基于深度学习算法的遮挡行人检测
基于深度学习算法的遮挡行人检测
近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,机器视觉渗透到我们生活中的各个方面,人们的生活发生了日新月异的变化。行人检测作为其中一项较为基础的识别技术,对安防监控、自动驾驶、新零售等多个领域提供技术支持,具有广泛的应用场景。
本论文主要以SSD目标检测算法为基础,针对遮挡行人这一特定目标,重新设计其网络结构,使其检测性能得到大幅度的提高。本文主要包括以下内容:论文对行人检测的研究难点及现状做了简单的总结,对传统的基于机器学习的行人检测方法以及基于深度学习目标检测算法的相关知识做了梳理。
其中,基于HOG+SVM的行人检测算法是传统方法中最为经典的一种算法,基于深度学习的目标检测算法主要包括RCNN系列、SSD以及YOLO系列三大类。之后,综合考虑检测的速度与性能,采用自建的遮挡行人数据集训练了一个基于SSD目标检测框架的行人检测系统,并用测试集以及重新标注的INRIA测试集对OpenCV中自带的基于HOG+SVM的行人检测系统和训练好的SSD模型进行对比实验。
实验结果表明SSD模型的检测效果要明显好于传统的基于HOG+SVM的行人检测系统,通过深度卷积神经网络学习到的特征更具有鲁棒性。最后,针对遮挡行人检测,对SSD模型的网络结构进行了相应的修改。
(1)在SSD模型的前置网络中,加入了SE-Inception结构,使其能够更加高效的提取特征;(2)重新设计了网络中的先验框,使其能够更加容易的匹配到行人的形状,并对小尺寸的行人采用了密集采样的策略;(3)针对行人中容易出现环境遮挡和相互遮挡的情况,在模型的训练集中加入了遮挡行人的数据,并采用
Repulsion Loss增强模型对遮挡行人的检测能力。最终实验结果表明改进的SSD 模型在小幅增加检测时间的情况下,检测性能有了大幅度的提升。
信息学奥赛一本通题解目录-信息学奥赛取消
信息学奥赛一本通题解目录:信息学奥赛取消 第1章 数论1．1 整除1．2 同余1．3 最大公约数1．3．1 辗转相除法1．3．2 进制算法1．3．3 最小公倍数1．3．4 扩展欧几里得算法1．3．5 求解线性同余方程1．4 逆元1．5 中国剩余定理1．6 斐波那契数1．7 卡特兰数1．8 素数1．8．1 素数的判定1．8．2 素数的相关定理1．8．3 Miller-Rabin素数测试1．8．4 欧拉定理1．8．5 PollardRho算法求大数因子1．9
Baby-Step-Giant-Step及扩展算法1．10 欧拉函数的线性筛法1．11 本章习题第2章群论2．1 置换2．1．1 群的定义2．1．2 群的运算2．1．3 置换2．1．4 置换群2．2 拟阵2．2．1 拟阵的概念2．2．2 拟阵上的最优化问题2．3 Burnside引理2．4 Polya定理2．5 本章习题第3章组合数学3．1 计数原理3．2 稳定婚姻问题3．3 组合问题分类3．3．1 存在性问题3．3．2 计数性问题3．3．3 构造性问题3．3．4 最优化问题3．4 排列3．4．1
选排列3．4．2 错位排列3．4．3 圆排列3．5 组合3．6 母函数3．6．1 普通型母函数3．6．2 指数型母函数3．7 莫比乌斯反演3．8 Lucas定理3．9 本章习题第4章概率4．1 事与概率4．2 古典概率4．3 数学期望4．4 随机算法4．5 概率函数的收敛性4．6 本章习题第5章计算几何5．1 解析几何初步5．1．1 平面直角坐标系5．1．2 点5．1．3 直线5．1．4 线段5．1．5 多边形5．1．6
深度访谈的研究示例和注意事项
深度访谈 一、相关概念 1、访谈法 运用有目的、有计划、有方向的口头交谈方式向被调查者了解社会事实的方法。 基本性质： 具有显著的目的性、计划性和方向性。 以现场的口头交谈作为了解社会事实的主要方式。 访谈法的运作过程同时是一个直接的人际交往与人际沟通过程。 2、深度访谈（In-depth Interview） （1）深度访谈是社会科学质性研究的一种主要方法，它通过与被调查者深入地交谈来了解某一社会群体的生活经历和生活方式，探讨特定社会现象的形成过程，并提出解决社会问题的思路和方法。（孙晓娥，2012） （2）指拥有专门访问技巧的访问员对一个符合特定条件的访问对象，使用非结构式的方法进行个人对话式访问，以揭示潜隐的关于特定行为、动机、目的、态度、感受的报告并发现其内在的关联关系。 （3）所谓深度访谈, 学界所指的主要就是半结构式的访谈(semi-structured depth interview) , ( Hakim, 1987; Arksey & Knight , 1999;Wengraf, 2001)。 半结构化访谈指按照一个粗线条式的访谈提纲而进行的非正式的访谈。该方法对访谈对象的条件、所要询问的问题等只有一个粗略的基本要求，访谈者可以根据访谈时的实际情况灵活地做出必要的调整，至于提问的方式和顺序、访谈对象回答的方式、访谈记录的方式和访谈的时间、地点等没有具体的要求，由访谈者根据情况灵活处理。 二、特性 1、优点： (1)对象的回答率高。 这是由访谈法的直接现场交谈所决定的。在现场交谈中，能运用人际交往的技巧、能直接消除问题不清楚或不理解的问题。 (2)适应性强。 访谈法通过人与人的直接交往来搜集资料，就能面对各种对象、各种语境和各种
