此去会经年-CSDN博客

原创 ChatGPT的前世今生

按照论文总结了GPT的进化过程

2023-06-29 16:02:29 106 1

我是跟着David Silver 的视频和PPT（链接：http://davidsilver.uk/teaching/）来学习强化学习的，虽然很多人已经写了很多这方面的笔记了，但是我还是觉得应该学一点，记一点，因为我认为写是一个理清思路、加深理解的好方法。希望能坚持学下去，写下去。笔记主要是翻译并记录PPT中的内容，再加上一些个人的理解。今天记录的是David课程中的第二讲。我硕士阶段主要是研究网络测量，一个比较小众的方向。进入博士阶段后，一直在思考如何使用强化学习来解决网络测量中的一些问题，以前遇到问

2021-08-08 15:51:05 501 1

原创此去的强化学习笔记（一）

此去的强化学习笔记（一）我是跟着David Silver 的视频和PPT来学习强化学习的，虽然很多人已经写了很多这方面的笔记了，但是我还是觉得应该学一点，记一点，因为我认为写是一个理清思路、加深理解的好方法。希望能坚持学下去，写下去。笔记主要是翻译并记录PPT中的内容，再加上一些个人的理解。强化学习简介机器学习方法的类型我们知道机器学习可以分为三种：有监督、无监督、强化学习。David对于三者关系的概括如图1。图1 讲义中对三种机器学习方法关系的说明强化学习的特点是无监督的.

2021-06-05 18:10:43 108 2

原创初探makefile

说来惭愧，自诩为一个程序猿，最近才接触makefile，记录一下，也算是卖出了第一步。之前写c代码，一直用各种IDE，从VS到XCODE，一直傻瓜的点按钮编译，直到最近，才因为要将一些代码编译成SO文件，才第一次接触到makefile，也算是打开了一扇新的大门。本文参考的博客：https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/3990952.htmlhttps:/...

2019-02-10 23:03:16 170

原创 python3调用c语言代码

python 用起来十分方便，但是在执行效率上是硬伤，要是能把一些效率低的循环部分写成C，便可以极大的提升效率。在使用过程中我就遇到了这样的问题，在此做个记录。python调用C主要有以下方法：一、CTYPES将C编译成DLL(WINDOWS)或者SO文件（LINUX）在PYTHON中用接口调用，该方法使用起来十分简单假设有add.c的中有一个叫add的函数1.将该文件编译...

2019-02-08 16:24:44 1221

原创 latex使用心得

第一次用LATEX写论文，感觉还是很好用的，唯一想吐槽的就是MAC的LATEX界面太不友好了。就按论文从上到下用到的知识来写这篇博客吧，博主是计算机专业的，本文用的就是Springer的lncs模板。一、引用包 latex也会调用各种包来完成各种格式、各种效果的实现，下面是我用到了的几个包\documentclass[runningheads]...

2018-12-08 14:59:04 7382 1

原创 networkx-图的实战利器

最近在学习图相关的东西，networks真的是个神器，在不追求特别高效率的情况下，简直是不能再方便了，简单记录下心得。一、基础知识（一）数据结构数据结构在很大程度上决定了图计算的效率，用了有一段时间的python了，要说效率那一定是dict了，英雄所见略同，networks的数据结构也是一系列的dict的嵌套。{'A': {'B': {5}}, 'C': {'B'...

2018-11-12 11:33:26 837

原创 python学习笔记——（2）pandas中的数据类型

在用python进行数据处理的时候，自带的五种数据类型使用起来显然是有局限性的，python之强大在于各种包，在数据处理中用的最多的就是pandas和numpy。本文章主要介绍pandas的数据结构。 pandas有两种数据结构 series dataframe Seriespandas.Series(data=None, index=None, dtype=Non...

2018-07-05 22:03:41 697

原创 Python学习笔记——（1）标准数据类型

最近一直在用python做一些实验，都是一边百度一边写代码，最后代码是写完了，可是回过头一想，感觉知识很零碎。没有构成体系，所以决定写个系列博客，把一些基础知识梳理记录下来，主要是帮助自己加深理解，构建起系统的知识体系，从数据类型开始吧。版本为python3.6 Python标注数据类型 Python在使用的时候，给人最大的感觉就是不用去管复杂的数据类型，极为方便。 Py...

2018-07-03 21:05:47 201

原创 python实现Dijkstra + 堆优化 + 链式前向星

最近在做网络拓扑相关的研究，各种经典算法自然是绕不过去的，由于数据量比较大，决定用链式前向星来存图，网上找一圈，PYTHON+链式前向星的代码没找到，于是乎决定自己写一下,不写不知道，写了才吓一跳，代码能力真是弱掉渣了。一、背景介绍 1.链式前向星内容引用自以下两篇文章： https://blog.csdn.net/Binary_Heap/art...

2018-05-14 10:47:12 3518 4

原创定时删除服务器文件--FTP管理员一定用得着的软件

近来单位新开了个FTP服务器，但是

2014-08-30 22:00:53 1901

c语言实快速排序算法 quicksort

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。算法步骤： 1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）， 2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。 3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

2019-04-15

c语言实现堆排序算法 heapsort

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。算法步骤：创建一个堆H[0..n-1] 把堆首（最大值）和堆尾互换 3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置 4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1

2019-04-15

堆优化的Dijkstra算法用PYTHON实现

戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

2019-04-15

c语言实现归并排序算法 mergesort

归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。算法步骤： 1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列 2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置 3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置 4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾 5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

2019-04-15