我试图使用Aho-Corasick和单维KMP的组合来解决二维搜索问题,但是,我仍然需要更快的东西。
为了详细说明,我有一个大小为n1*n2的字符矩阵A,我希望找到大小为m1*m2的较小矩阵B的所有匹配项,如果可能,我希望它的大小为O(n1*n2+m1*m2)。
例如:
A = a b c b c b
b c a c a c
d a b a b a
q a s d q a
和
B = b c b
c a c
a b a
该算法应该返回匹配的左上角的索引,在这种情况下应该返回(0,1)和(0,3)。请注意,这些引用可能会重叠。
假设我有以下内容:
Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry.
如何使用C在字符串中搜索dummy或dummy text?是否有任何简单的方法来做这件事,或者只对强字符串操作?我所需要的只是搜索它,并返回一个布尔值和结果。
编辑:
你们围绕这个话题进行了一次大讨论,并提出了一些算法,我不介意,因为这可能对其他人有用,甚至对将来的我也有用。但我真正想要的是最简单的方法,不管时间和空间的复杂性。这对我做什么并不重要。因此,strstr轻松而迅速地解决了我的问题。我真的得给我买一些标准的C函数切
我将数据从给定的链接加载到变量dataframe中,当我使用dataframe.hist()时,它会显示一些奇怪的cpu状态。
import pandas as pd
dataframe=pd.read_csv("https://download.mlcc.google.com/mledu-datasets/california_housing_train.csv")
dataframe.hist('longitude')
I expect some graph to be shown but instead it shows
C:\ProgramDat
我使用带有TensorFlow后端的Keras来训练一个神经网络模型。这是一个简单的模型(从一个教程),一切都很好。模型预测了它应该采取的方式。只有tensorflow似乎在输出信息,我不知道我是否能够安全地忽略它/它意味着什么。有人能解释一下下面的输出告诉我们什么吗?尤其是从OMP开始的所有行我都不清楚。不赞成的警告并不真正让我担心。
Using TensorFlow backend.
OMP: Info #212: KMP_AFFINITY: decoding x2APIC ids.
OMP: Info #210: KMP_AFFINITY: Affinity capable, using
我正在尝试使用搜索算法KMP来计算模式出现的数量和所需的比较(在下面的代码中称为匹配)。
我试过以下几点:
public class KMP {
private String pat;
private int[][] dfa;
private static int match;
private static int count;
public KMP(String pat) {
// Build DFA from pattern.
this.pat = pat;
int M = pat.le
我使用以下字母表生成了一个字符串。{A,C,G,T}。我的字符串包含10000多个字符。我正在搜索下面的模式。
ATGGA
TGGAC
CCGT
我要求使用具有O(m+n)运行时间的字符串匹配算法。
m = pattern length
n = text length
两个KMP and Rabin-Karp algorithms都有这个运行时间。在这种情况下,最合适的算法是什么(Rabin和KMP之间)?
如何使用tensorflow禁用日志信息相关的KMP?
已经尝试过同时使用tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)和os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
OMP: Info #212: KMP_AFFINITY: decoding x2APIC ids.
OMP: Info #210: KMP_AFFINITY: Affinity capable, using global cpuid leaf 11 info
OMP: Info #1
我试着用再一次来实现算法。只是需要有人检查一下我的工作。我希望我没有错过任何东西,但我的长时间工作最近一直对我的大脑相当劳累,所以老实说,我不会感到惊讶,如果我搞砸了。
def KMP_table(wrd):
#example: B A A B D C B A A A C A B -> [-1, 0, 0, -1, 1, 2, -1, 0, 0, 0, 4, 5, -1]
table = []
position, candidate = 0, 0
while position < len(wrd):
if wrd[candidate]
在Linux上运行包含import tensorflow (安装时不支持GPU )的Python程序时,会将大量OpenMP调试消息写入stdout,即使没有调用来自tensorflow模块的函数。以下是一段节选:
OMP: Info #212: KMP_AFFINITY: decoding x2APIC ids.
OMP: Info #210: KMP_AFFINITY: Affinity capable, using global cpuid leaf 11 info
OMP: Info #154: KMP_AFFINITY: Initial OS proc set respected:
在Data/ByteString.hs的源代码中,它说findSubstrings函数已经被弃用,取而代之的是breakSubstring。然而,我认为使用KMP算法实现的findSubstrings比在breakSubstring中使用的算法要高效得多,后者是一个幼稚的算法。有人知道为什么会这样做吗?
下面是旧的实现:
{-# DEPRECATED findSubstrings "findSubstrings is deprecated in favour of breakSubstring." #-}
{-
{- This function uses the Knuth-
我正在使用Keras/TensorFlow运行一些培训和预测,并获得一些我不需要的OMP信息。
2019-05-20 12:11:45.625897: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:71] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best p
erformance.
OMP: Info #250: KMP_AFFINITY: pid 22357 tid 22400
我已经在Ubuntu16.04中从源代码构建了TensorFlow1.6.0-RC0,支持的MKL-DNN。构建继续进行,没有任何问题。在的一个简单的convnet上使用keras2.1.3测试它,“按原样”比使用非MKL构建慢两倍。
现在,按照中的建议调整MKL参数将导致比非MKL构建的速度提高近2倍。但在准确性(和损失)方面却完全是胡说八道:
这不会带来来自控制台的错误或警告。MKL参数调整如下:
from keras import backend as K
K.set_session(K.tf.Session(config=K.tf.ConfigProto(inter_op_p