演算法例子的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦龔才春寫的 模型思維:簡化世界的人工智能模型 和(美)克里斯托弗·Z.穆尼的 蒙特卡羅模擬都 可以從中找到所需的評價。
另外網站AI & Big Data的演變趨勢(中)—演算法篇 - TAcc+也說明:然而,當時的電腦的運算性能有限、Machine Learning的演算法都尚未成熟等 ... 舉預測為例子,學過微積分應該都知道餘弦函數(y=cosx),而且還知道餘弦 ...
這兩本書分別來自電子工業 和漢語大詞典所出版 。
中原大學 資訊工程研究所 朱守禮所指導 許藤耀的 設計適用於多核心架構之晶片互連網路效能改善機制 (2016),提出演算法例子關鍵因素是什麼,來自於多核心架構、晶片互連網路、專屬路徑、SSC網路。
而第二篇論文中原大學 電子工程研究所 黃世旭所指導 粘丞勛的 考慮重分配階層繞線之三維積體電路測試排程方法研究 (2014),提出因為有 三圍積體電路SoC測試排程、測試介面、重分配階層繞線的重點而找出了 演算法例子的解答。
最後網站工程中的演算法應用- 簡單的三個例子 - 拾貝文庫網則補充:標籤:coding 分享 lda art 取消 write cat 覆蓋 依次. 目錄. 前言; 二分查詢. 應用背景; 對照演算法; 存在的問題; 解決方案; 程式碼方案. 二維平均卷積.
模型思維:簡化世界的人工智能模型
為了解決演算法例子 的問題,作者龔才春 這樣論述:
對從事演算法研究與演算法開發的人來說,模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前備受關注的人工智慧領域裡,人人談模型,新模型也是層出不窮,讓人眼花繚亂。 模型讓人又愛又恨:可愛的地方在於它確實能夠解決實際問題,而且其有效性一般都經過了檢驗;可恨的地方在於學習它是一件非常痛苦的事情,尤其是對人工智慧的初學者來說。 《模型思維》將人工智慧在現實生活場景中解決的問題分類,並根據這個分類來介紹各種模型。書中將人工智慧問題分為權重問題、狀態問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類,方便讀者瞭解各個模型之間的關係,也方便讀者理解各個模型的適用場景。 《模型思維》儘量更多地結合模型的使用場
景,更多地介紹實際業務需求之間的關係,更多地採用生活中淺顯易懂的例子,方便人工智慧的初學者學習模型。 《模型思維》不僅適合希望學習和運用人工智慧模型到具體應用場景的企業工程師、科研院所的學生和科研人員,也適合對人工智慧模型感興趣的讀者,説明其將模型思維應用到生活中。 龔才春 畢業於中國科學院計算技術研究所,工學博士學位;教授,博士生導師;長期從事人工智慧與人力資源等領域的研究。 中關村科金技術人工智慧研究院院長,職品匯創始人,大街網原首席科學家,阿裡巴巴原搜索研發專家。 在大資料採擷方面有許多成功經驗,創辦了大資料虛假簡歷識別平臺職品匯;在自然語言處理,尤其是語
義理解、知識圖譜等方面有深刻理解,中文幽默識別是其一個有特色的研究工作;曾負責淘寶評論的情感分析等工作。 第1篇 模型為什麼這麼神奇 模型是一個很常見的名詞。與人力資源管理相關的有漏斗模型、人才模型、定級模型等;與工程師相關的有線性回歸模型、隱瑪律可夫模型、LDA模型等;與業務相關的有價格預測模型、銷量預測模型等;與銷售相關的有SSM模型、銷售漏斗模型、銷售能力模型等;與行銷相關的有市場衝突矩陣模型、品牌五力模型、區域行銷模型等……但到底什麼是模型、怎麼選擇合適的模型、怎麼創新模型,則是仁者見仁,智者見智。 第1章 為什麼要建立模型 2 1.1 什麼是模型 2 1.2 無處不在的模型 4 1
.3 模型的意義 4 1.3.1 萬有引力定律 4 1.3.2 大陸漂移假說 5 1.3.3 日心說 5 1.4 模型都是對的嗎 6 1.4.1 模型可以是錯的 7 1.4.2 模型可以是未被證實的 7 1.4.3 模型可以是互相矛盾的 7 1.5 什麼模型是好模型 8 1.5.1 表示客觀事物的能力 8 1.5.2 簡化客觀事物的能力 9 1.5.3 評價模型好壞的模型 9 1.6 模型的演化 9 1.7 正確看待模型的價值與缺陷 10 1.7.1 正確看待模型的局限性 10 1.7.2 用歷史的觀點看模型 10 1.7.3 拋棄對模型的階級觀點 11 1.7.4 用發展的觀點看模型 11
1.8 本書的特點 12 1.8.1 對讀者的基礎要求 12 1.8.2 從場景出發講模型 12 1.8.3 從方法論的視角講模型 13 1.8.4 用類比的技巧講模型 13 1.8.5 避免讀者被數學公式嚇倒 13 1.8.6 避免“知識的詛咒” 14 1.9 本書主要內容 14 1.9.1 權重模型 15 1.9.2 狀態模型 15 1.9.3 序列模型 15 1.9.4 表示模型 16 1.9.5 相似模型 16 1.9.6 分類模型 16 第2章 模型的運用 18 2.1 用知識圖譜表示問題 18 2.1.1 知識圖譜的基本理念 18 2.1.2 建立知識圖譜的一般步驟 19 2.1.