深度学习系列(7)：神经网络的优化方法
机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）
还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]
点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火
深度学习的研究
深度学习的研究 1、定义和背景： 1.1 深度学习（DL）有各种相近的定义或者高层次描述 自2006年以来，深度学习（deep learning）（也通常叫做深层结构学习或分层学习）已经成为机器学习领域的一个新兴领域（Hinton et al., 2006; Bengio, 2009 ）.在过去几年中，深度学习技术的发展已经对信号和信息过程领域产生广泛的影响，并将继续影响到机器学习和人工智能的其它关键领域；参见综述文章（Bengio et al., 2013; Hinton et al., 2012; Yu and Deng, 2 011; Deng, 2011; Arel et al., 2010 ）.最近，已有一系列的致力于关于深度学习以及应用的研讨会和特别会议。包括: 这些研究团队在DL的各种不同应用中取得经验性的成功，如计算机视觉、语音识别、语音搜索、语音识别、语音会话和图像特征编码、语义分类、手写识别话语、音频处理、信息检索、机器人学、甚至在分析可能导致新药的分子方面等等。许多优秀的经常更新教程、 传统机器学习和信号处理技术探索仅含单层非线性变换的浅层学习结构。浅层模型的一个共性是仅含单个将原始输入信号转换到特定问题空间特征的简单结构。典型的浅层学习结构包括传统隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRFs）、最大熵模型（MaxEnt）、支持向量机（SVM）、核回归及仅含单隐层的多层感知器（MLP）等。例如，SVM用包含一层（使用核技巧）或者零个特征转换层的浅层模式分离模型。（最近已有将核方法与DL结合的新方法。如，Cho and Saul, 2009; Deng et al., 2012; Vinyals et al., 201 2）。浅层结构的局限性在于有限的样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。 神经科学研究表明，人的视觉系统的信息处理是分级的。人类感知系统这种明确的层次结构极大地降低了视觉系统处理的数据量，并保留了物体有用的结构信息。有理由相信，对于要提取具有潜在复杂结构规则的自然图像、视频、语音和音乐等结构丰富数据，深度学习能够获取其本质特征。受大脑结构分层次启发，神经网络研究人员一直致力于多层神经网络的研究。 历史上，深层学习的概念起源于神经网络的研究。带有多隐层的前馈神经网络或者多层感知器通常被成为深层神经网络（DNNs），DNNs就是深层构架的一个很好的例子。BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对于仅含几层网络，该训练方法就已很不理想（参见(Bengio, 2009; Glorot and Bengio, 2010). 在学习中，一个主要的困难源于深度网络的非凸目标函数的局部极小点普遍存在。反向传播是基于局部梯度下降，通常随机选取初始点。使用批处理BP算法通常会陷入局部极小点，而且随着网络深度的增加，这种现象更加严重。此原因在一定程度上阻碍了深度学习的发展，并将大多数机器学习和信号处理研究从神经网络转移到相对较容易训练的浅层学习结构。 经验上，有3种技术可以处理深层模型的优化问题：1.大量的隐藏的单元,2.更好的学习算法,3.以及更好的参数初始化技术。
(完整版)深度神经网络全面概述
