很大一部分的视频数据流量来自于视频点播。在点播视频的压缩中，目前需要能够进一步降低编码器的复杂度与提高压缩效率，相关的低复杂度编码器的研究也很有必要。并且，也需要一个更好的评价编码器性能的框架，并针对 VOD 点播场景的处理流程进行优化。
数据结构和算法是计算机科学中的两大重要主题，它们是构建高效、可扩展和可维护软件的关键要素。在软件开发中，使用合适的数据结构和算法可以实现出色的性能和用户体验。本文将深入探讨高级算法优化实战，通过示例代码和详细解释，展示如何利用数据结构和算法的魔力来提升应用程序的性能。
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。
类似求TopK问题中最常用的算法中，从时间复杂度最高到中等再到最优分别有不同的做法。在之前的学习中只学到了使用堆来优化TopK问题，但是这样的时间复杂度只能做到O（Nlogk）的大小，其中k是堆的大小。有一种更好的办法是基于快速排序的思想去优化的算法，叫做快速选择算法，它的时间复杂度能够做到O(N)的时间复杂度。这里的思路是：每次通过随机取得一个分区键，假设题目要求数组按照从大到小排序，那么通过将分区键移动到头部start，然后从头部的下一个元素开始遍历数组，遇到比分区键大的元素就交换到分区键后的已排序的下标的下一个位置，该指针假设就叫做index。最后遍历结束后将index的值与start的值交换，此时分区键就被移动到了index指针所指的位置，那么index左边的元素都是比分区键要大的，此时再通过对比index - start 与k的大小关系就可以判断下一次递归要从哪个区间开始，从而减少遍历的次数。
计算集合中第 k 大（小）的元素。就是 topK 相关系列的问题，但是选择算法只需要找到第 k 个就好。
种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。
我的计算机网络专栏，是自己在计算机网络学习过程中的学习笔记与心得，在参考相关教材，网络搜素的前提下，结合自己过去一段时间笔记整理，而推出的该专栏，整体架构是根据计算机网络自顶向下方法而整理的，包括各大高校教学都是以此顺序进行的。 面向群体：在学计网的在校大学生，工作后想要提升的各位伙伴，
图片浏览器效果 github地址：iOS图片浏览器组件 支持 cocopods，功能完善，性能不错，代码质量尚可，喜欢的朋友可以给个小星星?。 为了适应组件的自定义需求，代码和逻辑有点多，所以尽量不
随着视频直播不断向着超高清、低延时、高码率的方向发展， Apple Vision的出现又进一步拓展了对3D, 8K 120FPS的视频编码需求，视频的编码优化也变得越来越具有挑战性。在LiveVideoStackCon 2023上海站，腾讯云专家工程师姜骜杰老师为我们分享了腾讯云V265/TXAV1直播场景下的编码优化和应用，带领我们探索音视频技术的无限可能性。
性能优化分为，业务优化和技术优化。业务优化一般属于产品和管理的范畴，作为后端开发，一般应有技术优化。 技术优化一般有七类技术手段。
对于一个学习算法，有着各种各样的调试手段，不同的调试手段可以解决不同的问题，需要根据实际情况进行选择。学习算法的问题大致可以分为两类：「高偏差/方差」问题以及「算法优化」问题。
构成共识机制的基础，区块链使用这些机制实现分布式共识。验证者将 ETH 质押到智能合约中，如果失信或消极怠工，则罚没质押。验证者检查新区块是否有效，有时候自己也会创建新区块。
随着人工智能和大数据的发展，大量实验和数据处理等流程对算法的要求也随之变得越来越高，故综合以及灵活运用不同的算法以实现更高效的算法将会是一个很重要的突破点。
BGP（Border Gateway Protocol）是一种用于在互联网中交换路由信息的协议。BGP在互联网的路由选择和转发中扮演着至关重要的角色，是互联网的核心协议之一。在本文中，我们将深入探讨BGP的基本概念、特点和使用方法。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：前几篇文章中我们介绍了一些机器学习、深度学习入门资源项目合集，本篇则是对继五大卷积神经网络原理介绍之后的实战延续，同样来自fendouai老师。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络，这是最早的卷积神经网络。
原文地址：http://users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html
不知道大家是否听说过亦或是使用过毕昇 JDK，是否从事 Java 工作？是否从事 JVM 底层开发？绝大多数 Java 开发者使用的都是 Oracle 的 JDK 或者是 OpenJDK，本文我们将介绍华为的毕昇 JDK 以及我们所做的相关技术优化，希望能在除上述两者之外提供给大家新的选择。
下面是一个实际的应用示例，演示如何使用MATLAB设计一个基于遗传算法的优化算法：
选择支持AES-NI特性的CPU，该CPU在指令级别优化了AES算法，加速了数据的加解密过程。
由于直接套用线性回归可能产生过拟合，我们需要加入正则化项，如果加入的是L2正则化项，就是Ridge回归，有时也翻译为岭回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。损失函数表达式如下：
SVT-AV1 在 2020年 8月已经被 AOM Sorftware Implementation Working Group （SIWG） 采用为参考软件，并且已经开源。
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
虽然已有有很多关于特征选择的方法，但大多数是基于传统机器学习算法，或者是选择特征用于训练传统机器学习算法。
进化算法作为一种随机优化算法在复杂函数优化、组合优化与路径规划等领域具有广泛的应用。本文从进化算法的发展现状、缺陷与改进等方面进行了细致的分析调研。具体介绍了NP问题的定义与研究成果，并研究与讨论了基于传统经典与最新前沿的进化算法解决带约束组合优化的NP难题的方法策略。在标准数据集上的实验结果表明，进化算法在求解NP问题具有一定的实用性与延展性。
