由于NumPy中的对象大多实现得比较复杂（提供了丰富的功能），所以其对象创建和销毁的开销都非常大。上面的这句代码意味着在计算每一个新数据点时，都要创建一个新的array对象，并且仅使用一次后就会销毁，使用array.mean方法求均值带来的性能提升还比不上array对象创建和销毁带来的额外开销。正确的用法是把np.array作为data_window时间序列的容器，每计算一个新的数据点时，使用底层
# Python向量搜索算法
## 简介
在计算机科学中，向量搜索是一种在一个向量空间中寻找目标向量的算法。向量搜索广泛应用于信息检索、数据挖掘、机器学习等领域。Python作为一种广泛应用的编程语言，提供了丰富的工具和库，可以用来实现向量搜索算法。
本文将介绍向量搜索的原理和常用的算法，并提供代码示例来演示如何在Python中实现这些算法。
## 原理
向量搜索的目标是在一个向量空间中
原创
2023-08-23 12:37:54
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一:算法目标annoy 算法的目标是建立一个数据结构能够在较短的时间内找到任何查询点的最近点，在精度允许的条件下通过牺牲准确率来换取比暴力搜索要快的多的搜索速度。二:算法流程1:建立索引Annoy的目标是建立一个数据结构，使得查询一个点的最近邻点的时间复杂度是次线性。Annoy 通过建立一个二叉树来使得每个点查找时间复杂度是O(log n)。 看下面这个图，随机选择两个点，以这两个节点为初始中心节
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2024-05-02 22:11:53
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本节文章主要是梳理一下支持向量机相关知识点,整合其他作者的内容,进行简化便于理解；目录0.了解SVM（概念,类别,特点）1.线性可分SVM和拉格朗日函数距离的计算公式推导拉格朗日函数求解距离2.非线性SVM和核函数3.线性SVM(软间隔支持向量机)4.优缺点及适用场景5.小结… … …0.了解SVM：**0.1定义支持向量机(Support Vector Machine, SVM)，通俗来讲，它是
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2024-10-03 13:47:15
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一、算法原理研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行觅食。这样的麻雀被称为警觉者。麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性
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2023-10-27 08:24:14
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图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。看了两篇文章：Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features https://arxiv.org/pdf/1612.06321v4.pdfAggregated Deep Local Features for Remote Sens
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2023-09-06 11:29:38
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和声搜索算法(Harmony search， HS)是一种新兴的智能优化算法，通过反复调整记忆库中的解变量，使函数值随着迭代次数的增加不断收敛，从而来完成优化。算法概念简单、可调参数少、容易实现。类似于模拟退火算法对物理退火的模拟、遗传算法对生物进化的模仿、以及粒子群优化算法对鸟群的模仿等，和声算法模拟了音乐演奏的原理，它是 2001 年韩国学者 Geem Z W 等人提出的一种新颖的智能优化算法
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2023-11-23 21:53:11
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用于一般指派问题的禁忌搜索算法窦晖 兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州 (730070) E-mail : huihui5027@163.com摘要：本文研究了日常生活中常遇到的指派问题，并针对其特点，建立指派问题的数学模型。运用禁忌搜索算法来求解模型的最优解，通过对具体指派问题算例的仿真实现，说明禁 忌搜索算法是可行和有效的。关键词：禁忌搜索；指派问题；禁忌表；全局优化 中图分类号：C931.引
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2023-08-07 15:44:42
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python实现搜索算法（二）跳跃搜索跳跃搜索(Jump search)，按照固定步长，从有序表的首项步进，直到匹配到符合目标元素的区间，然后在该区间使用线性搜索，找到目标元素的确切位置。跳跃搜索的思路如下：给定大小 n 的有序数组 a，目标元素为 x 和跳跃的步长 m ，然后搜索 a[0],a[1],a[2],a[3]…a[km]…一旦我们找到区间 a[km]< target < a
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2023-08-21 09:49:38