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.360docs.net/doc/e311051477.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
答深度优先搜索算法的特点是
习题 3 1、答：深度优先搜索算法的特点是 ①一般不能保证找到最优解； ②当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限制； ③方法与问题无关，具有通用性； ④属于图搜索方法。 宽度优先搜索算法的特点是 ①当问题有解时，一定能找到解； ②当问题为单位耗散值，并且问题有解时，一定能找到最优解； ③效率低； ④方法与问题无关，具有通用性； ⑤属于图搜索方法。 2、答：在决定生成子状态的最优次序时，应该采用深度进行衡量，使深度大的 结点优先扩展。 3、答：（1）深度优先 （2）深度优先 （3）宽度优先 （4）宽度优先 （5）宽度优先 4、答：如果把一个皇后放在棋盘的某个位置后，它所影响的棋盘位置数少，那 么给以后放皇后留下的余地就大，找到解的可能性也大；反之留下的余地就小，找到解的可能性也小。 并不是任何启发函数对搜索都是有用的。 6、讨论一个启发函数h在搜索期间可以得到改善的几种方法。 7、答：最短路径为ACEBDA，其耗散值为15。 8、解：（1）（S，O，S0，G） S：3个黑色板和3个白色板在7个空格中的任何一种布局都是一个状态。 O：①一块板移入相邻的空格； ②一块板相隔1块其他的板跳入空格； ③一块板相隔2块其他的板跳入空格。 S0： B B B W W W G： W W W B B B W W W B B B W W W B B B
W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B （2）1401231231234567333377 =???????????=?P P P （3）定义启发函数h 为每一白色板左边的黑色板数的和。 显然，)()(n h n h *≤，所以该算法具有可采纳性。 又，?? ?≤-=),()()(0)(j i i j n n c n h n h t h ，所以该启发函数h 满足单调限制条件。 9、解： ((( ),( )),( ),(( ),( ))) ((S,( )),( ),(( ),( ))) ((A,( )),( ),(( ),( ))) ((A,S),( ),(( ),( ))) ((A,A),( ),(( ),( ))) ((A),( ),(( ),( ))) (S,( ),(( ),( ))) (A,( ),(( ),( ))) (A,S,(( ),( ))) (A,A,(( ),( ))) (A,(( ),( )))
(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介
深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。
卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输
运筹学优化软件汇总.doc
运筹学优化软件 Xpress-MP功能介绍 Xpress-MP是一个数学建模和优化工具包，它用于求解线性，整数，二次，非线性，以及随机规划问题。Xpress-MP的用户包括： ?需要在其产品中嵌入优化功能的OEM/ISV。 ?向顾客提供优化解决方案的咨询人员。 ?大型机构中需直接解决其自身的优化问题的商业分析师和其他最终用户。 Xpress-MP工具包可以用于所有常见的计算机平台，并具有不同性能的版本，以及解决各种不同规模的问题。本产品支持多种用户/软件接口，包括可以使用C，C++，VB，Java，和.net语言进行调用的API库，以及独立的命令行界面。请点击此处以查看详细信息。 在这里我们将介绍Xpress-MP工具包中的各种产品，这些产品使Xpress-MP能够应用于如此广泛的领域中。 求解引擎 Xpress-Optimizer中包含的优化算法使你能够求解线性规划问题（LP），混合整数规划问题（MIP），二次规划问题（QP），以及混合整数二次规划问题（MIQP）。 Xpress-SLP是一个非线性规划问题（NLP）以及混合整数非线性规划问题（MINLP）的求解器。它使用了连续线性逼近方法，这一方法从过程工业的技术中发展而来，能够解决具有数千个变量的大型问题。 Xpress-SP是一个随机规划工具，用于求解具有不确定性的优化问题。Xpress-SP可以用于建模和求解在供应链管理，能源，财务，运输，等等过程中出现的问题，它将不确定性嵌入到优化问题中，以避免未来的变数。 