3 問題的屬性研究 19 2.1.4 問題的關係研究 20 2.2 問題分析的示例 20 2.2.1 前提假設分析 20 2.2.2 已有資料的分析 21 2.2.3 待求資料的分析 21 2.2.4 關係分析 21 2.3 權重問題的判斷 22 2.4 狀態問題的判斷 24 2.5 序列問題的判斷 25 2.6 表示問題的判斷 25 2.7 相似問題的判斷 26 2.8 分類問題的判斷 26 2.9 模型之間的關係 27 第2篇 權重模型:計算你的分量 世界上的萬事萬物,紛繁複雜,讓人眼花繚亂。幾千年來,人類一直在試圖發現事物背後的共性規律。在電腦學者眼裡,世界上幾乎所有問題,最終都可以歸
結為權重計算的問題。 權重問題是一個通用問題,在各個學科中都已經有許多深入的研究,也有了許多計算各種各樣權重的方法。將這些權重計算方法進行整理並抽象,就簡化為模型了。 第3章 TF-IDF模型 33 3.1 應用場景 33 3.2 詞頻率—逆文檔頻率模型的計算 34 3.2.1 詞頻率模型 34 3.2.2 逆文檔頻率模型 37 3.2.3 TF-IDF模型 39 3.3 詞權重模型的平滑 40 3.4 引申閱讀 40 3.4.1 發明歷史 41 3.4.2 發明人簡介 41 3.4.3 最新研究 42 3.5 本章總結 42 第4章 線性回歸模型 43 4.1 應用場景 43 4.2 直觀理
解回歸問題 44 4.3 一元線性回歸問題 45 4.3.1 鋼軌長度與溫度的關係 45 4.3.2 判斷最合適直線的兩個原則 47 4.3.3 最小二乘法 50 4.4 多元線性回歸問題 52 4.5 標準方程法 53 4.5.1 一些符號定義 53 4.5.2 矩陣表示 54 4.5.3 參數求解 55 4.5.4 用標準方程法計算銀行授信額度 58 4.6 梯度下降法 60 4.6.1 梯度下降法的直觀理解 60 4.6.2 坡度最陡下山法 63 4.6.3 坡度最陡下山法的類比 64 4.6.4 梯度下降法的計算 66 4.6.5 銀行授信額度的計算 67 4.7 梯度下降法與標準方程
法的區別 68 4.8 引申閱讀 69 4.8.1 最小二乘法的發明 69 4.8.2 梯度下降法的發明 69 4.8.3 最新研究 69 4.9 本章總結 71 第5章 PageRank模型 73 5.1 應用場景 73 5.2 PageRank的直觀演算法 74 5.2.1 直觀理解 75 5.2.2 模型的初始化 77 5.2.3 模型的反覆運算 79 5.3 直觀演算法的漏洞修復 81 5.3.1 非連通漏洞 81 5.3.2 過河拆橋型漏洞 82 5.3.3 孤芳自賞型漏洞 85 5.3.4 過分謙虛型漏洞 85 5.3.5 隨機遊走模型 86 5.4 PageRank模型的計算 8
8 5.4.1 連結關係表 88 5.4.2 連結流覽矩陣 88 5.4.3 直接流覽矩陣 89 5.4.4 狀態轉移矩陣 89 5.4.5 反覆運算計算 90 5.4.6 計算示例 91 5.5 引申閱讀 92 5.5.1 收斂性證明 93 5.5.2 發明歷史 94 5.5.3 發明人簡介 94 5.5.4 相關研究 95 5.6 本章總結 95 第3篇 狀態模型:加官進爵的模型 事物是變化的,我們也要從意識形態上跟上客觀事物的變化,否則就會犯“刻舟求劍”的笑話。目前,最好的描述事物狀態改變的模型是自動機模型,又被稱為有限狀態自動機模型。 在電腦領域,有很多自動機模型的應用場景。例如常見
的正向最大匹配分詞演算法其實就是一個自動機模型;在自然語言處理中,中文分詞、語音辨識、詞性標注、字串查找、拼寫糾錯、模糊匹配等都是自動機模型的變種;在網路安全領域中,我們最熟悉的病毒掃描場景,很多都使用了AC自動機模型,這也是一種狀態轉移自動機模型。 第6章 有限狀態自動機模型 100 6.1 應用場景 100 6.1.1 Java詞法分析 100 6.1.2 Java詞法分析示例 101 6.2 直觀理解與形式化描述 103 6.2.1 自動機模型的直觀理解 103 6.2.2 形式化描述 105 6.3 詞法分析自動機模型 105 6.3.1 注釋識別自動機 105 6.3.2 保留字識別
自動機 107 6.4 位址解析自動機模型 108 6.4.1 位址解析場景概述 108 6.4.2 地址解析的難度 109 6.4.3 標準地址庫建設 110 6.4.4 位址識別自動機模型 111 6.5 引申閱讀 113 6.5.1 發明歷史 113 6.5.2 發明人簡介 114 6.5.3 最新研究 115 6.6 本章總結 115 第7章 模式匹配自動機模型 116 7.1 應用場景 116 7.2 形式化描述 118 7.3 BF模式匹配演算法 118 7.3.1 BF演算法的直觀理解 118 7.3.2 BF演算法的匹配過程示例 119 7.3.3 BF演算法的偽代碼表示 12
1 7.3.4 BF演算法的自動機模型 121 7.4 RK模式匹配演算法 122 7.5 KMP模式匹配演算法 123 7.5.1 KMP演算法的直觀理解 123 7.5.2 KMP演算法的匹配過程示例 125 7.5.3 移動長度的計算 127 7.5.4 KMP演算法的自動機模型 129 7.5.5 KMP演算法的總結 129 7.6 BM模式匹配演算法 129 7.6.1 後向BF演算法 130 7.6.2 實現跳躍式匹配 131 7.6.3 基於壞字元的模式匹配過程 132 7.6.4 壞字元匹配演算法的缺陷 137 7.6.5 好尾碼的匹配規則 138 7.6.6 BM模式匹配演算
法介紹 141 7.6.7 BM演算法的自動機模型 143 7.7 AC模式匹配演算法 143 7.7.1 TRIE樹的使用 144 7.7.2 TRIE樹的構建 145 7.7.3 失效指針的直觀理解 146 7.7.4 失效指針的設置示例 147 7.7.5 失效指標的設置演算法 150 7.7.6 AC演算法的匹配過程示例 152 7.8 Wu-Manber模式匹配演算法 153 7.8.1 Wu-Manber演算法的直觀理解 153 7.8.2 Wu-Manber演算法的總體思路 155 7.8.3 字元塊 156 7.8.4 後移長度陣列 157 7.8.5 字元塊的雜湊值 159
7.8.6 倒排鏈表 159 7.8.7 首碼雜湊值 160 7.8.8 Wu-Manber演算法示例 161 7.9 引申閱讀 163 7.10 本章總結 166 第4篇 序列模型:揭示現象背後的規律 序列模型,就是根據可觀察的現象序列,探索其背後不可觀察的神秘序列。我們能夠想到的需要探索現象背後的邏輯、本質、規律等,都可以歸結為序列模型。 第8章 隱瑪律可夫模型 170 8.1 應用場景 171 8.2 瑪律可夫鏈 171 8.3 隱瑪律可夫模型的定義 173 8.3.1 直觀定義 173 8.3.2 形式化定義 174 8.3.3 盲人與苔蘚的例子 174 8.4 兩個假設 176 8
.4.1 齊次瑪律可夫假設 176 8.4.2 觀察獨立性假設 176 8.5 評估問題 177 8.5.1 評估問題的應用價值 177 8.5.2 暴力求解法 178 8.5.3 前向演算法 179 8.5.4 前向演算法的形式化描述 185 8.5.5 前向演算法的演算法描述 186 8.5.6 後向演算法 187 8.6 解碼問題 190 8.6.1 暴力求解法 190 8.6.2 維特比演算法 190 8.6.3 維特比演算法的形式化描述 197 8.7 學習問題 198 8.7.1 監督學習 199 8.7.2 非監督學習 201 8.7.3 一個更簡單的EM演算法例子 202 8.