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搜索是一种有目的地枚举问题的解空间中部分或全部情况，进而找到解的方法。然后，与枚举策略相比，搜索通常是有目的的查找，发现解空间的某一子集内不存在解时，它便会放弃对该子集的搜索，而不像枚举那般逐个地检查子集内的解是否为问题的解。1.宽度优先搜索宽度优先搜索策略从搜索的起点开始，不断地优先访问当前结点的邻居。也就是说，首先访问起点，然后依次访问起点尚未访问的邻居结点，再按照访问起点邻居的先后顺序依次访
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2021-03-12 10:55:09
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2018-03-17 18:15:47 A*搜索算法是最短路径问题中另一个非常经典的算法。A*算法常用于游戏中的NPC的移动计算，或网络游戏的BOT的移动计算上。 该算法综合了Best-First Search和Dijkstra算法的优点：在进行启发式搜索提高算法效率的同时，可以保证找到一条最优路径
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2018-03-17 18:57:00
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A*搜寻算法俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径。求出最低通过成本的算法。经常使用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。 这样的算法的所获得的路径并不一定是最短路径但一定是我们所关注的某一方面价值最“优”的路径。我们将地图划分为一个个节点，从出发点到目标的路径就
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2017-07-09 09:03:00
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是在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。这个算法搜索最优路径是通过一个一个估值函数：f(n)=g(n)+h(n) 。 g(n)，它表示从起始搜索点到当前点的代价（通常用某结点在搜索树中的深度来表示）。就是从初始状态到状态n的代价。 h(n)，即当前结点到目标结点的估值。就是从状态n ...
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2021-10-17 20:49:00
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# 图片搜索算法的实现指南
在计算机视觉领域，图片搜索算法是一个重要的应用领域。对于刚入行的小白来说，理解并实现一个基本的图片搜索系统是一个不错的起点。本文将为你介绍如何用 Python 实现一个简单的图片搜索算法，分步骤进行解析。
## 流程概述
为了便于理解，我们将整个流程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-09-11 07:24:32
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深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，简称DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜
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2024-02-02 09:41:34
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# 深度搜索算法Python实现教程
## 算法流程
为了更好地理解深度搜索算法的实现过程，我们可以将整个过程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 初始化栈，并将起始节点加入栈中 |
| 2 | 从栈中取出一个节点 |
| 3 | 判断节点是否为目标节点 |
| 4 | 若为目标
原创
2024-04-21 03:31:05
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# Python 禁忌搜索算法入门指南
禁忌搜索（Tabu Search）是一种用于解决组合优化问题的启发式搜索算法。对于初学者来说，理解这一算法的流程和每一步的具体实现是非常重要的。本文将详细介绍如何用 Python 实现禁忌搜索算法，并为你提供一个详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是实现禁忌搜索算法的基本流程表格：
| 步骤 | 描述
# 麻雀搜索算法在Python中的实现
麻雀搜索算法是一种较新的群体智能优化算法，受到麻雀觅食行为的启发。下面，我将围绕麻雀搜索算法的实现流程、必要的步骤和代码示例帮助你更好地理解它。
## 流程概述
首先，我们可以用一个表格来展示实现麻雀搜索算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 初始化种群和参数 |
| 2 | 评估适应度 |
# 和声搜索算法在Python中的实现
在许多优化问题中，和声搜索算法（Harmony Search Algorithm, HSA）被广泛应用。作为一名开发者，理解和实现这一算法是极为重要的。在本教程中，我们将逐步实现和声搜索算法，并提供详细的代码示例和注释，帮助您理解每个步骤。
## 整体流程
下面是实现和声搜索算法的整体流程。我们将用表格的形式来展示这个流程。
| 步骤 | 描述 |
# 深度搜索算法详解
深度搜索（Depth-First Search, DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它会尽可能深地搜索树的分支。当节点 v 的所有未被访问过的邻居都被探测后，搜索将会回溯到发现节点 v 的那条边，并继续探测其他路径。下面，我们将深入探讨如何在Python中实现深度搜索算法。
## 实现流程
在实现DFS之前，我们需要明确整个过程。以下是一个简化版本的DFS实现流
