伪代码的表示方式多样，可以用自然语言也可以用类程序语言。这里是关于
类pascal语言的伪代码。
c语言代码：
1. x = y = z = 0;
2. while( z < N )
3. {
4. x ++;
5. y += x;
6. for( t = 0; t
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2024-01-31 07:45:13
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前言这篇博客旨在介绍下最近在通信中经常用到的 ADMM 算法。 算法的全称为 Alternating Direction Method of Multipliers, 中文直译为： 交替方向乘子法。 本文的参考文献为 Boyd 的经典著作： Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction
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2023-10-01 18:48:01
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问题来源在读论文的时候，遇到了ADMM(交替方向乘子法)算法，不明所以，于是查了一下，大概是一个凸优化算法，下面大概讲一下其原理和过程。简介交替方向乘子法（ADMM）是一种求解具有可分离的凸优化问题的重要方法，由于处理速度快，收敛性能好，ADMM算法在统计学习、机器学习等领域有着广泛应用。文献来源Boyd S, Parikh N, Chu E, et al. Distributed optimiz
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2023-10-06 23:06:55
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# ADMM算法及其Python实现
## 引言
交替方向乘子法（ADMM, Alternating Direction Method of Multipliers）是一种用于解决大规模优化问题的方法。ADMM将复杂的优化任务分解为更简单的子任务。它广泛应用于机器学习、统计学和信号处理等领域，尤其适合并行计算。
## ADMM算法原理
ADMM的基本思想是将一个全局优化问题分解为多个局部优
分布式计算、统计学习与ADMM算法 在整理旧电脑时，才发现13年下半年电脑里有不少残文。老师说，东西搁下了再拿起来花费的时间和之前可能差不多。我一眼看过去这篇关于分布式计算的文章，貌似还真的没有了当时理解的深度和感觉。当时还想利用ADMM算法，把统计中常见的带惩罚的高维问题在此框架下用R重写一下，但是中途多种事情一耽搁，就早已抛之脑后。看来任何事情，真的还是需要坚持，哪怕拨点时间都是好的
1.EM算法是什么EM算法可以用于有监督学习，也可以用于无监督学习。这个算法是根据观测结果求得对含有隐变量的模型的参数的估计。包含E步骤和M步，E步是求期望，M步是求极大似然估计，极大参数估计是对模型参数估计的一种方法。一个典型的应用EM算法进行参数估计的例子就是敏感问题的调查，我们想要得到人群中吸烟人数的比例，可以设置这样一个问卷问题1：你的手机尾号是偶数吗？若是，回答问题2，不是，则回答问题3
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2023-10-11 09:23:04
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# 用Python实现量化ADMM算法的指南
ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）是一种有效的优化算法，广泛应用于机器学习和信号处理等领域。本文将带您逐步实现量化ADMM算法的Python代码。我们将通过具体的流程和代码示例，让您更好地理解这个算法。
## 一、实现流程概述
实现量化ADMM算法的过程可以分为以下几个步骤：
|
原创
2024-08-31 03:57:13
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ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers，交替方向乘子法)是一种优化算法，主要用于解决分布式、大规模和非光滑的凸优化问题。ADMM通过将原始问题分解为多个易于处理的子问题来实现优化。它结合了两种经典优化方法：梯度下降法(gradient descent)和拉格朗日乘子法(Lagrangian multiplier method)。ADMM
## ADMM算法简介与应用
ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法是一种常用的分布式优化算法，广泛应用于信号处理、图像处理、机器学习等领域。本文将介绍ADMM算法的基本原理，并以Python代码实现一个简单的线性回归问题。
### ADMM算法原理
ADMM算法是一种基于交替方向乘子法的优化算法。它通过将原问题转化为等价的子问
原创
2023-11-22 11:35:48
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Python 这门语言最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。但有时候我们写代码，特别是 Python 初学者，往往还是按照其它语言的思维习惯来写，那样的写法不仅运行速度慢，代码读起来也费尽，给人一种拖泥带水的感觉，过段时间连自己也读不懂。《计算机程序的构造和解释》的作者哈尔·阿伯尔森曾这样说：“Programs must be written for peopl
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2023-08-22 19:59:14
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伪代码