什么是算法和数据结构？如果将最终写好运行的程序比作战场，我们程序员便是指挥作战的将军，而我们所写的代码便是士兵和武器。
—在VO或VSLAM系统中保持性能（精确度和鲁棒性）和效率（延迟）的取舍是一个重要的课题。基于特征的系统展现了良好的性能，但由于显式的数据关联有更高的时延；直接和半直接系统低时延，但在一些场景不适用，比基于特征的系统精度低。本论文旨在为基于特征的视觉SLAM提高性能效率，提出了一个主动的地图到图像帧的特征匹配算法：特征匹配和一个需要评分的子矩阵选择联系起来，经过仿真，用Max-logDet矩阵评分有最好的表现。对于实时的适用性，调研了线性时间选择（deterministic selection）和随机加速（randomized acceleration）的组合。本文提出的算法用于了基于特征点的单目和双目SLAM系统。在多个数据集的表现可量化地表明不降低鲁棒性前提下可减少时延。
（1）了解常见查找/排序算法的特点：利用算法来改善性能，胜于通过编译器选项、编程技巧；
Mesh网络（Mesh Network）、无线传感网（Wireless Sensor Network，WSN）和自组织网络（ad hoc Network）是三种不同类型的网络，它们在结构和应用方面有所区别：
想要通过可视化分析算法优化电脑屏幕监控软件性能嘛，有点复杂但还是挺关键的。提高软件的效率、减少资源占用，并提供更好的用户体验。以下是一些步骤，可以通过可视化分析算法帮助您优化电脑屏幕监控软件的性能：
福哥答案2020-09-11：#福大大架构师每日一题# [Hive调优及优化的12种方式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/80718835?utm_source=qq) 1
如果两个结点间有边， 例如从结点X到结点Y，则从结点X到结点Y耗费的费用记做C(X,Y)=10。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
用AI怼黑产是一种怎样的体验？（上）
特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。我们面临着不同的可能性，最方便的两个是：
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
测试表明，新研究能解验证集中90%的题目，包括NOIP、Codeforce、Leetcode等比赛中的分治和动态规划题目——这些题目，很多大模型也难以解决。
前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉，推荐学习张贤达的《矩阵分析与应用》。
选自BAIR Blog 作者：Jianbo Chen、Mitchell Stern 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 UC Berkeley 近日提出了一种新型特征选择方法 CCM，该方法基于最小化条件协方差算子的迹来进行特征选择。研究者的实验证明该方法在多个合成和现实数据集上达到了不输当前先进方法的性能。相关论文《Kernel Feature Selection via Conditional Covariance Minimization》被 NIPS 2017 接收。 论文链接：h
「原理」这个专题，主要介绍数据分析师的常用分析方法和原理。我们先从目前最常用的AB-Test讲起。
导语 SuperSQL是腾讯天穹自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 背景 在大数据生态里，不同计算引擎适合不同的计算场景，Spark适合
这次的比赛结果有点出乎我的意料，本来以为两道题做错肯定凉凉了，结果意外的居然还是在国内前150，世界范围也是前300，就有点惊讶。
最优化原理：如果节点J是在节点I到节点K的最优路径上，那么，从J到K的最优路径也必定沿着同样的路由路径。最优化原则的一个直接结果：从所有的源到一个指定目标的最优路径的集合构成了一棵以目标节点为根的汇集树
昨日，第七届京东技术金项奖终于落下帷幕，回顾获奖结果点击：第七届京东技术金项奖获奖结果公示，今天让我们先从评委视角看看今年金项奖给他们留下了哪些印象。
机器之心报道 编辑：Panda 抢射手？抢中单位？「绝悟」在打王者荣耀时是如何选英雄的？ 腾讯 AI Lab 开发的 AI 智能体「绝悟」已让王者峡谷不再只是人类召唤师的竞技场，而且这个 AI 战队在上月底进化成了「完全体」。在一局完整的比赛中，英雄选择阶段是至关重要的（比如五射手或五法师阵容会有官方劝退）。 近日，腾讯 AI Lab 和上海交通大学发布的一篇论文介绍了绝悟的英雄选择策略：JueWuDraft。别的不敢说，有一点可以肯定：人工智能不会乱抢英雄。 玩 MOBA 游戏，选英雄很关键，因为这决定
FP-Growth（Frequent Pattern Growth，频繁模式增长）算法是一种用于数据挖掘中频繁项集发现的有效方法。它是由Jian Pei，Jiawei Han和Runying Mao在2000年的论文中首次提出的。该算法主要应用于事务数据分析、关联规则挖掘以及数据挖掘领域的其他相关应用。
几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。
” 8月5日-6日，LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 视频处理及编解码硬件系统优化设计 高压缩率、高画质、低延迟的视频呈现是互联网的热门主题，其中最重要的底层核心就是视频处理及编解码。视频编解码是涵盖算法、标准、软件实现、硬件实现、软硬件协同优化等各个方面的综合性领域，具有很强的学术研究和工程实现价值。本专题主要从硬件实现以及软硬件协同方面切入探讨视频编解码系统的优化设计，并面向AVS3、AV1、VVC等标准探讨编码器的硬件设计方法。 讲师与
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