图搜索的A*算法有两种情况: hn是可采纳的,但是不是满足一致性 如果满足一致性,A*算法的实现要简单一些:即使不检查closed节点的状态重复,也能得到最优的结果 下面是证明最优性的一些关键点: 1 沿着任何路径的fn都是非递减的 2 closed集合里面的任何一个节点的fn都要小于open集合里面的任何一个节点的fn,这个特点保证了在拓展open节点时可以跳过已经在closed节点中的节点 3 目标点的fn=gn+0,如果有路径到达目标点,那么所有能到达目标点的路径都在open表里面,而且A

一.隐马尔科夫HMM如果: 有且仅仅有3种天气:0晴天.1阴天.2雨天 各种天气间的隔天转化概率mp: mp[3][3] 晴天 阴天 雨天 晴天 0.33333 0.33333 0.33333 阴天 0.33333 0.33333 0.33333 雨天 0.33333 0.33333 0.33333 有2种活动:            0去公园,1不去公园 各种天气下进行各种活动的概率: w2a[3][2] 去公园 不去公园 晴天 0.75 0.25 阴天 0.4 0.6 雨天 0.25 0.7

作者:吴香伟 发表于 2014/09/05 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移到其它

转自于:http://www.cnblogs.com/shanno/p/3958298.html?utm_source=tuicool 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移

转自:http://www.cnblogs.com/esingchan/p/3917718.html 维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore.Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与

为了证实在常规手段破解下能有效保护程序核心功能(演示版本对AES加解密算法及数据库的密钥(一段字符串)进行了保护),特对此DLL保护思路进行相应的测试,包含了反编译及反射测试,看是否能得到AES加解密算法的密钥及数据库字符串. 反编译: 我这里使用了.net dll反编译工具ILSpy,以下为真实截图. 1． NetProtect.BLLDemo.dll 2． NetProtect.ConsoleApplication1.exe 3． NetProtect.CoreClr.dll 综合上图,可以

CRF(条件随机场) 基本概念 场是什么 场就是一个联合概率分布.比如有3个变量,y1,y2,y3, 取值范围是{0,1}.联合概率分布就是{P(y2=0|y1=0,y3=0), P(y3=0|y1=0,y2=0), P(y2=0|y1=1,y3=0), P(y3=0|y1=1,y2=0), ...} 下图就是一个场的简单示意图. 也就是变量间取值的概率分布. 马尔科夫随机场 如果场中的变量只受相邻变量的影响,而与其他变量无关.则这样的场叫做马尔科夫随机场. 如下图,绿色点变量的取值只受周围相邻

随着信息技术的发展,人们对实时通信的需求不断增加,并逐渐成为工作生活中不可或缺的一部分.每年海量的音视频通话分钟数对互联网基础设施提出了巨大的挑战.尽管目前全球的互联网用户绝大多数均处于良好的网络状况,但仍有不少地区处于极差的网络条件下,除此之外,即使在网络良好区域,也仍会存在弱网现象.那么如何在有限的带宽下提供高质量的音频体验就成为了一个非常重要的研究方向. 在过去的几十年间,语音或音频的编码技术都涉及大量特定领域的知识,例如语音生成模型.近些年,随着深度学习类算法的快速发展,逐渐涌现出了多种

实现:在树莓派2和客户机都没有公网IP条件下实现远程访问控制 不足:暂时没实现网页代理 因为校园网环境没有公网IP,无法直接访问树莓派.之前有想过SSH反向代理:使用VPN,ddns(花生壳.no-ip)等方法,但是发现n2n实现起来很方便. 1.安装n2n 仓库里的是1.x版本,不过我用起来没问题. sudo apt-get install n2n sudo chmod +s /usr/sbin/edge 2.启动n2n edge -d edge0 -c 自定义网络名 -k 密码 -u -g

若列表中某元素存在则返回之 任务: 你有一个列表L,还有一个索引号i,若i是有效索引时,返回L[i],若不是,则返回默认值v 解决方案: 列表支持双向索引,所以i可以为负数 >>> def list_get(L,i,v=None): if -len(L)<= i < len(L): return L[i] else: return v >>> list_get([1,2,3,4,5,6],3) 4 异常机制 >>> def list2_ge

在安装Anaconda之前,有的已经安装过一个Python版本了,但是又不想删除这个Python版本,该怎么办呢? 概括:轻松两步--在系统环境变量中找到对应之前安装Python的路径并删除:直接将你原来安装python的整个文件夹拷贝到envs的目录下,激活该版本python的名称就是文件夹名. 我的电脑里面本来安装了Python2.7的版本,并且配置好了Django,用来做网页设计.后来我又需要一个Python3.5的版本使用tensorflow,Anaconda适用于管理多Python环境

