《成長算法》是一本2022年中信出版集團股份有限公司出版的圖書。
基本介紹
- 書名:成長算法
- 作者:喻穎正
- 出版社:中信出版集團股份有限公司
- 出版時間:2022年6月
- 頁數:337 頁
- 定價:69 元
- 裝幀:平裝
- ISBN:9787521743203
- 副標題:高手家長的7把金鑰匙
《成長算法》是一本2022年中信出版集團股份有限公司出版的圖書。
《成長算法》是一本2022年中信出版集團股份有限公司出版的圖書。內容簡介現如今讓父母最頭疼的三個問題:戰略難題:孩子未來該往哪個方向走?戰術難題:具體某個方向到底該怎么走?實戰難題:孩子不愛學、不會學、學不會,怎么辦?對...
模擬植物生長算法(PGSA)是在2005年提出的一種以植物向光性機理為啟發式準則的智慧型最佳化算法.該算法是將植物系統演繹模式(L一系統)和植物系統機率生長模式(向光性)向最佳化領域進行映射和變異的典型套用.PGSA提出3年來,在整數規劃、組合最佳化以及工程技術領域逐漸顯示出其突出的穩定性、精確性和全局搜尋能力,因而具有良好...
Dijkstra算法一般的表述通常有兩種方式,一種用永久和臨時標號方式,一種是用OPEN, CLOSE表的方式,這裡均採用永久和臨時標號的方式。注意該算法要求圖中不存在負權邊。原理 1.首先,引入一個輔助數組(vector)D,它的每個元素D 表示當前所找到的從起始點 (即源點 )到其它每個頂點 的長度。例如,D[3] =...
而BM算法在移動模式串的時候是從左到右,而進行比較的時候是從右到左的,基本框架是:BM算法的精華就在於BM(text, pattern),也就是BM算法當不匹配的時候一次性可以跳過不止一個字元。即它不需要對被搜尋的字元串中的字元進行逐一比較,而會跳過其中某些部分。通常搜尋關鍵字越長,算法速度越快。它的效率來自於...
CART,是一種計算方法,使用後剪枝,在樹的生成過程中,多展開一層就會有多一些的信息被發現,CART算法運行到不能再長出分支為止,從而得到一棵最大的決策樹,然後對這棵大樹進行剪枝。算法 以下是算法描述:其中T代表當前樣本集,當前候選屬性集用T_attributelist表示。(1)創建根節點N (2)為N分配類別 (3)...
Floyd算法又稱為插點法,是一種利用動態規劃的思想尋找給定的加權圖中多源點之間最短路徑的算法,與Dijkstra算法類似。該算法名稱以創始人之一、1978年圖靈獎獲得者、史丹福大學計算機科學系教授羅伯特·弗洛伊德命名。簡介 在計算機科學中,Floyd-Warshall算法是一種在具有正或負邊緣權重(但沒有負周期)的加權圖中找到...
C4.5算法是由Ross Quinlan開發的用於產生決策樹的算法。該算法是對Ross Quinlan之前開發的ID3算法的一個擴展。C4.5算法產生的決策樹可以被用作分類目的,因此該算法也可以用於統計分類。C4.5算法與ID3算法一樣使用了信息熵的概念,並和ID3一樣通過學習數據來建立決策樹。產品介紹 C4.5是一系列用在機器學習和數據...
1. 系統性和全面性:金蝶小微企業成長指數提供了完整的解決方案,從獲取數據到指標算法到分析結果,全部都已經封裝完好,可以直接展示出相關的數據指標,並支持定期更新,客戶能方便地獲取相關的數據和分析。2.多樣性和可靠性:金蝶小微企業成長指數的數據是基於脫敏業財數據和外部公開數據,可以確保統計樣本的數量和...
《基於多模態成長模式學習的人類年齡自動估計》是依託東南大學,由耿新擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 年齡作為人類的重要屬性,在社會生活中發揮著重要作用。因此,自動年齡估計技術具有廣闊的套用前景。目前,國際上關於人類年齡自動估計的研究尚處於起步階段。本項目主要研究通過多種模態的年齡特徵,如人臉、...
生成式人工智慧(Generative artificial intelligence)是利用複雜的算法、模型和規則,從大規模數據集中學習,以創造新的原創內容的人工智慧技術。這項技術能夠創造文本、圖片、聲音、視頻和代碼等多種類型的內容,全面超越了傳統軟體的數據處理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT標誌著這一技術在文本生成領域取得了...
DPM,全稱是Deformable Parts Model,是一個目標檢測算法,即可變形部件模型。名詞釋義 DPM已成為眾多分類器、分割、人體姿態和行為分類的重要部分。DPM可以看做是HOG(Histograms of Oriented Gradients)的擴展,大體思路與HOG一致。先計算梯度方向直方圖,然後用SVM(Support Vector Machine )訓練得到物體的梯度模型(...
最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM),或Dempster-Laird-Rubin算法,是一類通過疊代進行極大似然估計(Maximum Likelihood Estimation, MLE)的最佳化算法,通常作為牛頓疊代法(Newton-Raphson method)的替代用於對包含隱變數(latent variable)或缺失數據(incomplete-data)的機率模型進行參數估計。EM算法...
算法(Algorithm)是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠對一定規範的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷,或不適合於某個問題,執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。算法工程師...
算法(Algorithm)是指解題方案的準確而完整的描述,是一系列解決問題的清晰指令,算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說,能夠對一定規範的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷,或不適合於某個問題,執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間,空間或效率...
