量白话方式讲解一下。 首先说一下问题。...本文列举的问题是TSP(Traveling Salesman Problem)类的问题。...在上面tsp问题中，一个城市节点可以看成是一个基因，一个最优解就是一条路径，包含若干个点。就类似一条染色体有若干基因组成一样。所以求最短路径问题，可以抽象成求最优染色体的问题。...这个函数是算法的关键，就是对这个繁衍出来的后代进行评估打分，是优秀，还是一般，还是很差的畸形儿。用这个函数进行量化。在tsp中，路径越短，分数越高。...因为定长也是变长的一种特例。使用变长可以解决任何问题。不管是tsp还是最短路径问题。 还有一个编解码问题，就是把现实问题转换成基因，这些问题都比较容易解决，最简单的就是直接用数组下标表示。
非对称TSP与对称TSP 在我们以往介绍的TSP问题和VRP问题中，算例通常给出客户点的二维坐标，两点之间的距离通过欧拉距离计算得到，所以两点间不同向的边距离是相同的。...但在我们今天介绍的非对称TSP问题中，由于反向后距离发生变化，这两段路径的距离将发生改变，这种去重优化的方法就失效了。...深入理解 看了前文的转化方法，是不是感觉特别简单呢？只需要通过一些简单的矩阵操作就可以得到新的距离矩阵，路径的转化也非常简单，只需要取奇数位的节点编号即可。...在原论文中作者提出一个定理：新问题的最优解必定对应一个原问题的最优解，并没有给出完整证明。事实上转化的思维也很简单，这里小编给大家文字证明一下。...小编简单测试了“直接通过模型求解”和“转化为对称问题通过模型求解”两种形式，验证转化方法的正确性： 直接求解模型结果： ? 直接求解 转化为对称问题求解模型结果： ?
为了讲这件事解释清楚，我们将专注于一个特定的问题，即着名的旅行商问题（TSP）。假设我们有N个城市，我们的销售员必须全部访问它们。...在现实世界中出现的TSP的实际实例通常包含数千个城市，为了在合理的时间（几个小时）内得到解决，需要开发了几十年的高度复杂的搜索算法和启发式算法。...将输入作为图形处理比给它一系列节点更好，因为它消除了对输入中给出城市的顺序的依赖性，只要它们的坐标不变。这意味着，无论我们如何对城市进行排列，给定的图神经网络的输出都将保持不变，这与序列方法不同。...虽然他们确实利用手工制作的启发式方法来帮助训练模型，但未来的工作可能会消除这种限制，并学会解决类似Tabula Rasa的大型问题。...总的来说，在大量搜索空间问题中寻找结构的探索是强化学习的一个重要而实用的研究方向。强化学习的许多批评者声称，到目前为止，它只用于解决游戏和简单的控制问题，并且将其迁移到现实世界的问题仍然很遥远。
定义初始条件：确定最简单的子问题的解，作为动态规划算法的起点。进行状态转移和解计算：按照状态转移方程，逐步计算并存储子问题的解，直到解决原始问题。...实际问题的例子让我们以旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）为例，来演示动态规划在解决实际问题中的应用。...解决方法使用动态规划来解决TSP问题的基本思路是将问题划分为子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算。...示例代码下面是一个使用动态规划解决TSP问题的示例代码（Python）：import sysdef tsp_dp(dist): n = len(dist) # 城市的数量 num_states...在本文中，我们以TSP问题为例，演示了动态规划在解决实际问题中的应用。通过定义状态、状态转移方程和初始条件，并使用动态规划算法计算子问题的解，我们最终得到了TSP问题的最优解。
文章分类在最优化算法： 最优化算法（1）---《基于禁忌搜索算法（TS）的TSP（Python实现）》 基于禁忌搜索算法（TS）的TSP（Python实现） 1.项目介绍 基于禁忌搜索算法...（TS）的TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题），涉及一种用于解决TSP的优化方法。...TSP是一个经典的组合优化问题，目标是寻找一条最短路径，使得旅行商可以访问每个城市恰好一次并返回起点城市。 TS算法作为一种启发式优化算法，在TSP求解中具有广泛的应用。...同时，禁忌列表会记录一段时间内禁止选择的解，以避免陷入循环或重复访问相似解的情况。 在TSP问题上，邻域结构通常包括交换两个城市的位置、翻转子路径等操作，而目标函数则是路径长度。...邻域结构：定义了TSP解空间中可行解之间的相邻关系，如通过交换、插入等操作生成新的解。 目标函数：通常是TSP问题中路径长度的计算，用于评估每个解的质量。
