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贪婪算法最新视觉报道_贪婪算法是什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

贪婪算法

CS刷题指南：如何高效准备技术面试？ 𐟒᥈𗩢˜是一个需要耐心和毅力的过程。建议从简单的题目开始，用一个月的时间来巩固基础。当你掌握了这些基础题目后，你会变得更加自信，面对中等和难度较高的题目时也不会感到畏惧。 𐟒ᥜ襼€始刷题之前，为自己制定一个时间表，明确每天要刷哪些新题和复习哪些旧题。刷题是一个循序渐进的过程，不断复习旧题并提升难度，才能更好地掌握知识。 𐟒ᤸ要盲目刷题，看到题目就做。这样很难系统地掌握某一知识点。题目主要分为两大类：数据结构（如数组、字符串、树）和算法（如贪婪算法、排序、双指针）。从这两大类开始细分，找出自己薄弱的地方，重点加强。 𐟒᥈𗩢˜时，重点在于检查自己的解题思路是否正确。只要思路正确，一般都能写出代码。大部分公司更关注的是你的思路，而不是代码是否无bug。 𐟒᥏碌奏‚加LeetCode的每周竞赛，这样可以模拟面试时的紧张感。每周的新题难度不同，能让你更好地适应面试时的状态。多次参加后，面对技术面试时心态会更放松，同时也能提升自己的实力。 𐟒᥈𗩢˜的重点应放在中等难度的题目上。掌握大部分中等难度题目后，再开始挑战难度较高的题目。面试中大部分题目都是中等难度，即使遇到难度较高的题目，只要思路正确就可以。 𐟒ᥜ詝⨯•前，最好能找到该公司的面试经验分享，因为一段时间内面试官可能会用同种类型的题目来考察。这样可以帮助你更好地准备技术面试。 ❗️❗️❗️ 刷题是一个需要毅力的过程，大家要给自己制定计划并坚持下去。我们也整理了大厂面试时经常会遇到的题目合集，这些是科技公司考察的重点。感兴趣的小伙伴可以参考一下～希望大家都能顺利通过技术面试！

7个高效时间管理技巧，让你的每一天更充实研究生期间，我同时在三所学校读书，还学会了三种运动，并且顺利拿到了奖学金。留学期间，我一边学习，一边赚到了留学费用，还能在欧洲各国旅行。毕业时，我还收到了500强企业的offer。朋友们都好奇，我是如何管理时间的。 𐟟 今天，我想分享7个国际公认的时间管理方法，帮助你更高效地管理时间：时间块（Time Blocking）：将时间分成块，而不是制定详细的时间表。时间表会让我们在任务变化或未完成时感到沮丧。通过将时间分块，专注于一项任务，避免干扰，可以提高专注度，更高效地完成任务。贪婪算法（Greedy Algorithm）：根据任务的重要性和紧急程度，优先处理最重要的任务。这样可以确保你将有限的时间专注于最重要的事情，而不是在次要事情上浪费时间。先做最难的（Eat the Frog）：将最难的任务放在最开始，这样你会感觉更有动力去完成其他的任务。同时还能克服拖延症，一举两得。待办事项清单（To-Do List）：这是最有效的时间管理工具之一。每天早上花5分钟列出当天要做的事情，可以将一天的生产率提高50%。将任务按优先级排列，看看哪些事情可以外包给别人。完成后勾选。这可以帮助你组织每天的工作，确保你在有限的时间里完成最重要的任务。 Pomodoro 技术：采用25分钟的工作时间块，每个时间块之间休息5分钟。这种方法可以帮助你保持高度集中精力，缓解压力，提高效率。归档整理法（The Eisenhower Matrix）：将任务分为四个类别：紧急且重要、紧急但不重要、重要但不紧急和不重要也不紧急，然后将任务安排在正确的时间内。这可以帮助你分清任务的重要性和优先级，提高效率和效果。自我监督：保持记录时间和每项任务所需的时间。这可以帮助你发现时间的浪费点，以便于下次更好安排。每个人的时间管理方法都不同，最重要的是找到适合自己的，然后形成习惯。大家有什么时间管理的好习惯，也可以在评论区分享哦～