7.4 更好一點的演算法 205 8.7.5 直觀方法 206 8.7.6 Baum-Welch演算法 207 8.7.7 Baum-Welch演算法的偽代碼表示 212 8.8 引申閱讀 213 8.8.1 發明人簡介 213 8.8.2 最新研究 214 8.9 本章總結 215 第9章 最大熵模型 216 9.1 應用場景 216 9.1.1 語義消歧 216 9.1.2 音字轉換 217 9.1.3 其他常見場景 217 9.2 直觀理解最大熵 217 9.2.1 熵增加原理 217 9.2.2 熵的定義 218 9.2.3 不要把雞蛋放在同一個籃子裡 219 9.2.4 不要隨意添加
主觀假設 219 9.3 最簡單的最大熵計算示例 220 9.3.1 方程組求解 220 9.3.2 最大熵化 221 9.3.3 拉格朗日乘子法 221 9.3.4 骰子的概率計算 223 9.3.5 計算複雜度分析 225 9.4 形式化定義 226 9.4.1 經驗分佈 226 9.4.2 特徵函數 227 9.4.3 特徵範本 228 9.4.4 約束條件及其期望 228 9.4.5 條件熵 230 9.4.6 最大熵的定義 230 9.5 最大熵模型的計算流程 231 9.5.1 模型訓練 231 9.5.2 模型執行 232 9.6 平滑方法 232 9.6.1 拉普拉斯平滑 23
3 9.6.2 古德—圖靈平滑 236 9.6.3 Jelinek-Mercer平滑 238 9.6.4 Katz平滑 239 9.6.5 絕對折扣平滑 241 9.6.6 Witten-Bell平滑 241 9.6.7 Kneser-Ney平滑 242 9.6.8 各種平滑方法的演化關係 243 9.7 特徵選擇 245 9.7.1 基於閾值的特徵選擇 245 9.7.2 增量式特徵選擇 245 9.8 參數計算 246 9.8.1 參數計算的形式化 246 9.8.2 參數的數值計算 248 9.9 引申閱讀 250 9.10 本章總結 251 第5篇 表示模型:萬事萬物的表示 當人們在
看到某個事物或現象後,需要向沒有看到的人描述這個事物或現象時,就需要盡可能找一個讓對方可以接受並理解的方式來表示該事物或現象。對事物或現象的表示,是這個事物或現象區別於其他事物或現象的基礎,是進行轉述、分析、處理的前提。 到了現代社會,表示方法越來越普遍,使用也越來越頻繁。重大的科技創新,往往都是從表示方法創新開始的。 第10章 向量空間模型 256 10.1 應用場景 256 10.2 之前的文本表示方法 257 10.3 向量空間模型 258 10.3.1 文檔的詞袋化 258 10.3.2 文檔的向量化 259 10.3.3 詞項的權重計算 261 10.4 相似度計算 263 10.5
引申閱讀 264 10.5.1 發明人介紹 264 10.5.2 最新研究 264 10.6 本章總結 265 第11章 潛在語義分析模型 266 11.1 應用場景 266 11.2 LSA模型的計算 268 11.2.1 詞—文檔矩陣 268 11.2.2 奇異值分解 270 11.2.3 降維處理 272 11.3 結果的解讀 275 11.3.1 3個矩陣的物理含義 275 11.3.2 實驗結果解讀 275 11.4 為什麼LSA模型有效 277 11.5 LSA模型的應用 278 11.5.1 識別同義詞和近義詞 278 11.5.2 文檔的聚類和分類 280 11.5.3 跨語
言語義檢索 281 11.6 LSA模型的不足 282 11.7 引申閱讀 283 11.7.1 發明人介紹 283 11.7.2 最新研究 283 11.8 本章總結 284 第6篇 相似模型:誰與我臭味相投 在現實生活的許多場景中,都需要判斷兩個事物有多相似。各種事物之所以可以比較,是因為我們已經潛在地計算了事物之間的相似度。之所以稱這種相似度是“潛在的”,是因為我們以為是在尋找事物之間的差異,其實在尋找差異之前我們已經找到了相似之處。 第12章 相似模型 288 12.1 歐幾裡得距離 288 12.2 曼哈頓距離 289 12.3 切比雪夫距離 292 12.4 閔可夫斯基距離 29
3 12.5 馬哈拉諾比斯距離 293 12.5.1 用歐氏距離計算身材相似度 293 12.5.2 歐氏距離失效的原因 294 12.5.3 引入原因 295 12.5.4 方差與協方差 295 12.5.5 馬氏距離的定義 298 12.5.6 馬氏距離為什麼有效 299 12.6 皮爾遜相關係數 299 12.7 Jaccard相關係數 300 12.8 余弦相似度 302 12.9 漢明距離 304 12.10 KL散度 305 12.11 海林格距離 307 12.12 編輯距離 307 12.13 本章總結 312 第7篇 分類模型:物以類聚,人以群分 分類問題是我們在日常生活中
每時每刻都可能遇到的。分類也是所有決策制定的基礎,沒有分類,就不可能有決策的制定與實施。各行各業每天都在處理各式各樣的分類問題:高校要根據高考成績判斷是否錄用考生;HR要根據候選人簡歷判斷是否安排面試;公司CEO要根據市場情況及時調整產品戰略和銷售目標;農民要根據天氣、作物生長狀況等決定是否澆水、施肥;廚師要根據火候判斷菜品是否應該出鍋;司機要根據目的地和交通狀況決定是直行還是轉向…… 在現實生活中,我們可能遇到的分類問題千差萬別,可以對分類問題進行分類,從而使每一類分類問題可以用一類分類模型來處理。 第13章 感知機模型 315 13.1 應用場景 315 13.2 神經元的工作原理 317
13.3 感知機模型的原理 320 13.3.1 感知機模型的數學表示 320 13.3.2 感知機模型的分類原理 320 13.3.3 距離的計算 323 13.3.4 代價函數 323 13.4 參數訓練 324 13.4.1 梯度下降法 324 13.4.2 計算示例 325 13.5 引申閱讀 326 13.5.1 發明歷史 326 13.5.2 最新研究 327 13.5.3 與其他模型的關係 327 13.6 本章總結 328 第14章 邏輯回歸模型 329 14.1 應用場景 329 14.2 直觀理解邏輯回歸模型 330 14.2.1 邏輯回歸的目標模型 330 14.2.2
邏輯回歸模型的工作原理 332 14.3 邏輯回歸模型的計算 333 14.3.1 相關符號表示 333 14.3.2 代價函數 334 14.3.3 梯度下降法 335 14.4 引申閱讀 336 14.4.1 發明人簡介 336 14.4.2 發明歷史 337 14.4.3 最新研究 337 14.5 本章總結 338 第15章 樸素貝葉斯模型 339 15.1 應用場景 339 15.2 先驗概率和後驗概率 340 15.3 貝葉斯公式 341 15.3.1 全概率公式 341 15.3.2 逆概率公式 342 15.4 獨立假設 343 15.5 文本分類的案例 344 15.5.1
訓練樣本介紹 345 15.5.2 詞典與先驗概率 345 15.5.3 直接使用貝葉斯公式 346 15.5.4 拉普拉斯平滑 347 15.6 引申閱讀 349 15.7 本章總結 349 第16章 決策樹模型 350 16.1 應用場景 350 16.2 決策樹模型的直觀理解 351 16.2.1 猜數字的遊戲 351 16.2.2 猜動物的遊戲 352 16.2.3 決策樹模型要解決的問題 354 16.3 最佳決策樹 354 16.3.1 蠻力的方法 355 16.3.2 從數據中領悟審批原則 355 16.3.3 什麼是好問題 356 16.4 信息量的計算 357 16.4.1
