alpha-beta剪枝算法原理背景Max-Min算法alpha-beta剪枝代码 背景 由于笔者最近要写人工智能课的大作业，所以这两天在学习博弈论相关的知识，但网上对alpha-beta剪枝的原理讲的都不是很清晰，很多细节都忽略了，让初学者会有一种脑子说会了，但手并不会的感觉，导致一写起代码就懵，所以笔者决定整理一下知识点，让初学者更容易接受。本文适合想深入理解算法原理的读者，如果您只是需要
回顾上一讲Alpha算法的内容，我们发现Alpha算法存在很多无法处理的一些问题（如短循环、重名任务、不可见变迁等）。为此，研究学者提出了一系列Alpha算法的扩展算法进行完善，常用的有Alpha+算法、Tsinghua-Alpha算法、Alpha++算法、Alpha$算法、Alpha#算法和Alpha*算法，下面我们对Alpha系列算法进行简单介绍。1、Alpha+算法如图，N1为长度为1的短循
为庆祝Muzero论文在Nature上的发表，我特意写了这篇文章对MuZero算法进行详细介绍，希望本人能让你对该算法有一个直观的了解。更多详细信息请阅读原文。MuZero是令人振奋的一大步，该算法摆脱了对游戏规则或环境动力学的知识依赖，可以自行学习环境模型并进行规划。即使如此，MuZero仍能够实现AlphaZero的全部功能——这显示出其在许多实际问题的应用可能性！所有一切不过是统计MuZer
目录一、排序1. 冒泡排序2. 插入排序3. 希尔排序4. 选择排序5. 快速排序6. 堆排序7. 归并排序8. 计数、基数、桶排序（暂略）二、递归/搜索1. 递归练习A+B1.1 一个整数，大于0，不用循环和本地变量，按照n，2n，4n，8n的顺序递增，当值大于5000时，把值按照指定顺序输出来。例：n=1237 则输出为： 1237， 2474， 4948， 9896， 9896，
本篇博客讲解AlphaGo Zero算法。它对比于AlphaGo的改进在于它并不是学习人类棋谱。学习人类棋谱有一定的局限，第一就是人类下棋有局限，创新比较少；第二就是人类的棋谱少。AlphaGo Zero算法通过自我对弈完成棋力提高，可以克服以上两点。在学习AlphaGo Zero之前需要先学习MCTS搜索。MCTS搜索首先看下公式： 其中，是节点的胜利次数，是节点的模拟次数，是所有模
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2024-08-11 16:37:53
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AlphaGo Zero 引起巨大社会轰动 只告诉机器围棋的基本规则，但是不告诉它人类摸索了上千年才总结出来的定式等围棋战术，让机器完全依靠自学，打败人类。这个题目不仅新鲜，而且热辣。 上周 DeepMind AlphaGo 人工智能围棋团队的一篇新论文，题目是“Mastering the Game of Go without Human Kno
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2023-06-25 21:37:48
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# Emplanner算法与旅行图的Python实现
## 引言
在旅行规划问题上，如何高效地安排路径，选择合适的景点等，一直是一个挑战。Emplanner算法作为一种用于优化旅行安排的算法，近年来却逐渐获得了关注。本文将介绍Emplanner算法的基本原理，给出Python的开源实现，并结合旅行图的可视化，帮助读者直观理解。
## 什么是Emplanner算法
Emplanner算法主要
目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里有一个很好的总结。Mask R-CNN是目标检测的扩展，它为图像中检测到的每个目标生成边界框和分割掩模。这篇文章是关于使用Mask R-CNN训练自定义数据集的指南，希望它能帮助你们中的一些人简化这个过程。库和包算法的主要包是mrcnn。下载库并将其导入到环境中。
!pip install mrcnnfrom mrc
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2024-10-15 09:50:35
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MemCache是什么MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的HashMap，在内存中对任意的数据（比如字符串、对象等）所使用的key-value存储，数据可以来自数据库调用、API调用，或者页面渲染的结果。Me
最近在优化一个小程序，其中涉及到了alpha混合的代码，如果是在台式机上可以通过mmx指令来加速，但是在arm cpu上mmx指令并不普及，所以采用了一个小技巧来做这个alpha的优化。 alpha混合其实很简单，要做的只是分解源颜色c1，目的颜色c2，然后将颜色分量r1,g1,b1和r2,g2,b2分别按照公式 ( clr * alpha + clr * (32
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2024-03-12 21:30:44
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正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍：现在随着人工智能、大数据的普及，越来越多计算机领域需要应用到算法以及数据结构。今天在网上看到一个python写的经典算法的事例，推荐给大家。用Python实现的所有算法（用于教育）这些实现是出于演示目的。01— 02—获取源码://gitee.com/itcode-itcode/TheAlgorithms-Python.git03—更多视频专辑S