R-CNN：目标检测的深度学习之旅 𐟚€ R-CNN（基于区域的卷积神经网络）是一种用于目标检测的深度学习算法，由Girshick等人在2014年提出。它的工作流程如下：选择性搜索 𐟔 首先，对输入图像进行选择性搜索，生成约2000个候选区域，这些区域可能包含目标对象。选择性搜索是一种贪婪算法，通过将较小的分割区域组合起来生成区域建议。与随机建议生成算法相比，该算法的优势在于可以将建议数量限制在2000个左右，而且这些区域建议的召回率很高。特征提取 𐟧 接下来，对每个候选区域进行缩放或裁剪，使其符合CNN的输入尺寸（例如227x227）。然后，用预训练的CNN（例如AlexNet）对每个候选区域进行特征提取，得到一个固定长度的特征向量（例如4096维）。分类与回归 𐟓ˆ 用SVM对每个特征向量进行分类，判断其是否属于某个类别。SVM的思想是找到一条线，把不同类别的数据分开，而且这条线要尽可能远离数据点，这样就能更好地区分数据。最后，用线性回归器对每个边界框进行微调，使其更贴合目标对象。非最大抑制 𐟚늤𘺤𚆥䄧†上述模型在图像中产生的额外边界框，我们使用了一种称为非最大抑制的算法。该算法分为以下三个步骤：丢弃置信度小于特定阈值（如0.5）的对象。在候选区域中选择概率最高的区域作为预测区域。最后一步，舍弃那些与预测区域的IoU（intersection Over Union）超过0.5的区域。通过这些步骤，R-CNN能够有效地在图像中检测并定位目标对象。

机器学习第5天：决策树基础篇 𐟌𓊥‘覜릀𛦘憎‡得飞快，学习计划总是被一拖再拖 𐟘…。今天我们继续聊聊决策树的基础知识，为接下来的深入学习打下基础。 𐟓š 学到的内容：通过训练数据建立了SVM模型，现在将其应用于测试集，观察效果并分析结果。验证了评分（wT.x）的绝对值大小确实能反映误分类率，评分越高，误分类率越低。大部分评分集中在0-1之间。对错误分类进行了分析，发现影响分类最大的特征是连词。因此，提出了一些小建议，比如在数据预处理时删除常用连词，或者人为生成高质量样本进行学习。也可以在初始化的权重中加入重要特征，比如“like”、“best”等，说明在自然语言处理中，高质量特征的重要性。 𐟒ᠥ𐏦示：什么时候在损失函数中使用lamda？在正则化和SVM中都有lamda的存在。这是因为我们只能根据自己的想法设计损失函数的类型，而其中的权重比无法预判，需要通过学习数据得到。机器学习的一般流程分为训练、验证和测试三个阶段。训练集用于计算在特定lamda下最小化损失函数得到的权重，然后尝试不同lamda，用对应权重施加在验证集上计算损失，从而选出使损失最小的lamda，最后在测试集上检测泛化能力。 numpy.array和list的区别 np.array需要提前规定大小，而list可以直接append。 𐟌𓠥†𓧭–树基础结构基本结构：将输入空间分成多个子空间，叶节点表示子空间，内部节点表示分裂特征和边界。预测函数：每个空间对应一个权重，属于哪个空间就输出对应的权重。分裂准则/方式：每个节点分裂时，要考虑分裂的特征以及边界，一般选择最大化信息增益（计算信息熵的变化），这就是一个贪婪算法，然后一直向下分裂即可（基尼系数也是一个道理）。剪枝流程（防止过拟合）与正则化类似，引入叶节点数量作为复杂度，损失函数变为loss = 经验损失 + a｜T｜。对于一个决策树T，流程就是在训练集上找到一个a下的最佳子树，然后在验证集上找到最好的a。希望这些内容能帮助你更好地理解决策树的基础知识！

以前我们经常谈“XX思维”，就是总结某门学科、某个行业或者某个维度的思维特点，比如“工程思维”，通常就是指工程化的方式去解决问题，会采用结构化、数据驱动的去思考；比如“设计思维”是指以人为本，关注用户体验等等。那么什么是“AI思维”？

「每天写点什么」今天刷到有人在骂抖音算法，说他从来没有见到过一个平台是完全追崇利益的，一个平台做到如此之大，赚商家的钱，赚主播的钱，赚用户的钱，roi趋近于1，所有人都在给平台打工，销量数据那么好，交易量那么高，居然会有那么多商家亏到闭店。实在让人匪夷所思。我细想确实，好多时候抖音像能猜中我要干什么一样，一打开就出不来了，霸占你的时间，让你沉溺在奶头乐的视频里。但人有没有一点想要提升的心态呢？我觉得是有的，但是抖音几乎堵死了这条路，它不给你这个机会。所以我才说信息茧房只会让人的信息差和认知差拉的越来越大。有时候拦着你进步的不一定是你的懒惰，还有可能是科技，科技如果不向善只趋利，那么人性的贪婪和欲望就会被无限放大。