题目描述 给出1-n的两个排列P1和P2,求它们的最长公共子序列. 输入 第一行是一个数n, 接下来两行,每行为n个数,为自然数1-n的一个排列. 输出 一个数,即最长公共子序列的长度 输入样例 5 3 2 1 4 5 1 2 3 4 5 输出样例 3 说明 对于50%的数据,n≤1000 对于100%的数据,n≤100000 思路 常见的LCS问题是通过O(n2)的DP解决的,显然此题的数据是过不去的 如何想办法? 这里就要参考在特殊条件下LCS与LIS(最长上升序列)的转换 我们记录下第一个

Tips 书中的源代码地址:https://github.com/jbloch/effective-java-3e-source-code 注意,书中的有些代码里方法是基于Java 9 API中的,所以JDK 最好下载 JDK 9以上的版本. 异常 当充分发挥异常的优势时,它可以提高程序的可读性.可靠性和可维护性.如果使用不当,则会产生相反的效果.本章提供了有效使用异常的指南. 69. 仅在发生异常的条件下使用异常 有一天,如果你运气不好,你可能会偶然发现这样一段代码: // Horrible

Atitit 如何创新 创新只有在两种条件下发生:自由.效率. 创新是如何发生的呢? 创新只有在两种条件下发生:自由.效率.在自由的环境下,对效率的追逐等于创新.如果你不自由,你的思想不够开阔,你脑洞不够大,就无法创新.但如果只是脑洞够大,净搞些乱七八糟的也没什么用,还要再加上效率. 观察一下人类的历史,全部是对效率的提升:马车到汽车,还嫌不够快,飞机出来了,飞机不够快,火箭出来了.再来看通讯,以前飞鸽传书,后来电报,嫌不够快,电话也就出来了. 现在已经全面转向智能手机.今天推广渠道实在是太牛了

1.IE6条件下有双倍的margin 解决办法:给这个浮动元素增加display:inline属性 2. 图片底部有3像素问题 解决办法:display:block;或者vertical-align:middle; 3.在IE6下,用空div清楚浮动时,div标签会有默认的高度.即: .clear{clear: both;} <div class="clear"></div> 解决办法:.clear{clear: both;overflow: hidden;he

yii2:多条件多where条件下碰到between时,between语句如何处理呢? 我有一张表:id,name,telphone,ticket_no,status,create_time等字段, 在出具多条件查询时(当不涉及到时间范围或其他范围),可以用如下语句: if (!empty($params['id'])) { $where_condition['oid'] = $params['id']; } if (!empty($params['post_name'])) { $where_

虚拟机在 OpenStack 里没有共享存储条件下的在线迁移 本文尝试回答与 Live migration 相关的几个问题:Live migration 是什么?为什么要做 Live migration?如何做 Live migration?如果你读完本文,基本了解了这三个问题的答案, 这篇文章的主要目的也就达到了.由于本文介绍的是 OpenStack 平台上动态迁移的实现,所以读者必须对 OpenStack 有一定的了解. 虚拟机迁移简介 动态迁移包括两方面的意思,一是迁移(Migration

对生产者和消费者问题的另一个解决办法是使用QWaitCondition,它允许线程在一定条件下唤醒其他线程.其中wakeOne()函数在条件满足时随机唤醒一个等待线程,而wakeAll()函数则在条件满足时唤醒所有等待线程. 下面通过一个典型用例:生产者和消费者,来实现这二者之间的同步.整个工程就一个main.cpp,文件如下: #include <QtCore/QCoreApplication> #include <QWaitCondition> #include <QTh

作者QQ:(648437169) 点击下载➨Delphi阿里云邮件推送               阿里云api文档 [Delphi阿里云邮件推送]支持SingleSendMail(单一发信接口). BatchSendMail(发送批量邮件).SenderStatisticsByTagNameAndBatchID(获取指定条件下的发送数据)

均值为1的独立指数随机Y1,Y2,组合成的Y=Y1-(Y2-1)^2/2  在Y>0的条件下也是指数随机变量 另一个条件分布 13题有错误,应该是P{x<X<x+dx,y<Y<y+dy,  0<x^2+y^2<1} / P{0<x^2+y^2<1} 这样的形式,但是P{x<X<x+dx,y<Y<y+dy,  0<x^2+y^2<1}=(1/4)dxdy该怎么解释呢....NND

一.分布式算法 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号