算法优化

图像处理中使用多线程及图像分块实现加速运算

很多图像处理算法，编写完毕、调试正确后，就是漫长的算法优化。有些算法处理效果很棒，但是运算非常耗时，还是无法集成进产品给用户用。
grafx·2020-06-27 05:36

【CRC】CRC推导（四）算法优化

前面讲到模二除法，本节将模二除法的优化。优化一、首先我们以多项式为0x11021（实际上就是CRC16CCITT）为例，根据模二除法规则，算法如下：模二算法每一次计算的余数都是比多项式少一个bit，最后的余数也是如此，因为最高位的1始终会被消除，因此，我们在计算时可以不用考虑高位。假设多项式还是0x11021，我们每次只需要处理0x1021，即16位寄存器的数据即可。优化二、模二算法每次都是数据的
Beatfan_N·2020-06-26 23:37

算法优化二——如何提高人脸检测正确率

零、检测接上篇博文继续探讨人脸检测的相关内容，本文会给出Opencv中自带的人脸检测的相关对比以及Opnev检测中常用的标注等相关操作。人脸检测是一个非常经典的问题，但是还是有一些常见的问题出现在实际使用当中：（1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。一、人脸检测
炼丹术士·2020-06-26 22:11

从遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法理解启发式算法优化的本质

温馨小提示：本文章主要提炼了遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）和模拟退火算法（SA）的精髓，故更适合具有一定基础的童鞋加深理解。1.1遗传算法（GA）1.1.1实际问题中（1）确定目标函数，并建立与遗传算法中适应度函数的关系（2）确定需要优化的参数1.1.2遗传算法的寻优过程（1）根据之前确定的优化参数进行编码；（2）确定种群规模，并对种群进行初始化；（3）选择其中一部分个体或全部个体，按照预
阿呆7735·2020-06-26 22:03

nginx的http2.0性能太逆天了，HTTPS网站性能优化

优化手段：keepalive、换TLS1.2加密算法优化(参考：1,2)等，收效不大。特别简明一下keepal
黄传通·2020-06-26 20:35

element-ui之级联选择器(Cascader)的使用详细过程

使用element-ui级联选择器：从后台获取数据的过程:参考------->java从数据库中读取数据-生成菜单树tree之算法优化第一步：从后台获取json数据：获得数据类似于下列json[{"id
会吐泡的鱼·2020-06-26 16:43

“数学不好，干啥都不行！”骨灰级程序员：其实你们都是瞎努力！

2）做算法优化时，只能现搬书里的算法，遇到不一样的问题，就不会了。3）面试一旦涉及到算法和数据结构，如果数学不行，面试基本就凉凉了。
无双.·2020-06-26 11:05

那个程序员的工资，是我的两倍丨原来我们都是瞎努力

想一想，我们日常学习、求职、工作中的场景，你一定为这些事儿发愁过：1）做算法优化时，只能现搬书里的算法，遇到不一样的问题，就不会了。2）面试一旦涉及到算法和数据结构，如果数学不行，面试基本就凉凉了。
无双.·2020-06-26 11:04

机器学习之k-means算法详解

去除奇异值小结：1-2算法效果衡量标准一、K值确定：二、轮廓系数：三、Canopy算法配合初始聚类：1、Canopy简介：2、Canopy+Kmeans：四、Calinski-HarabaszIndex：1-2算法优化
平原2018·2020-06-26 11:46

SMO 算法优化

一、优化原因在几百个点组成的小规模数据集上，简化版SMO算法的运行是没有什么问题的，但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。简化版SMO算法的第二个α的选择是随机的，针对这一问题，我们可以使用启发式选择第二个α值，来达到优化效果。1、启发选择方式下面这两个公式想必已经不再陌生：在实现SMO算法的时候，先计算η，再更新αj。为了加快第二个αj乘子的迭代速度，需要让直线的斜率增大，对于αj的更新公式，
识醉沉香·2020-06-26 01:23

使用ADB Pull文件传输中卡住的解决方法

ADB使用的Pull文件也没有断点续传的算法优化，所以导致传输过程中硬件出现波动卡在传输过程。尝试的方法我们程序里面直接调用的是ADB.exe这个程
qq_42254981·2020-06-25 23:14

Ultrain项目进展双周报（1/1-1/13）

项目进展双周报（1/1-1/13）项目技术进展•Ultrain内核1)网络层路由算法优化，减少冗余链路，增强系统稳定性；2)共识算法安全机制增强，并进行模拟攻击测试；3)多链经济完成资源套餐主侧链同步，
Ultrain超脑信任计算·2020-06-25 23:43

数据结构排序之快速排序算法

在排序中快速排序是在冒泡排序的基础上进行算法优化而得出的，很大程度上见减小了冒泡排序的时间复杂度。可以说快速排序算法无愧于它的名字，高速高效。
〆bird in the pool✘✘·2020-06-25 22:00