点云处理与三维重建：创新算法与实际应用点云处理、点云数据和三维重建是计算机视觉和三维扫描领域的热门话题。以下是一些关键技术和应用：点云处理与分割 𐟌 点云处理包括滤波、聚类、平面模型拟合和配准等步骤。PCL（Point Cloud Library）是一个常用的工具库，提供了各种点云处理算法。体积估算 𐟓 点云体积估算广泛应用于各种场景，如煤堆、石头堆、货堆、快递和建筑物等。通过点云数据，可以精确计算这些物体的体积。三维建模 𐟏—️ 三维建模是点云处理的重要部分，可以通过各种算法如Ashape、改进的Ashape和贪婪三角化等来生成三维模型。夹角计算 𐟓 夹角计算包括面夹角、线夹角和线面夹角等，这些计算在点云处理和三维重建中非常重要。点云配准 𐟔„ 点云配准是点云处理的关键步骤，可以通过ICP（迭代最近点）算法、GICP（广义ICP）算法、圆柱拟合、圆锥拟合、平面拟合、直线拟合和曲面重建等方法来实现。曲面重建 𐟌ˆ 曲面重建是点云处理的高级应用，可以通过B样条曲面重建等技术将点云数据转换为三维模型。点云分类与处理 𐟔 点云分类是提取地面点、立体面和墙体等关键建筑部位的重要步骤。通过手动精细分类，可以提取高精度的地面点数据，制作DEM数据、等高线和高程点等。点云编辑与处理 ✏️ 点云编辑处理包括点云配准、ICP和NDT算法、特征描述子-FPFH算法等，适用于移动式SLAM激光雷达扫描仪获取的数据。可视化与包围盒 𐟎芠 PCL提供了各种可视化工具，如包围盒、PCA（主元分析）和七参数配准等，帮助用户更好地理解和处理点云数据。点云滤波与降采样 𐟔„ 点云滤波和降采样是点云处理中的常见步骤，可以通过直通滤波、统计滤波和半径滤波等方法来优化点云数据。点云拼接与激光点云 𐟔— 点云拼接和激光点云处理是点云处理的重要环节，适用于三维激光扫描和Lidar数据。误差精度评估 𐟓Š 误差精度评估是点云处理的关键步骤，可以通过各种算法来评估点云数据的精度和误差。点云简化与上采样 𐟓‰𐟓ˆ 点云简化和上采样是点云处理中的常见操作，可以通过各种算法来优化点云数据的规模和细节。地面补洞与模型补洞 𐟕𓯸 地面补洞和模型补洞是点云处理中的高级应用，可以通过各种算法来修复点云数据中的缺失部分。点云投影与平面拟合 𐟓 点云投影和平面拟合是点云处理中的重要步骤，可以通过各种算法来生成三维模型和进行各种计算。树木分割与林业参数提取 𐟌𓊠 树木分割和林业参数提取是点云处理中的特定应用，适用于林业和生态环境监测等领域。等高线与DEM制作 𐟗𚯸 等高线和DEM制作是点云处理中的高级应用，可以通过各种算法来生成地形模型和进行各种计算。海量点云可视化 𐟌Œ 海量点云可视化是点云处理中的挑战性任务，可以通过各种算法和工具来实现高效的可视化处理。三维可视化与GIS 𐟌 三维可视化和GIS是点云处理中的常见应用，适用于测绘地理信息和遥感等领域。图像处理与立体视觉 𐟓𘊠 图像处理和立体视觉是点云处理的基础，可以通过各种算法和工具来实现高质量的图像处理和立体匹配。创新算法与应用 𐟌Ÿ 点云处理和三维重建领域不断有新的创新算法和应用出现，如深度学习在点云处理中的应用、双目测距和相机标定等。通过这些技术和应用，点云处理和三维重建在各个领域发挥着重要作用，为人们提供更加准确和高效的三维数据处理和分析工具。

