动态规划是将一个问题分解为若干不重合子问题，通过求解每个子问题的解来得到问题的解。问题一、带权区间调度问题给定n个区间，每个区间包含起始时间、结束时间和权重，目的是找出若干个不重合的区间，使得这些区间权重和最大。不带权重的区间调度问题我们可以用贪心算法求解，即将区间按照结束时间从小到大排序，按照这个顺序依次选择与当前区间集不冲突的区间，这样能得到最多的不冲突的区间数量。带权区间需要处理两个问题，一
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2024-09-22 20:35:55
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目录设置模块注释属性指定模块回调指定模块执行优先级和标记使用模块说明标识模块以编程方式创建模块注释 对于模型中的每个模块，可以设置常规模块属性，例如：模块说明模块执行顺序模块注释模块回调函数 要设置模块属性，使用
提示：本篇博客主要集中在对MPC的理解以及应用。这篇博客可以作为你对MPC控制器深入研究的一个开始，起到抛砖引玉，带你快速了解其原理的作用。这篇博客将介绍一下模型预测控制器(MPC)的公式、推导以及C++代码的实现。主要内容如下：从一个简单的线性系统开始，对MPC控制器公式进行推导；根据推导出来的结论，对一个具体的系统进行控制，使用C++对MPC进行实现；通过实验找到参数对该系统的影响。1. 模型
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2024-09-10 14:12:38
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文章目录PNC和ComMPNC管理NM PDU结构及PNC信息位置如何理解节点关联PNCPNC状态管理ComM 通道状态管理 PNC和ComMPNC 和 ComM层的Channel不是一个概念，ComM的Channel对应具体的物理总线数。在ComM模块中，一个Channel可以对应一个PNC，也可以对应多个PNC。PNC管理PNC（Partial Network Cluster） 即“局部网络
MTL多任务学习主要为了多任务之间能够共享信息。一般做法是将各任务的目标进行加权求和进行统一优化。如果各任务之间能够做到互不竞争，每个任务将得以充分优化。然而，多任务学习容易造成某些任务占主导地位，其他任务无法优化充分。本文主要是关于两篇动态调整多任务权重的论文的记录。1、Multi-Task Learning Using Uncertainty to We
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2024-05-25 16:51:48
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责编 | Carol一年一度在人工智能方向的顶级会议之一AAAI 2020于2月7日至12日在美国纽约举行，旨在汇集世界各地的人工智能理论和领域应用的最新成果。以下是蚂蚁金服的技术专家对入选论文《基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法》与《无语预训练的网络剪枝技术》做出的深度解读。让我们先来看看《基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法》。基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法动态剪枝
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2024-04-11 20:48:53
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1.集成学习的概念集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统，基于委员会的学习。集成学习是通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化的性能。如何去提高集成学习的性能，最好是个体学习器应该“好而不同”，即个体学习器要有一定准确性，不能太坏，也不能太好。否则集成可能导致结果变好，不变，或者变坏。 2.个体学习的概念个体学
一、在爬虫过程中的心得： 1、有些数据类型不一致，不能统一读取 2、注意封装函数； 3、添加注释：有助于后续他人维护，以及自己修改 4、转txt的时候，注意空间的利用：如何节省空间，是否可以边存储边删除。二、最近的新词：1、损失函数：损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损
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2024-11-01 21:35:01
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TCP 滑动窗口（发送窗口和接收窗口）TCP的滑动窗口主要有两个作用，一是提供TCP的可靠性，二是提供TCP的流控特性。同时滑动窗口机制还体现了TCP面向字节流的设计思路。TCP的Window是一个16bit位字段，它代表的是窗口的字节容量，也就是TCP的标准窗口最大为2^16-1=65535个字节。另外在TCP的选项字段中还包含了一个TCP窗口扩大因子，option-kind为3，optio
做seo的很多人都很迷恋外链，不是一般的迷恋，简直到了疯狂的地步，而对内容却重视程序稍微差一些。其实，也难怪，外链的作用真的很强大，真的可以快速实现排名，即使不长久。偶然，在网上看到讨论高质量外链的做法，总共22条，个人觉得基本上已经覆盖了seo外链的大部分技巧。<BR>1、所有的外链最接近自然的，不能是黑帽和作弊手段而来的<BR>2、必须手动建设的外链，不能用群发软件&l
