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启发式搜索前沿信息_启发式搜索算法(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

启发式搜索

《优化算法》书评：从理论到实践的AI指南如果你对优化算法感兴趣，那么这本书《优化算法：设计、规划与控制问题的AI技术》绝对值得一读！这本书涵盖了如何使用现代机器学习和AI技术来解决各种设计、规划和控制问题，内容非常丰富。书中详细介绍了机器学习在搜索和优化问题中的应用，包括搜索与优化的核心概念，以及确定性和随机优化技术。你还会学到图搜索算法和自然启发式搜索与优化算法，如何在搜索空间中平衡探索与利用。此外，书中还介绍了一些前沿的Python库，帮助你在优化问题上更进一步。通过案例研究，你可以理解每个算法在实际中的工作原理。例如，路线规划、产品定价、农作物种植、资源分配和手术排程等问题，这本书都能提供解决方案。总之，这本书不仅教你理论知识，还通过实际案例让你更好地理解每个算法的工作原理。非常推荐给那些对优化算法感兴趣的小伙伴们！

𐟤–机械臂路径规划全解析𐟓– 𐟤”路径规划是机械臂操作中的一大挑战，它涉及到如何让机械臂从一点移动到另一点，同时避免与障碍物碰撞。 𐟒ᦻš动在线RRT算法是一种高效的路径规划方法。它在一个滚动窗口内建立随机树，通过启发式搜索来降低随机性，提高搜索效率。 𐟐œBUG1和BUG2算法则是另一种有趣的路径规划策略。在目标周围无障碍物时，它们能沿着垂直路径朝目标运动，获得最短路径。当遇到障碍物时，它们会智能地绕行，确保机器人能够到达目标。 𐟓轨迹规划和运动规划则是更广泛的概念。轨迹规划关注如何通过一系列waypoints，而运动规划则涉及机器人实现某种约束目标的动作。 𐟒ꦀ𛧚„来说，这些算法和技术为机械臂的路径规划提供了强大的支持，让机械臂能够在复杂环境中高效、准确地完成任务。

爬山算法：启发式搜索的简单与高效爬山算法是一种启发式搜索方法，旨在通过局部择优来改进深度优先搜索。它的核心思想是：在每一步中，比较当前节点与其相邻节点的值，选择较优者作为下一步的起点。具体步骤如下：从当前节点开始，将其与周围邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，则返回该节点作为最大值（即山峰的最高点）。否则，用最高的邻居节点替换当前节点，继续向山峰高处攀爬。重复以上步骤，直到达到最高点。爬山算法的优点在于它避免了遍历所有节点，通过启发式选择部分节点来提高效率。然而，这种方法可能不是最佳解，并且可能会导致随机走动，从而降低搜索效率。总的来说，爬山算法是一种简单的优化算法，能够找到局部最优解，但无法保证全局最优。

CSP-S的算法其实没那么难！𐟒ꊥ‡†备CSP-S的小伙伴们，别被那些复杂的算法吓到啦！其实只要掌握了这些基础算法，考试题目根本不在话下。下面我来给大家分享一些必备的算法，保证你轻松应对各种题型！排序题：快速、归并、堆排序排序题是CSP-S中的常客，快速排序、归并排序和堆排序是你必须掌握的三大法宝。掌握了这些，排序问题轻松搞定！字符串处理：KMP、Trie、Manacher 字符串匹配、前缀查询和回文子串，这些题目其实并不难。只要你会KMP算法、Trie树和Manacher算法，这些问题根本不在话下。图论问题：DFS、BFS、IDS 图的遍历和搜索是图论问题的核心。深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和迭代加深搜索（IDS），这些算法你一定要熟练掌握。路径问题也能轻松解决！优化搜索：剪枝、记忆化、启发式搜索问题有时候很复杂，但有了剪枝优化、记忆化搜索和启发式搜索，事情就变得简单多了。这些方法能让你的搜索更高效，解决复杂问题游刃有余！二分查找：有序数组中的元素查找二分查找法在有序数组中找元素简直不要太快！掌握了二分法，你就能事半功倍地解决这类问题。数据范围处理：离散化面对大数据范围，离散化是个好帮手。它能让你轻松映射到小范围，节省空间又高效！分治策略：分治算法分治算法是解决复杂问题的利器。将大问题分解为小问题，逐个击破，最后合并结果。掌握了这个策略，很多难题都能迎刃而解！每种题目类型都有对应的经典算法，只要你掌握了它们，CSP-S备考路上你将如虎添翼！加油吧，小伙伴们！𐟒ꀀ