在《算法导论》中，主要用伪代码书写的程序形式来表达算法，这种伪代码在很多方面都与 C、Pascal 或 Java等语言比较相似。如果熟悉这几种语言的话，阅读书中的算法时应该不会有什么困难。伪代码与真实代码的不同之处在于，在伪代码中，可以采用最具表达力的、最简明扼要的方法，来表达一个给定的算法。有时，最清晰的方法就是英语，因此，当遇到在一段“真正的”代码中嵌
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2024-07-31 07:01:39
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# 如何实现python算法伪代码
## 1. 流程概述
首先，让我们来看一下实现python算法伪代码的整体流程。下面是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 确定算法的目的和输入输出 |
| 2 | 编写算法的伪代码
原创
2024-04-11 05:46:37
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在这篇文章中，我们将探讨如何用 Python 实现 ADMM（交替方向乘子法）算法。这是一种非常有用的优化算法，尤其在机器学习和计算机视觉中，它可以帮助我们解决有约束的优化问题。接下来，我们将从背景描述开始，一步步深入 ADMM 算法的实现和优化过程。
### 背景描述
ADMM 算法近年来在机器学习和信号处理领域得到了广泛应用。我们可以把它理解为一个逐步逼近最优解的方法，通过将复杂的优化问题
分治算法介绍今天我们聊一聊计算机中非常重要和常用的一种算法：分治算法。它在计算机领域应用广泛，几乎无处不在。不仅计算机领域，在信号处理领域，分而治之也是十分常见的一种信号处理方法。著名快速傅里叶变换算法 (FFT) 正是使用了分而治之的思路，才使得数字信号处理算能广泛使用，这也才造就了我们今天丰富多彩的生活。1. 分治算法思想分而治之是计算机领域中非常重要的一种思想：即将大规模问题每次通过分解成小
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2023-07-24 18:34:18
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1.迭代器迭代器只不过是一个实现迭代器协议的容器对象，它基于两个方法：next返回容器的下一个项目__iter__返回迭代器本身
迭代器可以通过使用一个iter内建函数和一个序列来创建：
In [1]: i = iter('abcd')
In [2]: i.next()
Out[2]: 'a'
In [3]: i.next()
Out[3]: 'b'
In [4]: i.next()
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2024-05-31 00:46:26
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目录1.SVM作用：2. 不适定性问题2.1 什么是不适定性问题2.2 怎样解决不是定性问题？3. SVM 算法解决不适定性问题的具体过程3.1 Hard-margin SVM（1）什么是hard-margin SVM（2）hard-margin SVM 目标函数及约束条件的推导过程3.2 Soft-margin SVM（1）Soft-SVM的决策边界VS Hard-SVM的决策边界(2) 数据线
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2023-11-25 12:21:44
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01 | ADMM算法的基本思想ADMM算法并不是一个很新的算法，他只是整合了不少经典优化思路，然后结合现代统计学习所遇到的问题，提出了一个比较好实施的分布式计算框架。ADMM针对的是等式约束的凸优化问题：ADMM算法的核心是原始对偶算法的增广拉格朗日法（ALM）。拉格朗日函数是解决了多个约束条件下的优化问题，这种方法可以求解一个有n个变量与k个约束条件的优化问题。构造拉格朗日函数的方法在一般的高
原创
2021-03-24 20:22:30
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文章目录伪代码优点：语法规则变量声明指令的表示表达式赋值语句goto语句分支结构循环结构程序的结束注释风格函数的编写实例 伪代码定义: 伪代码介于自然语言和编程语言之间，是一种描述算法的语言优点：提高了代码的可读性充当了程序与算法或流程图之间的桥梁，也可当作粗略的文档可以让程序员更好的构建代码语法规则每条指令占一行(esle if除外)，指令后不跟任何符号缩进表示程序中的分支程序结构变量声明定义
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2023-11-28 09:50:36
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双十一也要学学学
原创
2022-11-15 12:18:07
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[问题描述]在图像处理和计算机图形学中，我们经常需要在屏幕上画直线操作．考虑给定平面上两个点Ａ(x1,y1)以及B(x2,y2)，我们的任务是实现在屏幕上画通过AB两点的直线，并找出这条直线通过的所有中间点的坐标．需要注意的是这里每个像素的坐标均为整数．示例： 为了使算法尽可能简单，我们做以下假设：我们画直线从左往右画x1<x2 并且 y1<y2直线的斜率在[0,1]之间，我们从左下往
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2024-04-02 12:25:40
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