由买买提看人间百态

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全部话题 - 话题: 算法
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1
盲目模仿、恶搞低俗、内容涉黄……《人民日报》日前报道,在日益成为网络新宠的
短视频平台上,一些用户为博人眼球标新立异,走上低俗歪路。一些短视频平台沦为低
俗秀场,给网络带来了新的风险,并产生了新的社会问题。追根溯源,我们不难发现,
平台在算法推荐和内容分发上难辞其咎。
算法是大数据时代互联网企业取得同业竞争优势的技术手段,也可能是社会怪象和社会
风险产生和蔓延的源头。大数据时代的社会变化更为迅速,对社会新现象和企业新行为
,政府监管和社会公众的理性认知比此前会更加滞后,这就意味着公众在大数据时代面
临更大的风险。只有互联网企业主动坚守社会责任,才能在第一时间化解风险,遏制和
消除社会怪象的生成与蔓延。互联网企业主动坚守社会责任,就是要优化平台算法,为
全社会提供更优质的信息和内容,更好地引导社会舆论和思想发展,更好地满足公众兴
趣爱好和发展需求。优化平台算法推荐机制,需要将社会责任作为优先准则一以贯之,
有效落实到从算法的设计到算法的运行,再到算法的迭代的整个进程。
首先,要优化平台算法的顶层设计。表面上看,算法属于技术中立范畴,是一套数字化
规则的集合。但是,数字化规则的排序及其重要... 阅读全帖
a*****g
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2
2016年1月28日,谷歌AI——Alphago战胜人类围棋冠军的消息让科技圈振奋,让围棋圈
惶恐。Alphago的研发团队是谷歌新近收购的英国人工智能公司Deepmind,关于
Deepmind,国内人工智能圈人士都有所耳闻,但熟悉者恐怕不多。这究竟是一家什么样
的公司?
Nature 杂志的记者进入Deep Mind位于英国伦敦的公司内部进行了采访,视频来自
Nature、后期由黑匣整理:

2011年,杰米斯?哈萨比斯在埃隆?马斯克等人的投资下,成立了一家人工智能初创公司
DeepMind,现在,这家公司已经变成了世界上最有价值的公司之一。2014年6月,哈萨
比斯和DeepMind的另两位联合创始人肖恩?列格、穆斯塔法?苏莱曼达成一致意见,同意
将DeepMind以4亿美元的价格卖给谷歌。昨天,谷歌DeepMind推出的人工智能算法打败
了人类围棋选手,震惊世界。
谷歌为何收购?Deepmind牛逼在哪里?来看看哈萨比斯在接受Backchannel采访时的答
案。
Backchannel:谷歌是一个人工智能公司吗?他们有什么吸引你们的地方呢?
哈萨比斯:是的,人工智能是谷... 阅读全帖
a*****g
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3
2016年1月28日,谷歌AI——Alphago战胜人类围棋冠军的消息让科技圈振奋,让围棋圈
惶恐。Alphago的研发团队是谷歌新近收购的英国人工智能公司Deepmind,关于
Deepmind,国内人工智能圈人士都有所耳闻,但熟悉者恐怕不多。这究竟是一家什么样
的公司?
Nature 杂志的记者进入Deep Mind位于英国伦敦的公司内部进行了采访,视频来自
Nature、后期由黑匣整理:

2011年,杰米斯?哈萨比斯在埃隆?马斯克等人的投资下,成立了一家人工智能初创公司
DeepMind,现在,这家公司已经变成了世界上最有价值的公司之一。2014年6月,哈萨
比斯和DeepMind的另两位联合创始人肖恩?列格、穆斯塔法?苏莱曼达成一致意见,同意
将DeepMind以4亿美元的价格卖给谷歌。昨天,谷歌DeepMind推出的人工智能算法打败
了人类围棋选手,震惊世界。
谷歌为何收购?Deepmind牛逼在哪里?来看看哈萨比斯在接受Backchannel采访时的答
案。
Backchannel:谷歌是一个人工智能公司吗?他们有什么吸引你们的地方呢?
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2016年1月28日,谷歌AI——Alphago战胜人类围棋冠军的消息让科技圈振奋,让围棋圈
惶恐。Alphago的研发团队是谷歌新近收购的英国人工智能公司Deepmind,关于
Deepmind,国内人工智能圈人士都有所耳闻,但熟悉者恐怕不多。这究竟是一家什么样
的公司?
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2011年,杰米斯?哈萨比斯在埃隆?马斯克等人的投资下,成立了一家人工智能初创公司
DeepMind,现在,这家公司已经变成了世界上最有价值的公司之一。2014年6月,哈萨
比斯和DeepMind的另两位联合创始人肖恩?列格、穆斯塔法?苏莱曼达成一致意见,同意
将DeepMind以4亿美元的价格卖给谷歌。昨天,谷歌DeepMind推出的人工智能算法打败
了人类围棋选手,震惊世界。
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案。
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2016年1月28日,谷歌AI——Alphago战胜人类围棋冠军的消息让科技圈振奋,让围棋圈
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Deepmind,国内人工智能圈人士都有所耳闻,但熟悉者恐怕不多。这究竟是一家什么样
的公司?
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2011年,杰米斯?哈萨比斯在埃隆?马斯克等人的投资下,成立了一家人工智能初创公司
DeepMind,现在,这家公司已经变成了世界上最有价值的公司之一。2014年6月,哈萨
比斯和DeepMind的另两位联合创始人肖恩?列格、穆斯塔法?苏莱曼达成一致意见,同意
将DeepMind以4亿美元的价格卖给谷歌。昨天,谷歌DeepMind推出的人工智能算法打败
了人类围棋选手,震惊世界。
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2016年1月28日,谷歌AI——Alphago战胜人类围棋冠军的消息让科技圈振奋,让围棋圈
惶恐。Alphago的研发团队是谷歌新近收购的英国人工智能公司Deepmind,关于
Deepmind,国内人工智能圈人士都有所耳闻,但熟悉者恐怕不多。这究竟是一家什么样
的公司?