在圖論的數學領域中,如果連通圖G的一個子圖是一棵包含G的所有頂點的樹,則該子圖稱為G的生成樹(SpanningTree)。生成樹是連通圖的包含圖中的所有頂點的極小連通子圖。圖的生成樹不惟一。從不同的頂點出發進行遍歷,可以得到不同的生成樹。常用的生成樹算法有DFS生成樹、BFS生成樹、PRIM 最小生成樹和Kruskal最小...
計算機算法是以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程,或者說,算法是對計算機上執行的計算過程的具體描述。算法性質 一個算法必須具備以下性質:(1)算法首先必須是正確的,即對於任意的一組輸入,包括合理的輸入與不合理的輸入,總能得到預期的輸出。如果一個算法只是對合理的輸入...
算法起源 Valiant和 Kearns提出了弱學習和強學習的概念 ,識別錯誤率小於1/2,也即準確率僅比隨機猜測略高的學習算法稱為弱學習算法;識別準確率很高並能在多項式時間內完成的學習算法稱為強學習算法。同時 ,Valiant和 Kearns首次提出了 PAC學習模型中弱學習算法和強學習算法的等價性問題,即任意給定僅比隨機猜測略好的...
Adaboost是一種疊代算法,其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器),然後把這些弱分類器集合起來,構成一個更強的最終分類器(強分類器)。簡介 Boosting,也稱為增強學習或提升法,是一種重要的集成學習技術,能夠將預測精度僅比隨機猜度略高的弱學習器增強為預測精度高的強學習器,這在直接構造...
SJF調度算法是被證明了的最佳調度算法,這是因為對於給定的一組進程,SJF算法的平均周轉時間最小。通過將短進程移到長進程之前,短進程等待時間的減少大於長進程等特時間的增加,因此,平均等特時間減少了。例如,有一組進程p1、p2、p3和p4,在0時刻到達,運行時間依次為6ms8ms.7ms.3ms.採用SF調度就能得到如圖1...
普里姆算法(Prim算法),圖論中的一種算法,可在加權連通圖里搜尋最小生成樹。意即由此算法搜尋到的邊子集所構成的樹中,不但包括了連通圖裡的所有頂點(英語:Vertex (graph theory)),且其所有邊的權值之和亦為最小。該算法於1930年由捷克數學家沃伊捷赫·亞爾尼克(英語:Vojtěch Jarník)發現;並在1957年由...
MD4是麻省理工學院教授Ronald Rivest於1990年設計的一種信息摘要算法。它是一種用來測試信息完整性的密碼散列函式的實行。其摘要長度為128位,一般128位長的MD4散列被表示為32位的十六進制數字。這個算法影響了後來的算法如MD5、SHA 家族和RIPEMD等。發展歷史 1991年Den Boer和Bosselaers發表了一篇文章指出MD4的短處...
時間序列數據存在多種相似或距離函式,其中最突出的是DTW。在孤立詞語音識別中,最為簡單有效的方法是採用DTW(Dynamic Time Warping,動態時間歸整)算法,該算法基於動態規劃(DP)的思想,解決了發音長短不一的模板匹配問題,是語音識別中出現較早、較為經典的一種算法,用於孤立詞識別。HMM算法在訓練階段需要提供...
MD5信息摘要算法(英語:MD5 Message-Digest Algorithm),一種被廣泛使用的密碼散列函式,可以產生出一個128位(16位元組)的散列值(hash value),用於確保信息傳輸完整一致。MD5由美國密碼學家羅納德·李維斯特(Ronald Linn Rivest)設計,於1992年公開,用以取代MD4算法。這套算法的程式在 RFC 1321 標準中被加以...
Hash,一般翻譯做散列、雜湊,或音譯為哈希,是把任意長度的輸入(又叫做預映射pre-image)通過散列算法變換成固定長度的輸出,該輸出就是散列值。這種轉換是一種壓縮映射,也就是,散列值的空間通常遠小於輸入的空間,不同的輸入可能會散列成相同的輸出,所以不可能從散列值來確定唯一的輸入值。簡單的說就是一種將...
SSTF即最短尋道時間優先(ShortestSeekTimeFirst),該算法選擇這樣的進程,其要求訪問的磁軌與當前磁頭所在的磁軌距離最近,以使每次的尋道時間最短,但這種調度算法卻不能保證平均尋道時間最短。概述 SSTF算法的平均每次磁頭移動距離,明顯低於FCFS的距離。SSTF較之FCFS有更好的尋道性能,故過去一度被廣泛採用過。
Apriori算法是第一個關聯規則挖掘算法,也是最經典的算法。它利用逐層搜尋的疊代方法找出資料庫中項集的關係,以形成規則,其過程由連線(類矩陣運算)與剪枝(去掉那些沒必要的中間結果)組成。該算法中項集的概念即為項的集合。包含K個項的集合為k項集。項集出現的頻率是包含項集的事務數,稱為項集的頻率。如...
Camshift它是MeanShift算法的改進,稱為連續自適應的MeanShift算法,CamShift算法的全稱是Continuously Adaptive Mean-SHIFT,它的基本思想是視頻圖像的所有幀作MeanShift運算,並將上一幀的結果(即Search Window的中心和大小)作為下一幀MeanShift算法的Search Window的初始值,如此疊代下去。簡介 它是MeanShift算法的改進,稱...