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【论文阅读】(2013)Exact algorithms for the bin packing problem with fragile objects

文章目录一、摘要二、介绍三、之前在这个问题上的工作四、易碎物品背包问题的求解4.1ILP模型4.2基于KP01的方法4.3动态规划五、二元分支方案5.1分支方案1(基于决策变量的分支)5.2分支方案2(基于yj和xji的分支)5.3将L2嵌入分支方案2六、非二元分支方案6.1一种组合分枝定界算法6.2具有分支方案3的分支定价七、计算结果7.1分支定价算法的设置和评估7.2精确算法的比较八、总结论文来源:(2013)Exactalgorithmsforthebinpackingproblemwithfragileobjects作者:ManuelA.AlbaMartínez等人一、摘要我们得到了一

群智能算法——烟花算法(Fireworks Algorithm)[附matlab]

目录一、算法背景及介绍二、标准烟花算法实现三、算法的特点四、烟花算法的优化策略北大计算智能实验室(算法代码)ComputationalIntelligenceLaboratory,PekingUniversity(pku.edu.cn)烟花算法官方优化代码Developments|CIL(pku.edu.cn)算法背景及介绍群智能算法主要分为两大类,仿生和非仿生。前者包括蚁群优化(ACO)、粒子群优化(PSO)、鱼群搜索(FSS),萤火虫算法,蝙蝠算法,人工蜜蜂算法(ABC),细菌觅食优化国家(BFO),等等。非仿生算法包括烟花算法(FWA)、水滴算法、脑风暴优化(BSO)和磁性优化算法,等等

AttributeError: module ‘lib‘ has no attribute ‘OpenSSL_add_all_algorithms

pip安装crackmapexec后,运行crackmapexec遇到报错AttributeError:module'lib'hasnoattribute'OpenSSL_add_all_algorithms直接安装pip3installcrackmapexec解决通过python3-mpipinstall--upgradeopenssl或者python3-mpipinstallopenssl>22.1.0或者python3.9-mpipinstallcryptography==38.0.4再次执行crackmapexec-h可以正常使用了 通过python虚拟环境安装apt‐getinsta

algorithm - 两个音频序列之间的感知相似度

我想测量两段音频之间的某种距离。例如,我想将动物的声音与模仿该动物的人类声音进行比较,然后返回声音相似程度的分数。这似乎是一个难题。处理它的最佳方法是什么?我正在考虑从音频信号中提取几个特征,然后对这些特征进行欧几里得距离或余弦相似度(或类似的东西)。什么样的特征易于提取并有助于确定声音之间的感知差异?(我在某处看到Shazam使用散列,但这是一个不同的问题,因为被比较的两段音频基本相同,但一个有更多噪音。这里,两段音频不一样,它们只是在感知上相似。) 最佳答案 比较一组声音的相似性的过程在计算机科学研究中称为基于内容的音频Inde

algorithm - 两个音频序列之间的感知相似度

我想测量两段音频之间的某种距离。例如,我想将动物的声音与模仿该动物的人类声音进行比较,然后返回声音相似程度的分数。这似乎是一个难题。处理它的最佳方法是什么?我正在考虑从音频信号中提取几个特征,然后对这些特征进行欧几里得距离或余弦相似度(或类似的东西)。什么样的特征易于提取并有助于确定声音之间的感知差异?(我在某处看到Shazam使用散列,但这是一个不同的问题,因为被比较的两段音频基本相同,但一个有更多噪音。这里,两段音频不一样,它们只是在感知上相似。) 最佳答案 比较一组声音的相似性的过程在计算机科学研究中称为基于内容的音频Inde

algorithm - 为什么 Unix block 大小会随着内存大小的增加而增加?

我正在分析具有的二进制数据当事件数量增加时增加Unixblock大小(一个从stat>Blocks得到)如下图但事件之间的字节距离保持不变我注意到文件的其他字段发生了一些变化,这可能解释了Unixblock大小的增加unixblock大小是一个动态度量。我感兴趣的是为什么它在某些系统中随着更大的内存单元而增加。我有一个想法,它应该是恒定的。我使用不同的环境来提供stat输出:DebianLinux8.1及其默认stat带有Xcode6的OSX10.8.5及其默认statGreybeard的评论可能对积木行为有答案:Thestat(1)commandusedtobeathinCLItot

algorithm - 为什么 Unix block 大小会随着内存大小的增加而增加?

我正在分析具有的二进制数据当事件数量增加时增加Unixblock大小(一个从stat>Blocks得到)如下图但事件之间的字节距离保持不变我注意到文件的其他字段发生了一些变化,这可能解释了Unixblock大小的增加unixblock大小是一个动态度量。我感兴趣的是为什么它在某些系统中随着更大的内存单元而增加。我有一个想法,它应该是恒定的。我使用不同的环境来提供stat输出:DebianLinux8.1及其默认stat带有Xcode6的OSX10.8.5及其默认statGreybeard的评论可能对积木行为有答案:Thestat(1)commandusedtobeathinCLItot

algorithm - O(1), O(n), O(n*n) 内存是什么意思?

这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前.PossibleDuplicate:PlainEnglishexplanationofBigO很多时候,当谈到算法的时间复杂度时,内存也会被考虑在内。我想知道big-O(1)、big-O(n)、big-O(n*n)内存是什么意思?它与时间复杂度有什么关系? 最佳答案 正如xmoex所说:o(1)构成恒定的内存使用量。所以输入量是无关紧要的。o(n)构成线性内存使用。所以更多的输入意味着线性更多的内存。o(n*n)构成二次内存使用。所以更多的输入意味着更多的内存(平均x^2。在大多数情况下,这

algorithm - O(1), O(n), O(n*n) 内存是什么意思?

这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前.PossibleDuplicate:PlainEnglishexplanationofBigO很多时候,当谈到算法的时间复杂度时,内存也会被考虑在内。我想知道big-O(1)、big-O(n)、big-O(n*n)内存是什么意思?它与时间复杂度有什么关系? 最佳答案 正如xmoex所说:o(1)构成恒定的内存使用量。所以输入量是无关紧要的。o(n)构成线性内存使用。所以更多的输入意味着线性更多的内存。o(n*n)构成二次内存使用。所以更多的输入意味着更多的内存(平均x^2。在大多数情况下,这

c++ - 为什么即使我没有#include <algorithm> 仍然可以使用 std::max 和 std::min ?

#includeintmain(){intvalue1=1,value2=10;std::cout据我所知,min和max函数定义在.如果我没有告诉预处理器包含为什么代码仍然有效? 最佳答案 很可能,iostream内部的某些内容直接或间接包含了定义std::min和std::max的其他header.(也许algorithm本身已经包含在内。也许是一些用于实现C++标准库的内部头文件。)您不应依赖此行为。如果需要std::min和std::max,请包含algorithm。如果您习惯于具有模块系统的语言,其中模块可以导入其他模块并