Nature 杂志的记者进入Deep Mind位于英国伦敦的公司内部进行了采访,视频来自
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2011年,杰米斯?哈萨比斯在埃隆?马斯克等人的投资下,成立了一家人工智能初创公司
DeepMind,现在,这家公司已经变成了世界上最有价值的公司之一。2014年6月,哈萨
比斯和DeepMind的另两位联合创始人肖恩?列格、穆斯塔法?苏莱曼达成一致意见,同意
将DeepMind以4亿美元的价格卖给谷歌。昨天,谷歌DeepMind推出的人工智能算法打败
了人类围棋选手,震惊世界。
谷歌为何收购?Deepmind牛逼在哪里?来看看哈萨比斯在接受Backchannel采访时的答
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t*******a
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7
潘建伟团队光量子计算机TDA新算法横空出世,人工智能量子计算破局
点击:188 作者:创业家 来源:今日头条 发布时间:2018-02-03 10:01:57
新智元报道
来源:ArXiv;quantamagazine
编译:文强 米乐
【新智元导读】 日前, 潘建伟团队完成了首个在光量子计算机上进行拓扑数据分析(
TDA)算法的验证演示,表明数据分析可能是未来量子计算的一大重要应用。量子计算
已经成为国之重器,IBM、谷歌、微软等公司都有布局。但量子计算的基础物理问题还
远远没有解决,如:降低错误率、适应错误率以及扩大规模,因此很难从实施中解脱出
来。
在过去的几十年中,拓扑学得到了长足的发展,已经成为分析现实世界的强大工具。简
单说,拓扑学(Topology)研究的是几何图形或空间在连续改变形状(比如拉伸或弯曲
,但不包括撕裂或粘合)后,仍然保持不变的性质。
在拓扑世界中,对称性尤为重要。一般我们说的“对称”是旋转对称,比如将一个正方
形旋转90°以后仍然保持不变。但是,还有另外一类对称,数学家把这些对称称为“持
续同调对称”(symmetries pers... 阅读全帖
s*******e
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8
围棋算法多少还能理解,人工智能就难多了。转载一篇文章:
基于神经网络的人机对抗人工智能系统
作者:Harreke
摘要
人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久,人工智能学科即宣布创立,其目
的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成,使他们掌握一种或多
种人的智能,以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动,特别是解决用传统软硬件方法
难以解决的问题,如模式识别,复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。
所谓人工智能,就是由人工建立的硬件或软件系统的智能,是无生命系统的智能。智能
是人类智力活动的能力,是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能,只能根
据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。
人工智能在计算机上的实现,有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术,使系统
呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称
为工程学方法,它的编程方式虽然简单,智能效果显著,可是算法和程序一旦固定下来
,智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法,它不仅要看智能效果,还要求实现方法
和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网... 阅读全帖
o**********e
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9
来自主题: LosAngeles版 - 无人机时代看算法人口 (转载)
【 以下文字转载自 Texas 讨论区 】
发信人: onetiemyshoe (onetiemyshoe), 信区: Texas
标 题: 无人机时代看算法人口 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Oct 12 11:13:05 2015, 美东)
发信人: feebe (华人左逼是内奸), 信区: Military
标 题: 无人机时代看算法人口
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 11 11:04:13 2015, 美东)
无人机时代看算法人口
工业化时代的比拼,看的是工业人口,所以中国虽大,打不过日本, 毕竟血肉之躯,打
不过钢铁,战争中的决定性力量是工业人口
工业化时代,制造的所有武器,都需要人来控制,
现在,机器学习算法已经可以利用输入的视频流在游戏中战胜人类玩家了,可以说无人
机,无人坦克,无人航母才是军事的未来,注意是视频流。。。这个是革命性的突破,
这个算法加上无人机的制造,才是军事的未来。
无人机时代比拼的是对战算法+无人机设计制造能力,
这个点上看,美国目前算法和设计略强,,中国制造更强,
其他国家都差非常远,从习这次能带以互联网为主... 阅读全帖
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来自主题: SanFrancisco版 - 无人机时代看算法人口 (转载)
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无人机时代看算法人口
工业化时代的比拼,看的是工业人口,所以中国虽大,打不过日本, 毕竟血肉之躯,打
不过钢铁,战争中的决定性力量是工业人口
工业化时代,制造的所有武器,都需要人来控制,
现在,机器学习算法已经可以利用输入的视频流在游戏中战胜人类玩家了,可以说无人
机,无人坦克,无人航母才是军事的未来,注意是视频流。。。这个是革命性的突破,
这个算法加上无人机的制造,才是军事的未来。
无人机时代比拼的是对战算法+无人机设计制造能力,
这个点上看,美国目前算法和设计略强,,中国制造更强,
其他国家都差非常远,从习这次能带以互联网为主... 阅读全帖
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无人机时代看算法人口
工业化时代的比拼,看的是工业人口,所以中国虽大,打不过日本, 毕竟血肉之躯,打
不过钢铁,战争中的决定性力量是工业人口
工业化时代,制造的所有武器,都需要人来控制,
现在,机器学习算法已经可以利用输入的视频流在游戏中战胜人类玩家了,可以说无人
机,无人坦克,无人航母才是军事的未来,注意是视频流。。。这个是革命性的突破,
这个算法加上无人机的制造,才是军事的未来。
无人机时代比拼的是对战算法+无人机设计制造能力,
这个点上看,美国目前算法和设计略强,,中国制造更强,
其他国家都差非常远,从习这次能带以互联网为主... 阅读全帖
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无人机时代看算法人口
工业化时代的比拼,看的是工业人口,所以中国虽大,打不过日本, 毕竟血肉之躯,打
不过钢铁,战争中的决定性力量是工业人口
工业化时代,制造的所有武器,都需要人来控制,
现在,机器学习算法已经可以利用输入的视频流在游戏中战胜人类玩家了,可以说无人
机,无人坦克,无人航母才是军事的未来,注意是视频流。。。这个是革命性的突破,
这个算法加上无人机的制造,才是军事的未来。
无人机时代比拼的是对战算法+无人机设计制造能力,
这个点上看,美国目前算法和设计略强,,中国制造更强,
其他国家都差非常远,从习这次能带以互联网为主... 阅读全帖
z******f
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13
背景:国内做PHP(LAMP)产品开发12载。初来NYC,有身份。专业英语欠佳。喜欢PHP
,几乎每天都有写代码,做的产品也非迫于工作,而是爱好,所以主动请缨做了几个平
台,用户反响甚好。
开发中对算法的疑惑:
我在做backend和front end开发中,办公平台和工作流平台、cms做了多个。其中包括
报社百号记者编辑主任用到的日常工作平台,都是一人独立完成。国内做了12年PHP开
发。期间没感觉有需要用算法的地方。
窃以为对网站开发的需求而言,算法不是其中最重要的。一个产品成功,哪个是因为算
法呢?而程序员在拿到sketch之后实现的过程里,对用户体验和产品细节的把握,往往
对产品的影响也很大。像Apple的ITune、Facebook的Notes、Google的google+,我认为
都是失败产品的行列,因为用户易用性和体验太差了,太像程序员作品了。即使未名
BBS也是一样,典型的程序员作品。但市场和产品方向定位好了,就能成,期间又能用
到多少算法呢。即使扩大到非互联网行业的产品领域,iPhone的成功有多少和算法相关?
