文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...自适应权重公式如式(2)所示 w = s i n ( π t 2 ⋅ i t m a x + π ) + 1 (2) w=sin(\frac{\pi t}{2\cdot itmax}+\pi)+1\tag...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
模式匹配算法： 定义一个主串字符串S="goodgoogle"，再定义一个模式串字符串T="google"，然后依次遍历主串中的字符，判断，模式串是否在主串中存在，这种模式串的定位操作通常称为串的模式匹配...代码： 1 /** 2 * 朴素的模式匹配算法 3 * @author wydream 4 * 5 */ 6 7 public class OrdinaryModel {...22 if(diff<0) { 23 System.out.println("匹配失败"); 24 return; 25...} 26 int index=0; 27 //从str中第一个字符串开始进行匹配，如果str中余下的字符串长度大于searchStr的长度，则继续进行判断 28...36 if((i-index)==bfSearch.length()-1) { 37 System.out.println("匹配成功
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...自适应权重公式如式(2)所示 w = s i n ( π t 2 ⋅ i t m a x + π ) + 1 (2) w=sin(\frac{\pi t}{2\cdot itmax}+\pi)+1\tag...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
摘要：现阶段，基于特征点匹配的算法，如SIFT,SURF等著名匹配算法，都是基于一个尺度空间来进行描述的，那么了解尺度空间是什么将是全面了解特征点匹配的关键性基础知识。...网上基于尺度空间的基础知识有很少的介绍，所以本文将主要介绍尺度空间，使读者在运用基于SIFT等特征匹配算法时，能从最基本的理论上思考问题和解决问题。...通过了解尺度空间，我们可以知道尺度不变性是什么样的概念，那么特征点匹配算法等是怎么利用这种特性来建立鲁棒性强的特征提取算法的，感谢阅读，如有任何疑问请向我们留言，我们下章见！
问题描述 题目：权重计算 描述： 考虑一个19x19的网格，每个网格都可以赋予一个权重。...数据点可能的位置与相应的权重计算如下： 数据点在某个网格的中心：此时，该数据点所在的那个网格权重为1，其余所有网格的权重为0。...预测结果： （当前网格）的权重应该最大，（左侧网格）的权重次之，网格（上方网格）的权重再次之，网格 （左上角网格）的权重最小，其余为0。...完整的代码 需要注意的是，这个代码不能够在jupyter里面运行，因为print函数对于特别费时间，数据量大容易拖垮浏览器，所以用的pycharm展示的，算法运行效率很高，如果去掉print那么一秒不到就可以出结果...grid_x - 1] = weights[3] return weight_matrix # 加载数据 data = np.load('D:\系统默认\桌面\永信\B4013-算法题
一、概述 平时，经常会遇到权重随机算法，从不同权重的N个元素中随机选择一个，并使得总体选择结果是按照权重分布的。如广告投放、负载均衡等。 ...如有4个元素A、B、C、D，权重分别为1、2、3、4，随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4。 ...总体思路：累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10)，则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1)、[1,3)、[3,6)、[6,10)。然后随机出一个[0,10)之间的随机数。...落在哪个区间，则该区间之后的元素即为按权重命中的元素。 ...非叶子结点有两个属性，分别保存左右子树的累加权重。如下图： 看到这个图，聪明的你应该知道怎么随机了吧。 此方法的优点是：更改一个元素，只须修改该元素到根结点那半部分的权值即可。
问题：给定二个字符串S和T,在主串S中查找子串T的过程称之为字符串匹配问题（string matching,也称之为模式匹配)。...在文本处理系统，操作系统，编译系统，数据库系统以及internet信息检索中，串匹配是使用最频繁操作。 有蛮力法，即BF(暴力匹配算法，和KMP算法。 我只会bf算法，kmp还是有问题。...思路 从主串S开始的一个字符串和子串T的第一个字符串进行比较，若相等，则比较二者的后续字符；若不相等，则主串S的第二个字符和子串T的第一个字符进行比较，重复上述过程，若T中的字符全部匹配完，则说明本次匹配成功...，若S中字符全部比较完毕，则匹配失败。...return 0; } 结果 time=0.074000 seconds 本次匹配的开始位置:4 Press any key to continue ---- kmp算法。
下面开始介绍串匹配算法。 暴力匹配 思想是自左而右，以字符为单位，依次移动模式串，直到某个位置发生匹配。 ?...这个算法最好的情况是第一次就比对成功，最好情况的上边界则是每次比对时，第一个字符都不匹配，这样就移动一格，最好情况的复杂度就等于 (Omega(n)) , n为文本的长度。...KMP ：模式记忆 暴力匹配算法存在着冗余的问题，当最坏情况时，最后一个字符匹配失败，模式串和文本串的指针都要发生回退。...BM算法 对于BM算法的介绍，我同样推荐看阮一峰老师的BM博客（真心推荐看看），讲的十分清楚。...综合性能 各种模式匹配算法的时间复杂度如下所示： ?
