Geatpy是一个高性能实用型的Python遗传算法工具箱，提供一个面向对象的进化算法框架，经过全面改版后，新版Geatpy2目前由华南农业大学、暨南大学、华南理工等本硕博学生联合团队开发及维护。Geatpy提供了许多已实现的遗传和进化算法相关算子的库函数，如初始化种群、选择、交叉、变异、重插入、多目标优化非支配排序等，并且提供诸多已实现的进化算法模板来实现多样化的进化算法。其执行效率高于Matl
一、不同算法策略特点小结
1、贪心策略
贪心策略一方面是求解过程比较简单的算法，另一方面它又是对能适用问题的条件要求最严格（即适用范围很小）的算法。
贪心策略解决问题是按一定顺序，在只考虑当前局部信息的情况下，就做出一定的决策，最终得出问题的解。
即：通过局部最优决策能得到全局最优决
算法：相信大家对算法肯定不陌生（但其实绝大多数开发人员对这个非常陌生且抗拒），因为从学校没毕业开始就已经被算法折磨了，哈哈设计模式：爱学习的开发人员对这个也不会陌生，是些到了一定工作阶段必须学的思想以及解决问题的通用方法企业应用架构模式：Martin Fowler所著，其实从难度上讲，比不上设计模式，只是内容较多，更加实际且更加符合人类的理解架构模式：最著名的资料是POSA那几本书，讲的是云里雾里
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2023-08-14 16:22:56
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通过一周左右的研究，对规则引擎有了一定的了解。现在写点东西跟大家一起交流，本文主要针对RETE算法进行描述。我的文笔不太好，如果有什么没讲明白的或是说错的地方，请给我留言。好现在我们开始。首先介绍一些网上对于规则引擎比较好的帖子。1、 来自JAVA视频网 ://forum.javaeye.com/viewtopic.php?t=7803&postdays=0&p
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2023-08-07 15:43:14
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随笔为作者自己经验以及学习的总结谢谢各位看官，因为您的支持是我最大动力； 欢迎大家转载本文
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2023-07-08 14:22:41
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数据结构与算法笔记 B站尚硅谷Java数据结构与算法（持续更新中）1. 数据结构和算法的重要性 算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算 一般来讲 程序会使用了内存计算框架(比如Spark)
前言：在爬虫的开发过程中，有些业务场景需要同时抓取几百个甚至上千个网站，此时就需要一个支持多爬虫的框架。在设计时应该要注意以下几点：代码复用，功能模块化。如果针对每个网站都写一个完整的爬虫，那其中必定包含了许多重复的工作，不仅开发效率不高，而且到后期整个爬虫项目会变得臃肿、难以管理。易扩展。多爬虫框架，这最直观的需求就是方便扩展，新增一个待爬的目标网站，我只需要写少量 必要的内容(如抓取规则、解析
导语 | 粗排是介于召回和精排之间的一个模块，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。理解粗排各技术细节，一定要时刻把精度和性能放在心中。在上篇《详细解读！推荐算法架构——召回》中我们结合算法架构召回进行解读分析，本篇将深入重排这个模块进行阐述。一、总体架构粗排是介于召回和精排之间的一个模块。它从召回获取上万的候选item，输出几百上千的item给精排，是典型的精度与性
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2023-10-17 13:53:58
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1.数据结构分类可以分为逻辑结构和物理结构。1.1 逻辑结构分类：1.集合结构：包含的元素除了属于同一集合没有任何关系。 2.线性结构：元素间存在一对一的关系。 3.树形结构：元素间存在一对多的关系。 4.图形结构：元素间存在多对多的关系。1.2 物理结构分类：物理结构是逻辑结构在计算机中的表示方式（映像），又称为存储结构。 1.顺序存储结构：数据单元占用内存地址连续，数据和存储之间存在索引。 2
编程中，我们经常会遇到“并发”这个概念，目的是让软件能充分利用硬件资源，提高性能。并发的方式有多种，多线程，多进程，异步IO等。多线程和多进程更多应用于CPU密集型的场景，比如科学计算的时间都耗费在CPU上，利用多核CPU来分担计算任务。多线程和多进程之间的场景切换和通讯代价很高，不适合IO密集型的场景（关于多线程和多进程的特点已经超出本文讨论的范畴，有兴趣的同学可以自行搜索深入理解）。而异步IO
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2023-07-06 11:30:03
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2.推荐系统总体架构推荐系统架构，并不是互相独立的关系，实际的推荐系统可能会用到其中一种或者几种的架构。在实际设计的过程中，可以把其中一个架构作为设计的起点，更多地结合自身业务特点进行独立思 考，从而设计出适合自身业务的系统。根据响应用户行为的速度不同，推荐系统可以大致分为基于离线训练和在线训练的推荐系统。2.1 离线推荐离线训练的推荐系统架构是最常见的一种推荐系统架构。这里的“离线”训练指的是使
