算法

导读：伴随着AI的兴起，越来越多的智能产品诞生，算法链路也会变得越来越复杂，在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题，本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环，为复杂算法系统提供强有力的支持。 新技术/实用技术点： 实时、离线场景下数据加工的方案选型 高维数据的可视化交互 面对不同算法，不同部署场景如何对流程进行抽象 01. 背景 技术背景及业务需求 小蜜系列产品是阿里巴巴为消费者和商家提供的智能服务解决方案，分别在用户助理、电商客服、导购等方面做了很多工作，双十一当天提供了上亿轮次的对话服务。其中用到了问答、预测、推荐、决策等多种算法模型，工程和算法同学在日常运维中会面临着如何从0到1快速算法模型并不断迭代优化，接下来将从工程角度介绍如何打通数据->样本->模型->系统的闭环，加速智能产品的迭代周期。 实现 实现这一过程分为2个阶段： 0->1阶段： 模型冷启动，这一阶段更多关注模型的覆盖率。 实现步骤： A. 抽取对话日志作为数据源 B. 做一次知识挖掘从日志中挑出有价值的数据 C. 运营人员进行标注 D. 算法对模型进行训练 E. 运营人员和算法端统一对模型做评测 F. 模型发布 1->100阶段： badcase反馈和修复阶段，主要目标是提升模型的准确率。 实现步骤： A. 运营端根据业务反馈（顶踩按钮）、用户不满意会话（如

数据结构与算法是计算机专业的必修课，学好数据结构与算法对于每一个程序员都是十分重要的；数据结构对于程序员来说就相当于绝世内功心法对于江湖人士一样重要，学好数据结构甚至决定了以后发展的水平高度。可对于很多人来说，这玩意就是遭罪的，不仅无聊还费脑细胞；对于我这个菜鸟来说，毫无疑问也是个头痛的问题。 个人感觉学好数据结构与算法绝非一朝一夕之功，除了夜以继日的坚持奋斗，好的学习工具也应该充分利用起来，于是今天给大家分享一个学习数据结构与算法的动态可视化网站，个人感觉还是蛮不错的，大家可以借鉴学习。 网址： 数据结构与算法动态可视化网站 进入之后的界面如下图： 可以看到这里包括了数据结构的所有种类以及常见算法。 点击搜索框下拉列表可以选择自己想学习的数据结构和算法的可视化界面，如下图： 在这里给大家一个例子，比如我想看最小生成树，可以搜索“最小生成树关键字”，并选择它，如下图： 单击进入网页，如下图，当然如果你英文看着不习惯，也可以直接右键翻译成中文，如下图： 翻译成中文之后的网页（大概看懂就行，没必要咬文嚼字，那是文学家的事）： 可以点击下拉框，则会弹出该数据结构的知识目录，如下图： 点击即可跳转至相应知识点，还可以点击PgDn、PgUp，向上向下翻页，若想自行学习，即可点击Esc，离开并进入探索模式，简单来说，这个模式对于学生来说就是自学模式（对于教师也可以作为辅助教学工具）

泛洪算法--Flood Fill，也称为种子填充--Seed Fill算法。用于确定连接到多维数组中给定节点的区域。最直接的一个应用就是「颜色填充」，就是 Windows 绘画本中那个小油漆桶的标志，可以把一块被圈起来的区域全部染色。如下图： 可以看到，当你在右边的连通区域里，使用填充功能点击一下，就变成绿色了，它是以黑色边界为限制。在OpenCV里提供了相同功能的函数，它的定义如下： 本函数实现给连通的区域填充指定的颜色。 image:输入图像，可以是一通道或者是三通道表示的图像。 mask:该版本特有的掩膜。 单通道8位的图像。在长和宽上都比原图像image多2个像素点。另外，当flag为FLOORFIL 来源： CSDN 作者： caimouse 链接： https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/104457500