剪枝算法

总之，剪枝策略，属于算法优化范畴；通常应用在DFS和BFS搜索算法中；剪枝策略就是寻找过滤条件，提前减少不必要的搜索路径。
命z·2020-06-25 21:54

智能算法--------------进化计算总结

1粒子群算法2改进的粒子群算法3遗传算法4蚁群算法5量子粒子群算法6量子粒子群算法+Levy飞行7模拟退火算法优化计算8SA模拟退火优化的PSO粒子群算法9基于AC0的TSP求解10GA优化求解TSP问题视频
lvedng^_^·2020-06-25 17:43

关于算法优化的思路启发

拿到一个算法题无从下手？怎么办？我们总是会习惯于责怪自己的知识不足，掌握的数据结构和各种算法不够多，然而，刷题并不是需要等你学完所有的知识才回头进行的过程。我们需要明确的几件事：1.暴力、模拟、枚举、dfs等方法最简单有效却最慢2.上述方法慢的原因是多了很多不必要过程，这些过程经过优化就是所谓的高级算法举个很简单的例子：现给出n个数，需求是给出i，要你求1~i位置上的最大值，设查询次数为m。暴力法
qq_39304630·2020-06-25 15:10

【论文-笔记】雷达/电子干扰攻防对抗信号级仿真中提高仿真速度的思考和实践

目录摘要1信号级仿真的必要性2信号级仿真的速度问题及其解决出路3从仿真软件本身找速度问题的解决出路3.1提高模型抽象和实现的层次和水平3.2提高算法优化的层次和水平3.3提高以空间换时间的水平3.4提高数据存取的速度水平
Antrn·2020-06-25 14:00

深度学习（五）——梯度下降算法介绍及优化

基础知识掌握情况决定研究的高度，我们刚开始接触深度学习时，一般都是看到别人的概括，这个方法很好能让我们快速上手，但是也有一个很大的缺点，知识理解的不透彻，导致我们对算法优化时一头雾水。
machine-lv·2020-06-25 12:22

Tensorflow2.0之用遗传算法优化卷积神经网络结构 Version1

文章目录整体思路deep_learning.py文件函数：create_cnn(inputs,filters,is_pool=False)函数：create_dense(inputs,units)设置参数调用函数构建模型完整代码GA.py问题解决方法完整代码整体思路首先，写一个deep_learning.py文件进行神经网络的训练及测试过程。将deep_learning.py中需要优化的参数（在这
cofisher·2020-06-25 11:00

Tensorflow2.0之用遗传算法优化LSTM网络结构 Version1

整体思路首先，写一个deep_learning.py文件进行神经网络的训练及测试过程。将deep_learning.py中需要优化的参数（在这里我们优化LSTM层数和全连接层数及每层的神经元个数）统一写到一个列表num中。然后，进行遗传算法的编写GA.py，用需要传入deep_learning.py文件的列表num当染色体，需要优化的参数当染色体上的基因。deep_learning.py文件由于要
cofisher·2020-06-25 11:00

Java面试-微服务与分布式

2、包名、分模块高并发解决方案业务数据库-》数据水平分割(分区分表分库)、读写分离、SQL优化数据缓存业务应用-》逻辑代码优化(算法优化)、代码不要又循环。代码重构。
清欢ysy·2020-06-25 07:18

基于改进遗传算法的双重路径约束下多AGV的路径规划

其创新体现两方面，首先，三交换启发交叉算子用来获得比传统的两交换启发交叉算子的改进遗传算法优化的更多信息，产生更多的后代。第二，同时对全AGV路径总距离和
思绪无限·2020-06-25 06:38

纯lua脚本搜索算法优化

为了方便后期的热更新需求，项目基本上全部逻辑都使用了纯lua实现，最近遇到一个大地图寻路的算法问题，有两百多个城市的拓扑结构图，寻找最短路径，算法本身没有什么好讲的，A*的广度优先算法，但在lua层照搬A*的实现逻辑，会有极大的性能压力，要求算法本身做些有利于脚本的优化。优化思路如下：1.A*需要开放节点列表，关闭节点列表，涉及大量的链表操作，在lua里从表结构里删除和向表结构里添加节点都是非常耗
鬼心上人·2020-06-24 20:36

在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值

训练好了一个网络，想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过，可以直接读取网络里面的参数，如果一直是随机初始化的值，则证明训练代码有问题，需要改。下面介绍如何直接读取网络的weight和bias。
·2020-06-24 11:42

Android高性能编程(1)--基础篇

关于专题本专题将深入研究Android的高性能编程方面，其中涉及到的内容会有Android内存优化，算法优化，Android的界面优化，Android指令级优化，以及Android应用内存占用分析，还有一些其他有关高性能编程的知识
范立涛·2020-06-24 06:25