三、量子计算在物流优化中的实际操作以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用量子计算进行车辆路径规划优化：from qiskit import Aer, QuantumCircuit, transpilefrom...qiskit.optimization.converters import QuadraticProgramToQubofrom qiskit.optimization import QuadraticProgram# 假设我们有一个简单的物流网络...问题实例tsp_instance = tsp.Tsp(locations, distances)qubo = QuadraticProgram()qubo.from_docplex(tsp_instance.docplex_model...(result, tsp_instance)print(f'最优路径为：{optimal_route}')在上述代码中，我们使用Qiskit库中的QAOA算法，解决了一个简单的车辆路径规划问题。...随着量子硬件的发展和算法的不断优化，量子计算将为物流行业带来更多的创新和变革。未来，我们可以期待量子计算在更大规模、更复杂的物流问题中发挥重要作用。
别人会问他这题怎么做出来的，他就可以说，因为我找到了一个比100 小的解。在这个题中，找一个解很困难，但验证一个解很容易。...同样地，我们可以说，Hamilton回路可以约化为TSP问题(Travelling Salesman Problem，旅行商问题)：在Hamilton回路问题中，两点相连即这两点距离为0，两点不直接相连则令其距离为...1，于是问题转化为在TSP问题中，是否存在一条长为0的路径。...Hamilton回路存在当且仅当TSP问题中存在长为0的回路。 “问题A可约化为问题B”有一个重要的直观意义：B的时间复杂度高于或者等于A的时间复杂度。也就是说，问题A不比问题B难。...有输出无论如何都不可能为True的逻辑电路吗？有。下面就是一个简单的例子。
现在，大部分同学手机上都装有qq和淘宝，天猫等这一类的软件。而开发这些app的企业，都有他们相对应的网站。为了让用户在使用他们的网站时，登录更加方便和安全。...原理解释 网页端+服务器 接下来就是对于这个服务的详细实现。首先，大概说一下原理：用户打开网站的登录页面的时候，向浏览器的服务器发送获取登录二维码的请求。...同时，将这个key值和本公司的验证字符串合在一起，通过二维码生成接口，生成一个二维码的图片（二维码生成，网上有很多现成的接口和源码，这里不再介绍。）...由于手机端已经进行过了登录，在访问手机端的服务器的时候，参数中都回携带一个用户的token，手机端服务器可以从中解析到用户的userId（这里从token中取值而不是手机端直接传userid是为了安全，...登录成功 然后，浏览器再次发送请求的时候，浏览器端的服务器就可以得到一个用户Id，并调用登录的方法，声成一个浏览器端的token，再浏览器再次发送请求的时候，将用户信息返回给浏览器，登录成功。
蚂蚁系统 最早的蚁群算法，其在小规模TSP中性能尚可，再大规模TSP问题中性能下降，容易停滞。...其解决旅行商问题（TSP）过程大致如下： 在初始时刻，m只蚂蚁被随机的放到城市中，在各条路径上的信息素初始值相等。...使用禁忌表记录蚂蚁走过的城市，不允许蚂蚁选择已经访问过的城市。 所有蚂蚁完成一次周游后，计算每只蚂蚁的路径长度，保存最短路径长度。...∑Δτ表示所有本次觅食过程中所有经过此城市的觅食成功的路线的信息素累加。 清空禁忌表，开始下一次周游。 精英蚂蚁系统 对算法每次循环之后给予最优路径额外的信息素。...最大-最小蚂蚁系统 目前解决TSP问题最好的蚁群算法之一，在蚂蚁系统的基础上进行了如下更改： 信息素被限制在[τmin , τmax]。 信息素的初始值被设定为取其上界。