資訊熵的定義 357 16.4.2 熵的計算示例 358 16.4.3 熵的單位 359 16.5 資訊增益與ID3演算法 359 16.5.1 條件熵的定義 360 16.5.2 資訊增益的計算 360 16.5.3 使用資訊增益選擇特徵 361 16.5.4 ID3演算法 364 16.6 資訊增益比與C4.5演算法 364 16.6.1 資訊增益比的定義 364 16.6.2 計算示例 365 16.6.3 C4.5演算法 365 16.7 基尼係數與CART演算法 366 16.7.1 基尼係數定義 367 16.7.2 基尼係數計算示例 368 16.7.3 CART分類樹演算法
372 16.7.4 CART回歸樹 373 16.8 引申閱讀 375 16.8.1 發明歷史 375 16.8.2 最新研究 377 16.9 本章總結 377 第17章 支援向量機模型 378 17.1 應用場景 378 17.2 一元支持向量機 379 17.3 二元支持向量機 383 17.3.1 實例場景描述 383 17.3.2 最佳分類面 384 17.3.3 最佳分類直線的函數形式 385 17.3.4 分類間隔的計算 387 17.3.5 最大化問題的數學表示 388 17.3.6 拉格朗日乘子法 389 17.4 支持向量機的對偶問題 391 17.4.1 SVM模型的數
學描述 391 17.4.2 SVM模型的對偶問題 392 17.5 支持向量機的參數求解 396 17.5.1 SMO演算法的形式描述 396 17.5.2 SMO演算法的整體思路 397 17.5.3 參數更新過程 399 17.5.4 乘子的啟發式選擇 401 17.6 引申閱讀 402 17.6.1 發明歷史 402 17.6.2 發明人簡介 403 17.6.3 最新研究 403 17.7 本章總結 404
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對於軟體工程師,很常聽到前端後端全端,也很常被問到,但是對於大部分的人來說,它們卻是陌生的詞彙!今天就用淺顯易懂的方式,舉些生活化的餐廳例子來講解什麼是前端後端全端,並且聊聊如何知道自己適合走哪端~
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🔹 自導自演鬧劇
🔹 什麼是前端
🔹 什麼是後端
🔹 什麼是全端
🔹 前端 後端 全端 哪個比較好?
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【軟體工程/電腦科學/程式設計 學習資源】
全端工程師密技 Full Stack Eng - Career Path (Codecademy)
https://bit.ly/3niTwLN
前端工程師密技 Front End Eng - Career Path (Codecademy)
https://bit.ly/32K1eql
用Scala學習函式程式設計
https://bit.ly/2IF0Thv
Scala 函数式程式設計原理
https://bit.ly/3kBQXTb
平行程式設計
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Android 應用程式開發 專項課程
https://bit.ly/3lGCUwW
普林斯頓大學 電腦科學 演算法 基礎理論
https://bit.ly/3nxomAh
Go 語言學起來
https://bit.ly/35AWhlv
Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java 專項課程
https://bit.ly/2IGnlH4
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Untyped 對啊我是工程師 - There are so many data types in the world of computer science, so are the people who write the code. We aim to UNTYPE the stereotype of engineers and of how coding is only for a certain type of people.
凱心琳: 一個喜歡電腦科學邏輯推理,在科技圈努力為性別平等奮鬥的工程師。
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設計適用於多核心架構之晶片互連網路效能改善機制
為了解決演算法例子 的問題,作者許藤耀 這樣論述:
隨著科技不斷的演進,現代電腦架構朝向整合多個處理核心發展。增加處理核心數量也成為設計電腦系統的主要發展方向。當核心數不斷增加時,用以連接多顆處理核心之互連網路成為影響效能重要因素。因此,如何提升互連網路的效能,已成為改善電腦效能的重要目標。互連網路效能主要受到連接方式、路徑選擇方式、交換器設計、以及流量管理等因素影響。有鑒於此,本研究基於Self Similar Cubic (SSC)多核心互連網路,增加區塊間專屬連接路徑與適合的封包管理機制,設計了新的Alternative Self Similar Cubic (ASSC)互連網路。ASSC互連網路的區塊間專屬連接路徑,可提升遠端節點傳送
的效能。所設計的封包管理機制,可調整互連網路的封包傳送速率,以減少可能的封包壅塞。本論文將介紹SSC互連網路與ASSC互連網路,以及適用於ASSC互連網路之封包傳輸管理機制。同時研發ASSC互連網路之主要模組、路徑選擇機制、與封包傳輸管理機制之模型,並透過不同種類封包,測試前述機制之功能與效能。實驗結果顯示:相較於原始的SSC互連網路,本研究之ASSC互連網路與封包傳輸管理機制,將可有效解決SSC互連網路封包壅塞的問題,並可提升互連網路封包傳輸效能。
蒙特卡羅模擬
為了解決演算法例子 的問題,作者(美)克里斯托弗·Z.穆尼 這樣論述:
蒙特卡羅方法,又稱隨機抽樣或統計試驗方法,屬於計算數學的一個分支,它是在20世紀40年代中期為了適應當時原子能事業的發展而發展起來的。傳統的經驗方法由於不能逼近真實的物理過程,很難得到滿意的結果,而蒙特卡羅方法由於能夠真實地類比實際物理過程,故解決問題與實際非常符合,可以得到很圓滿的結果。 蒙特卡羅模擬提供了一種可替代分析數學的方式來説明研究者理解統計量的抽樣分佈及其在隨機樣本中的行為,在實證角度通過對模擬資料構建的總體中抽取的隨機樣本進行分析,來追蹤統計量的行為。 克里斯多夫•Z.穆尼是西佛吉尼亞大學政治學的副教授。他于1990年在美國威斯康星大學麥迪森分校取得政治學
博士學位。穆尼教授曾在威斯康星大學麥迪森 分校,威斯康星大學密爾沃基及英國埃塞克斯大學講學,主要專注於美國政治和研究方法。 自1994年,他還在埃塞克斯暑期學校教授社會科學資料分析與收集方 面的課程。穆尼教授在美國國家立法機關(U.S. state legislatures),公共政策(Public Policy)及現代非參數推斷技術等著名學術期刊上發表了大量的文章。 同時,他還(與Robert D. Duval聯合)撰寫了《自舉法》(Bootstrapping)(1993, Sage),(與Richard A. Brisbin, Jr., Robert Jay Dilger 和All