因为自己是PHP开发,这几日看算法题里也诸多疑惑。很多题... 阅读全帖
o**********e
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14
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
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标 题: 无人机时代看算法人口
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无人机时代看算法人口
工业化时代的比拼,看的是工业人口,所以中国虽大,打不过日本, 毕竟血肉之躯,打
不过钢铁,战争中的决定性力量是工业人口
工业化时代,制造的所有武器,都需要人来控制,
现在,机器学习算法已经可以利用输入的视频流在游戏中战胜人类玩家了,可以说无人
机,无人坦克,无人航母才是军事的未来,注意是视频流。。。这个是革命性的突破,
这个算法加上无人机的制造,才是军事的未来。
无人机时代比拼的是对战算法+无人机设计制造能力,
这个点上看,美国目前算法和设计略强,,中国制造更强,
其他国家都差非常远,从习这次能带以互联网为主的公司出来,他应该是懂得。
10年之后的战争,已经没人啥事了,就看对战方有多少钱买中美的无人机,无人坦克了。
同理,新时代的国家竞争,工业人口的地位将让位算法人口,这是一个变革时代的开始
,对照算法人口和工业人口的比例... 阅读全帖
wh
发帖数: 141625
15
数据主义认为,宇宙由数据流组成,任何现象或实体的价值就在于对数据处理的贡献。
音乐、股市、文学、经济、政治,蚁群、蜂群、菌群背后都是数据流的不同模式,都可
以用算法来分析决策。
以前我们要把数据转化为信息,信息转化为知识,知识转化为智能。
而今天,数据量太大了,人类已经无法直接处理海量数据并形成信息,于是计算机算法
接管了数据处理的工作,而之后得出的的信息、知识,也就随之成了计算机算法的收获
,成了计算机的智能。
共产主义本质上是一种市场信息集中处理的政治算法系统,统一资源配置、统一商品定
价、统一规划社会经济活动的一切。
自由市场资本主义是分布式信息处理的算法系统。资本主义能够赢得冷战,是因为分布
式数据处理的效果就是比集中式处理更符合当今这个时代。
政治科学家开始把人类政治结构理解成数据处理系统,民主和专制在本质上是两套关于
收集和分析数据(信息)的对立机制。
而这种政治算法系统正在失去对数据的控制,科技发展太快,政治系统升级太慢,权力
出现了真空。
即便是互联网兴起之后的若干年,各国政府开始意识到这个科技成果对社会和政治格局
的影响力已经大到失控的地步,他们开始通过各项政策法规监... 阅读全帖
m****t
发帖数: 2329
16
算法底线,和你做什么级别的开发有关系。一般只要把算法教材上那些常见的经典算法
思想理解清楚就可以,十多类吧。国内有些博士,就是针对某个领域的一个算法设计或
者优化,就能博士毕业。尤其是图像多媒体方向,还有人工智能,到了博士阶段,很多
都是研究算法的。你不可能一直把算法学完学透,然后在开始做项目,做工作。算法本
身就是灵活且多变的。实际上,大部分公司,你如果不是去做研究算法的岗位,去了做
的事,都是去实现人家的算法思想。这潭水的确深。就像你不可能把一辈子的饭吃完,
再开始今天的生活。需要什么学什么,抱着武不离手的态度,多学习,慢慢就能走到高
了。能去做算法设计和研究的,已经不是码农的层次了吧。某产品核心算法属于商业机
密了。如果感觉有用,给个包子呗
,早饭还没吃呢,加油。

OS
f***e
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17
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无人机时代看算法人口
工业化时代的比拼,看的是工业人口,所以中国虽大,打不过日本, 毕竟血肉之躯,打
不过钢铁,战争中的决定性力量是工业人口
工业化时代,制造的所有武器,都需要人来控制,
现在,机器学习算法已经可以利用输入的视频流在游戏中战胜人类玩家了,可以说无人
机,无人坦克,无人航母才是军事的未来,注意是视频流。。。这个是革命性的突破,
这个算法加上无人机的制造,才是军事的未来。
无人机时代比拼的是对战算法+无人机设计制造能力,
这个点上看,美国目前算法和设计略强,,中国制造更强,
其他国家都差非常远,从习这次能带以互联网为主的公司出来,他应该是懂得。
10年之后的战争,已经没人啥事了,就看对战方有多少钱买中美的无人机,无人坦克了。
同理,新时代的国家竞争,工业人口的地位将让位算法人口,这是一个变革时代的开始
,对照算法人口和工业人口的比例,世界范围,相当于工业革命的1840。不同的是,按
照算法人口的数量,所有其他国家,都和中美差距巨大,美国在质量上有绝对优势,但
是美国的高质量算法人口中有 20%到30%是华裔。
第二梯队是俄国和印度。但是在数量和质量上和第一梯队有明显差距。
... 阅读全帖
t*******a
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18
这几个专业的毕业生正被疯抢:算法工程师年薪30万起步
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30
28
2017-10-21 09:46:25 字号:A- A A+ 来源:微信公众号“中新经纬”
关键字: 码农高薪校招码农年薪25万校招年薪
一想到“码农”,很多人的大脑中就出现一个穿着衬衫长裤,长期加班,背着双肩包的
沉默青年男子。但是实际上,“码农”只是戏称,对方有可能是一个年薪30万起步的“
算法工程师”。
据微信公众号“中新经纬”(ID:jwview)近日,一份2018届互联网校招高薪清单在网
络流传,清单显示了众多知名互联网企业技术类岗位的年薪水平,动辄30万以上的出价
。引起了不少高校应届生的关注。
而从拿到这些企业offer的同学反馈来看,这份清单显示的年薪水平还是比较准确的。
另外,今年互联网企业中研究深度学习、机器学习、人工智能等岗位比较火热,在他们
看来,校招年薪25万人民币只是白菜价。
2017云栖大会的“码农”@视觉中国
高薪清单曝光,算法工程师最吃香
根据校招薪水公号称,2018届互联网校招已经陆陆续续的开展了,中新经纬通过对高薪
岗位梳理发现,有20多家企业年薪突破了30W。
其中包括谷... 阅读全帖

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19
为中国智慧物流行业独角兽,最大货运无人车平台“运满满”招聘。运满满是国内首家
基于云计算、大数据、移动互联网和人工智能技术开发的货运调度平台,致力于为公路
运输物流行业提供管车配货工具,同时为车找货(配货)、货找车(托运)提供信息及