模式匹配算法： 定义一个主串字符串S="goodgoogle"，再定义一个模式串字符串T="google"，然后依次遍历主串中的字符，判断，模式串是否在主串中存在，这种模式串的定位操作通常称为串的模式匹配...代码： 1 /** 2 * 朴素的模式匹配算法 3 * @author wydream 4 * 5 */ 6 7 public class OrdinaryModel...22 if(diff<0) { 23 System.out.println("匹配失败"); 24 return; 25...} 26 int index=0; 27 //从str中第一个字符串开始进行匹配，如果str中余下的字符串长度大于searchStr的长度，则继续进行判断 28...36 if((i-index)==bfSearch.length()-1) { 37 System.out.println("匹配成功
同一时候为了让大家更好的理解匹配系统，假设您认为您遇到了特别不公平的匹配，请回复游戏開始时间和比赛结束截图，我们会调查该局匹配是怎样完毕的，坑爹的玩家是为何添�到这一局的。...首先，系统将你放进适当的匹配池里——依据游戏模式（匹配模式、排位solo/双人、排位5人、其它模式等等） 然后，系统会尝试将匹配池里的人分到更细的匹配池里——5人组队 VS 5人组队，低等级新手 vs...第2步：确定你合适的对手： *首先，系统会基于你的elo值，给你匹配跟你很相近的玩家。终于，系统会放宽匹配的条件，给你一些不是那么完美的匹配，由于你肯定也不想永远匹配不到人。...这个要比一些我们曾见过的点对点算法-将随意的统计数据杂糅在一起推測分数-要可靠的多 发现这些优势，我们就知道对于预先组队的队伍，须要提高多少elo值，来达成一个公平的匹配，确定一个适当的，在数学上合理的调整...等级并非匹配系统的主导參数——匹配系统一般是使用实力来匹配——可是我们也会尽量将等级相近的玩家匹配到一起。在预先组队的情况下，我们没法替玩家选择，所以我们尽我们所能，使用平均等级。
串的模式匹配：暴力算法，时间复杂度为O(n)。...#include using namespace std; // 返回第一次匹配到的位置 int bf(char *s, char *t) { int i=0,j=0
何为匹配? 就是在一个串中寻找是否和有何目标串相同的真字串。 为什么叫做朴素匹配，我理解的就是这是一种寻常想法，简单粗暴的算法。是一种暴力的算法，不考虑其时间复杂度以及效率。只要达到匹配的目的即可。...= NULL); int i = pos;//从主串的第pos个位置开始匹配 int j = 0;//目标串 int lens = strlen(s); int lensub...目标串回退到下标为0 } } if(j >= lensub) { return i-j; } return -1;//返回`-1`以示未匹配到...} 测似： int main() { char* s = "abcdabad"; char* sub = "aba";//可以看出，在主串的第四个位置可以匹配到 下标从0开始
//往后移动一次，相当于加1 i = i - j + 1; //j回到子串头部 j = 0; } } //i的值是按下标从0开始本身应该是8,j的值本身应该是4，但最后一次匹配成功后...，还有一次i++和j++ cout << "循环结束后i=" << i << endl; cout << "循环结束后j=" << j << endl; //判断是匹配成功还是匹配失败 if (...退出循环时i记录的是自串的最后一个字符在主串中的位置加一 //j记录的是子串的最后一个元素的位置加一，等于子串的长度 //i-j得到的是子串的第一个字符在主串中的位置 return i-j;//匹配成功
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
