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
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2024-01-17 13:44:26
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常用算法设计和优化策略 下面是紫书上讲的常用算法设计策略和优化策略： 分治法：将问题分成相同的独立子问题求解。在普通的分治之外，还有一种cdq分治（陈丹琦分治），思想是处理左边区间到右边区间的影响，归并算一个例子。 动态规划 第一种用法 本质是：对于一个问题，通过定义状态来分解问题。利用状态之间的联
原创
2022-05-27 22:43:46
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平时在开发中避免不了使用大量的if else语句，但过多层的if else对于性能有很大的开销，类似如下代码public class MainStart {
public static void main(String[] args) {
String msgid = "MS066";
if(message.equals("MS066")){
System.out.println("MS066")
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2023-09-15 22:52:09
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# 实现NLP和策略算法
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现"NLP和策略算法"的流程，以便小白开发者能够清楚地了解每一个步骤。下面是实现的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备：获取并清洗需要处理的文本数据 |
| 2 | 文本预处理：对文本进行分词、去除停用词等预处理操作 |
| 3 | 特征提取：将文本转换为机器学习算法可用的特
原创
2024-03-10 04:18:11
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# 如何实现 Java 中的最优策略算法
**引言**
最优策略算法是一种广泛应用于决策问题的算法，特别是在博弈论和动态规划中。本文旨在教会刚入行的小白开发者如何在 Java 中实现最优策略算法。我们将详细阐述整个流程并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在实现最优策略算法的过程中，我们将遵循如下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 定义问题
贪心的基本步骤： 1）决定问题的最优子结构； 2）设计出一个递归解； 3）证明在递归的任一阶段，最优选择之一总是贪心选择。那么，做贪心选择总是安全的； 4）证明通过做贪心选择，只有一个子问题； 5）设计出一个实现贪心策略的递归算法； 6）将递归算法转换成迭代算法。 更一般的，可以用下面的方式来描述： 1）将优化问题转化成先做出选择，再解决剩下的一个子问题； 2）证明原问题
原创
2012-12-03 19:32:00
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对于并发控制而言，我们平时用的锁（synchronized，Lock）是一种悲观的策略。它总是假设每一次临界区操作会产生冲突，因此，必须对每次操作都小心翼翼。如果多个线程同时访问临界区资源，就宁可牺牲性能让线程进行等待，所以锁会阻塞线程执行。 与之相对的有一种乐观的策略，它会假设对资源的访问是没有冲
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2019-11-30 21:37:00
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五大算法策略，分治发，动态规划，贪心算法，回溯法，分支限界法
原创
2023-12-29 09:30:23
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进化算法又称启发式算法，是利用经验法则或者常识来解决问题的方法。图片来自参考文献（1）。1. 元启发式算法和启发式算法有什么区别？启发式策略（heuristic）启发式算法(Heuristic Algorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法, 在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该
# Python 补货策略算法入门指南
## 1. 补货策略的基本概念
在零售和供应链管理中，补货策略是指根据库存水平、需求预测和交货时间等因素，确定何时以及如何补充库存的策略。实现一个有效的补货策略能够确保我们有足够的库存来满足客户的需求，同时又不会造成过多的库存积压。
## 2. 实现流程
在实现补货策略算法时，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
进化算法又称启发式算法，是利用经验法则或者常识来解决问题的方法。图片来自参考文献（1）。1. 元启发式算法和启发式算法有什么区别？启发式策略（heuristic）启发式算法(Heuristic Algorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法, 在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该
一. 搜索算法介绍1. 暴力穷举的思想2. 搜索是一种通用的解决问题的手段，但复杂度往往较高二. 基本搜索算法DFS 与 BFS三. 优化1. 爬山法思想：（局部优化的贪心法 + DFS）在深度优先搜索过程中, 我们经常遇到多个节点可以扩展的情况, 爬山策略使用贪心方法确定搜索的方向 ， 使用启发式测度来排序节点扩展的顺序。a. 定义启发式函数：对DFS下一次扩展出的结点，(f(结点)
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2024-05-06 13:09:21
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一、简介梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。问题抽象 是 上具有一阶连续偏导数的函数，要求解的无约束问题是: ， 其中 表示目
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2023-11-03 12:04:15
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点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包 当前，IT外包服务过程中的风险客观存在。进行风险控制策略研究，有效规避风险成为烟草企业面临的重要课题。规避IT外包服务风险，主要有以下一些策略。 制定战略规划。当前，烟草行业的一些企业信息化工作起步较晚，基础仍然比较薄弱，还不具
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2023-07-30 19:29:15
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文本摘要方法早在20世纪50年代，自动文本摘要已经吸引了人们的关注。在20世纪50年代后期，Hans Peter Luhn发表了一篇名为《The automatic creation of literature abstract》的研究论文，它利用词频和词组频率等特征从文本中提取重要句子，用于总结内容。由Harold P Edmundson在20世纪60年代后期完成，他使用线索词的出现（文本中出现
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2023-11-01 16:00:14
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程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生，也随线程而灭；栈帧随着方法的开始而入栈，随着方法的结束而出栈。这几个区域的内存分配和回收都具有确定性，在这几个区域内不需要过多考虑回收的问题，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟随着回收了。而对于 Java 堆和方法区，我们只有在程序运行期间才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，垃圾收集器所关注的正是这部分...
原创
2021-07-12 10:54:50
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GitHub：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData 关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~ 大数据成神之路~预计更新500+篇文章，已经更新50+篇~ 垃圾收集策略与算法程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生，也随线程而灭；栈帧随着...
原创
2021-06-11 16:14:08
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## 策略梯度算法的实现指南
策略梯度算法是一种用于强化学习的算法，旨在优化策略以最大化预期奖励。本文将引导你逐步实现一个简单的策略梯度算法，使用Python代码，并提供详细的注释以帮助你理解每一步。
### 流程概述
下面是实现策略梯度算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述
部分课后问答习题答案（仅供参考）话不多说，只求一过 文章目录部分课后问答习题答案（仅供参考）序 题型注明第二章 射频识别技术的标准2-2 影响RFID相关标准的因素有哪些2-3 ISO/IEC RFID标准分为哪4个层面？各层面主要包括哪些标准？2-5 ISO/IEC RFID 空中接口通信协议有什么作用？具体包括哪几种协议、以及每个协议的主要内容?2-6 描述EPCglobal RFID体系框架
前言: 本文简单介绍一下轮询(Round Robin)这个负载均衡策略。 轮询选择 (Round Robin):轮询选择指的是从已有的后端节点列表中按顺序依次选择一个节点出来提供服务。 一种轮询选择的方法是把所有的节点看做一个一个的点，并把这些点连起来组成一个圆， 轮询选择就是在这个圆上按顺时针选择一个点。 可以通过用请求次数取模来实现这个顺时针选择的功能，比如用 python 来表示就是：nod
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2024-06-24 08:49:44
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