常见的多模型融合算法 多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？这里总结一些常见的融合方法： 1. 线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果： 是给用户（user）推荐商品（item）的得分， 是算法K的权重，是算法k得到的用户（user）对商品item的推荐得分。这种融合方式实现简单，但效果较差。因为线性加权的参数是固定的，实践中参数的选取通常依赖对全局结果升降的总结，一旦设定后，无法灵活的按照不同的推荐场景来自动变换。比如如果某个场景用算法A效果较好，另外一种场景用算法B效果较好，线性融合的方式在这种情况下不能取得好的效果。为了解决这个问题，达观数据进行了改进，通过引入动态参数的机制，通过训练用户对推荐结果的评价、与系统的预测是否相符生成加权模型，动态的调整权重使得效果大幅提升。 2. 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。 这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户。 交叉融合法的思路是“各花入各眼”，不同算法的结果着眼点不同，能满足不同用户的需求，直接穿插在一起进行展示

1.2.3 设计算法 参加信息学竞赛到底是要学的是什么呢？算法。 那么什么是算法？ . 1.1 2.3.1 算法有什么用 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。通俗地说算法就是解决问题的过程被机械地执行的动作或指令的有穷集合。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。 算法的五个重要的特征： 有穷性：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止； 确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义； 输入项（input)：一个算法有 0 个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓 0 个 输入是指算法本身定出了初始条件； 输出项（Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的； 可行性：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。 . 1.2 2.3.2 算法分析 同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑

题目：An Efficient Insertion Operator in Dynamic Ridesharing Services (动态拼车服务中的高效插入操作) 作者：Yi Xu (易旭), Yongxin Tong(童永新), Yexuan Shi(叶璇), Qian Tao(钱涛), Ke Xu(柯旭), Wei Li(魏丽) 单位：软件开发环境与环境国家重点实验室；北京航空航天大学北京大数据与脑计 算高级创新中心 研 究 领 域(想做 什么，功 能，应用 或 研 究 背景) 研究当前动态拼车在智能交通应用中的插入操作，改进当前当前插入操作。 针 对 的 问题(要 解 决 什 么 技 术 或 者 研 究问题) 动态拼车中的核心操作是插入操作。给定一个工作者和一条可行路线，其中包含先前 请求中的一系列起点-终点对，则插入操作将新请求的起点-终点对插入到当前路线， 从而优化某些目标。常见的优化目标包括最小化所有请求的最大等待时间/距离，最 小化总旅行时间/距离。但其时间复杂度为 O(n3)，其中 n 为分配给工作者的所有请求 的数量。这个时间复杂度从根本上限制了基于城市规模的动态共享应用的效率。 解 决 方 法 的 思 路(总体 基 本 原 理，指出 创 新 之 处) 提出了一个基于分区的框架，将请求集 R+划分为四个不相交的集合，并独立地处理 它们的约束和目标值

PHP中的加密方式有如下几种 1. MD5加密 string md5 ( string $str [, bool $raw_output = false ] ) 参数 str -- 原始字符串。 raw_output -- 如果可选的 raw_output 被设置为 TRUE，那么 MD5 报文摘要将以16字节长度的原始二进制格式返回。 这是一种不可逆加密，执行如下的代码 $password = '123456'; echo md5($password); 得到结果是e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e 2. Crype加密 string crypt ( string $str [, string $salt ] ) crypt() 返回一个基于标准 UNIX DES 算法或系统上其他可用的替代算法的散列字符串。 参数 str -- 待散列的字符串。 salt -- 可选的盐值字符串。如果没有提供，算法行为将由不同的算法实现决定，并可能导致不可预料的结束。 这是也一种不可逆加密，执行如下的代码 $password = '123456'; $salt = "test";// 只取前两个 echo crypt($password, $salt); 得到的结果是teMGKvBPcptKo 使用自动盐值的例子如下： $password = crypt(