交易服务。公司目前以实现盈利并且于2018年4月完成E轮融资。该公司在北京、上海、
南京均有办公地点。薪资匹配国内大型互联网公司。现诚邀海外应届毕业生和有工作经
验,希望回国发展的才俊们加入! 申请或咨询,请发邮件到 [email protected]
unitalentconsulting.com, 注明“申请人姓名+算法工程师”
分布式计算算法工程师
工作职责
• 完善并维护Spark streaming与Spark离线任务平台,开发各种基于Spark的
分布式计算任务,保障高性能及高可靠性
• 实现各类基于Spark或PySpark的机器学习算法
• 完善Spark任务单元测试,实现任务的自动部署
• 分析货源、车辆及用户行为数据,从中发现产品中存在的问题,参与解决
方... 阅读全帖
a********e
发帖数: 16
20
来自主题: CS版 - 算法大师
四.艾兹赫尔·W·戴克斯彻(Edsger W. Dijkstra)。
1)理论物理学家转入计算机编程。
2)1956年左右,思考出最短路径算法,修改后为最短子分支树算法,发表于《数字数学
》。当时数学界几乎全在研究连续统和无穷大问题,无人关注。
3)针对资源共用问题,提出“互斥”方法,基于铁路信号系统的P(荷兰语“通过”)
、V(荷兰语“释放”)操作。
4)“哲学家的晚餐”,体现死锁问题。之后几年最成熟计算机系统MULTIX却并没有考虑
死锁问题。
5)前往美国布劳斯公司,推行编程的可验证性,提出“GOTO语句是有害的”,却阻碍了
一些程序员所喜欢的程序不确定性。
6)《程序与证明的形式开发》,拉近数学与计算机科学的距离。
7)对人工智能说不。
五.迈克尔·O·拉宾(Michael Oser Rabin)。
1)德国犹太人拉比家族(观察思考产生智慧的阶层)。
2)能够猜想的计算机:考虑有限状态机,证明非确定性有限状态机与确定性有限状态机
之间的转换关系。
2+)图灵于1935年定义“计算”的逻辑基础,设计图灵机。借助哥德尔不可判定原理,
设计停机问题,挑战希尔伯特判定性问题。
3)对计... 阅读全帖
f*******a
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21
来自主题: DataSciences版 - Science上新clustering算法的分析测试
原帖见
http://www.mitbbs.com/article_t/DataSciences/6761.html
一点分析心得,与大家共享,以期抛砖引玉。
感谢zhaoce的总结一文让我看到这篇文章;也非常感谢f0008朋友在我始终无法下载附
件的情况下把附件发给了我。
===========================================================================
聚类算法能利用的一般是局部特性,如邻域点距离、基于核函数的密度估计。Mean-
shift算法就是一个非常经典的算法,以梯度方法迭代至局部密度峰值点。
这个算法的思路其实与Mean-shift很类似,虽然作者要在文章中反复说和Mean-shift不
一样,但本质上非常相近。MS以梯度寻找峰值点,而这个算法则是直接在点群中搜索峰
值点。这样做是基于一个近似假设:峰值点和点群中的某点距离不远。举个极端的例子
:只有一类,20个点均匀分布在一个圆上。MS算法可以准确聚到圆心,只要核大小足够
。而这个算法,只能聚在这20个点中的某个点上。这个假设在一般情况下可以接受,也
能... 阅读全帖
z****e
发帖数: 54598
22
来自主题: JobHunting版 - 学算法真的只是面试用得上吗?
你要定义有用
算法这个东西,看你的目的,如果你问的是面试,那么第一层次是温饱,我觉得你把算
法全部忘掉,也足以让你活得不错,这是一,其次,就算你算法不过关,不太懂,没有
刷过leetcode,你还是可以觊觎一部分相对pay得不错的工作,比如y和w,最后,既然
flg在考算法,你也不需要去把算法看得多透彻,leetcode是你的好朋友,大家都在背
,你不背你就亏了,所以我觉得,你在做好第一和第二点基础之上,遇到面算法的,你
再突击背算法题,做leetcode,这个策略下来,有个层次和重点,有的放矢,要不然你
拼命背了算法,就只搞算法,遇到上次那样,yahoo上来从di开始问,你怎么办?这种
机会丢掉岂不是很可惜?
如果你问的是工作中用不用,奇淫技巧固然很难得,但是呢,就像微积分证明和应用是
两回事一样,一个算法写得再好,你把它实现后封装成一个类库,其它人调用就是了,
就像hashtable,这个玩意实现实在是很牛,但是现实工作中有几个人真的去实现过?
g**1
发帖数: 10330
23
年薪25万只是白菜价 这几个专业的毕业生正被疯抢
2017年10月20日 19:30:42
来源:中国新闻网
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原标题:年薪25万只是白菜价!这几个专业的毕业生正被疯抢
近日,一份2018届互联网校招高薪清单在网络流传,清单显示了众多知名互联网企业技
术类岗位的年薪水平,动辄30万以上的出价。引起了不少高校应届生的关注。
而从拿到这些企业offer的同学反馈来看,这份清单显示的年薪水平还是比较准确的。
另外,今年互联网企业中研究深度学习、机器学习、人工智能等岗位比较火热,在他们
看来,校招年薪25万人民币只是白菜价。
高薪清单曝光,算法工程师最吃香
根据校招薪水公号称,2018届互联网校招已经陆陆续续的开展了,中新经纬通过对高薪
岗位梳理发现,有20多家企业年薪突破了30W。
其中包括谷歌中国、微软、google、腾讯、大疆、海康、华为、网易游戏、阿里巴巴、
滴滴、百度、今日头条的知名互联网企业,他们给校招生开出的年薪水平均在30万以上
,不过提供以上薪资水平的岗位也多为算法工程师、研发工程师、软件工程师等技术性
较强的岗位。
其中,谷歌中国的人工智... 阅读全帖
S******t
发帖数: 64
24
先申明:本人不是大牛,发贴也不是挖坑,个人CS小硕一枚,公司里干了三年java/
j2EE developer,一直想不通这个问题:为什么FLG等等软件公司采用算法题来招软件
工程师??? 先说说我自己的想法:大家都是狂刷题,尤其是leetcode,然后很多人
最后就这么刷题进了FLG,但是,你进了公司之后,在实际工作中,有没有真正需要用
到那些算法题的东西或者思路?? 我读CS master的时候也学了算法导论,也刷过一部
分leetcode的题,但是我很认真的说,我三年在公司做的工作,几乎没有一天和一次机
会用到这些算法题背后的知识,难道是我的工作内容很low?很不高大上? 我不能理解
。请版上在FLG工作的大牛说说,你们刷了题进了FLG,进去之后,工作中是不是真的就
需要用到算法体的思路和背后的知识?