Xpress-Kalis是一个有约束规划软件，它构建于Artelys的Kalis求解器之上。Xpress-Kalis 专用于离散组合问题，这些问题频繁出现于诸如规划和计划制定之类的问题中。 建模和开发工具 Xpress-Mosel使你能够定义你的问题，然后使用一个或多个Xpress求解引擎进行求解，并对结果进行分析，这一切都通过一种专为此目的设计的全功能的编译型编程语言来实现。 Xpress-Mosel环境包括Mosel语言及其调试器；用于在此语言中直接访问其他软件组件和外部数据源的模块和I/O驱动；用于将模型嵌入到应用程序中的库；以及一个开放的接口，以便用户对Mosel语言进行扩展。 Xpress-BCL是一个面向对象的库，用于在应用程序中直接构建，求解，以及分析问题。
消费者购买心理与行为深度访谈研究报告
消费者购买心理与行为深度访谈 研究报告 贵州大学管理学院MBA1501班宋鹏 消费者在购买商品过程中的心理与行为过程是怎样？以及针对商品本身或其单价，这背后的心理考量又是怎样, 本文通过针对采访消费者，进行深入访谈的方式，来洞察消费者的心理与行为。基于消费者的角度来分析在购买商品中的心理与行为过程，以此从商家的角度来看，如何影响消费者的决策过程，从而促使消费者购买自己的产品。 消费者行为研究背景 消费者的购买心理与行为是一个以特定目标为中心的解决问题的决策过程。以消费者作为决策主体，为实现满足需求这一特定目标，在购买过程中进行的评价、选择、判断、决定等一系列活动。购买决策在消费者购买活动中占有极为重要的关键性地位，是购买行为中的核心环节。购买决策决定了消费者购买的方式、时间以及购买地点。对于购买决策的心理研究，有助于商家有针对性的进行商品的营销。采用怎样的营销策略，着眼于哪个环节会更加有效，不同的商品，采取不同的营销策略。 发生商品购买的行为，一定是在基于消费者的购买决策决定后的反应，该过程由5个阶段构成，分别是引起需要、收集信息、评价方案、决定购买和购后行为五个阶段构成。消费者对于不同商品在各阶段的考虑，与商品本身有怎样的关系，商品本身对消费者所产生的作用或何种价值，以及商品的单价是否会影响到消费者在决策过程中所采取的相应行为，这些都将是我们针对本次研究决策过程的重要考量因素。 消费者行为研究目的 本文的研究目的主要希望找到消费者在进行购物决策过程中，针对不同的商品、不同的单价，会有怎样的考量。对于差异，如何来理解，能否找到其中的规律，产品本身存在什么样的特性，并且归纳汇总出消费者心理过程，提炼出消费者洞察。 对于消费者行为的研究，能够让商家有针对性的来进行企业营销的设计，以使得目标顾客的需求得以及时满足，并将营销贯穿于整个消费者的决策过程之中，影响企业营销活动，实现精准营销。 一、研究方法 本文对信息的主要收集方法是深度访谈法。深度访谈是一种无结构性的、一对一的、直接的访谈。在访谈过程中，调查者（即本人）通过设定的一系列问题，来获得被调查者的回答，并一步步来揭示被访者在购买过程中的心理考量，详细了解复杂行为，以及各阶段的了解和掌握。深度访谈法是一种互动性较强
图的深度优先遍历算法课程设计报告
合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2013～2014学年第二学期 课程数据结构与算法 课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现 学生姓名陈琳 学号1204091022 专业班级软件工程 指导教师何立新 2014 年9 月 一：问题分析和任务定义 涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。本次程序采用邻接表的存储方法，并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。
深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v 出发： （1）访问顶点v ； （2）依次从v 的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问； （3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。 二：数据结构的选择和概要设计 设计流程如图： 图1 设计流程 利用一维数组创建邻接表，同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。之后利用创建的邻接表来创建图，最后用深度优先的方法来实现遍历。 图 2 原始图 1.从0开始，首先找到0的关联顶点3 2.由3出发，找到1；由1出发，没有关联的顶点。 3.回到3，从3出发，找到2；由2出发，没有关联的顶点。 4.回到4，出4出发，找到1，因为1已经被访问过了，所以不访问。