原创
2020-12-28 10:19:48
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模拟退火算法是一种用于全局优化的随机化搜索算法，受到物理退火过程的启发。苏醒后的粒子在格子间随机行走，逐步找到最低能量状态。在计算机科学与运筹学的领域，这种算法常用于解决组合优化问题，比如旅行商问题、图着色以及调度问题。本篇文章将通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论为您深入解析模拟退火算法，并提供Python实现代码。
### 背景描述
模拟退火算法是一种基于概率的搜
如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化，提高了搜索特征点的速度，那么SURF算法则是对DoH的简化与近似。虽然SIFT算法已经被认为是最有效的，也是最常用的特征点提取的算法，但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合，SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度。对于需要实时运算的场合，如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统，每秒要处理8-24帧的图像，需要在毫秒级内完成特征点的搜
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2024-07-30 19:10:47
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(Speed Up Robust Feature)算法的原理 &
Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征）一．积分图像什么是积分图像积分图像是输入的灰度图像经过一种像素间的累加运算得到种新的图像媒介。对于一幅灰度的图像，积分图像中的任意一点（x,y）的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和积分图像的作用积分图像是SURF算法减小计算量的关键，从SIFT到SURF算法的性能提升很大程度归功于积分图
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2023-11-12 15:46:52
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Python3.9 刚发布a4 版本，a4 就是 Alpha 的第四个版本，Alpha 阶段还会添加其它新功能，直到发布 Beta 版本，Beta大概在5月份发布，之后才是候选版本，大概在8月份发布，最后才是release版本，就是我们说的正式版，在今年10月份发布。语法层面上，最大的特性就是新增了字典对象的合并、更新操作符。以前我们合并字典有两种方式：方法一：使用update方法>>
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2024-05-09 16:00:44
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这篇文章主要收集介绍常用Java实现的算法，整理一下常用的又基础的逻辑算法。由于平时的项目比较简单，很少用到算法，但工作不只是眼前的苟且，还有诗和远方。学习基础的东西也很重要。学习下算法就当是自己给自己留的寒假作业了。为了方便下载，分享的是github下载地址获取源码下载即可https://github.com/TheAlgorithms/Java.git如果你喜欢我有什么建议，请扫描小编微信加为
原创
2020-12-28 17:07:02
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# PSO算法的Java实现
## 1. 简介
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种群体智能算法，通过模拟鸟群觅食行为来优化问题。本文将向你介绍如何使用Java实现PSO算法。
## 2. 算法步骤
下面是PSO算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化粒子的位置和速度 |
| 2 | 计算每个粒子的
原创
2023-12-21 04:02:24
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本章开始分析grub-mkimage的源码，首先来看grub-mkimage文件的生成过程，从Makefile开始看。grub-mkimage目标定义在grub源码的顶层Makefile文件中。grub-mkimage Makefilegrub-mkimage$(EXEEXT): $(grub_mkimage_OBJECTS) $(grub_mkimage_DEPENDENCIES) $(EXTR
训练简单的机器学习分类算法一、人工神经元1.人工神经元定义可以将人工神经元逻辑放在二元分类场景，将两个类分别命名为1（正类）和-1（负类），定义决策函数(φ(z))，接受输入值x及其相应权重w，z为输入值与权重的乘积累加和，z=W1X1+…+WmXm： 如果某个特定样本的净输入值x(i)比定义的阈值θ大，则预测结果为1，否则为-1 为了简化，把阈值θ放到等式左边，权重零定义为w0=-θ，x0=1，
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2024-05-31 12:04:28
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