机器学习特征选择：从过滤到嵌入的三种方法特征选择是机器学习中一个非常重要的步骤，它旨在从大量特征中挑选出对模型最有益的子集。这样做有三个主要目的：提升模型效果，加速训练过程，以及提高特征的可解释性。根据特征对模型的贡献，我们可以将它们分为以下几类：高价值特征：这些特征对模型贡献大，应该保留。低价值特征：对模型贡献小，可以舍弃。冗余特征：存在重复信息，需要精简。噪声特征：对模型无益，甚至可能有害，需要去除。特征选择的方法可以分为三种：过滤法、包裹法和嵌入法。过滤法 𐟌🊨🇦𛤦𓕧š„核心是对特征进行价值排序。常见的评估标准有以下三种：基于信息量：计算各列特征的方差，方差越大，信息量越大（注意要先进行归一化）。基于相关性：计算各列与标签列的相关性系数，例如使用欧氏距离或卡方检验。基于信息熵：计算各列与标签的互信息，互信息越大，排序越靠前。过滤法的优点是简单易用，适用于各种模型。但它无法根据不同模型挖掘较好的特征，也无法发掘组合特征，并且需要人为定义特征保留比例。包裹法 𐟓报Œ…裹法指定一个目标函数，从特征空间中选取K个特征，实现目标函数的最大化。常见的方法有：贪心算法：逐一选择每个特征加入到特征子空间中，计算目标函数值，选择目标函数值最大的特征保留下来。重复执行K轮，选出K个特征。启发式搜索：例如遗传算法，将含有N个特征的选择问题表达为长度为N的0/1序列，其中1表示选择该特征，0表示不选择。对这个序列进行交叉、变异以及繁殖，选择能使目标函数最大的序列作为特征选择的结果。包裹法的优点是面向具体模型，可以选出最佳组合。但它计算量大，并且需要人为定义特征保留比例。嵌入法 𐟌 嵌入法将特征选择的过程附着于一个模型训练任务，依赖特定算法模型完成特征选择。常见的模型有：树模型：例如随机森林或梯度提升树，这些模型在训练过程中会自动进行特征选择。 LR和SVM等：这些模型也可以通过特定的训练方法来选择重要特征。嵌入法的优点是面向模型，低开销，速度快。但它无法识别高相关性特征。通过这些方法，我们可以更有效地选择对模型最有用的特征，从而提高模型的性能和可解释性。

#动态连更挑战# 《大话计算机科学：生活中的计算思维》一本非常温柔有趣的计算机科普书，写尽了硬汉柔情下的计算机思维。数据库，模型，搜索引擎，信息攻防，如果知识能力不全面，都科普不了这么广泛，配上部分目录给大家看看：第1篇生活中的程序设计与数据结构第1章递归：老和尚给小和尚讲故事第2章二进制：靠掰手指居然能数几万个数第3章循环与上下文切换：怎么更有效地做重复劳动第4章二分法与二叉树：图书馆保安应该怎么找到没借过的书第5章队列与栈：明天该穿什么衣服第6章蛋糕怎么切才公平：多赢是可能的第7章启发式搜索：《最强大脑》里的那些第8章深度优先遍历：迷宫里的右手法则第9章最短路与负环：套餐定价和外汇兑换的约束第10章最佳匹配：外卖平台是怎样派单第11章旅行商问题：怎样逛超市最省时间第12章数据标注：验证码里的大生意第13章数据库：抢火车票背后发生了什么第14章大数据：啤酒尿布为什么摆在一起售卖第15章最优化：为什么肯德基、麦当劳总是开一起第16章特征工程：如何区分三个“一模一样”的灯泡第17章最近邻算法：孟母三迁背后的假设第18章支持向量：美国大选基本只需要看摇摆州第19章过拟合：高考失误真的是因为心态吗第20章集成学习：疑难杂症要多看几个专家第21章梯度下降：驾驶汽车和登山都用到了导数第22章朴素贝叶斯：为什么我的邮件被识别为垃圾邮件第23章个体与系统的博弈：外卖骑手困局第24章搜索引擎：孕妇能不能吃螃蟹第25章同温层效应：为什么我的App内容同质化第26章天梯匹配系统：网络游戏如何让玩家欲罢不能