换个角度,假设你有较好的CS专业课程和基础,但是就是没有刷题也做不好那些题,假
设你被安排在FLG工作,那你就无法胜任你的工作内容? 做的东西就和那些会解算法题
的人完全不一样的质量?
实在不理解为什么FLG等等公司非要用算法题来选择和招聘人。把那些数
组,列表,树和图里的元素疯狂... 阅读全帖
p*******f
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25
公司介绍:
CloudBrain 致力于为用户提供全新的机器学习算法和大数据处理服务。公司成立于
2015年,创始人来自Google,Facebook,Microsoft等公司的机器学习核心项目。
CloudBrain 特有的并行计算架构比现有的基于单机或cluster (如spark) 的机器学习
有如下显著优势:
1. 数据安全:用户无需上传数据至CloudBrain或public cloud (如Amazon AWS) 即可
完成所有计算,最大程度保障数据安全
2. 高效建模:CloudBrain利用软硬件相关并行算法的最新发展改进了deep learning,
bayesian learning,generalized linear model和ensemble等算法,提高了建模的速
度和准确度
3. 操作简便:CloudBrain数据服务为复杂机器学习算法打包,用户只需通过简单交互
界面指定数据来源和数据类型
4. 强化训练:CloudBrain数据服务能够自动总结客户端的训练过程,不断自我更新并
提高应对不同数据的能力
招聘岗位:机器学习算法研发工程师,大数据系统研发工程师... 阅读全帖

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26
来自主题: JobHunting版 - 阿里巴巴算法工程师机会
大家好,帮阿里搜索事业部发一个招聘广告。他们在北京/杭州新建的算法团队急需人
才加盟。除高级算法专家之外,还有算法专家的岗位。
有意者请直接联系Hiring director: [email protected],谢谢!
搜索事业部-高级算法专家-北京/杭州
岗位描述:
1、负责淘宝搜索或推荐算法的研发,并在淘宝和天猫各个垂直行业产品中上线
应用;
2、负责搜索或推荐算法中某个方向的技术规划,制定相应的技术发展方向和计
划,使系统体系化并具有前瞻性;
3、负责团队人员的技术辅导,制定团队的技术规范,帮助团队的人员成长。
岗位要求:
1、硕士以上学历,有6年以上的互联网产品的研发经验;
2、有扎实的数据分析能力和经验,具有较强的体系化、结构化思维能力,善于
挖掘问题背后的本质;
3、具备丰富的数据挖掘、机器学习 、搜索或推荐系统等相关领域的实践经验,
最好有顶级论文或代表性工作成果;
4、对算法相关的离线、在线系统有丰富的经验,具有扎实的工程实现能力;
5、责任心强、团队合作、沟通能力佳
6、具有大型互联网公司搜索、推荐、广告算法经验背景的人,优先考虑。
u**c
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27
来自主题: Apple版 - [KJJD]App Store中国调算法?
【 以下文字转载自 ScitechNews 讨论区 】
发信人: Cnews (chinanews), 信区: ScitechNews
标 题: [KJJD]App Store中国调算法?
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Aug 16 22:11:39 2012, 美东)
苹果App Store中国区今日出现“怪现象”,部分应用,尤其是中文应用,按全名搜索失效,得不到精准匹配结果。一时间,开发者怀疑出现BUG的也有,猜测苹果测试算法的也不少,也有开发者感叹苹果还是不懂中文。
按应用全名搜索失效
“怎么回事?搜应用全称都不在第一个显示啊!”今天,不断一些开发者反应,在苹果App Store搜索按关键词精准匹配失效。
塔读文学的一位负责人告诉搜狐IT,他们的应用“塔读文学”在移动端App Store和iTunes上按全称搜索时,居然都不在第一页显示。搜狐IT经查证确实如他所言。
搜狐IT也在移动端App Store上搜索了一些不同类别中英文应用,发现一些确实奇怪的搜索结果:
1、二战风云:按全名搜索,这款热门手游才排到首页第六位,前五位完全不是包含“二战风云”四个字的应用。以往,... 阅读全帖
p******k
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28
http://ponyhawk.org/algorithm_trading/
目前证券交易中常用的主流算法有XWAP(VWAP/TWAP),PEG/Paticipate。对于这些算
法,相应的论文很多,对于专业人士自然是基本常识,但是对于还没入门或者只是刚刚
有所兴趣的人们专业论述未免过于艰涩。我尝试着用大白话简述一番,肯定有错漏粗疏
之处,只求见者能够有种原来如此/不过如此,略有所得就算达到目的。
VWAP,直接翻译叫做交易量加权平均价格,白话讲就是寻求一个均价成交,这个均价依
据历史交易量的一个加权平均来确定,理想状态下,这个价格就是一段时间内的市场均
价。这种算法并不追求以低于市场平均成本购买股票,而是希望在购买的过程中对于市
场的影响最小。具体实现就是根据某只股票的历史成交记录作出一个每天不同时点的交
易情况的预测,跟据预测的情况决定交易的数量,以达到加权之后依然接近于市场的均
值。这里可以引申出另一个算法TWAP,直接翻译是时间加权平均价格,这个算法并不预
测交易情况,而是直接把交易时段均分成不同的时间点进行交易,这样取得在某时段上
的时间加权平均价格。总之VWAP就是追求均... 阅读全帖
g**1
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29
天网来临的前兆,美智能算法卫片中快速找导弹
原创 空天松鼠 2017-10-20
深度学习算法的AlphaGo把人类棋手打得屁滚尿流,然而这只是一个开始
说起人工智能,大家肯定都会想到AlphaGo,这个Google公司DeepMind团队的程序成功
的击败了中日韩的围棋大师,已经天下无敌了。最近DeepMind团队公布了改进增强版的
AlphaGo Zero,它自学成才3天成为顶级高手,对阵原版AlphaGo实现了100:0的压倒性
优势。人工智能的出色表现让科幻中的“天网”概念风行一时,然而,人工智能在军事
上到底有什么用呢,最近美国密苏里大学将深度学习技术引入卫片识别,人工智能在军
事领域也将迎来爆发。
英国人杰弗里·辛顿是深度学习领域的开山鼻祖,深度学习让人工智能实现了飞跃性的
提升
深度学习技术是英国计算机科学家Geoffrey Hinton开创的人工智能路线,这种独特的
神经网络技术通过建立和模拟人脑神经元的方式进行分析和学习,从而实现更有效的人
工智能。当年IBM公司深蓝电脑击败国际象棋棋王,国内外舆论都还认为人工智能不可
能在围棋领域大显身手,因为围棋对弈中传统人工智能... 阅读全帖

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30
#资深图像算法工程师# 湾区 智能家居 世界500强
职位:资深图像算法工程师
Location: San Jose,CA
1.负责图像识别相关算法的研究与开发;
2.跟踪国内外最新的图像识别相关先进技术
3.负责配合图像技术产品落地
3.负责配合中央研究院图像算法开发
1.10年行业经验,计算机视觉、模式识别、图像处理等相关专业博士学历;
2. 有数字图像处理、模式识别算法研发经验,较强的算法分析与设计能力;
3.精通C/C++,,有较强的编码能力;
4.熟悉平面图像的识别、分离、形变、矫正等相关功能算法.
