C のデータ構造とアルゴリズム: 初心者に優しいアプローチ

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

1. 58 Portraits プラットフォーム構築の背景 まず、58 Portraits プラットフォーム構築の背景についてお話ししたいと思います。 1. 従来のプロファイリング プラットフォームの従来の考え方ではもはや十分ではありません。ユーザー プロファイリング プラットフォームを構築するには、複数のビジネス分野からのデータを統合して、ユーザーの行動や関心を理解するためのデータ マイニングも必要です。最後に、ユーザー プロファイル データを効率的に保存、クエリ、共有し、プロファイル サービスを提供するためのデータ プラットフォーム機能も必要です。自社構築のビジネス プロファイリング プラットフォームとミドルオフィス プロファイリング プラットフォームの主な違いは、自社構築のプロファイリング プラットフォームは単一のビジネス ラインにサービスを提供し、オンデマンドでカスタマイズできることです。ミッドオフィス プラットフォームは複数のビジネス ラインにサービスを提供し、複雑な機能を備えていることです。モデリングを提供し、より一般的な機能を提供します。 2.58 中間プラットフォームのポートレート構築の背景のユーザーのポートレート 58

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

Java で複雑なデータ構造を使用する場合、Comparator を使用して柔軟な比較メカニズムを提供します。具体的な手順には、コンパレータ クラスの定義、比較ロジックを定義するための比較メソッドの書き換えが含まれます。コンパレータインスタンスを作成します。 Collections.sort メソッドを使用して、コレクションとコンパレータのインスタンスを渡します。

データ構造とアルゴリズムは Java 開発の基礎です。この記事では、Java の主要なデータ構造 (配列、リンク リスト、ツリーなど) とアルゴリズム (並べ替え、検索、グラフ アルゴリズムなど) について詳しく説明します。これらの構造は、スコアを保存するための配列、買い物リストを管理するためのリンク リスト、再帰を実装するためのスタック、スレッドを同期するためのキュー、高速検索と認証のためのツリーとハッシュ テーブルの使用など、実際の例を通じて説明されています。これらの概念を理解すると、効率的で保守しやすい Java コードを作成できるようになります。

AVL ツリーは、高速かつ効率的なデータ操作を保証するバランスのとれた二分探索ツリーです。バランスを達成するために、左回転と右回転の操作を実行し、バランスに反するサブツリーを調整します。 AVL ツリーは高さバランシングを利用して、ツリーの高さがノード数に対して常に小さくなるようにすることで、対数時間計算量 (O(logn)) の検索操作を実現し、大規模なデータ セットでもデータ構造の効率を維持します。

数を数えるのは簡単そうに思えますが、実際にやってみるととても難しいです。あなたが野生動物の個体数調査を実施するために自然のままの熱帯雨林に運ばれたと想像してください。動物を見かけたら必ず写真を撮りましょう。デジタル カメラでは追跡された動物の総数のみが記録されますが、固有の動物の数に興味がありますが、統計はありません。では、このユニークな動物群にアクセスする最善の方法は何でしょうか?この時点で、今すぐ数え始めて、最後に写真から各新種をリストと比較すると言わなければなりません。ただし、この一般的なカウント方法は、数十億エントリに達する情報量には適さない場合があります。インド統計研究所、UNL、およびシンガポール国立大学のコンピューター科学者は、新しいアルゴリズムである CVM を提案しました。長いリスト内のさまざまな項目の計算を近似できます。

ハッシュ テーブルを使用すると、PHP 配列の交差と和集合の計算を最適化し、時間の複雑さを O(n*m) から O(n+m) に減らすことができます。 具体的な手順は次のとおりです。 ハッシュ テーブルを使用して要素をマップします。最初の配列をブール値に変換すると、2 番目の配列の要素が存在するかどうかがすぐにわかり、交差計算の効率が向上します。ハッシュ テーブルを使用して最初の配列の要素を既存としてマークし、次に 2 番目の配列の要素を 1 つずつ追加し、既存の要素を無視して共用体計算の効率を向上させます。