前四种算法都是求解TSP问题中较常见的算法，在往期推文中都已做过介绍，小编就不再赘述啦，想要了解这些算法的小伙伴们可以参考以下推文： 什么是算法？...)算法解决旅行商问题 干货|十分钟快速复习禁忌搜索(c++版) 而LKH算法和Concorde求解器对于一些小伙伴来说可能就比较陌生了，小编简单介绍一下： LKH算法是目前求解 TSP 问题的最有效的启发式算法...Concorde求解器只能读取后缀为.tsp的文件。不过这可难不倒我们。只要新建一个文本文档，将tsp文件所需的相关数据输入，再改变文件后缀就可以生成tsp文件了。格式如下图： ?...用求解器打开新生成的tsp文件后，点击左上方的“Solve”，这就是concorde求解器求精确解的地方。...的博客-CSDN博客 MATLAB代码来源：用matlab调用迄今为止最强悍的求解旅行商（TSP）的算法-LKH算法 - 知乎 (zhihu.com) matlab接口下载地址：：ntnu-arl/LKH_TSP
所有涉及边选择的问题都属于此类别，这类问题中损失是边权重之和。最短路径问题（SPP）和旅行商问题（TSP）都属于此类问题。 ? 在这个动画中，我们可以看到插值随 λ 增加的变化情况。...算法 使用该方法，我们可以通过简单地通过修改反向传播来计算梯度，从而消除经典组合求解器和深度学习之间的断裂。...在以下任务中，我们证明了该方法对于组合泛化的必要性，因为简单的监督学习方法无法泛化至没有见过的数据。同样，其目标是学习到正确的组合问题描述。...最初，位置是随机分散的，但是在训练后，神经网络不仅学习输出了正确的 TSP 线路，还学习到了正确的表示，即各个首都正确的三维坐标。...我们正在尝试说明，该方法在解决需要组合推理能力的现实问题中有着广泛的应用。我们已经给出了一种针对排名度量优化的应用 [2]。
TSP 平台的首选协议。...通配符MQTT 协议中订阅者的订阅的主题过滤器可以包含特殊的通配符，允许客户端一次订阅多个主题。多层通配符 #字符号（“#” U+0023）是用于匹配主题中任意层级的通配符。...使用规则引擎，我们可以在已有车载设备与应用主题建立好的场景下，通过创建新的路由规则与数据预处理规则对已有主题中的数据进行再处理。在车辆上市后，通过在平台侧定义新规则实现对新业务应用的支持。...在 EMQX 企业版中，规则引擎提供了数据持久化对接能力，可以通过规则引擎中的配置将不同主题中的数据直接对接不同持久化方案。...总结随着 MQTT 协议在车联网业务中的广泛普及，车联网 TSP 平台的 MQTT 消息主题设计将是各主机厂与 TSP 平台方案供应商必须面对的课题。
然后，可以进行一些简单的数据分析，比如计算平均年龄、身高等。 实战应用场景分析：这种任务常见于数据处理和分析领域。...使用pd.read_csv()方法读取名为'data.csv'的CSV文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。 通过df.head()查看了数据的前几行，以便了解数据的结构和内容。...进行数据清洗，首先检查了是否有缺失值和重复值，并输出了相应的统计信息。...最后，进行了一些简单的数据分析，计算了平均年龄、身高和体重，并将结果输出。 拓展分享：这个例子展示了如何使用pandas库进行数据的读取、清洗和分析。...在实际工作中，你可能会面对更复杂的数据处理任务，需要使用pandas提供的更多功能和方法来处理不同类型的数据。
最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。...用遗传算法解决TSP，一个旅程很自然的表示为n个城市的排列，但基于二进制编码的交叉和变异操作不能适用。 路径表示是表示旅程对应的基因编码的最自然，最简单的表示方法。...TSP的目标是路径总长度为最短，路径总长度的倒数就可以为TSP的适应度函数： ? 选择 一般地说，选择将使适应度较大(优良)个体有较大的存在机会，而适应度较小（低劣）的个体继续存在的机会也较小。...简单遗传算法采用赌轮选择机制，令Σfi表示群体的适应度值之总和，fi表示种群中第i个染色体的适应度值，它产生后代的能力正好为其适应度值所占份额fi／Σfi。...变异 遗传算法解决TSP 问题基于二进值编码的变异操作不能适用，不能够由简单的变量的翻转来实现 在TSP问题中个体的编码是一批城市的序列，随机的在这个序列抽取两个城市，然后交换他们的位置。
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