Paxos算法是什么？ Paxos算法是莱斯利.兰伯特1990年提出的一种基于 消息传递 的、具有高容错性的 一致性算法 。 算法描述 算法角色描述 Paxos算法中有三种角色，分别具有三种不同的行为，一个进程可能同时充当多个角色。 Proposer : 提案的提议者。 Acceptor : 提案的表决者。超过半数的Acceptor同意了提案，则表示提案通过。 Learners :提案的学习者，当提案通过时，需执行提案。 一个集群中可能会存在多个提案者(Proposer)和多个表决者(Acceptor). 算法需保证以下几点： 每个提议者(Proposer)在提出提案时都会首先获得一个全局唯一的、递增的提案号N。 表决者(Acceptor)在同意提案时会将提案编号N保存到本地，承诺后续只会同意编号大于N的提案。 一旦一个题案被选定(超过半数的Acceptor同意了提案)，则其他服务器会主动同步(Learn)该提案。 算法过程描述 Paxos算法的执行过程有两个阶段：准备阶段(prepare)和接受阶段(accept)。 1.准备阶段 提议者(Proposer)准备提交一个提案，这是会获取一个提案编号N，然后将N发送给所有的表决者(Acceptor)，用于判断集群是否支持该编号的提议。 每个表决者(Acceptor)本地都保存了曾经同意过的提案的最大编号N,有上诉请求来时

目录 1 串简介 2 模式匹配算法 2.1 朴素的模式匹配算法 2.2 KMP模式匹配算法 2.3 KMP模式匹配改进算法 1 串简介 串是由零个或多个字符组成的有限序列，又叫字符串。 计算机中字符串使用ASCII或者Unicode编码。对于两个串不相等时，如何判定它们的大小，我们这样定义： 给定两个串：s="a1a2...an",t="b1b2...bn"，当满足以下条件之一时，s<t。 n<m，且ai=bi，例如s=“hap”，t="happy"，就有s<t。 存在某个k<min(m,n)，使得ai=bi，ak<bk，例如s=“happen”，t="happy"，因为两串的前4个字母均相同，比较第5个字母的ascii码有s<t 串的逻辑结构和线性表很相似，不同之处在于串针对的是字符集，也就是串中的元素都是字符。 串的存储结构于线性表相同分为两种。 串的顺序存储结构是用一组地址连续的存储单元来存储串中的字符序列，按照预定义的大小为每个定义的串变量分配一个固定长度的存储区，一般是用定长数组来定义。串值的存储空间可在程序执行过程中动态分配而得，比如在计算机汇总存在一个自由存储区，叫做“堆”。 串的链式存储结构，与线性表相似的，但由于串结构的特殊性，结构中每个元素数据是一个字符，如果也简单的应用链表存储串值，一个结点赌赢一个字符，就会存在很大的空间浪费，因此，一个结点可以存放一个字符

题目：An Efficient Insertion Operator in Dynamic Ridesharing Services (动态拼车服务中的高效插入操作) 作者：Yi Xu (易旭), Yongxin Tong(童永新), Yexuan Shi(叶璇), Qian Tao(钱涛), Ke Xu(柯旭), Wei Li(魏丽) 单位：软件开发环境与环境国家重点实验室；北京航空航天大学北京大数据与脑计 算高级创新中心 研 究 领 域(想做 什么，功 能，应用 或 研 究 背景) 研究当前动态拼车在智能交通应用中的插入操作，改进当前当前插入操作。 针 对 的 问题(要 解 决 什 么 技 术 或 者 研 究问题) 动态拼车中的核心操作是插入操作。给定一个工作者和一条可行路线，其中包含先前 请求中的一系列起点-终点对，则插入操作将新请求的起点-终点对插入到当前路线， 从而优化某些目标。常见的优化目标包括最小化所有请求的最大等待时间/距离，最 小化总旅行时间/距离。但其时间复杂度为 O(n3)，其中 n 为分配给工作者的所有请求 的数量。这个时间复杂度从根本上限制了基于城市规模的动态共享应用的效率。 解 决 方 法 的 思 路(总体 基 本 原 理，指出 创 新 之 处) 提出了一个基于分区的框架，将请求集 R+划分为四个不相交的集合，并独立地处理 它们的约束和目标值