点云处理全攻略：从数据到三维重建点云处理，点云数据，三维重建，计算机视觉，这些听起来是不是有点高大上？别担心，我来帮你搞定！特别是用C++和PCL库来处理这些数据，简直不要太方便。点云处理基础 𐟓š 首先，你得有一个三维激光雷达扫描出来的点云数据。然后，你需要对这些数据进行各种处理，比如分割、聚类、平面模型拟合等等。PCL（Point Cloud Library）就是个好帮手，它能帮你搞定这些繁琐的计算。点云分割与聚类 ✂️ 点云分割就是把一堆无序的点分成不同的类别，比如地面点、建筑物点、树木点等等。聚类算法有很多种，比如DBSCAN、K-means等，你可以根据自己的需求选择合适的算法。平面模型拟合与配准 𐟓 接下来是平面模型拟合和配准。你可以用最小二乘法来拟合平面，然后用ICP（迭代最近点）算法来进行点云配准。这些操作在PCL库里都有现成的函数，直接调用就行。点云滤波与特征识别 𐟌미 点云滤波是去除噪声和离群点的重要步骤，你可以用直通滤波、统计滤波、半径滤波等方法。特征识别则是提取出点云中的关键特征点，比如角点、边缘点等。三维建模与可视化 𐟎芦œ€后一步是三维建模和可视化。你可以用各种算法来生成三维模型，比如Ashape、改进的Ashape、贪婪三角化等。然后，用PCL的可视化工具把这些模型展示出来。其他应用场景 𐟌𓊩™䤺†这些基础操作，PCL还能用来处理各种复杂的场景，比如激光雷达点云数据分类、提取高精度地面点数据、制作DEM数据、处理海量点云数据等等。无论你是做测绘地理信息、GIS还是遥感，PCL都能帮你轻松搞定。总结 𐟓 总的来说，PCL是一个非常强大的工具库，能帮你处理各种复杂的点云数据。无论你是初学者还是专业人士，都能在这里找到适合自己的算法和工具。如果你有任何问题或者需要帮助的地方，随时联系我！希望这篇文章能帮到你，祝你科研顺利！𐟚€

我们散户终于不背锅了！国务院参事尹中立：股市波动率高的“罪魁祸首”是机构而不是散户，每当市场形成下跌趋势，机构投资者往往成为杀跌最重要的力量。 1. "还记得2015年的股灾吗？当市场一片恐慌，机构投资者的大规模卖出成了压垮骆驼的最后一根稻草，散户只能随波逐流，成了无辜的受害者。" 2. "在2020年初的疫情爆发期间，某知名基金公司大幅减仓，引发市场连锁反应，散户们只能眼睁睁看着账户缩水，机构的力量可见一斑。" 3. "某大型券商因内部管理问题导致巨额亏损，其紧急平仓行为直接引发市场恐慌，散户们被迫承受无妄之灾，机构的失误，散户买单。" 4. "在多次的股市闪崩事件中，高频交易机构的自动交易系统成了推手，散户们还没反应过来，市场已经血流成河，机构的算法成了看不见的刀。" 5. "某上市公司因业绩爆雷，机构投资者提前得知消息大幅减持，散户却还在憧憬未来，最终成了接盘侠，机构的消息优势，散户难以企及。" 6. "在市场频繁的并购重组中，机构投资者往往能提前布局，而散户只能等到消息公布后跟风，结果往往是高位接盘，机构的策略，散户的无奈。" 7. "某机构投资者因操纵市场被监管部门处罚，其行为不仅扰乱了市场秩序，更让无数散户损失惨重，机构的贪婪，散户的悲剧。" 8. "在多次的股市异动中，机构投资者的集体行动往往成为市场风向标，散户们只能跟随，机构的每一个决策，都可能影响散户的财富。" 9. "某机构投资者利用资金优势，频繁交易某只股票，造成股价异常波动，散户跟风操作，最终成了机构的牺牲品。" 10. "在市场传言满天飞的时候，机构投资者总能精准把握时机，而散户往往成了谣言的受害者，机构的敏锐，散户的迷茫。" 在股市波动中，机构投资者的行为往往对市场产生重大影响，而散户往往只能被动接受结果，这场股市的游戏，机构才是真正的玩家。

这次股市波动有不小一部分原因是可以归咎于算法，放大了人性中的贪婪，恐惧，疯狂等非理性的弱点。未来这种情况可能在资本市场中更加普遍。

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