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1原创 【QoS预测】基于上下文的深度神经模型的多属性QoS预测
论文题目：Wu H, Zhang Z, Luo J, et al. Multiple attributes QoS prediction via deep neural model with contexts[J]. IEEE Transactions on Services Computing, 2018, 14(4): 1084-1096.问题：近年来，人们通过从推荐系统中吸收经验，提...
2023-06-30 10:39:00
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原创 【QoS预测】基于深度协同过滤的位置感知QoS预测
论文题目：Jia Z, Jin L, Zhang Y, et al. Location-Aware Web Service QoS Prediction via Deep Collaborative Filtering[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2022.问题：目前有大量具有类似功能的web服务，用户根据服...
2023-06-29 22:25:00
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原创 【QoS预测】用于QoS预测的基于多源特征学习的联合深度网络
论文题目：Xia Y, Ding D, Chang Z, et al. Joint deep networks based multi-source feature learning for QoS Prediction[J]. IEEE Transactions on Services Computing, 2021, 15(4): 2314-2327.问题：云环境的多样性和动态性给服务...
2023-06-29 19:54:00
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原创 【QoS预测】用于冷启动QoS预测的基于图对比学习的双子图网络
论文题目：Zhu J, Li B, Wang J, et al. BGCL: Bi-subgraph network based on graph contrastive learning for cold-start QoS prediction[J]. Knowledge-Based Systems, 2023: 110296.问题：通过利用用户和服务之间的历史交互记录，协同过滤(Co...
2023-06-03 18:27:00
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原创 【QoS预测】基于群智能搜索的QoS预测
论文题目：Chen J, Mao C, Song W W.QoS prediction for web services in cloud environments based on swarm intelligence search[J]. Knowledge-Based Systems, 2023, 259: 110081.问题：在真实的云计算场景中，用户通常只会调用很少的Web服务...
2023-05-23 14:20:00
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原创 【QoS预测】基于概率分布检测的混合集成QoS预测
论文题目：Li J, Lin J. A probability distribution detection based hybrid ensembleQoS prediction approach[J]. Information Sciences, 2020, 519: 289-305.问题：随着Web服务数量的快速增长，如何在大规模场景中发现服务以满足用户个性化需求已成为业界和学...
2023-05-16 21:38:00
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原创 【QoS预测】利用数据增强进行QoS预测
论文题目：Yin Y, Xu H, Liang T, et al. Leveraging Data Augmentation for Service QoS Predictionin Cyber-physical Systems[J]. ACM Transactions on Internet Technology (TOIT), 2021, 21(2): 1-25.问题：QoS值较少限...
2023-05-16 11:54:00
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原创 【并查集】poj 1703 Find them, Catch them（二集合问题）
题目描述：http://poj.org/problem?id=1703中文大意：城市中存在着两个帮派，警察需要根据获得的信息，判断抓捕的两个帮派分子是否属于同一帮派。D [a] [b] 语句，表示a 和 b 属于不同的帮派，A [a] [b] 语句，是在询问a 和 b 是否属于同一个帮派。思路：我们规定：若 i 属于集合 A ，则 i+n 属于集合 B。两个帮派可以抽象为...
2021-03-04 18:59:00
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原创 【DFS + 四色定理】poj 1129 Channel Allocation
题目描述：http://poj.org/problem?id=1129中文大意：当无线电台在非常大的区域上广播时，需要用到中继器，其作用是重新发信号，使得每个接收器都能接收到较强的信号。相邻的中继器需要使用不同的信道，以此来避免二者之间的相互干扰。由于射频频谱是一种宝贵的资源，因此中继器网络所需的信道数量越少越好。要求编写一个程序，确定一个中继器网络所需的最小信道数。思路：四色定...
2021-02-25 22:52:00
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原创 【BFS + 康托展开 + 打表】hdu 3567 Eight II（八数码问题）
题目描述：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3567中文大意：给定八数码的初始状态和目标状态，要求输出移动过程。最终输出的移动过程需要是所有解决方案中长度最短、字典序最小的。思路：采用打表的方式来做这道题。但八数码问题一共有 9! 种状态，以每种状态为广搜起点并记录到达剩余状态的移动信息，工作量太大。需要将八数码问题抽象成九种初始...