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2023-07-22 13:49:21
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开发三条路：算法、设计、系统。系统，这条路，需要对文档和环境有足够兴趣，这块不适合我。算法和设计，我倒是很有兴趣。我希望能把算法和设计该怎么做好好想清楚。算法对算法有兴趣的朋友可以看这本书：《算法 第4版 Algorithms Fourth Edition》([美] Robert Sedgewick，[美]Kevin Wayne)【摘要 书评 试读】算法，由难到易，有四件事可以做：1､扩展现有算法
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2023-08-15 17:03:55
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架构设计概述架构设计是一个很大的话题，这里只讨论和推荐系统相关的部分。更具体地说，我们主要关注的是算法以及其他相关逻辑在时间和空间上的关系——这样一种逻辑上的架构关系。在前面的章节中我们讲到了很多种算法，每种算法都是用来解决整个推荐系统流程中的某个问题的。我们的最终目标是将这些算法以合理的方式组合起来，形成一整套系统。在这个过程中，可用的组合方式有很多，每种方式都有舍有得，但每种组合方
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2023-08-15 14:48:56
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推荐系统是移动互联网时代非常成功的人工智能技术落地场景之一。本文我们将从架构设计的角度回顾和讨论推荐系统的一些核心算法模块，重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论这些算法。本文不会讲解一些具体推荐模块的架构设计，但无论什么推荐模块，其逻辑经过拆解后都可以映射到本文的架构体系中，做到触类旁通，举一反三。 1 架构设计概述 架构设计是一个
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2023-10-20 22:14:32
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1.数据结构：计算机存储、组织数据的方式。2.算法：算法是一组有穷的规则，它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算，是对解题方案的准确与完整的描述。3.空间复杂度：程序所需要的空间主要由指令空间、数据空间、环境栈空间构成。4.指令空间是指用来存储经过编译之后的程序指令所需的空间。5.数据空间是指用来存储所有常量和所有变量值所需的空间。数据空间包括6.环境栈用来保存函数调用返回时恢复运行所需要的信
什么是算法？它有什么特点?算法是一组规则或过程，用于解决特定问题或完成特定任务。算法通常包括一系列的步骤和操作，可以将输入数据转换为输出数据。算法可以应用于各种领域，如计算机科学、数学、工程等，用于解决计算、优化、搜索、排序、加密等问题。算法有以下几个特点：精确性：算法必须准确无误地描述每一个步骤和操作，以便实现正确的结果。确定性：算法必须是确定性的，即对于相同的输入数据，算法的输出结果应该是唯一
# 算法架构的技术组件解析
在当今快速发展的科技时代，算法不仅是技术应用的核心，还成为了企业竞争力的重要组成部分。算法架构是指在设计和实现算法时所依赖的技术组件，它们相互协作，为算法的有效性和性能提供支持。本文将探讨算法架构中的关键技术组件，并通过代码示例来加深理解。
## 1. 数据存储组件
数据存储是算法架构的基础。无论是关系型数据库还是非关系型数据库，存储组件都是算法处理数据的首要基础
HDFS用于解决大数据的存储，而MapReduce用于解决大数据的分析计算。 MapReduce：Hadoop分布式计算框架的一种，适合于离线计算。 Storm：流式计算框架，适合实时计算。 Spark：内存计算框架，适合快速得到结果。Mapreduce设计理念移动计算，而不移动数据 计算框架MR 四个步骤： 1 ：split(切成块)：对HDFS上的数据处理成一个一个的碎片快，每一个片
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2023-09-01 10:25:37
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文章目录冒泡算法插入排序选择排序快速排序 冒泡算法冒泡排序: 最一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。冒泡排序算法的运作如下： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。 对
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2023-07-02 23:13:20
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