一、一些基本概念 最优化：在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优。高中学过的线性规划就是一类典型的最优化问题。 凸集：在集合空间中，凸集就是一个向四周凸起的图形。用数学语句描述就是：集合边界任意两点连线上的所有点都在这个集合内部。 超平面：能够用于切割已给集合的点集。 ...
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2018-06-05 11:30:51
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Abstract 在DeepLearning日益发展的同时，模型压缩的关注度也越来越大。继BWN和TWN之后， 这篇论文在超低比特量化领域的一篇新思想文章，发表在AAAI2018上，作者是阿里的。 该文的主要思想是将超低bit quantization建模成一个离散约束优化问题(discretely ...
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2018-06-02 11:27:38
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网络流是什么？ 不急我们慢慢来讲。 首先我们先看看最大流 1.背景 管道网络中每条边的最大通过能力（容量）是有限的，实际流量不超过容量。最大流问题(maximum flow problem)，一种组合最优化问题，就是要讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大，以取得最好的效果。求最大流的标号算 ...
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2018-06-01 22:12:53
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遗传算法（GA）是一种受进化论启发而发明的算法。 对于一个优化问题，遗传算法的思路是通过编码将解空间映射到编码空间， 在编码空间内进行“优胜劣汰”的自然选择， 迭代次数足够多时，群体将会收敛到适应度最大的点。 举例说明： 对于一个典型的优化问题，求闭区间【a, b】上f(x)最小值。 1.首先，将解 ...
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2018-06-01 00:13:30
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用xhell连接虚优化过的vim编辑器邮件无法出现选项setnocompatiblesethistory=100filetypeonfiletypepluginonfiletypeindentonsetautoreadsetmouse=asyntaxenablesetcursorlinehicursorlineguibg=#00ff00hiCursorColumnguibg=#00ff00setf
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2018-05-29 19:05:30
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遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一种随机优化算法，用于解决结构复杂的优化问题。遗传算法模仿自然界中生物的进化过程，即适者生存，不适者淘汰的过程。其过程如下： (1) 随机生成一些个体(Individual)，构成一个种群(Population)，对每一个解进行评估，获得它的 ...
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2018-05-27 13:49:01
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A. Chess Placing 题解：看着像优化问题，实际上因为奇数的位置或者偶数的位置一定会被填满，所以暴力的对每个元素寻找它的适合位置。 感受：比赛的时候想多了，如果棋子的个数较少的话感觉会有点麻烦。。。 B. Switches and Lamps 题解：很直白的一道题，判断删除一个开关会影响 ...
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2018-05-25 01:32:48
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摘自《统计学习方法》 李航 第五章 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝 决策树学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则。 决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数。 决策树的学习算法通常是采用启发式的方法，近似求解最优化问题 特征选择问题 特征选择在于选取对训练数 ...
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2018-05-23 00:01:55
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APOI讲了这个东西，还有THU命题的《九省·林克卡特树》，感觉好像很热点的样子。 带权二分是一类对DP的优化，对于某些最优化问题的(2d/yd)DP，通过这种优化，其效率可以达到简化后的(1d/yd)DP的效率乘一个log （(xd/yd)DP是指状态数为n^x级且每种状态的转移数均摊为n^y级的 ...
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2018-05-22 22:22:48
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模拟退火是常常用来解决最优化问题的算法 . 在 $\mathrm{OI}$ 竞赛中广泛应用 . ~~虽然不能做到最优 , 但我给你退个几万遍火绝对不怂你 .~~ 算法梗概 : 和 爬山算法 不同的是 , 爬山每次会找一个能上升的点 , 然后快速向那边爬 , 然后多随机几个初始点去爬 . 而 退火 就 ...
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2018-05-18 20:39:59
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