文章目录ACPPO（proximal Policy Optimization）DDPG（deep deterministic policy gradient）深度确定性策略梯度算法 ps:笔记参考了 强化学习–从DQN到PPO， 流程详解白话强化学习ACActor：输入状态S 输出策略选择动作Critic：负责计算每个动作的分数TD-errorTD-error就是Actor带权重更新的值Crit
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2023-08-17 11:14:42
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# Java 实现 AC 算法的指南
在这篇文章中，我们将深入探讨如何在 Java 中实现 Aho-Corasick（AC）算法。AC 算法是一种用于多模式字符串匹配的有效算法，能够在给定的文本中快速查找多个关键词。对于刚入行的开发者来说，理解和实现 AC 算法可能有些复杂，但我会尽量使其变得简单易懂，步骤清晰。
## 整体流程
在实现 AC 算法之前，我们需要明确整体的工作流程如下：
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原创
2024-09-08 05:38:36
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# AC算法 Java实现教程
## 1. 引言
AC算法（Aho-Corasick Algorithm）是一种多模式字符串匹配算法，可以高效地在一个文本串中匹配多个模式串。本文将向你介绍如何使用Java实现AC算法。
## 2. 总体流程
在开始实现AC算法之前，首先我们需要了解整个实现过程的总体流程。下面是AC算法的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-05 07:35:16
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Aho-Corasick自动机算法，用有限自动机将字符比较转化为状态转移： ①一种树型有限自动机，包含一组状态，每个状态用一个数字代表 ②读入文本串中的字符，通过状态转移或偶尔输出的方式处理文本 ③利用转向函数Goto、失效函数Fail和输出函数Output 例如：对应模式集{he, she, his, hers}的自动机 Goto函数： Fail函数： Output函数：&
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2024-05-07 14:36:00
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通过把Policy Based 和Value Based结合起来的Actor Critic，解决了Value Based如Q-Learning的无法解决连续和高维度问题，也解决了Policy Based的效率低速度慢的问题。但是同样的，像DQN一样，在使用神经网络进行值估计的时候，神经网络的相关性都太强了，梯度更新相互依赖，导致网络将会学不到东西。有两种解决方法：DDPG和AC3。DDPGActo
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2023-12-22 19:17:35
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介绍了一种多模式匹配算法：AC算法，结合实例详细讨论了AC算法的基本原理，最后给出了C++简单实现上篇文章里提到的BF和KMP算法都是单模式串匹配算法，也就是说，模式串只有一个。当需要在字符串中搜索多个关键字（模式）时，则需要用到多模式串匹配算法。简介AC（Aho-Corasick）算法是一个经典的多模式串匹配算法，它借鉴了KMP算法的思想，可以由有限状态机（F
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2024-01-02 14:47:16
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Java五子棋Ai-权值法一、 什么是权值法？二、实现权值法Ai会面临的问题1、如何表达棋盘上未下处的横竖斜的棋子情况？(类似01120)2、如何将未下处的横竖斜情况和权值联系起来？（Hashmap）3、设置权值的思路是什么？三、具体代码的实现1、实现计算机遍历整个棋盘，分析出每个可下点的横竖斜情况2、实现权值的设置3、实现根据权值找到最优解 一、 什么是权值法？权值法顾名思义，即是权衡不同的情
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2024-10-10 10:52:49
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文章目录1.暴力1.二分2.三分3.分块4.莫队5.SG函数2.数据结构1.单调栈2.单调队列3.ST表4.并查集5.树状数组6.线段树7.树链剖分8.块状链表3.数论1.欧几里得2.扩展欧几里得3.特殊的数1.卡特兰数2.超级卡特兰数 / 大施罗德数4.矩阵乘法5.卢卡斯定理6.乘法逆元7.整除分块8.欧拉函数9.线性筛4.字符串1.Hash2.KMP1.next数组2.kmp匹配过程3.Ma
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2023-08-17 11:14:52
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CAS操作是计算机底层的操作，对于内存中的某一个值V，提供一个旧值A和一个新值B，如果提供的旧值V和A相等就把B写入V，CAS操作是基于底层命令的，是原子性的操作CAS在可以作为乐观锁的使用，每次操作不加锁，假设没有冲突，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止Java对CAS提供了很好的支持，如AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong，AtomicReferenc
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2023-06-26 17:56:09