an S. Hammock一起撰寫)《西佛吉尼亞政治與政府:機構能力與責任政府鬥爭》(West Virginia Politics and Government: Institutional Capacity and the Struggle for Responsible Government) (1996)等書籍。 序 致謝 第1章 簡介 第1節 蒙特卡羅原理 第2章 從虛擬總體中生成個體樣本 第1節 設定生成虛擬總體的電腦演算法 第2節 生成單個隨機變數 第3節 生成隨機變數的組合 第3章 在蒙特卡羅模擬中運用虛擬總體 第1節 一個完整虛擬總體演算法例子 第2節 生成
蒙特卡羅估計向量 第3節 生成多個實驗 第4節 我們要保留試驗中的哪一個統計量? 第5節 我們要進行多少次試驗? 第6節 評估抽樣分佈的蒙特卡羅估計 第4章 蒙特卡羅模擬在社會科學中的運用 第1節 當估計量弱統計理論存在時的統計推論 第2節 在多種可能條件下檢驗零假設 第3節 評估推論方法的品質 第4節 評估參數推斷穩健性以檢驗違反假設 第5節 比較估計量的屬性 第5章 結論 注釋 參考文獻 譯名對照表
考慮重分配階層繞線之三維積體電路測試排程方法研究
為了解決演算法例子 的問題,作者粘丞勛 這樣論述:
中文摘要 隨著積體電路製程技術的不斷進步,核心電路基底的系統單晶片設計已經成為積體電路設計的主流。而在一個核心電路基底的系統單晶片設計裡,包含許多核心電路,包括了處理器、記憶體、數位矽智財、類比訊號模組、混合訊號模組等。這些核心電路各自擁有獨立的測試,然而隨著在IC設計越來越複雜,如何有效地測試整體電路成為IC設計的過程中一項困難的挑戰,因此測試介面(test wrapper)可再使用測試存取的優點,大大增加核心電路在測試應用中的靈活性。在此篇論文,我們發現核心電路測試介面輸出入腳位TAM BUS連線個數與核心電路的測試時間,是一個trade-off的關係,假使透過減少分配核心電路測試介面輸
出入個數的連線,雖然可以紓解繞線擁擠的情況,但卻會增加該核心電路的測試時間,反之,如果增加TAM BUS分配到核心電路測試介面輸出入腳位的連線個數,則會加重繞線擁擠的情況,但卻可以減少該核心電路的測試時間。在本篇論文,我們討論在三維積體電路測試架構之下,並考慮在繞線擁擠限制下,結合測試排程、重分配階層繞線以及分配測試介面個數,最小化整體測試時間方法之研究。我們的方法首次考慮繞線擁擠的情況下,做測試排程,比起既有的研究,我們的方法更有效地分配連線並減少測試時間。
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#1.機器學習演算法
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#10.貪心演算法及幾個經典例子 - ITW01
所以對所採用的貪心策略一定要仔細分析其是否滿足無後效性。 二、貪心演算法的基本思路:. 1.建立數學模型來描述問題。 2.把求解的問題 ... 於 itw01.com -
#11.遺傳演算法 - MBA智库百科
本文中,我們設定交叉概率Pc = 0.7,變異概率Pn = 0.1,代數gen=100,種群大小n=100。 三、計算舉例與結果分析。 為了闡明利用該演算法的計算過程與結果,程式選定下列一組特殊 ... 於 wiki.mbalib.com -
#12.Google 怎麼都知道? - MUM搜尋演算法
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#13.演算法的表示與設計
目前用來描述演算法的方式很多,但通常用來表示演算法的方式有文字、流程圖、虛擬碼等三種方法。底下我們要用例子來說明,演算法的正確表達方式:. 一、文字. 於 163.28.10.78 -
#14.演算法
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#15.基礎電腦科學:演算法概要
舉個例子:. 下面是一個Python 判斷是否可以投票的演算法(假設可以投票為18 歲),仔細看下面的算法雖然簡單但有輸入也有輸出,且有明確有限步驟, ... 於 blog.techbridge.cc -
#16.GA 基因演算法| 學習堅持 - - 點部落
「基因演算法」的流程 「基因演算法」的小細節 實際應用. ... 又對寫程式的人來講「基因演算法」到底能解決什麼類型問題? ... 以下給出幾種例子. 於 dotblogs.com.tw -
#17.演算法- 維基百科,自由的百科全書
特徵[編輯] · 輸入:一個演算法必須有零個或以上輸入量。 · 輸出:一個演算法應有一個或以上輸出量,輸出量是演算法計算的結果。 · 明確性:演算法的描述必須無歧義,以保證 ... 於 zh.wikipedia.org -
#18.演算法的表示--流程圖
程式流程圖(program flow chart)以表示程式中的處理過程,是流程圖中較常用者,因此以介紹程式流程圖為主。 圖2.1系統流程圖範例. 有關流程圖符號,為便於流通閱讀,目前所 ... 於 www.chwa.com.tw -
#19.初學者學演算法|從時間複雜度認識常見演算法 - Medium
舉例來說,當n = 4,程式會在2 個步驟完成(4 = 2²);n = 16 時,程式會在4 個步驟完成(16 = 2⁴),以此類推。 在程式中,O(log n) 的最常見例子是二分 ... 於 medium.com -
#20.醫學院用AI面試,竟刷掉數百位優秀女性與少數族裔⋯⋯科技 ...
最後,演算法會產出一套公式,也就是所謂的「模型」,具備分類新範例的功能,每當你收到電子郵件,Gmail就會套用先前學習的規律。 模型評估郵件時,就是在 ... 於 futurecity.cw.com.tw -
#21.演算法範例初學者學演算法|從時間複雜度認識常見演算法. - Itha
啟發式演算法– 爬山演算法Hill-Climbing Algorithm 閒言: 這次拖了一個月才更新,最近開始嘗試C++ 跟一些一般演算法,感到博大精深一不小心就栽下去忘記寫部落格了。這篇 ... 於 www.thearlery.me -
#22.判斷演算法的效率 - 學呀
而最常被拿來使用的,則是大O函數,讓我們用範例來看看它是如何運作的吧! for i in range(1,n):. print("Hello"). 這裡我們用Python的程式碼 ... 於 www.zetria.org -
#23.使用遺傳演算法求解二機開放工場具工作連接性限制問題
遺傳演算法求解時參數之設定,如:族群數目、交配機率、突變機率及後代數等提供明確之建議。 此外,本研究運用600 個隨機範例的數據結果,觀察工作數目及工作處理時間 ... 於 thuir.thu.edu.tw -
#24.rsa演算法簡單例子 - w3c學習教程
rsa演算法簡單例子,1 選擇一對素數p 和q 2 n p q 3 f n p 1 q 1 4 找一個與f n 互質的數加密祕鑰e,且15 計算解密祕鑰d d. 於 www.w3study.wiki -
#25.演算法的樂趣:23個程式設計必學主題與應用實例 - 博客來
書名:演算法的樂趣:23個程式設計必學主題與應用實例,原文名稱:算法的樂趣,語言:繁體中文,ISBN:9789863477648,頁數:528,出版社:碁峰,作者:王曉華, ... 於 www.books.com.tw -
#26.在正確答案是Yes 的時候不會錯
什麼是隨機算法. 數學工具複習. 隨機算法例子. 隨機算法實作. 什麼是隨機算法. 什麼是隨機算法? 是一種使用隨機函數或隨機數字的演算法。 相對於確定性演算法:給定 ... 於 sprout.tw -
#27.演算法比你更了解你自己 - 端傳媒
