如果你是几十年前的程序员，那你一定精通于算法，并经常需要自己编写算法。但在今天，算法已经变成了一种「商品」，从业者都在使用现成的软件包和购买的算法。甚至有人提出这种观点：「机器学习不需要数学，很多算法封装好了，调个包就行」。
在计算机科学和软件工程领域，数据结构和算法是构建高效、可伸缩和可维护软件的关键组成部分。无论你是一名初学者还是经验丰富的开发者，理解和熟练应用数据结构和算法都是非常重要的。本文将深入探讨数据结构和算法的重要性，并提供一些示例代码来演示如何编写更高效的代码。
数据结构和算法是计算机科学中至关重要的概念。它们为我们提供了处理和组织数据的有效方法，是软件开发和计算机科学中的基石。本文将深入探讨数据结构和算法的基本原理，介绍一些常见的数据结构和算法，并展示它们在实际应用中的价值。
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展
作者｜李梅 编辑｜陈彩娴 Leslie Lamport可能并不是一个家喻户晓的名字，但对于计算机科学家们来说，他是一些耳熟能详的「名字」幕后的贡献者。比如Paxos算法、排版程序LaTeX、规格语言TLA+、「面包店算法」和「拜占庭将军问题」等等。 Leslie Lamport 彻底改变了现代计算机之间的对话方式。2013年，他被授予图灵奖，以表彰他在分布式系统方面的工作。 在分布式系统中，不同网络上的多个组件协调一致，以实现一个共同的目标。互联网搜索、云计算和人工智能都需要协调众多强大的计算机器协同工作。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者｜李梅 编辑｜陈彩娴 Leslie Lamport可能并不是一个家喻户晓的名字，但对于计算机科学家们来说，他是一些耳熟能详的「名字」幕后的贡献者。比如Paxos算法、排版程序LaTeX、规格语言TLA+、「面包店算法」和「拜占庭将军问题」等等。 Leslie Lamport 彻底改变了现代计算机之间的对话方式。2013年，他被授予图灵奖，以表彰他在分布式系统方面的工作。 在分布式系统中，不同网络上的多个组件协调一致，以实现一个共同的目标。互联网搜索、云计算和人工智能都需
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本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。
据国外媒体Quartz报道，要是计算机能够理解人们想要解决的问题，并编写代码将其解决，而不像微软Excel那样要在程序内的菜单人工找寻合适的公式，会怎么样？这是一个非常未来主义的想法，但在这方面微软研
程序员编写高质量、可维护、安全且高效的代码，通常需要大量研究和经验。但也需要避免许多技术陷阱。一起来聊聊程序员有哪些绝对不能踩的坑吧！
「递归（Recursion)」 是一种解决问题的方法，它将问题分解为更小的子问题，并逐层解决这些子问题。递归算法的核心思想是：「一个函数可以直接或间接地调用自身」。通过这种自我调用，我们可以用简洁的代码来解决复杂问题。
有很多新手在编程序时就像‘逛街’一般，脑子里想去哪里就去哪里，写程序想到哪里就写到哪里，当遇到难题就‘跑’（GOTO），这样是不对的，当遇到困难要勇敢面对，不要动不动就GOTO，这样的程序不仅可读性低而且程序执行效率也低，那么作为一个新手，刚开始编程时我们应该怎样来做呢？首先，要养成一个良好的习惯，先确定自己要编写一个什么功能的程序，确定了功能后，再画个流程图，当哪个部分须实现什么功能，需用什么算法，都可以画在上面,有句话说：“说的不如写的，写的不如画的“，当把程序的构架整理好了就可以照着图编写程序了，当遇到了什么难题都可以很轻松的搞定它,再也用不着遇到问题就GOTO了。
如果你不知道什么是算法竞赛，请查看维基百科文章。基本上，算法竞赛是一个编程比赛，参与者通过编写高效的算法来解决一些明确的问题（不像Hackathon）。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
掌握好的编程技能需要大量的练习，这是变得更加专业的唯一途径。最好的结合是先掌握理论知识，然后应用于实践。在软件开发行业中，通过阅读文章、书籍、参加会议、尝试新的库、模式和范例来不断地自学是很常见的事情。
作为一个对算法没有任何认知，非科班出身的前端程序员，如果想提高自己的能力，不再只写业务代码当一个应用工程师，算法是必须掌握的一门本领。算法也是一种思想，当你去读一些优秀框架的源码，如果对算法和数据结构一无所知，读起来很困难，你无法理解人家为什么要那样写，那样写的好处是什么，接下来就跟大家分享下作为一个前端程序员，如何学习数据结构与算法。 后续将持续更新与算法相关的文章，分享自己所学以及踩的各种坑。
我曾经听一位大师级的程序员这样称赞到，“我通过删除代码来实现功能的提升。”而法国著名作家兼飞行家Antoine de Saint-Exupéry的说法则更具代表性，“只有在不仅没有任何功能可以添加，而且也没有任何功能可以删除的情况下，设计师才能够认为自己的工作已臻完美。” 某些时候，在软件中根本就不存在最漂亮的代码，最漂亮的函数，或者最漂亮的程序。
把一个复杂问题的求解过程分阶段进行，每个阶段处理的问题都控制在人们容易理解和处理的范围内。
今天老大要求开始写详设文档，具体到接口的逻辑，写了一天的详设文档，我来说说对此的看法。
如果你对机器学习和人工智能（AI）在金融领域的应用感兴趣的话，J.P. Morgan最新发布了一份关于算法交易“应用数据驱动学习”问题的报告。也许对你有帮助。
视觉信息占全部感觉信息的80％以上。科学家发现，人类和灵长类动物的大脑皮层内有至少32个区域(即占大脑皮层一半以上的区域)参与视觉信息处理。