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早在1975年贝尔实验室的两位研究人员Alfred V. Aho 和Margaret J. Corasick就提出了以他们的名字命名的高效的匹配算法—AC算法。该算法几乎与《KMP算法》同时问世。与KMP算法相同，AC算法时至今日仍然在模式匹配领域被广泛应用。 AC算法是一个经典的多模式匹配算法，可以保证对于给定的长度为n的文本，和模式集合P{p1,p2,…pm}，在O(n)时间
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2024-04-20 20:35:29
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1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d的定义为例torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F
class Conv2d(_ConvNd):
def __init__(self, in_channels, out_chann
# 深入了解AC自动机算法
AC自动机算法是一种高效的模式匹配算法，常用于多个模式串的快速匹配。它的原理基于Trie树和KMP算法，通过构建一个有限状态自动机来处理文本串中的多个模式串匹配。
## 算法原理
AC自动机的核心思想是构建一个状态转移图，每个状态代表当前匹配到的前缀串。通过在状态间进行转移，可以有效地匹配多个模式串。
具体步骤如下：
1. 构建Trie树：将所有模式串构建成一个
原创
2024-06-24 06:50:02
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瑾以此博记录自动驾驶算法学习之路，本次更新ACC控制算法基础（一）：法规要求。目前现有的ACC法规主要有两份：《GBT 20608-2006 智能运输系统 自适应巡航控制系统性能要求与检测方法》和 《ISO 15622-2018 Intelligent transport systems — Adaptive cruise control systems — Performance require
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2023-09-06 13:03:55
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大家好，给大家分享一下a*算法代码 python，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！Source code download: 本文相关源码 一. SIFT原理（尺度不变特征变换）SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，它对物体的尺度变化，刚体变换，
第一章：基础算法前言一、快速排序1. 快速排序算法模板2. 快速排序模板题（1）：快速排序3.快速排序算法模板题（2）：第k个数二、归并排序1. 归并排序算法模板2. 归并排序模板题（1）：归并排序3. 归并排序模板题（2）：逆序对的数量三、二分1. 整数二分算法模板2. 整数二分算法模板题：数的范围3. 浮点数二分算法模板4. 浮点数二分算法模板题： 数的三次方根四、高精度1. 高精度加法模板
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2023-09-04 13:45:26
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加速Java应用开发速度5：使用脚本自动化日常操作 在日常开发时，我经常会遇到如下问题：查看某个用户的某些操作信息（不需要界面，只需要根据固定条件查数据，就是看一下）；需要安装/部署jar包到本地仓库/远程仓库；需要release maven项目（即发布项目的新版本）；在测试时，经常需要重建数据库和数据；在不同的环境中安装同一个maven项目；部署并运行maven项目；备份数据库；根据系统日志
1.KMP算法：
如果，真的要写关于KMP的东西，我觉得一篇文章都可能写不下。这里，只是作为AC自动机的基础，讲解一下线性的字符串匹配。（这里就不提及优化了）
a. 传统字符串的匹配和KMP：
对于字符串S = ”abcabcabdabb
课程要求：课下理解并能根据模板题默写算法模板思想基础算法排序
快速排序 运用了分治的思想
x为分界点
①确定分界点 四个选择：q[l]/q[(l+r)/2]/q[r]/随机一个点
②调整区间，使得调整后的数组中x的左边的数值都小于等于x，右边的则相反
③递归上述步骤处理x的左右两段一种使用额外空间的做法：
1. 创建a[] b[]数组
2. q[l,r]，扫描数组，小于分界x的放入a[],大于x的
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2023-06-07 15:30:43
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一、 概述Python的装饰器是AOP编程的一种实现，其他很多语言也都支持装饰器模式。注：AOP是指面向切面编程，详见 AOP概念一个装饰器允许你增加、修改或者完全修改一个方法或者函数的逻辑。使用装饰器，将与业务无关的逻辑移到装饰器中，这将会让你的代码更加的干净紧凑。二、 装饰器举例最经典的例子当然是Python内建的装饰器：@staticmethod 和 @classmeth
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2023-12-30 13:31:53
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介绍一下AC自动机：Aho-Corasick automation，该算法在1975年产生于贝尔实验室，是著名的多模匹配算法之一。一个常见的例子就是给出n个单词，再给出一段包含m个字符的文章，让你找出有多少个单词在文章里出现过。要搞懂AC自动机，先得有模
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2023-04-25 09:28:18
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