演算法 、大數據要退讓到什麼位置我們才感到舒適、安全? ... 本書到目前就已經提過許多例子,即使如此,還有許許多多我們沒談到的追蹤方式。 於 theinitium.com -
#28.貓都學得會的運算思維
舉個例子,假設你在某間公司裡頭工作,你的前輩不知為何地非常討厭 ... 1.3 教材大綱. 後續的課程將會分為抽象化、演算法、拆解及轉化等4 個模組,在解決 ... 於 www.im.ntu.edu.tw -
#29.「最佳化演算法例子」懶人包資訊整理 (1) | 蘋果健康咬一口
最佳化演算法例子資訊懶人包(1),可以手工推導公式解,也可以使用最佳化演算法求解。大家習慣改成嚴格版本、去掉等號,讓函數曲線不會平行於座標軸、不會產生無限多極 ... 於 1applehealth.com -
#30.偷插電的資訊科學- 06. 排序演算法 - Google Sites
排序演算法. 電腦時常被使用來把資料依序排列。舉例來說,把名字依字母順序排列、依日期排序電子郵件或行程,或是依數量多寡排列物品等等。排序除了可使得我們在找東西 ... 於 sites.google.com -
#31.人工智慧演算法很像烹調方法 - Goethe-Institut
但這道菜也要可口才行,所以要仔細地挑選食材:演算法專家賽巴斯蒂安・謝爾特展開一場有關 ... 「演算法便根據這些例子推測,輸入的是一則新的廣告訊息,或者不是。 於 www.goethe.de -
#32.排序演算法(Sort Algorithm)
範例:. 排序前: 2, 7, 9, 3, 7 ⇒ 藍7在粉紅7前面 ... 於 notepad.yehyeh.net -
#33.類電磁演算法結合渾沌搜尋應用於通訊陣列最佳化 - CORE
本研究使用類電磁演算法混合渾沌演算法,在限制某個半功率波. 束寬度下的前提下,去調整天線元素的位置 ... 第一個例子,其所有單元天線權重固定於1,. 於 core.ac.uk -
#34.6 個關於Google演算法你不知道的事 - 行銷人
整理與分析國內外知名品牌案例不同行銷領域的範例,一次寫出超棒企劃書! 包含廣告創意、整合行銷、行銷文案、內容行銷、社群行銷、口碑行銷、網紅行銷等 ... 於 www.marketersgo.com -
#35.演算法:生活中無所不在的隱形力量!你的社交平台、醫療
其他例子也有,比如可以預測子宮癌患者生存率的工具,這個工具還能幫助確定治療方案。 倫敦大學學院(UCL)研發的人工智能可以分辨出哪些病人最容易忘記 ... 於 www.storm.mg -
#36.個人意見:這十個演算法,才是真的改變世界的重量級演算法
雖然Quick Sort 並不是一個穩定的排序演算法,但是他是一個處理RAM(隨機處理記憶體)極有效率的演算法。 最後,堆積排序法(Heap Sort)是使用優先序列來 ... 於 buzzorange.com -
#37.Algorithm - 演算法筆記
如何用電腦控制這些設備?二、現實問題如何對應到數學問題?如何設計演算法? 程式用來比對數字、改變數字、儲存數字. 舉個例子,我們希望把螢幕上的「人」變成斜體字 ... 於 web.ntnu.edu.tw -
#38.模擬退火演算法例子 - 程式前沿
求解某一個方程fun(x)的極小值,很常見的以一種情況是當前的x不管增大還是減小,函式值fun(x)均是增大,這時x就是極值。這是一種完完全全的貪心演算法 ... 於 codertw.com -
#39.找演算法意思相關社群貼文資訊
演算法 - - 維基百科,自由嘅百科全書。 演算法(粵拼:jin syun faat;英文:algorithm),粵文入面又有叫算法,係數學... 喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用權重表( ... 於 techtagtw.com -
#40.資料結構與演算法筆記- 什麼是演算法?又是如何衡量其效能的?
今天介紹演算法的空間/ 時間複雜度等的概念,關於資料結構跟演算法的筆記 ... 例子一. $f(n)=3n^2+2≥3n^2\ for\ n≥1$. 解出來就變成是2≥0,恆正, ... 於 blog.kennycoder.io -
#41.什麼是演算法?最簡單的例子告訴你#我想長資識 - YouTube
演算法 到底是什麼 演算法 如何決定我們看什麼 為什麼 演算法 這麼重要 資訊相關 ————————————————————————○ 軟體工程師冷知識- printf 為什麼有 ... 於 www.youtube.com -
#42.演算法入門:什麼是演算法? - 耐美知識β
以學術性的說法來說,在數學以及電腦科學領域,演算法就是一個被定義好, ... 再用個更簡單的例子舉例好了,今天我想吃一顆荷包蛋,那「如何把蛋做成荷包蛋」就變成我 ... 於 knowledge.naimei.com.tw -
#43.網路生活中的潘朵拉盒子:演算法 - 媒體素養教育資源網
最常遇到的例子是,在YouTube上點閱了某個影音檔來看,然後旁邊會出現其他「感覺」很相關的影音檔推薦讓您從中選擇繼續觀看;在KKBox或是Spotify上點選了 ... 於 mlearn.moe.gov.tw -
#44.Ch14 貪婪演算法
Ch14 貪婪演算法> 搭配[green judge解題系統](http://www.tcgs.tc.edu.tw:1218/) > Special thanks to [台中女 ... 貪婪演算法的原文是greedy ... 短視近利就好的例子. 於 hackmd.io -
#45.經典演算法(1)分治法 - tw511教學網
文章目錄. 經典演算法(1)分治法. 一.設計思想; 二.分治法的求解步驟; 三.時間複雜度; 四.使用條件; 五.例子:旋轉方陣 ... 於 tw511.com -
#46.深入檢視五個成功運用機器學習的案例 - CIO Taiwan
舉例來說,演算法會標記出沿著路徑通常每四小時掃描一次包裹,卻漏失第二次掃描的時間缺口,Fairweather表示。「我們以這些活動的行為準則為基礎,建置了 ... 於 www.cio.com.tw -
#47.資料結構概念
通常每執行一行程式,我們就計算其執. 行程式一次,若迴圈從1−n每次累進1,則我們就說程式執行了n次,請看下面計算. 範例。 演算法. 最佳情況. 最差情況. 平均情況 int ... 於 www.wun-ching.com.tw -
#48.例子演算法
十大相似词或者同义词演算法. 算法 0.742783. 搜索算法 0.695267. 编码方法 0.690121. 卷积 0.676907. 分类器 0.672713. 决策树 0.660622. 特征选择 0.651807. 於 wordsimilarity.com -
#49.【機器學習懶人包】 10種演算法圖解-從監督式到非監督式學習
ID3、C4.5 、C5.0、CHAID 及CART 都是決策樹演算法的代表。 決策樹的主要功能,是藉由分類已知的實例來建立一個樹狀結構,並從中歸納出實例裡、類別 ... 於 www.tedu.tw -
#50.【轉】非常好的理解遺傳演算法的例子
為更好地理解遺傳演算法的運算過程,下面用手工計算來簡單地模擬遺傳演算法的各 個主要執行步驟。 例:求下述二元函式的最大值:. 於 www.796t.com -
#51.推薦演算法的介紹簡單例子 - 程序員學院
基於協同:基於協同過濾的推薦演算法( collaborative filtering recommendation)技術是推薦系統中應用最早和最為成功的技術之一。它一般採用最近鄰技術, ... 於 www.firbug.com -
#52.揭開同溫層的祕密:鋪天蓋地的演算法,真有辦法對抗嗎?