所以最后顺序是0,3,1,2,4 三：详细设计和编码 1.创建邻接表和图 void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数. { int i,j,k,s; char y; EdgeNode* p; //工作指针. printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符)：\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符. for(s=0;s
访谈法 深度访谈技巧
访谈法-----深度访谈技巧一对一访谈技巧 访谈法 一、什么是访谈 顾名思义，“访谈”就是研究者“寻访”、“访问”被研究者并且与其进行“交谈”和“询问”的一种活动。“访谈”是一种研究性交谈，是研究者通过口头谈话的方式从被研究者那里收集（或者说“建构”）第一手资料的一种研究方法。 （一）、访谈的具体功用 （1）了解受访者的所思所想，包括他们的价值观念、情感感受和行为规范； （2）了解受访者过去的生活经历以及他们耳闻目睹的有关事件，并且了解他们对这些事件的意义解释； （3）对研究的现象获得一个比较广阔、整体性的视野，从多重角度对事件的过程进行比较深入、细致的描述； （4）为研究提供指导，事先了解哪些问题可以进一步追问，哪些问题是敏感性问题，需要特别小心； （5）帮助研究者与被研究者建立人际关系，使双方的关系由彼此陌生变成相互熟悉、相互信任； （6）使受访者感到更加有力量，因为自己的声音被别人听到了，自己的故事被公开了，因此有可能影响到自身文化的解释和构建。 （二）、访谈的类型 按结构分类： （1）结构型：在这种访谈中，研究者对访谈的走向和步骤起主导作用，按照自己事先设计好了的、具有固定结构的统一问卷进行访谈。选择访谈对象的标准和方法、所提的问题、提问的顺序以及记录方式都已经标准化了，研究者对所有的受访者都按照同样的程序问同样的问题。 （2）半结构型：在这种访谈中，研究者对访谈的结构具有一定的控制作用，但同时也允许受访者积极参与。通常，研究者事先备有一个粗线条的访谈提纲，根据自己
的研究设计对受访者提出问题。但是，访谈提纲主要作为一种提示，访谈者在提问的同时鼓励受访者提出自己的问题，并且根据访谈的具体情况对访谈的程序和内容进行灵活的调整。 （3）无结构型：这种访谈没有固定的访谈问题，研究者鼓励受访者用自己的语言发表自己的看法。目的是了解受访者自己认为重要的问题，他们看待问题的角度、对意义的解释，以及他们使用的概念及其表达方式。访谈者只是起一个辅助的作用，尽量让受访者根据自己的思路自由联想。 按照正式程度： （1）正规型：研究者和被研究者双方事先约定好时间和地点，正式就一定的问题范围进行交谈。 （2）非正规型：研究者根据受访者日常生活的安排，在与对方一起参加活动的时候根据当时的情形与对方交谈。 根据访谈者与受访者双方接触的方式： （1）直接访谈：研究者与被研究者一起坐下来，进行面对面的交谈。 （2）间接访谈：研究者与被研究者事先约好时间，通过电话等交通工具对对方进行访谈。 根据受访者的人数： （1）个别访谈：通常只有一名访谈者和一名受访者，两个人就研究的问题进行交谈 （2）集体访谈：可以由一到三名访谈者和六到十名参与者组成，访谈者主要协调谈话的方向和节奏，参与者自己相互之间就有关的问题进行讨论。 根据访谈的次数： （1）一次性访谈：通常内容比较简单，主要以收集事实性信息为主 （2）多次性访谈：通常用于追踪调查，或深入探究某些问题（特别是意义类问题），可以有一定的结构设计，逐步由浅到深，由表层到深层，由事实信息到意义解释。 二、访谈前的准备工作 1、确定访谈的时间和地点 一般来说，访谈的时间和地点应该尽量以受访者的方便为主。 研究者在与受访者初次接触时，还应该就访谈的次数和时间长短与对方进行磋商。
从-sgd-到-adam--深度学习优化算法概览(一)