「微博书评团」「秋日阅读季」与其跟风让孩子学编程、学AI，不如先教ta计算思维 𐟎ˆ如今的世界离不开计算机，所以我们总想让孩子尽早了解它，小小年纪送去学编程，尝试去参加信息学奥赛。 . 𐟒ᧄ𖨀Œ你知道吗，计算机的知识，不仅是那些概念，也不仅是编程，要学好它，更重要是一种思维模式的培养，那就是将具体问题抽象化，并在抽象层面进行逻辑推理的模式——这是计算机科学家思考问题的模式，我们称为计算思维。 . 如你所料，计算思维是抽象的，如何才能理解它呢❓ . 𐟓–今天给你推荐一本科普书《大话计算机科学：生活中的计算思维》。这本书通过常见的生活场景切入计算机科学，做到了知识性与趣味性的完美融合。本书特色 ■大咖作者团队商静波是美国加州大学圣迭戈分校（UC San Diego）计算机系终身教授。2013年曾带领上海交大ACM队获得ACM国际大学生程序设计竞赛全球总决赛金牌。赵馨专门负责打磨语言，以非专业读者的视角严格审视本书的友好性。费赛尔专门为本书作图，180+精致插图优雅解读了关键知识点。 . ■贴近生活的趣味故事例如“递归：老和尚给小和尚讲故事”“过拟合：高考失误真的是因为心态吗”“启发式搜索：《最强大脑》里的那些计算力小游戏”等等，让人忍不住想要一探书中的究竟，在阅读的过程中仿佛回到小时候，在那个网络不发达的年代，格外珍惜那些听到的小故事。 . ■全面而灵活的知识体系涵盖计算机科学的所有基础板块——程序设计、数据科学、机器学习……却又不失灵活性：38个知识点，对应38个小故事，各自独立，可以按任意顺序随心阅读。 . ■蕴含其中的计算思维带你换个角度看那些寻常事例——如何公平地切一个漂亮但不对称的蛋糕？请博弈论来帮忙；怎么逛超市最高效？其实是一个旅行商问题；为什么肯德基和麦当劳总开在一起？竟然蕴含最优化问题。本书带你细细分析，潜移默化中培养计算思维。 . ✅这本书适合： l 学信息学奥赛的中小学生 l 想了解计算机科学的中学生 l 想提升计算思维的大学生 l 对计算机科学感兴趣的大众读者

闲来无事，摆了一下棋黑方让双车+双马，红优1400分这时候，一个想法在脑海中滑过黑方有没有可能和棋？皮卡鱼计算了75秒，也没有算出红方有多少步绝杀那是不是说明如果下棋的双方完全0失误，步步最优解依旧能和棋如果没和棋，那说明黑方走错了哪一步？？什么叫绝杀？进行到某个局面，双方完全0失误，步步最优解，依旧能分胜负但是红优1400分，是不是理论上依旧能和棋？只是下棋的双方达不到神的水平，所以会分胜负导服导致黑当然了，也有可能红有绝杀的，但是没算出来。。

小度学习机Z30：家长们的暑期好帮手 𐟌ž暑假来临，孩子们的学习计划也该安排起来了！为了帮助孩子们更好地利用这个假期，我特意给他们准备了一台新款小度学习机Z30。𐟓š 𐟌Ÿ小度学习机Z30配备了14英寸的超高清护眼大屏，采用三重认证的第二代类纸屏护眼技术，能够有效保护孩子们的视力健康。𐟑€作为家长，我们可以放心地让孩子使用这款产品。 𐟓–此外，小度学习机Z30还提供了从幼儿园到高中的全学段教材内容，满足孩子们各个阶段的学习需求。全科全学段都适合使用，让孩子们在家就能享受到优质的教育资源。𐟎’ 𐟧馜€让我惊喜的是它的AI老师功能。基于文心大模型的强大能力，AI老师能够为孩子提供AI搜索答疑服务，还有引导启发式的教学，能够循序渐进地为孩子讲解各种难题。𐟑袀𐟏먯𔥮ž话，有了小度AI老师，我感觉自己这个亲妈牌辅导都可以下线了，因为它讲得比我还要好！ 𐟌ˆ总的来说，小度学习机Z30不仅功能强大，而且非常实用。有需要的家长们可以考虑一下这款产品，让孩子们在暑假期间也能学到更多知识！

8点半左右，我还在参加虎嗅FM之夜的吐槽大会和颁奖典礼。然后，收到信息；Kimi数学版悄悄上线。准确来说，数学版是杨植麟在2024年11月16日的一场线下交流会时宣布的。他当时是说，为了纪念Kimi全面对外开放使用一周年的特别日子，也是为了展示公司在数学推理能力上取得的新进展，所以，推出了k0-math。 k0-math有什么特点呢？首先，它用了一种叫强化学习的技术，加上思维链推理，让k0-math在解决数学问题时能深入思考，就像人一样。这样设计，让k0-math遇到难题时，能更好地模仿人类的思考方式。然后，k0-math比较擅长数学，比如：和中考、高考、考研相关的，官方说要比o1-preview模型还要好，所以，它可能是主攻教育。还有就是解题思路。k0-math没有用很多固定的模板，是针对每个问题去思考和反思；它在解题时，会花更多时间计划，不像其他模型那样急着给答案。它甚至会调整解题思路，确保答案既准确又靠谱。最后，它是启发式。简单讲，像AI搜索一样，给了答案，还可能给你问题，让人思考；好了，说到这，怎么体验呢？一个简单的办法是：Kimi对话框，输入「/」，看看能不能调动数学版；如果不能，直接这样输入：/数学版。赶紧体验吧。后续等我的测评~~~

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