2021-02-19 15:12:00
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原创 【双向BFS】hdu 1401 Solitaire
题目描述：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1401中文大意：二维棋盘上，给定了 4 个棋子的初始状态和目标状态。问 8 步内能否实现从初始状态到目标状态的变化。已知棋盘大小为 8*8，每个棋子可以上下左右移动。若相邻位置已有棋子，则可以实现跳棋。思路：采用双向 BFS 算法，同时对初始状态和目标状态进行广搜。故需要两个队列 q...
2021-02-15 22:52:00
27
原创 【A*算法 + 康托展开 + 曼哈顿距离】hdu 1043 Eight（八数码问题）
题目描述：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1043中文大意：经典八数码问题。给定初始状态，要求变换到目标状态并输出移动过程。目标状态固定为：1 2 3 4 5 6 7 8 x 。思路：采用A*算法 + 康托展开判重 + 曼哈顿距离做启发函数 的方法来做这道题。初始状态为广搜的起始状态，下一状态的选择依据为估价函数的大小。估价函...
2021-02-07 23:25:00
43
原创 【逆向BFS + 康托展开 + 打表】hdu 1043 Eight（八数码问题）
题目描述：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1043中文大意：经典八数码问题。给定初始状态，要求变换到目标状态并输出移动过程。目标状态固定为：1 2 3 4 5 6 7 8 x 。思路：采用逆向 BFS + 康托展开判重 + 打表的方法来做这道题。八数码问题一共有 9! 种状态，每种状态对应一个 cantor 值。以目标状态为 ...
2021-02-07 08:56:00
805
原创 【DFS】hdu 1312 Red and Black
题目描述：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1312中文大意：一个长方形的房间，铺着方砖，每块方砖被标记为 # 或黑点. 。一个人站在起点 @ ，可以上、下、左、右移动，但只能移动到标记为黑点的方砖上，不能移动到标记为 # 的方砖上。要求：遍历尽可能多的黑点。思路：(1)将起点 s 标记为不可再被访问；(2)如果下一步有多种选择，则...
2021-01-18 23:47:00
40
原创 【BFS】hdu 1312 Red and Black
题目描述：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1312中文大意：一个长方形的房间，铺着方砖，每块方砖被标记为 # 或黑点. 。一个人站在起点 @ ，可以上、下、左、右移动，但只能移动到标记为黑点的方砖上，不能移动到标记为 # 的方砖上。要求：求可遍历到的黑点数目。思路：(1)把起点 s 放到队列 q 中；(2)如果 q 是空队列，则过...
2021-01-18 22:43:00
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原创 【全排列】模板和例题
1.直接使用 stl 中的next_permutation 实现全排列#include<bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){ int a[4] = {2,4,12,3}; sort(a,a+4); do { for(int i=0;i<4;i++) ...
2021-01-18 13:19:00
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原创 opencv 练手项目：ISBN 号识别系统
首先需要说明的是，这个系统是我们大二下学期的二级项目。正因为是二级项目，所以老师要求我们不能使用现成的库(如 zbar)和现有的算法(如 KNN 算法)。所幸，老师给的图片也并不复杂，类似下图：我们需要做的工作便是找到并截取红框区域，将字符分割然后识别。大体思路：倾斜图像修正截取 ISBN 号所在区域字符分割字符识别1. 倾斜图像修正截取 ISBN 号所在行...
2020-10-15 20:09:00
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原创 PAT (Advanced Level) Practice 1002 A+B for Polynomials (25分)
题目描述：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805526272000000题目大意：给出两个多项式，输出多项式和。思路：创建一个 1001 大小的数组，用来存放两个多项式的元素。在存入第二个多项式的元素时，若某一位置上已有元素，计算二者的和。最后输出数组中不为零的索引和元素值。代码：#includ...
2020-09-02 15:38:00
19
原创 PAT (Advanced Level) Practice 1001 A+B Format (20分)
题目描述：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805528788582400考点：1.stringstream 可实现int & string 间的类型转换。int c = a+b;stringstream ss;ss<<c;string c_str = ss.str()...
2020-09-02 14:42:00
17
原创 【tensorflow】神经网络：给图识物
实现前向传播，给物识图仅需三步：复现模型加载参数预测结果# 复现模型mode = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(10, activation=...