不可諱言,在演算法的加持下,確實讓人們更容易找到與自己屬性相關聯的人事物。 舉個例子,所有人都知道要配戴「口罩」防疫,演算法就會「投其所好」把 ... 於 www.gvm.com.tw -
#53.演算法範例 - 軟體兄弟
該演算法幾乎不提供加密安全性,並且經常被引用為弱加密的典型範例。,... 法(Algorithm)?. 透過LeetCode 解救美少女工程師的演算法人生系列第1 篇... 你就可以說,以上兩個 ... 於 softwarebrother.com -
#54.為何要學演算法? - 暨南大學
寫一個程式,總要有一個演算法,舉一個簡單的例子,假設我們要將n 個數. 字加起來,我們可以用以下的流程圖. 讀入n i=1. S=0. 讀入X1,...Xn. S ... 於 beaver.ncnu.edu.tw -
#55.演算法講解|一個例子看懂樹狀陣列 - 蘋果問答
演算法 講解|一個例子看懂樹狀陣列. 由 牛客競賽 發表于 其他 2022-01-09. 作者:haoboxuxu. 連結:. https://. blog。nowcoder。net/n/cbe. 於 appleasks.com -
#56.Quick Sort 演算法原理與實作 - Shubo 的程式開發筆記
Quick sort 快速排序演算法是一種divide and conquer 的陣列排序方法,其過程如下:先從array 中選出一個元素當基準(pivot), ... 舉個例子:. 於 shubo.io -
#57.RSA演算法範例
RSA演算法範例 ; φ(N) = (p-1)(q-1), φ(N)的意思是小於N 的質數,(p-1)(q-1) 是φ(N)的公式算法。 ; gcd( e , φ(N) ) = 1, 找出一個和φ(N) 這個數互質的e 。 於 wenchiching.wordpress.com -
#58.17個機器學習的常用演算法! - VITO雜誌
基於實例的演算法常常用來對決策問題建立模型,這樣的模型常常先選取一批樣本資料,然後根據某些近似性把新資料與樣本資料進行比較。 於 vitomag.com -
#59.改變世界的9大演算法VS 統治世界的10大演算法@ 凝視 - 隨意窩
通俗而言,演算法是一個定義明確的計算過程,可以一些值或一組值作為輸入並產生 ... 由簡單有趣的例子,以及一些簡化的數字運算來為我們點出這幾個演算法的精髓部份。 於 blog.xuite.net -
#60.生活中的演算法:無所不在的隱形力量
佛斯設立了社群網站「Wildbunny」,教導網友建構自己的交易演算法。 「舉例來說,我的同事與我討論,看要怎麼做才能讓家裡的溫 ... 於 www.techbang.com -
#61.常見的演算法
譜,這個食譜就可以視為製作這種餐點的演算法。「動物飼料丸子」的食譜(圖2-1). 就是一種演算法的例子,讓我們可以依循食譜上面的步驟與配方來製作飼料丸子。 於 120.101.72.60 -
#62.生活中無所不在的演算法
草根影響力新視野(琪拉編譯) 每次當你拾起手機,你就在召喚演算法。 ... 以Zillow這間透過演算法計算美國房價的科技公司,就是一個很好的例子。 於 grinews.com -
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現有的機器學習技術,是透過成千上萬筆累積的例子,讓電腦演算法找出事件的重複形式,來學會應對事件發生反應,如Siri、Google Now就是這項技術的實例。 於 meet.bnext.com.tw -
#64.【演算法】入門介紹-什麼是演算法What's Algorithm?
「演算法」這三個字近幾年可說是相當的火熱啊,感覺很容易就會 ... 沒關係,我們來舉一個生活一點的例子: Ok, 假設我們今天要解決的那一個特定問題 ... 於 jason-chen-1992.weebly.com -
#65.【演算】演算法簡介- Introduction of Algorithm - Infinite Loop
輸出(Output):經由處理所得到的一個或多個結果。 換個簡單一點的說法,其實演算法就是所謂解決問題的方法。 舉例來說:由於長假閒著無聊 ... 於 program-lover.blogspot.com -
#66.演算法與時間複雜度· Jing's 技術筆記 - GitHub Pages
代表不管你輸入多少個東西,程式都會在同一個時間跑完。最簡單的例子就是讀取一個陣列中特定索引值的元素。 1 2 於 yehjing.github.io -
#67.技術文章-強化學習(Reinforcement Learning):入門指南
舉例來說,可以用C/C++或CUDA程式碼等方式來表示。此時你已經不需要擔心主體和訓練演算法了—因為到此階段,策略已經被轉為一個獨立的決策系統可 ... 於 www.terasoft.com.tw -
#68.生活中建立孩子編程概念!五個免費學習『演算法』的不插電 ...