计算机科学家们一直对游戏 AI 乐此不疲，原因并非为了精进棋艺，而是希望在此过程中不断提升人工智能的算法和处理复杂问题的能力。实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。
本文来自微软研究院AI头条（MSRAsia），AI 科技评论获授权转载，如需转载请联系微软研究院AI头条。
在代码中实现一个机器学习的算法能够使你更加了解该算法以及其工作机理。
字符串匹配算法用于在一个文本串中查找一个模式串的出现位置。字符串匹配问题在文本处理、搜索引擎、数据分析等领域都有广泛的应用。
在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。
听到“算法（Algorithm）”这个词，大部分人都觉得好像很艰深晦涩。的确，这不是一个常常能听到的词。事实上，在数学、计算机等理工科领域，所谓的算法，指的就是“对特定问题的解决步骤”。而这里说的特定问题，通常有：
之前推送的《教授们说了，我们的目标是培养中国最优秀的程序员》分享有礼活动，中奖名单如下，恭喜幸运参与者！我们将按照问卷中填写的信息尽快邮寄奖品！ 洪瑞琦 梓鑫 邢晓媚 张琼 余小娅 附原文 ---- 如果你看过美剧《Silicon Valley》，一定也曾有过“做个工程师”的想法。剧中，硅谷 Pied Piper 团队通过一套无损压缩算法，成功吸引到投资人，开始了有趣的“搅”机生活。 (左边小哥看上去挺落寞……他是里面唯一不懂编程的) 而在现实生活中，有一个叫Aaron Pollack 的学习者
很多同学在大学的时候会觉得数据结构与算法很枯燥，很多小伙伴都不愿意听这门课程。甚至以前还觉得能开发一个项目就能成为一个合格的程序员。但是学会算法，或者接触过数据结构与算法后，发现懂这门知识的程序员编写出来的代码相对有更高的质量。代码的性能、写法、底层逻辑和解决问题的能力都会高于不懂数据结构与算法的程序员。
上面这些知识应该是大家都已经了解的，那么接下来便问大家这些操作到底有什么作用？难道仅仅是为了做一些简单的位运算？
本文将介绍MATLAB遗传算法工具箱求解非线性规划问题。在阅读本文之前，建议读者阅读上一期“MATLAB遗传算法工具箱求解线性规划问题”。文章传送门：
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏，可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的！书中讨论NP完全问题的部分将告诉你，如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书，需要具备基本的代数知识。具体说，给定函数f(x)=x × 2，f(5)的
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
本项目是使用Java编程语言进行数据结构与算法的学习，学习的内容包括：抽象数据类型的角度讨论三大数据结构，即线性结构、层次结构和网状结构的逻辑特性、存储表示、基本操作及其应用，还有查找和排序的各种实现方法和综合分析比较
加运算法，用来使左右两边的值或表达式进行加法计算。例如有一个变量a，一个变量b，它们的值都为9，a+b为9+9等于10.。输出使用echo，所有的代码可以写成：
目前为止C语言的部分快要结束了，还差最后一个C语言和Python交互了，今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了，有Python调用C语言，也有C语言调用Python，一般情况下Python调用C语言比较常见，毕竟Python慢，调用C语言加快速度，提高性能，这里重点讲Python调用C语言。
针对具体问题进行优化分析时，不仅需要对相应的优化算法具有一定的了解，还需要采用数学的方法对具体的工程问题进行描述，具有相应的的数学模型抽象能力，进而通过现代优化算法（神经网路、模拟退火以及粒子群算法等）进行优化设计。
明厨亮灶监控实施方案算法通过python+opencv网络模型图像识别算法，一旦发现现场人员没有正确佩戴厨师帽或厨师服，及时发现明火离岗、不戴口罩、厨房抽烟、老鼠出没以及陌生人进入后厨等问题生成告警信息并进行提示。明厨亮灶监控实施方案算法中OpenCV模型是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——明厨亮灶监控实施方案算法由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
在这篇文章中，我想和你一起回到基础知识，并讨论 Java 中的 for 循环。老实说，我正在为自己写这篇博客文章，因为我也会这样做。从 Java 8 开始，我们不必在 Java 中编写太多 for 循环！我希望这篇文章将使你的代码更易于阅读和编写。
将推理、场景分类、图像处理和视频回放增强之类的工作负载放到边缘设备（如智能手机）的CPU和GPU进行处理，会耗尽运行周期并缩短电池使用寿命。DSP编程越方便，您的应用就能更快地以更高性能和更低功耗运行
FORTRAN语言发展至今已经推出了若干版本，那么究竟采用哪个版本来编写ABAQUS子程序呢？这是困扰很多同学的问题，因为我们能买的FORTRAN教材基本都是讲解的FORTRAN90/95以上的版本。但是直接采用90或者95以上的版本编写子程序，ABAQUS却又不能识别。
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
最短路径算法用于在图中找到两个节点之间的最短路径。最短路径问题在许多实际应用中都有重要的作用，例如网络路由、导航系统等。
数据结构与算法，是大学中计算机相关专业里的一门必修的基础课，当时学习的时候并不能列其中的知识点，毕业之后随着对计算机专业知识的了解加深，才意识到其重要性，今天我就来研究一番。
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