从SGD 到Adam ——深度学习优化算法概览(一) 楔子前些日在写计算数学课的期末读书报告，我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」。在此前的工作中，自己通常就是无脑「Adam 大法好」，而对算法本身的内涵不知所以然。一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程，直观了解各个算法的长处和短处。这次正好借着作业的机会，补一补课。本文主要借鉴了@Juliuszh 的文章[1]思路，使用一个general 的框架来描述各个梯度下降变种算法。实际上，本文可以视作对[1]的重述，在此基础上，对原文描述不够详尽的部分做了一定补充，并修正了其中许多错误的表述和公式。另一主要参考文章是Sebastian Ruder 的综述[2]。该文十分有名，大概是深度学习优化算法综述中质量最好的一篇了。建议大家可以直接阅读原文。本文许多结论和插图引自该综述。对优化算法进行分析和比较的文章已有太多，本文实在只能算得上是重复造轮，旨在个人学习和总结。希望对优化算法有深入了解的同学可以直接查阅文末的参考文献。引言最优化问题是计算数学中最为重要的研究方向之一。而在深度学习领域，优化算法的选择也是一个模型的重中之重。即使在数据集和模型架构完全相同的情况下，采用不同的优化算法，也很可能导致截然不同的训练效果。梯度下降是目前神经网络中使用最为广泛的优
化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的种种缺陷，研究者们发明了一系列变种算法，从最初的SGD (随机梯度下降) 逐步演进到NAdam。然而，许多学术界最为前沿的文章中，都并没有一味使用Adam/NAdam 等公认“好用”的自适应算法，很多甚至还选择了最为初级的SGD 或者SGD with Momentum 等。本文旨在梳理深度学习优化算法的发展历程，并在一个更加概括的框架之下，对优化算法做出分析和对比。Gradient Descent梯度下降是指，在给定待优化的模型参数和目标函数后，算法通过沿梯度的相反方向更新来最小化。学习率决定了每一时刻的更新步长。对于每一个时刻，我们可以用下述步骤描述梯度下降的流程：(1) 计算目标函数关于参数的梯度(2) 根据历史梯度计算一阶和二阶动量(3) 更新模型参数其中，为平滑项，防止分母为零，通常取1e-8。Gradient Descent 和其算法变种根据以上框架，我们来分析和比较梯度下降的各变种算法。Vanilla SGD朴素SGD (Stochastic Gradient Descent) 最为简单，没有动量的概念，即这时，更新步骤就是最简单的SGD 的缺点在于收敛速度慢，可能在鞍点处震荡。并且，如何合理的选择学习率是SGD 的一大难点。MomentumSGD 在遇到沟壑时容易陷入震荡。为此，可以为其引入动量Momentum[3]，加速SGD 在正确方向的下降并抑制震荡。SGD-M 在原步长之上，增加了与上一
二十世纪十大算法(运筹学)
),...,,(21x x x n x =?? ????+-+-+-+=∑∞=68158148218410k 16k k k k k π049132108604977844392193404812t 234567 89101112=++--+++--+-t t t t t t t t t t 二十世纪十大算法 摘 要:二十世纪十大算法。下面的内容是对“二十世纪十大算法”的罗列和简要的描述，这些算法是由《计算机科学与工程》 (简称CISE) 杂志的编辑选出来的，这是他们2000年一月至二月刊的主要话题。这十大算法是20世纪在科学与工程的发展和实践方面最有影响力的算法，并且应该是20世纪数值数学和计算科学发展的一个摘要。对于这样的一种选择，我们可以持赞同或者反对的态度，但至少不应该低估它们，因为它们是发达国家具备很高素质的计算机科学家们的观点。编辑们向该杂志的读者们征询他们对于这个选择的看法和感受。在随后的几期CISE 中得到的反馈结果是，关于这个选择只有赞成而没有分歧。因此可以得出结论，CISE 作出的选择很好并且得到了国际科学界的认可。 整数关系探测法（简称IRD ） 多年来，研究人员都梦想着能有这样一种设备，这种设备可以让他们识别满足数学公式的数值常量。随着高效的IRD 算法的出现，这一时代到来了。令为一个实数或者复数向量。如果存在不为零的整数 ，x 就拥 有这样一个整数关系，使得0...2211a =+++x a x a x n n 。一个整 数关系算法是一种实用的计算方案，它可以恢复整数向量 （若存在），或者可以产生不存在整数关系的范围。这些都是计算数论的行为。对IRD 而言，最有效的算法是Ferguson 最近发现的PSLQ 算法。作为一个例子，下面是PSLQ 1997发现的一个公式，使我们能够计算π的第n 位16进制数。 另一个例子是定义一个常数...55440903595.3B 3=，它是数理逻辑图()x rx x i i i -=+11里的第三个分叉点，这表现出了在混沌出现之前周期缩短了一 倍。为了保证精确，B 3是参数r 的最小取值，这样逐次迭代x i 就具有8个周期而不是4个周期。可以类似地来定义常数B 2和B 1。使用了PSLQ 前身算法的计算发现B 3是如下方程的根 使用了IRD 后，研究人员在数学和物理方面有了许多新的发现，而这些发现又相应的产生了有价值的新见解。这个过程常常被称为“实验数学”，即利用现代计算机发现新的数学原理，我们期望它在21世纪的纯数学和应用数学里扮演一a i a i