透過簡單的例子或活動,讓我們一同了解其概念,以降低對資訊科學之恐懼吧! 『演算法』(Algorithm)是計算機科學中的核心之一。廣義來說,演算法是指 ... 於 www.everydayweplay365.com -
#69.EM 演算法的一個範例 - GitHub
EM 演算法的一個範例. 看過EM 演算法的數學介紹之後,相信大家應該和我一樣,都是一頭霧水的。誰知道那些數學要怎麼寫成程式呢? 這個問題困擾了我很久,直到我看到 ... 於 github.com -
#70.搜尋演算法
這種結構的例子包括但不限於連結串列,陣列資料結構或搜尋樹。合適的搜尋演算法通常取決於正在搜尋的資料 ... 搜尋還包含查詢資料結構的演算法,例如SQL SELECT命令[1]。 於 www.wikiwand.com -
#71.搜尋演算法的運作方式 - Google
系統會根據查詢的性質決定各個因素所占的權重;舉例來說,當您查詢近期新聞主題時,內容的新鮮度就比相關字詞的字典定義來得重要。 為了確保搜尋演算法符合我們對關聯性和 ... 於 www.google.com -
#72.演算法範例簡單的演算法筆記 - Bsmba
然而使用剛剛的程式碼,立刻結束枚舉,所以最近開始研究這類的演算法,如何用Python 實現所有算法〉 。 範例(2)程式流程圖:用來描述程式的邏輯結構.由程式流程圖可以看出 ... 於 www.aboudigcam.me -
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總體而言比較簡單,KMP算一個經典的演算法例子,很多筆試、面試也會問起。現總結一下,放在這裡供大家參考、交流,希望對大家有所幫助,下面直接給出實現 ... 於 www.itread01.com -
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事實上你已經寫完一個演算法了呢! 如果將上面的過程用程式語言(範例為C 語言)寫下來,就會是: int main(){ int ... 於 kopu.chat -
#75.基本的資料分析演算法
這種建立模型的方法屬於非監督式學習. (Unsupervised Learning)。 加油站. IT. 4 此圖引用圖9-28黑熊、北極熊及企鵝的例子 ... 於 ep.ltivs.eportfolio.cc -
#76.蟻群最佳化演算法(極大化問題)
較適合連續型最佳化問題,但亦可用於離散型最佳化問題。 p.31 /47. 作業研究 二版 Ch.14 通用啟發法. PSO演算法求解範例. 於 www.cyut.edu.tw -
#77.【機器學習10】可能是關於kNN 演算法最詳細的總結
判斷遠近可以用中學學過的尤拉距離公式計算。 知道特點後,我們通過一個酒吧猜酒的例子引入了kNN演算法:桌上倒的紅酒屬於兩類 ... 於 www.gushiciku.cn -
#78.入門丨演算法是啥?一定得學嗎? - sa123
所謂演算法就是解決問題的方法,這個方法一定得有清晰明確的步驟。 舉個日常生活中的演算法例子,一張菜譜就是一個演算法。 我們來看一下心食譜上番茄 ... 於 sa123.cc -
#79.分類分析單元三KNN演算法- 資料探勘研究【108年高教計畫】
資料探勘研究分類分析單元三KNN演算法(CC_DataScience_09_03) 於 ee-learning.nkuht.edu.tw -
#80.演算法algorithm Online programming courses - HiSKIO
本身是專科班,求學期間同樣修過演算法課程,該位授課老師講解方式值得讚賞,講述重點觀念時,能夠有效引導學生往對的方向思考,同時舉例出許多貼近生活實例,是值得 ... 於 hiskio.com -
#81.[懶人包] 常見監督式機器學習演算法– 機器學習兩大學習方法(二)
在上述的例子中,「耳朵形狀」作為重要的屬性,更可能被放在上方的節點。決策樹有幾個特點:. 人類容易解釋if-then 的模型結果; 資料若有些許變化,結果 ... 於 ikala.cloud -
#82.基因演算法中不同選擇策略的替代性與互補性
一般我們提到天擇(nature selection)時,多半就是. 指方向性選擇,傳統的基因演算法採用的也就是方向性選. 擇。本研究採用120 個測試例子證實了:不同的選擇策略的. 確會 ... 於 journal.dyu.edu.tw -
#83.機器學習– 定義、演算法、以及商業應用| OOSGA
機器學習– 定義、演算法、以及商業應用. Last Updated: May 4, 2021. 機器學習是整個人工智慧領域中為商業產出最大價值的技術,其中監督式學習尤其重要。 於 zh.oosga.com -
#84.演算法.pdf
以文字敘述的方式來表示演算法,例如:攝氏溫度C與華氏溫度F 轉換的演. 算法,可使用以下任一種方式表示: F = (9 / 5) C + 32. 華氏溫度是將攝氏溫度乘以. 於 163.32.74.120 -
#85.銀行家演算法範例GA - Hvamw
銀行家演算法範例GA. GA 基因演算法何謂「基因演算法」 基因演算法是人類依照生物學中「適者生存,不適者淘汰」的觀念所發展出來的一種演算法利用「選擇, ... 於 www.wildbaring.me -
#86.機器學習中演算法與模型的區別 - IT人
下面是機器學習演算法的例子:. 線性迴歸; 邏輯迴歸; 決策樹; 人工神經網路; K- 最近鄰; K- 均值. 你可以把機器 ... 於 iter01.com -
#87.程式的靈魂—演算法
2、簡單演算法舉例 ... 【例2.1】求1×2×3×4×5。 最原始方法:. 步驟1:先求1×2,得到結果2。 步驟2:將步驟1得到的乘積2乘以3,得到結果6。 步驟3:將6再乘以4,得24。 步驟4 ... 於 www2.lssh.tp.edu.tw -
#88.白話演算法!培養程式設計的邏輯思考 - momo購物網
透過生活化的範例,學會拆解複雜問題的方法。 □ 培養寫程式的邏輯思考力。 □ 書中所附的Python 程式碼皆加上註解說明。 □ 提供網 ... 於 www.momoshop.com.tw -
#89.如何通俗易懂地解釋遺傳演算法?有什麼例子? - GetIt01
簡單地說,遺傳演算法是一種解決問題的方法。它模擬大自然中種群在選擇壓力下的演化,從而得到問題的一個近似解。 在二十世紀 ... 於 www.getit01.com -
#90.Ch.9 演算法 - 李官陵彭勝龍羅壽之
演算法 就是計算機方法,是設計適合計算機執行的方法. ▻ 演算法常需要好的設計與分析,有時也需要腦筋急轉彎,才 ... 題目所給的零錢種類而定( 在這個例子是最佳解)。 於 web.csie.ndhu.edu.tw -
#91.【黃宗潔書評】小心你的願望 《打開演算法黑箱:反噬的AI
《打開演算法黑箱:反噬的AI、走鐘的運算,當演算法出了錯,人類還能控制它 ... 頁41) 明目張膽到令人憂心的例子我們已知不少,但本書特別精彩之處, ... 於 www.mirrormedia.mg -
#92.Algorithmics (演算法) Fall 2017
.3 演算法的例子 ... (A) 使用虛擬瑪(pseudo code)寫一個演算法,輸入一個整數n(n>2)並輸出小於n的最大因數(factor) (Write an algorithm using the pseudo code to ... 於 staff.csie.ncu.edu.tw -
#93.Data for Good:我們希望演算法做對什麼?
因此,對於演算法的評估,除了考慮其效能之外,無可迴避的也需審視,它是否 ... 在這個演算法例子中,犯罪資料之所以能成為可被信任的數據,是由規訓 ... 於 ai.iias.sinica.edu.tw -
#94.演算法初探
Q1:思考一下:何謂演算法?日常生活還有哪些演算法的例子呢? 1.演算法定義. 圖片引用https://shouzo.github. 於 ms2.ctjh.ntpc.edu.tw -
#95.演算法入門與基本介紹,Google 搜尋演算法大全 - JKL 美國代購
演算法 有什麼現實生活中好懂的比喻或範例? 演算法也可以用於生活之中, ... 於 www.shopjkl.com -
#96.第三章理論分析
A.輪盤法(roulette wheel selection). 產生一個〝偏態〞輪盤(biased roulette)。如表3-2-1 之函數複製及圖3-2-1 的. 複製輪盤圖所示,此範例以遺傳演算法解函數( ). 於 chur.chu.edu.tw -
#97.不是只有寫程式才需要的《思考的演算》 | 方格子
書, 運算思維, 演算法, 模式比對, 人工智慧, 機器學習, 程式, ... 科學中的演算法與概念,但都先以具體的生活例子切入,再將常見的演算法代入比對。 於 vocus.cc