2020-08-21 01:06:00
20
原创 【tensorflow】神经网络：断点续训
断点续训，即在一次训练结束后，可以先将得到的最优训练参数保存起来，待到下次训练时，直接读取最优参数，在此基础上继续训练。读取模型参数：存储模型参数的文件格式为 ckpt(checkpoint)。生成 ckpt 文件时，会同步生成索引表，所以可通过判断是否存在索引表来判断是否存在模型参数。# 模型参数保存路径checkpoint_save_path = "class4/MNIST_FC...
2020-08-20 22:48:00
58
原创 【tensorflow】神经网络：数据集增强
数据增强可以帮助扩展数据集。对图像的增强，就是对图像的简单形变，用来应对因拍照角度不同而引起的图片变形。数据增强函数image_gen_train = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( # 调整输入特征大小，每个输入特征将乘以该参数 rescale=1.0 / 255, # 归一化 # 图片将在[-45...
2020-08-20 18:08:00
20
原创 【tensorflow】神经网络：自制数据集
在实际应用中，我们常常需要自制数据集，解决本领域应用，而数据通常是图片或文字，需要做格式转换，才能在训练时使用。代码：import tensorflow as tffrom PIL import Imageimport numpy as npimport os# 训练用的输入特征和标签x_train_readpath = "class4/MNIST_FC/mnist_image...
2020-08-20 16:01:00
32
原创 【tensorflow】使用_Fashion数据集_搭建神经网络模型：Sequential() / 神经网络类class 两种方法...
FASHION 数据集一共有 7 万张图片，每张图片都是 28x28 像素点的灰度值数据，其中 6 万张用于训练，1 万张用于测试。一共有 10 个分类：0 T恤1 裤子2 帽头衫3 连衣裙4 外套5 凉鞋6 衬衫7 运动鞋8 包9 靴子f.keras + Sequential()详解代码：import tensorflow as tf# 读取训练用的输入特征...
2020-08-19 09:55:00
25
原创 【tensorflow】搭建_手写数字识别_神经网络模型：Sequential() / 神经网络类class 两种方法...
MNIST 数据集一共有 7 万张图片，都是28x28 像素点的 0~9 手写数字，其中6 万用于训练，1 万张用于测试。f.keras + Sequential()详解代码：import tensorflow as tf# 读入训练所需的输入特征和标签mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train), (x_test, y...
2020-08-18 17:10:00
21
原创 【tensorflow】tf.keras + 神经网络类class 6 步搭建神经网络
tf.keras + Sequential()可以搭建出上层输入就是下层输出的顺序网络结构，但是无法写出一些带有跳连的非顺序网络结构。这时候可以选择用类 class 搭建神经网络结构，即使用 class 类封装一个网络结构：...class MyModel(Model): def __init__(self): super(MyModel, self)....
2020-08-18 15:58:00
30
原创 【tensorflow】tf.keras + Sequential() 6 步搭建神经网络
tf.keras 是 tensorflow API，可以快速搭建神经网络模型。六步：import 相关模块。指定要喂入网络的训练集和测试集。在 Sequential() 中搭建网络结构。在 compile() 中配置训练方法。在 fit() 中执行训练过程。用 summary() 打印出网络的结构和参数统计。Sequential() 可以认为是一种容器，这个容器封装了...
2020-08-18 09:15:00
64
原创 【tensorflow】神经网络的优化：指数衰减学习率、过拟合和欠拟合的解决方法、激活函数&损失函数&优化器的选择...
神经网络的复杂度1.空间复杂度层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层总参数 = 总w + 总b2.时间复杂度乘加运算次数 = 总w指数衰减学习率学习率lr表征了参数每次更新的幅度，设置过小，参数更新会很慢，设置过大，参数不容易收敛。在实际应用中，可以先使用较大学习率，快速找到较优值，然后逐步减小学习率，使模型找到最优解。比如，指数衰减学习率。指数衰减学习率 = 初...
2020-08-15 19:23:00
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原创 【tensorflow】神经网络实现鸢尾花分类
主要步骤：1.准备数据数据集读入数据集乱序将数据集分为训练集和测试集将输入特征和标签配对，每次喂入神经网络一小撮(batch)2.搭建网络定义神经网络中所有可训练参数3.参数优化反向传播，不断减少loss4.测试效果计算当前参数前向传播后的准确率代码：import tensorflow as tffrom sklearn import dataset...