有兴趣的同学请将简历发送至 [email protected]
n****a
发帖数: 1069
31
来自主题: JobHunting版 - 关于算法的学习,求建议
MIS专业,从没上过算法课。版上转悠了半天发现software engineer面试的都是算法题
。很想投大公司的职位,从哪学起呢?听很多人说面试前研究几星期算法就能应付面试
。各位牛人都是去哪找算法题研究的?以前Amazon曾给过两次电话面试,可惜都是算法
,结果可想而知。不过已经是两年前的事儿了。最近两年做得工作都是web
application development,对算法完全没要求。最近失业,想准备一下投大公司的职位
。恳请各位大侠指点算法迷津,谢谢!
k**o
发帖数: 3006
32
楼主逻辑太搞了,你在这里看到大家的面筋算法题居多是因为这里刚毕业或者工作经历
少的人居多,所以FLG侧重算法和CS基本知识,不是所有面试都只考算法题!
以FB为例,其实四轮面试只有两轮以写code为主,另外两轮以系统设计和以前的经验为
主。本科硕士New grads没有系统设计而是多一轮coding。如果你是去面manager职位,
也会有不同侧重,比如文化,leadership等。
Coding那两轮里面,真正算法复杂的并不多,没人逼你非要原样写出来个quick sort或
者红黑树。你把问题正确分解了,每一步给出合理的答案,最后用整洁的code把答案表
达出来,和面试官沟通良好,哪怕code里面有地方不完美或不是最优,或者甚至夹杂点
pseudo code,我相信至少也是个weak hire。
最后,几年工作经验根本不是不熟算法的借口。面试过director级的candidate(我也
是小菜鸟一枚,只知道对方是慈祥的大叔,以前title高,没想到过来是做senior
manager/director的),人家也是一道道算法题认真写,边界条件performance bottle
n... 阅读全帖
s**e
发帖数: 1834
33
来自主题: Pingpong版 - 算法调整
也收到了这个usatt的email,很高兴他们开始做些算法调整。
但这个email有两点问题。
1. 这次算法调整的中心是为了纠正老算法有些情况下有”输了球可以(多)涨分“的
现象,但他的两个例子只是说新老算法调分区别,可没有说老算法是怎么就”输了球
可以(多)涨分“了。
2. 这个可能只是笔误。他说涨了75+后,老算法调分用”taking the average of best
win/worst loss and pre-tournament rating"。而实际上老算法调分用的是”taking
the average of best win/worst loss and pass1 rating"。
T********i
发帖数: 2416
34
来自主题: Programming版 - 请教一下老魏pc12306中的算法。
不敢当,我们可以讨论一下。
首先,这个算法是老姜原创。2年多以前他就贴出来过。很不幸立刻淹没在一大堆口水
帖中。这也证明了这个版根本不是严肃讨论技术的地方。我只不过在实现过程中做了一
些优化而已。这个事实我已经反复生命过,不敢掠人之美。
1。站数scalability肯定不好,算法本身很简单。站数从10变成100,allocate()时
间就增大100倍。这个是肯定的。但是我们讨论的是火车票,不是汽车票。100站现实中
不可能。20站有没有可能我不知道。20站allocate()就要慢四倍。但是可以接受。
2。多个座位连坐的问题。这个倒是不用3000^2倍。其实如果把TrainTicketMap稍加改
变,座位不是stack而是bitmap的话,就会容易很多。搜索连坐估计可以做到O(m^2 ×
log(n)),m是站数,n是座位数;实际代价可以很小。
其实我现在的算法实现也很仓促。比如现在的TrainTicketMap是一个矩形,实际上只用
了一半,就是沿对角线的三角形而已。主要是我看指标远远超过了,就将就了。
事实上,这个算法很适合scale到外围机上去。这也是我故意分两步alloc... 阅读全帖
T********i
发帖数: 2416
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来自主题: Programming版 - 请教一下老魏pc12306中的算法。
不敢当,我们可以讨论一下。
首先,这个算法是老姜原创。2年多以前他就贴出来过。很不幸立刻淹没在一大堆口水
帖中。这也证明了这个版根本不是严肃讨论技术的地方。我只不过在实现过程中做了一
些优化而已。这个事实我已经反复生命过,不敢掠人之美。
1。站数scalability肯定不好,算法本身很简单。站数从10变成100,allocate()时
间就增大100倍。这个是肯定的。但是我们讨论的是火车票,不是汽车票。100站现实中
不可能。20站有没有可能我不知道。20站allocate()就要慢四倍。但是可以接受。
2。多个座位连坐的问题。这个倒是不用3000^2倍。其实如果把TrainTicketMap稍加改
变,座位不是stack而是bitmap的话,就会容易很多。搜索连坐估计可以做到O(m^2 ×
log(n)),m是站数,n是座位数;实际代价可以很小。
其实我现在的算法实现也很仓促。比如现在的TrainTicketMap是一个矩形,实际上只用
了一半,就是沿对角线的三角形而已。主要是我看指标远远超过了,就将就了。
事实上,这个算法很适合scale到外围机上去。这也是我故意分两步alloc... 阅读全帖
s********0
发帖数: 71
36
来自主题: Military版 - 模重复平方算法
在RSA算法里头经常要用到“求x的n次方模m”这样的过程,通常使用O(log(n))的模重
复平方算法来实现,提高效率。
其实这是大二学的《信息安全数学基础》里面的内容,那时为了考试需要(手算+写出
很罗嗦的过程),还专门写了代码放在Blog空间里考试的时候用—……
同样O(log(n))的递归算法其实很容易理解:
/* C */
int fast_mod(int x, int n, int m)
{
if (n == 0)
return 1;
else if (n % 2 == 0)
return square(fast_mod(x, n / 2, m)) % m;
else
return x * fast_mod(x, n - 1, m) % m;
}
#Python
fast_mod = lambda x, n, m: 1 if n == 0 else fast_mod(x, n / 2, m) ** 2 % m
if n % 2 == 0 else x * fast_mod(x, n - 1, m) % m... 阅读全帖
r*****g
发帖数: 434
37
来自主题: Military版 - 模重复平方算法
这么学术的东东放错地方了吧

在RSA算法里头经常要用到“求x的n次方模m”这样的过程,通常使用O(log(n))的模重
复平方算法来实现,提高效率。
其实这是大二学的《信息安全数学基础》里面的内容,那时为了考试需要(手算+写出
很罗嗦的过程),还专门写了代码放在Blog空间里考试的时候用—……
同样O(log(n))的递归算法其实很容易理解:
/* C */
int fast_mod(int x, int n, int m)
{
if (n == 0)
return 1;
else if (n % 2 == 0)
return square(fast_mod(x, n / 2, m)) % m;
else
return x * fast_mod(x, n - 1, m) % m;
}
#Python
fast_mod = lambda x, n, m: 1 if n == 0 else fast_mod(x, n / 2, m) ** 2 % m
if n % 2 == 0 else x * fast_mod(x... 阅读全帖
z**********3
发帖数: 11979
38
来自主题: Military版 - 无人机时代看算法人口

就比如你这个“看到” 就是目标识别
用到KMP搜索算法
这算法是 3个老教授发明的
实现来也就 30个工程师写成库
应用起来也就找300个军方码工预制进无人机
那需要那么多人懂算法 大部分人会用就行 就像发明app算法 编写app 使用app的关系
不过你的算法人口和我一个经济领域的概念很像,叫编程人口
算法的发明和改进是稀少和缓慢的
小部分人用来做成工具
大部分人用工具来生产
这大部分人就是我说的coding population/programming population
CP/PP
t**********8
发帖数: 1683
39
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: twinlight198 (雙灯), 信区: Military
标 题: 为表现自己未衰落 美国发明GDP新算法2013-05-06 12:11:26
发信站: BBS 未名空间站 (Tue May 7 12:29:50 2013, 美东)
民主万岁~万岁~万万岁~. 哦也.