传统的领域自适应学习过程大多针对单文本特征进行迁移，而基于领域自适应的人岗匹配则是针对简历文本和岗位描述文本的语义匹配信息进行迁移，从具有充足训练样本的职类领域迁移文本匹配的语义信息以及匹配模式到训练样本不充分的职类领域...方法描述 以下将从单领域人岗匹配模型和领域自适应两方面来介绍本文所采用方法的细节。...领域自适应部分将重点介绍面向人岗匹配场景所设计的三个层次的迁移学习方法即结构化对应学习的句子增强表示、句对层级的匹配迁移，以及全局层级的匹配迁移。...通过预先筛选出的多个高质量枢轴词，SCL算法能够通过大规模的共现数据来学习这种语义对齐。具体而言，SCL算法能够学习得到一个映射函数用来转换原始的表示到更具迁移性的表示。...下图是一个SCL算法的流程图。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
目录 Brute-Force算法 Knuth-Morris-Pratt算法 确定有限状态自动机 部分匹配表 Boyer-Moore算法 Rabin-Karp算法 总结 ---- 网络信息中充满大量的字符串...Brute-Force算法 Brute-Force算法属于暴力搜索，它在文本中对可能匹配模式串的任何位置检查匹配是否存在。一个指针i跟踪文本，另一个指针j跟踪模式串。...该算法常用于文本编辑器中的搜索匹配功能，比如GNU grep命令使用的就是该算法。 同样是文本回退，相对于BF算法，BM算法的优势在于当不匹配的时候一次性可以跳过不止一个字符。...总结 上述几种字符串匹配算法都各有特点，且在工业生产中都着应用。...算法的内循环不同于前面三种算法，它的内循环的主要工作是计算哈希值，RK算法还支持多模式匹配。
由三位前辈发表的一个模式匹配算法，可以大大避免重复遍历的情况，称之为克努特-莫里斯-普拉特算法，检查 KMP 算法。 又叫 快速模式匹配算法。...KMP 算法相比于 BF 算法，优势在于：在保证指针 i 不回溯的前提下，当匹配失败时，让模式串向右移动最大的距离； 并且可以在 O(n+m) 的时间数量级上完成对串的模式匹配操作。...lx.gongxuanwang.com/sszt/7.htm{ if (j == 0 || str[j-1] == str[i-1]) 原理：主串 S 与模式串 T 有部分相同子串时，可以简化朴素匹配算法中的循环流程...最长公共前缀的后面一个字符（指针 j）和匹配失败的那个字符（指针 i）进行对比。...如求图中 j+1 的 next 值时，暴力算法就是对比 aabcaabcaa 和 abcaabcaab，如果失败就减少一个长度继续重新对比 aabcaabca 和 bcaabcaab。
关于KMP算法的原理网上有很详细的解释，我试着总结理解一下： KMP算法是什么 以这张图片为例子 ? ...匹配到j=5时失效了，BF算法里我们会使i=1，j=0，再看s的第i位开始能不能匹配，而KMP算法接下来就去比较T[2]（next[5]=2）和S[5] ? next数组什么意思？...就是当t[i]不匹配时,就让i=next[i]再去比较，则t[next[i]]前面的部分和s[j]前面一定是相同的，因为t[next[i]]前面的部分和t[i]前面的部分是相同的，图中相同颜色代表字符串相同部分...也就是我们利用模式串的自身匹配的特点，来减少和目标串的比较。 ? next数组怎么算？...=T[k] 时，先看图左，在匹配的部分里（灰色）有更小的一段（蓝色），是next[next[i]]前面的子串，根据next数组的含义，蓝色的和粉色的子串相同，因为两段灰色是相同的，那左蓝就和右粉相同，
算法如下找出全部可以调用的方法。(可以调用的方法意味着形參个数等于实參个数，实參的类型可以转换为方法形參的类型。)假设实參与形參的类型可以直接相应。则运行该方法。假设可以调用的方法仅仅有一个。
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