机器学习笔记（10）——逻辑回归算法优化之随机梯度下降法

在上一篇文章《机器学习笔记（9）——深入理解逻辑回归算法及其Python实现》中，详细学习了逻辑回归算法的分类原理和使用梯度下降法来最小化损失函数的数学推导过程，从而拟合出分类函数的参数θ。1.随机梯度下降还记得参数θ的迭代公式吗：可以看出，每次迭代更新参数θ都需要遍历整个数据集，计算复杂度取决于样本的个数和样本的特征值数，真实情况下，往往样本数不只100个，特征值也不只2个，那么计算的复杂度会相
赵赵赵颖·2020-06-24 03:10

【AI PC端算法优化】八，小半径中值滤波的SSE极速优化

1.前言大家应该经常碰到这种需求，那就是使用3×33\times33×3或者5×55\times55×5这种相对比较小的窗口进行中值滤波，而如果在图像的分辨率比较大的情况下这种操作也是比较耗时的。所以在这种固定场景下定制一个优化算法是有意义的。（这里针对PC端，而非Arm端）。2.普通的3*3中值滤波实现普通的实现没什么好说，就是直接在窗口区域内遍历寻找中位数即可，这里获取中值直接使用了c语言的q
just_sort·2020-06-23 23:23

Android高性能编码四：代码优化

Android高性能编码一：多线程并发或分布式提高TPSAndroid高性能编码二：利用缓存提高TPSAndroid高性能编码三：数据结构和算法优化Android
疾风细语·2020-06-23 20:52

Android 高性能编码一：多线程并发或分布式提高TPS

Android高性能编码一：多线程并发或分布式提高TPSAndroid高性能编码二：利用缓存提高TPSAndroid高性能编码三：数据结构和算法优化Android
疾风细语·2020-06-23 20:52

Android高性能编码三：数据结构和算法优化

Android高性能编码一：多线程并发或分布式提高TPSAndroid高性能编码二：利用缓存提高TPSAndroid高性能编码三：数据结构和算法优化Android
疾风细语·2020-06-23 20:21

从一道笔试题谈算法优化

网上发表于恋花蝶的博客http://lanphaday.bokee.com从一道笔试题谈算法优化引子每年十一月各大IT公司都不约而同、争后恐后地到各大高校进行全国巡回招聘。
iteye_6812·2020-06-23 19:06

Android 性能优化、内存优化

性能调优点，包括同步改异步、缓存、Layout优化、数据库优化、算法优化、延迟执行、JNI等。Andro
iteye_11790·2020-06-23 18:01

深度学习之超参调节 、算法优化

首先介绍下，mini-batchgradientdescent在之前的讲解中，我们使用梯度下降来优化时，都是将所有trainingdata全部输入，计算cost这种算法叫做batchgradientdescent。这种算法只适用于训练集较小的情况。比如训练集大小m<2000时。通常情况下，深度学习的训练集都会很大，所有最常用的mini-batchgradientdescent,这里我们就要选择mi
蒹葭杰克·2020-06-23 07:59

“不会数学，干啥都不行！”骨灰级程序员：你方向不对，努力也白费！

2）数学不好做算法优化，只能现搬书里的算法，遇到不一样的问题，就不会了，要是赶上面试基本就凉凉了。3）公司产品要做个性化推荐，数学不好的根本搞不懂推荐逻辑是什么，更别说做算法优化了。
AI科技大本营·2020-06-23 02:12

“数学不好，干啥都不行！”资深程序员：别再瞎努力了！

之前很多程序员读者向我们反馈：1）做算法优化时，只能现搬书里的算法，遇到不一样的问题，就不会了。2）面试一旦涉及到算法和数据结构，如果数学不行，面试基本就凉凉了。3）算法题还要逻辑思维、数学思维！
CSDN资讯·2020-06-23 01:28

TF入门03-实现线性回归&逻辑回归

本文的内容安排如下：实现线性回归算法优化实现逻辑回归1.线性回归1.1问题描述我们将收集到的不同国家的出生率以及平均寿命。通过上图可以发现出生率越高的国家，人口的平均寿命大概率上会越低。
csdn0006·2020-06-23 00:41

（java）求最长回文子串

算法优化的地方（当一个字符的扩展长度为整个字符串长度时候，停止搜索，打印就行，当然这只是一个小小的改进，因为我看到有那种500个字符都是一样的数据）AC代码如下：publicStringlongestP
只对西红柿鸡蛋有感觉·2020-06-22 21:20

c++反转字符,算法优化与实现

c++反转字符这是我在leetcode上看见的题目尝试了几种写法，耗时均不同，这里先说一下第一种算法“交换法”交换法反转字符就是从尾部一直向前挪移：如：abcd=dbca这是第一次交换，第二次交换就是：dcba可以看到每次交换都是首位交换，以此向中心扩展，通俗易懂的说就是两者之间向中心点靠拢，每次交换会交换两个字符，所以交换时间是：o(s\2)四个字符两次就可以完成反转实现：声明一个函数,这里le
17岁boy想当攻城狮·2020-06-22 18:58