=========================================
魏建国:美国GDP新算法不合理 意在表现自己未衰落 2013-05-06 12:11:26
新闻中心-中国网 news.china.com.cn  时间: 2013-05-04
中广网北京5月4日消息 据经济之声《天下财经》报道,美国商务部下属负责发布
经济统计数据的经济分析局今年7月将调整统计方法,把研发支出、艺术原创等纳入投
资部分,美国国内生产总值GDP将因此扩大3%。美国GDP新算法是否合理?中国有没有借
鉴意义,有请中国国际经济交流中心秘书长魏建国点评。
【嘉宾简介】
魏建国,现任中国国际经济交流中心副理事长兼中心秘书长,政协十一届全国委员
会委员,研究领... 阅读全帖
D****0
发帖数: 41
40
来自主题: JobHunting版 - 算法考试的着重点在哪?
从昨天一直看到现在,大家似乎都在为面试的算法考试而准备。
真心的想问问,这些算法的考试着重点在哪?本人对IT行业有
一定了解,发自内心的说,这些算法和数据结构都是black box
拿来用就好了,为什么面试还需要考的这么详细?毕竟不是
学校的exam 是考察对知识点的掌握。如果用人单位也这么考,
不是得不偿失吗? 如果我是用人单位,我会更着重看看你的工作
经历,做过哪些项目,在项目中担任的角色, 而不是一通算法
的考试来决定能力。如果哪家公司天天琢磨着算法,那项目简直
没法进性了,更重要的时,用人单位真的会给时间培训吗如果
只会做些算法题?
y****9
发帖数: 252
41
来自主题: JobHunting版 - 算法书除了算法导论还有什么?
coursera 两门大算法课正在进行时,一个侧重于算法分析 (无语言要求),一个侧重
于算法实践 (Java 提交作业)。
https://www.coursera.org/course/algo
https://www.coursera.org/course/algs4partI
其中后者的主讲人是《算法(第四版)》的作者 Sedgewick
对求职有没有帮助就不评论了,不要太功利嘛,学习无止境。
同样的,你要的经典算法书:
CLRS - Cormen, Leiserson, Rivest, and Stein, Introduction to Algorithms
(3rd edition)
DPV - Dasgupta, Papadimitriou, and Vazirani, Algorithms
KT - Kleinberg and Tardos, Algorithm Design
SW - Sedgewick and Wayne, Algorithms (4th edition)
T*******e
发帖数: 4928
42
来自主题: JobHunting版 - 各种算法培训班值得吗?深度解读
我觉得你们说的太偏激了。
几千块的算法培训班确实不值得,但是有的算法
培训也就一百来块而且外带OJ,对算法零基础
的人入门还是有些作用的。我没上过基础算法培训班,
那是因为我早已经比较系统地自学过基础算法。但是
如果我是零基础,我完全可能报个比较好的算法培训
班来入门。比如九章。既可以上课,还有配套的OJ。
当然作为消费者,我觉得九章有的课,付费学员应该
可以一年内反复听,或是至少自己录视频。而不是只听
一次。因为如果付费学员只能听一次,而盗版的随便
听,对老老实实不录视频的付费学员很不公平。
至于那些学习和分享偷录的课程视频的行为,如果是出于
能更好复习巩固或是互助的目的, 我没有什么
意见,因为none of my business. 但是你们没必要
攻击正经上课的人吧。
p********5
发帖数: 7433
43
来自主题: NextGeneration版 - 家财的阿Q算法
首先申明这是个家庭财富阿Q算法,或者说意淫自己想着开心的算法。另外,我自己生
孩子,最大的目的,就是让孩子来这个这么好的地方享福,孩子从小受尊重个性,校车
,学校各种兴趣活动,长大后在一个保障好相对公平的社会生活。
原来在学校读书时,我03年来的,05年生孩子前有存款2万,和老公都是全奖读书。直
到07毕业老公工作,也还只有存款2万,这其中7千是我们从国内带来的。我想,从孩子
生下来,我们就没有存下钱,原来钱花孩子身上了。然后我就有了这个阿Q算法。钱会
贬值,存在孩子身上真的不会贬值,因为这是对生命的投资。
首先,一个孩子生下来,我认为值两万。(其实是无价的,别笑我,我得强行量化一下
),因为领养一个孩子要2万。还有一年怀孕,投入差不多是2万。然后,孩子大一岁,
身上就得多投入一万。虽然我们的确没有在孩子身上一年花这么多钱,但是我们带他的
人工是值这个钱的。还有就是比如孩子大了,读书了,我们这个普通7份学区,一年一
个孩子政府投入资金是6000。所以我认为一年有1万的资金累积在一个孩子身上是有的
。所以,当时毕业的时候,虽然手头只有2万存款,但是看着我2岁1岁的孩子,我觉得
我还是有7... 阅读全帖
R******4
发帖数: 96
44
我就干过这事,有好几个人拿他们新的算法和我的算法比较表示提高。
我claim的是,我的算法已经成为业界接受度最高的最标准的算法,所有新的研究都得
拿我的结果和他们的比云云。
当然人家论文一般也说我的算法是state-of-the-art啦,也拉进来说上两句。
c***k
发帖数: 1589
45
暴雪作为一个游戏公司,所采用的随机算法即使再先进,也一定是伪随机算法。想了解
具体内容的可以参考wiki
http://en.wikipedia.org/wiki/Pseudorandom_number_generator
但是简单的说,软件的随机算法没有真随机的。真随机的生成器必然是基于硬件设备的。
伪随机数的问题是它的输出是deterministic,比方说随机生成从1到100的数,不管你
运行多少次,结果虽然是“随机”的,但是顺序却是一定的。为了解决这个问题,伪随