信息学奥赛经典算法C语言经典例题1
信息学奥赛经典算法C语言经典例题100例 经典Ｃ源程序100例 题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ 1.程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列。 2.程序源代码： main() { inti,j,k; printf("\n"); for(i=1;i<5;i++)／*以下为三重循环*/ for(j=1;j<5;j++) for(k=1;k<5;k++) { if(i!=k&&i!=j&&j!=k)/*确保i、j、k三位互不相同*/ printf("%d,%d,%d\n",i,j,k); }} ============================================================== 【程序2】 题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分， 可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？ 1.程序分析：请利用数轴来分界，定位。注意定义时需把奖金定义成长整型。
2.程序源代码： main() { longinti; intbonus1,bonus2,bonus4,bonus6,bonus10,bonus; scanf("%ld",&i); bonus1=100000*0.1;bonus2=bonus1+100000*0.75; bonus4=bonus2+200000*0.5; bonus6=bonus4+200000*0.3; bonus10=bonus6+400000*0.15; if(i<=100000) bonus=i*0.1; elseif(i<=200000) bonus=bonus1+(i-100000)*0.075; elseif(i<=400000) bonus=bonus2+(i-200000)*0.05; elseif(i<=600000) 1 bonus=bonus4+(i-400000)*0.03; elseif(i<=1000000) bonus=bonus6+(i-600000)*0.015; else bonus=bonus10+(i-1000000)*0.01; printf("bonus=%d",bonus);}
《运筹学》模拟试题及答案(2020年整理).doc
^ 高等教育《运筹学》模拟试题及答案 一、名词解释 运筹学：运筹学主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案。为决策者提供科学的决策依据 线性规划：一般地，如果我们要求出一组变量的值，使之满足一组约束条件，这组约束条件只含有线性不等式或线性方程，同时这组变量的值使某个线性的目标函数取得最优值（最大值或最小值）。这样的数学问题就是线性规划问题 可行解：在线性规划问题的一般模型中，满足约束条件的一组 12,,.........n x x x 值称为此线性规 划问题的可行解， 最优解：在线性规划问题的一般模型中，使目标函数f 达到最优值的可行解称为线性规划问题的最优解。 运输问题：将一批物资从若干仓库（简称为发点）运往若干目的地（简称为收点），通过组织运输，使花费的费用最少，这类问题就是运输问题 闭回路：如果在某一平衡表上已求得一个调运方案，从一个空格出发，沿水平方向或垂直方向前进，遇到某个适当的填有调运量的格子就转向前进。如此继续下去，经过若干次，就一定能回到原来出发的空格。这样就形成了一个由水平线段和垂直线段所组成的封闭折线，我们称之为闭回路 二、单项选择 1、最早运用运筹学理论的是（ A ） A 二次世界大战期间，英国军事部门将运筹学运用到军事战略部署 B 美国最早将运筹学运用到农业和人口规划问题上 C 二次世界大战期间，英国政府将运筹学运用到政府制定计划 D 50年代，运筹学运用到研究人口，能源，粮食，第三世界经济发展等问题上 2、下列哪些不是运筹学的研究范围（ D ） A 质量控制 B 动态规划 C 排队论 D 系统设计 3、对于线性规划问题，下列说法正确的是（ D ） A 线性规划问题可能没有可行解 B 在图解法上，线性规划问题的可行解区域都是“凸”区域 C 线性规划问题如果有最优解，则最优解可以在可行解区域的顶点上到达 D 上述说法都正确 4、下面哪些不是线性规划问题的标准形式所具备的（ C ） A 所有的变量必须是非负的 B 所有的约束条件（变量的非负约束除外）必须是等式 C 添加新变量时，可以不考虑变量的正负性 D 求目标函数的最小值 5、在求解运输问题的过程中运用到下列哪些方法（ D ） A 西北角法 B 位势法 C 闭回路法 D 以上都是