性能优化系列第五篇-- -性能优化实例

www.trinea.cn/android/android-performance-demo/本文主要分享自己在appstore项目中的性能调优点，包括同步改异步、缓存、Layout优化、数据库优化、算法优化
寒生1988·2020-06-22 18:29

Tcl在Vivado中的应用

forums.xilinx.com/t5/Vivado专区/Vivado使用误区与进阶-Tcl在Vivado中的应用/td-p/525003Xilinx的新一代设计套件Vivado相比上一代产品ISE，在运行速度、算法优化和功能整合等很多方面都有了显著地改进
ascend__a1·2020-06-22 15:56

#（离散化基础）知识扩展：利用离散化原理进行算法优化

（大量内容来自百度）离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。例如：原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2；原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}；处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}；离散化是程序设计中一个常用的技巧，它可以有效的降低时间
apj48904·2020-06-22 15:30

Matlab遗传算法优化问题求解的示例代码

代码如下：functionm_main()clearclcMax_gen=100;%运行代数pop_size=100;%种群大小chromsome=10;%染色体的长度pc=0.9;%交叉概率pm=0.25;%变异概率gen=0;%统计代数%初始化init=40*rand(pop_size,chromsome)-20;pop=init;fit=obj_fitness(pop);[max_fit,i
alaclp·2020-06-22 13:39

【面向对象】记一次错误的Dijkstra算法优化—动态规划与贪心

目录Floyd（弗洛伊德）算法Dijkstra（迪杰斯特拉）算法联想：贪心与动态规划——不恰当的贪心导致出错没有学过算法，请各位大佬们轻拍本文将简单比较一下图论中最短路的两大最短路算法：Floyd（弗洛伊德）算法与Dijkstra（迪杰斯特拉）算法，并阐述一下两大算法背后的算法原理（动态规划与贪心），并记录一下由于对算法本质理解不透彻，我是怎么把自己坑了。Floyd（弗洛伊德）算法Floyd算法本
aiqs2012·2020-06-22 13:12

数据结构与算法(7)-查找

查找表按照操作方式来分有两大种：静态查找表和动态查找表3.面向查找操作的数据结构称为查找结构二.顺序表查找1.顺序查找(SequentialSearch):又叫线性查找，是最基本的查找技术2.顺序表查找算法：3.顺序表查找算法优化三
Movle·2020-06-22 12:40

『自己的工作3』梯度下降实现SVM多分类+最详细的数学推导+Python实战(鸢尾花数据集)！

文章目录一.SVM梯度公式详细推导1.1.SVM多分类模型1.2.SVM多分类梯度公式推导1.3.SVM多分类算法优化过程二.Python代码实战2.1.鸢尾花数据集介绍2.2.Python代码实现SVM
张开放·2020-06-22 12:01

机器学习----难点总结（持续更新）

1机器学习算法1.1问题分类1.2算法分类（1）回归和分类（2）聚类（3）维度约减1.3学习策略2模型选择2.1基础知识2.2“过拟合”2.3正则化3优化算法优化问题分类1机器学习算法1.1问题分类根据问题本身的特征来分类
sakura小樱·2020-06-22 04:32

人工智能应用案例学习7

接上文继续学习建模算法优化改良。
ericblue·2020-06-21 21:58

图像编程优化

记录一次图像编程优化作业的收获（C/C++）优化一段程序，我个人总结为：1.结构优化（赘余+底层）2.算法优化3.多线程结构优化赘余：尽量减少运算次数，尤其是在循环体内部。
LittleGreedy·2020-06-21 20:02

从自幂数计算谈算法优化方法

第一章前言1.1参考文献郭继展,郭勇,苏辉《程序算法与技巧精选》,机械工业出版社,2008年5月第一版,ISBN978-7-111-23816-4,第7.3节：求自幂数——用数组预作乘法提高速度100倍。1.2写此文章的目的（1）想用自己的语言总结书上的内容；（2）用自己的笔记本电脑测试下各个方法间，效率差距究竟有多大；（3）用自己的风格写一遍代码，加深对知识的理解，也方便以后自己复习。1.3自幂
代号4101·2020-06-21 19:56

“数学不好，干啥都不行！”骨灰级程序员：其实你们都是瞎努力

之前有很多程序员读者向我们抱怨：1）做算法优化时，只能现搬书里的算法，遇到不一样的问题，就不会了。2）面试一旦涉及到算法和数据结构，如果数学不行，面试基本就凉凉了。
区块链大本营·2020-06-21 17:08
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