机数需要一个种子。不同的种子产生的结果就不一样了,但是相同的种子其结果却是一
致的。
在这里插个题外话,玩文明的时候,战争的胜负也是随机的,但是只要你试图用S/L大
法你会发现战斗的结果永远是一致的,我个人的猜想就是随机数的种子也被存起来了。
那么回到游戏中来,有人就想问了,有没有“好”的种子和“坏”的种子呢?答案是
Yes and No。否定的原因是,游戏进行足够长的时间,掉率必然回归设定,T6说掉率为
0.01%,你跑个1000000次,结果必然在100左右。T6比T5掉率高10倍,你各跑各1000000
次,结果... 阅读全帖
l*****8
发帖数: 16949
46
没有那么简单。你说的这些都是小儿科了。你说的这些计算机排名的算法里早就考虑到
了,而且考虑的更周全,更完美。现在的算法本质上都是和pagerank(就是google用的
网页排名技术,Page发家的算法, https://en.wikipedia.org/wiki/PageRank )类似
的算法。比较早的一种拿来rank的算法是93年James Keener的一篇文章:
http://stat.wharton.upenn.edu/~steele/Courses/956/Ranking/Ranki
这些算法本质上就是把队伍之间的比赛胜负关系弄成一个大矩阵,然后求特征值,再按
特征值排序。差别主要是这个矩阵怎么弄。只考虑胜负可以让胜者为1,负者为-1。也
可以把比分,主客场啥的因素做个加权。NCAA篮球,橄榄球用的排名基本上都是这么来
的。
C***H
发帖数: 508
47
要挑毛病的话有一个很重要的“算法”其实并不能保证成立。
他想说,对于虚拟人之外的世界的模拟,可以用一种简化的算法:因为虚拟人的观察能力
十分有限,所以只要模拟的精度在人的观察能力之上就行了。如果虚拟的“科学家”想要
通过某些仪器做更精密的观察,那么系统只需要探测出这种企图,在其观测范围内作更精
密的模拟就可以。这样就可以极大的减少对外界模拟的计算量。
这个算法的问题存在于两个方面,
第一,这种as-needed basis的算法描述的和我们观察到的世界不保证一致,这是主要问
题。
世界是非线性系统,微观过程的效果可能会被放大而导致明显的可观测效应,这种放大过
程不一定能被宏观的方程所描述,不排除有些很可能只能通过Bottom up的算法来实现(
可能的例子是:流体的流动,其它生物体的模拟等等),而1、人类正是要利用这些效应
,让其独立于人类工作;或者2、这些效应独立于人类运作,有明显的效果。作者也看到
了这一点,他想出了一个例子就是计算机,因为算法是不能用方程描述的。他认为现在的
计算机比较弱,直接进行到门电路级别的模拟,运算量还可以忽略不计。其实还有现成的
例子就是生态环境的蝴蝶效应

发帖数: 1
48
联系方式:微信178592880,qq:3369387347,邮a class="__cf_email__" href="/cdn-cgi/l/email-protection" data-cfemail="cb2f6871f8f8fdf2f8f3fcf8fffc8bbabae5a8a4a6">[email protected]/* */;
本人(工科博士毕业,工作7年)长期从事基于MATLAB、C/C /C#的算法开发,有丰富
处理复杂算法的经验,长期承接来自学生、公司的算法开发,保质保量,不外包。有意
请联系。
主营专业:
计算机程序开发:
C# C C(VS)编程,网站设计,应用程序开发、数据库、数据结构
信号处理:
傅里叶变换 各类滤波器设计 特征提取 频谱分析 信号去噪 信
号压缩 均衡器 心音信号 自适应滤波
语音方向:
识别增强 去噪 变声 压缩 分析 加
解密 采集 合成
通信仿真与设计:
无线通信 信道估计 调制解调
图像处理:
识别融合 滤波 压缩 边缘检测分割
跟踪 采集 加解密 预处理 特征提取
算法:
神经网... 阅读全帖

发帖数: 1
49
联系方式:微信178592880,qq:3369387347,邮a class="__cf_email__" href="/cdn-cgi/l/email-protection" data-cfemail="1cf8bfa62f2f2a252f242b2f282b5c6d6d327f7371">[email protected]/* */;
本人(工科博士毕业,工作7年)长期从事基于MATLAB、C/C /C#的算法开发,有丰富
处理复杂算法的经验,长期承接来自学生、公司的算法开发,保质保量,不外包。有意
者请联系。
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C# C C(VS)编程,网站设计,应用程序开发、数据库、数据结构
信号处理:
傅里叶变换 各类滤波器设计 特征提取 频谱分析 信号去噪 信
号压缩 均衡器 心音信号 自适应滤波
语音方向:
识别增强 去噪 变声 压缩 分析 加
解密 采集 合成
通信仿真与设计:
无线通信 信道估计 调制解调
图像处理:
识别融合 滤波 压缩 边缘检测分割
跟踪 采集 加解密 预处理 特征提取
算法:
神经... 阅读全帖
m**********e
发帖数: 220
50
来自主题: Programming版 - 最短路的算法复杂度问题
嗯。。写错了
是和
我懂了
谢谢大家
还想问一下就是我的图是用邻接表存储的,但算法就是用普通方法实现的
看到网上说有办法可以改进算法,對於邊數少於 n2 的稀疏圖來說,我們可以用鄰接表
來更有效的實現该算法。同時需要將一個二叉堆或者斐波納契堆用作優先隊列來尋找最
小的頂點(Extract-Min)。當用到二叉堆的時候,算法所需的時間為O((m + n)log n)
,斐波納契堆能稍微提高一些性能,讓算法咝袝r間達到O(m + n log n)。
不是很懂怎样用二叉堆来做这个算法
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