数据结构实验报告图的深度优先遍历算法
题目: 图的深度优先遍历算法 一、实验题目 前序遍历二叉树 二、实验目的 ⑴掌握图的逻辑结构； ⑵掌握图的邻接矩阵存储结构； ⑶验证图的邻接矩阵存储及其深度优先遍历操作的实现。 三、实验内容与实现 ⑴建立无向图的邻接矩阵存储； ⑵对建立的无向图，进行深度优先遍历；实验实现 #include
typedef struct EdgeNode { int adjvex; struct EdgeNode *next; }EdgeNode; typedef struct VertexNode { VertexType data; EdgeNode *firstedge; }VertexNode,AdjList[MaxVex]; typedef struct Graph{ AdjList adjList; int numVertexes,numEdges; }Graph,*GraphAdjList; typedef struct LoopQueue{ int data[MaxVex]; int front,rear; }LoopQueue,*Queue; void initQueue(Queue &Q){ Q->front=Q->rear=0;
} Bool QueueEmpty(Queue &Q){ if(Q->front == Q->rear){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } Bool QueueFull(Queue &Q){ if((Q->rear+1)%MaxVex == Q->front){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } void EnQueue(Queue &Q,int e){ if(!QueueFull(Q)){ Q->data[Q->rear] = e;
经典基本算法模块
复赛算法模块 信息学奥赛组 对于NOIP，基础是相当重要的，在3个小时之内做完4道题，那么就要求我们有相当快的速度。特别是对于一些简单的、常用的算法模块，一定要要熟练掌握并灵活运用。由于NOIP是一个比较基础的比赛，因此基本算法的掌握尤为重要，所以要求能够把这些基本的模块快速、准确的移植到不同的程序中，才能在稳中取胜 基本算法模块中最重要的是基本程序框架，也就是说，要养成适合于自己的程序风格，这样对于程序编写的速度与程序的准确度都有较大的提高。
小议竞赛的准备和考试技巧 1、良好的心态。无论竞赛多么重要，都不要在考试的时候考虑考试之前或以后的事，这很重要…… 2、充足的睡眠和营养。竞赛之前睡好觉，吃好饭，多吃甜食（据我们老师说在吃甜食后15分钟和2小时会各出现一次血糖高峰，会有比较好的竞技状态）。还有，宁可撒尿也不要口渴……口渴会严重影响思路……而尿素有兴奋作用，有利无害…… 3、正确的时间安排。一般来说应该先想完所有的题再开始做，但有的题想不出来的时候一定要给想出来的题留出时间。 4、算法的学习。一般的DFS/BFS、贪心、各种DP、二分法、排序、lr论文中的各种奇特算法、最短路、最长路、图的DFS/BFS、最大匹配，最大最小匹配、最佳匹配、差分限制系统、最长不xx子序列、高斯消元、数论算法…… 5、数据结构的学习。Hash、并查集、邻接表、边表、堆、树状数组和线段树及它们的多维形式、链表、单词查找树…… 6、关于混分：超时的搜索/DP往往能比错误的贪心得到更多的分。 7、数学很重要。比如母函数…… 8、专用的方法胜于通用的方法。 9、好的题目往往不能直接用经典算法解决。 10、真正难题的标程往往很短。 11、如果n很大，用汇编写的O(n^2)的程序绝对不如用QB写的O(n)的程序快。 12、如果n很小，利用压缩存储提高速度的O(n^2)的算法有可能比一般的O(n)算法快。 13、如果一个数学问题很复杂，那么看结果找规律有可能比数学推导快。 14、不要总把logn忽略掉。 15、即使是多项式算法，有时也可以加入很有效的剪枝。 16、做一道好题胜过做n道烂题，但如果不做烂题，可能会影响做好题的速度。