2020-08-15 07:55:00
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原创 【tensorflow2】常用函数
强制类型转换 tf.cast()计算张量最小值 tf.reduce_min()计算张量最大值 tf.reduce_max()返回行/列最大值的索引 tf.argmax()计算张量沿行/列的平均值 tf.reduce_mean()计算张量沿行/列的和 tf.reduce_sum()声明可训练参数 tf.Variable()四则...
2020-08-14 20:28:00
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原创 【tensorflow】张量(tensor,数组)的定义和声明
张量(tensor)：可以表示0阶到n阶的数组0阶张量(标量)：单独的一个数1阶张量(向量)：一维数组2阶张量(矩阵)：二维数组n阶张量(张量)：n维数组tensorflow 中几种常见的数据类型：tf.int，tf.floattf.int32 tf.float32 tf.float64tf.booltf.constant(True, False)...
2020-08-14 17:30:00
20
原创 【tensorflow】神经网络的一些基本概念(前向传播、反向传播、损失函数、梯度下降法、学习率)和设计过程...
当今人工智能主流方向 —— 连接主义，即仿脑神经元连接，实现感性思维，如神经网络。神经网络的一般设计过程：准备数据：采集大量“特征/标签”数据搭建网络：搭建神经网络结构优化参数：训练网络获取最佳参数(反向传播)应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果(前向传播)前向传播y = x * w + b，输入x，计算出y的过程叫做前向传播损失函数：可预测值(y)与标准...
2020-08-14 09:16:00
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原创 【opencv+python】图像的基本操作：缩放、剪切、位移、旋转、仿射变换
1.缩放代码：# 使用resize函数实现图片缩放import cv2src = cv2.imread("C:/360Downloads/1.jpg", 1)cv2.imshow("src", src)srcInfo = src.shapeheight = srcInfo[0]width = srcInfo[1]dstHeight = int(height * 0.5)d...
2020-08-12 11:01:00
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原创 【tensorflow】利用神经网络绘制股票价格拟合曲线
神经网络有三层，输入层A，隐藏层B，输出层C，满足：A(10x1)*W1(1x10)+b1(1x10)=B(10x10)B(10x10)*W2(10x1)+b2(10x1)=C(10x1)我们需要做的，便是通过多次训练(尝试不同 w、b 的值)，找到合适的 w1w2、b1b2，使预测结果更接近真实结果。代码：import tensorflow.compat.v1 as tfim...
2020-08-12 08:54:00
42
原创 【matplotlib】绘制折线图、柱状图
matplotlib 是 python 的绘图库，通过 matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。1.绘制折线图和柱状图代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])y = np.array(...
2020-08-10 14:45:00
19
原创 【tensorflow】常量、变量、实时插入数据的定义和使用
tensorflow 2.0无法兼容 1.0 版本，所以需要加上一句tf.compat.v1.disable_eager_execution()，以保障程序的正常运行。在 tensorflow 2.0 中，变量初始化、声明会话 session 等函数均被定义在了 tensorflow.compat.v1 中，调用相关函数时，需要加上前缀，或者直接将 import tensorflow a...
2020-08-09 16:37:00
18
原创 【opencv+python】像素的获取和修改
图片在计算机中的存储形式为矩阵，故可通过 src [row, col] 的方式获取和修改相应位置上的像素值。jpg 格式的彩色图片为三通道图片，分别为(blue， green， red)，png 格式的图片为四通道图片，还有 alpha 通道，代表透明度。1.在图片中画一条红色竖线代码：import cv2src = cv2.imread("C:/360Downloads/1.j...
2020-08-09 15:29:00
21
原创 【opencv+python】图片的保存（有损压缩、无损压缩）
将图片保存为 jpg 格式时，可实现有损压缩；保存为 png 格式时，可实现无损压缩，同时还可以设置图片透明度。原图片1.保存为 jpg 格式import cv2src = cv2.imread("0.jpg",1)cv2.imwrite("saveImg.jpg",src,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,0])取值范围：0~100，数值越小，压缩比越高，...
2020-08-09 14:59:00
75
原创 【opencv+python】图片的读取与展示
说白了就是用 python 语言写 opencv 执行代码，写法大体跟 C++ 类似。import cv2src = cv2.imread("0.jpg",1)cv2.imshow("dst",src)cv2.waitKey(0)
2020-08-09 14:09:00
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空空如也
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