《视觉算法》专题

我知道它是如何工作的，如果我不知道的话，网上有很多资料供我查阅。我在这里遇到的问题是，我找到的一些文章陈述如下（来自维基百科）： 对数组重新排序，使所有值小于透视的元素都在透视之前，而所有值大于透视的元素都在透视之后（相等的值可以从任一方向移动）。分区后，枢轴处于其最终位置。这称为分区操作。 其他一些消息来源，（hackerrank视频）： 第二种方法与枢轴本身无关，但它将确保所有比枢轴小的元素在

我正在尝试使用OpenNLP。我需要它从新闻网站（例如：techcrunch）获得新的组织（初创公司）。我有一个组织模型，我用它来识别出版物中的组织（en-ner-organization）。我有一个问题： 如果有一个关于新的初创公司的出版物，它是昨天诞生的，openNlp会承认它是组织吗？ 据我所知-没有。直到我不在这个新的初创公司训练模特，对吧？

这学期我们学习了分而治之，在分而治之中，问题被分成子问题，然后像合并排序或快速排序一样解决。 虽然我发布这个问题不是为了让你们解决我的作业，我们的教授给了我们一个任务，让我们把冒泡排序作为一种分治算法来实现，现在我坐在笔记本电脑上，几天都在挠头，想知道冒泡排序是如何分治算法的。 如果我试图将冒泡排序实现为分治，数组必须被分割，当我将数组划分为最后一个元素，然后将其合并回已排序的形式时，算法就变成了

我正在为动态编程编写一些复习材料。我需要提出如何划分子问题，计算出基本情况，并提出递归公式。 给定 n 个正整数 a1，a2,...,an、一个数字 k 和一个目标 W，我们希望选择一个子集 T，其总和恰好是 k 个元素，其总和最接近 W。每个元素只能选择一次。定义一个具有 3 个参数的子问题（即 C[x，y，z] = ...）。 我只处理过几个动态编程示例，从未处理过定义子问题时需要3个参数的示

你好，我刚刚开始学习贪婪算法，我首先看了经典的硬币变化问题。我可以理解算法中的贪婪（即，选择局部最优解以实现全局最优），因为我选择硬币的最高价值，使得总和{所选硬币的价值} 贪婪算法是解决特定范围问题的唯一方法吗？或者它们是解决问题的一种更有效的方式？ 你能给我同样问题的伪代码吗？

我正在实现一个已经在PVSS中使用的半ELGamal密码系统（来自一篇研究论文）函数。不幸的是，我无法解密，正如算法中所描述的那样。 以下是初始化阶段： 选择一个安全素数p使得p1=2q，其中q也是素数，然后做一个循环群G，设G是这个群的随机生成元。在组中选择一个随机的x（私钥），并设y=G^x（公钥）。我简单地初始化算法如下： 现在设s（秘密）为23，我们计算我们的es（加密秘密）： 为了解密e

求求你帮帮我！我正在尝试使用pbkdf2-sha256算法哈希密码。Password=“user1”，salt=“ifo7kxyswe7fiu3bovnowg=”，hashIterations=“27500”。我知道结果。必须类似于“ZnxO94AYITK7T+OJ1PXPZTVEQ+G82LFWT6VNSTBHZPEUWZGMPRJJVKAUEXGH1IQPZWMX1SRVTUMLN/JCM8G

我正在解决编程中一个有趣的问题。它是这样的：我们不断地给一个图添加无向边，直到这个图（或子图）是连通的（即我们可以使用某种路径从那个子图中的每个顶点到达任何其他顶点）。图一连接起来我们就停下来。例如,如果我们有顶点1,2,3和4,我们希望子图1,2,3是连通的。假设我们有边（3,4）,然后（2,3）,然后（1,4）,然后（1,3）。我们只需要添加前3条边来连接子图，然后我们停止（边1,3是不需要的

我在网上搜索了一下，但这方面的信息很少。 我有一个直播应用程序，在那里我发送编码的H264视频帧和AAC音频块产生的相机和麦克风使用Android MediaCodec SDK，通过RTMP堆栈。 我的直播流是720p，我的目标是2500kbps的高质量。这显然需要一个非常好的网络连接，这意味着4G如果你使用数据计划。 问题是即使是最大的连接也会有低峰值和拥塞，所以有时网络无法容纳如此大的流。因为

我有一个包，有以下内容： 6颗红色大理石 我想从袋子里取出一个随机的弹珠，记录它的颜色，然后重复，直到袋子里不再剩下弹珠： 排序计数 包={2：蓝色，5：绿色，6：红色} 累计={2：蓝色，7：绿色，13：红色} 兰德（0,13）=3 i=1 绿色的 袋子={2:蓝色，4:绿色，6:红色} 这是一种很好的方法，还是在时间复杂度方面有更有效的方法？

我正在做一个有向图的项目，其中边的权重都依赖于变量x。我试图找到x的最小值，这样我的图就不包含任何正权重的回路。 我的问题是——这可能很愚蠢，但我不明白如何——：我如何使用改良的贝尔曼-福特来检查正电路而不是负电路的存在？ 谢谢。

我有一个家庭作业来实现贝尔曼·福特的算法，并在一些图形上测试它。我实现了这个算法，在3张图中的2张上测试了它，它是有效的。但是在第三个图中，我在调用函数时没有输出。 此部分创建图形及其边。函数将顶点数和边数作为参数。 这是添加新边的函数。 下面是我对Bellman Ford算法的实现。

我正在寻找适合以下问题的算法： 类似Hadoop的公平调度程序。这里的问题是：当集群大小未知时，我可以在哪里获得最小的共享？ 将一些惩罚与每个用户相关联。当用户的作业被安排时，增量惩罚。使用将作业调度给用户的概率为。这类似于步幅调度，但我找不到任何好的解释。