文章目录一、理论基础1、鲸鱼优化算法(WOA)2、耦合中心游移和双权重因子的鲸鱼优化算法(C-A-WWOA)2.1 耦合中心游移初始化及边界邻域更新策略(C-WOA)2.1.1 耦合中心游移的初始化策略2.1.2 耦合边界邻域更新的修正策略2.2 耦合非线性收敛因子的改进策略(A-WOA)2.3 耦合双权重因子的随机更新策略(W-WOA)2.4 算法流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理
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2024-09-26 22:19:21
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1. CT值（亨氏值H） 单位 HuCT值 是测定人体某一局部组织或器官密度大小的一种计量单位，通常 称亨氏单位（hounsfield unit ，HU）；Hu 反应了组织对x射线的吸收程度，以水的吸收程度作为参考。即水 的Hu为0，衰减系数大于水的是正值，小于水的是负值。空气 为-1000，水的是0，致密骨为+1000。实际上
css选择器有哪些，选择器的权重的优先级
1.选择器类型1、ID #id2、class .class3、标签 p4、通用 *5、属性 [type="text"]6、伪类 ：hover7、伪元素 ::first-line8、子选择器、相邻选择器2.权重计算规则1. 第一等：代表内联样式，如: style=””，权值为1000。2.&
文章目录一、理论基础1、基本布谷鸟算法2、多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟优化算法(MACS)（1）多阶段动态扰动策略（2）动态惯性权重（3）自适应切换概率二、MACS算法流程三、仿真实验与分析1、测试函数2、测试环境及算法参数3、算法求解精度比较分析四、参考文献 一、理论基础1、基本布谷鸟算法请参考这里。2、多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟优化算法(MACS)（1）多阶段动态扰动策略在
1. 任务【任务八-特征工程2】分别用IV值和随机森林挑选特征，再构建模型，进行模型评估2. 用IV值特征选择2.1 IV值IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量2.1.1 IV的计算为了介绍IV的计算方法，我们首先需要认识和理解另一个概念——WOE，因为IV的计算是以WOE为基础的。2.1.2 WOEWOE的全称是“Weight of Evidence”，
1. CMMI全称是Capability Maturity Model Integration，即能力成熟度模型集成（也有称为：软件能力成熟度集成模型）其目的是帮助软件企业对软件工程过程进行管理和改进，增强开发与改进能力，从而能按时地、不超预算地开发出高质量的软件。 2. CMMI有两种表示方法，一种是大家很熟悉的，和软件CMM一样的阶段式表现方法，另一种是连续式的表现方法。这两种表现方
目录一、P-P/Q-Q图1.使用场景2.原理3.操作4.SPSSAU中输出P-P图说明5.扩展二、帕累托图1.使用场景2.操作3.SPSSAU中帕累托图输出说明三、簇状图1.使用场景2.操作3.SPSSAU中输出簇状图说明一、P-P/Q-Q图1.使用场景P-P图和Q-Q图常用于直观查看数据是否正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致，但原理上有着区别。使用场景如下：(1) 方差分析（包括普通单
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2024-10-03 14:04:24
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Nginx动静分离基本概述动静分离，通过中间件将动静分离和静态请求进行分离；通过中间件将动态请求和静态请求分离，可以建上不必要的请求消耗，同事能减少请求的延时。通过中间件将动态请求和静态请求分离，逻辑图如下: 动静分离只有好处：动静分离后，即使动态服务不可用，但静态资源不会受到影响。Nginx动静分离场景实践单台服务器实现动静分离location / {
root /c
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2024-05-03 22:54:09
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Python动态配置：提高网站SEO效果的关键随着搜索引擎算法的升级和更新，网站的SEO（搜索引擎优化）策略也在不断地演变。其中，动态配置已经成为提高网站SEO效果的关键之一。本文将探讨Python动态配置的重要性、实现方法及其对网站SEO效果的影响。什么是Python动态配置首先，让我们来了解一下Python动态配置的概念。Python动态配置是指根据不同的需求和情形，在代码运行时动态调整不同的
[]MPC模式()视图用来呈现模型，视图通常直接从模型中取得它需要显示的状态与数据。()控制器取得用户的输入并解读其对模型的意思。()模型持有所有的数据，状态，和程序逻辑。模型没有注意到视图和控制器，虽然它提供了操作和检索状态的接口，并发送状态改变通知观察者。()模型使用观察者模式，以便观察者更新，同时保持两者之间解耦。()控制器是视图的策略，视图可以使用不同的控制器实现，得到不同的行为。()视图
