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搭建演算法框架

發布時間: 2022-09-26 09:51:38

❶ 如何建立自己的演算法交易

在股票市場中交易過兩、三年的人,幾乎都有一套自己的交易方法。
雖然你有方法但如果還沒有形成交易系統,那也先別著急去勉強建立,因交易系統是自然形成的.並不可人為刻意能建起來的。就好比計劃經濟與市場經濟不斷的適應市場的變化,時間長了,如果你還能在市場中生存.交易系統自然形成。而如果過早的固定自己的交易行為使之系統化,固定不變,在沒有充分的了解市場的前提下,面臨的只能是品嘗失敗。
一套自己的交易系統,不是一勞永益的蓋世絕招,而是你對市場每一個細微之處都能深入了解---達到很細微.並且很全面。要總結經驗,形成框架,這個框架就是你對市場的初步認識,它決定著你的行為,也就是你的交易。隨著研究的深入,逐漸系統化,而這個框架至關重要,決定你今後的發展方向,不要去計劃什麼,在你眼前只有一個目標,深入分析市場,不斷實踐總結,周而復始,直到有一天你的交易系統就會自然成型。
曾有一個用波浪理論的高手和我交流,他說其經常能夠預測到價格波動的高低點,並且因此而獲利。但總體上的交易成績並不是很理想。
在我的大多數朋友開始向我學習的時候,幾乎都有一些實戰經驗,事實上,很多人的成績相當不錯。但是在交易的系統性方面,卻有明顯的欠缺。
如果你想長期穩定的獲利,那麼整體的交易應該是一個過程,而絕不是簡簡單單的一次預測或者一次全倉買入。其間至少包括:
另一方面,大多數投機者相信有一個通向市場的魔術:一個指標,一個形態,或者一個機械的交易系統,他們還肯定一小部分人正在使用著-------我在網上還見過售價24萬元的一個公式,據說可百戰百勝--------他們努力的想揭開這個魔術的秘密,從此而獲利。
正確答案是:有,且答案就在你自己身上。
我可明確的告訴你:成功交易的一個秘密就是找到一套適合你的交易系統。這交易系統是非機械的,適合你自己個性的,有完善的交易思想、細致的市場分析和整體操作方案的。
交易系統,或說系統的交易方法,才是你長期穩定獲利的正確方法。

❷ 如何學習演算法框架

深度學習對於初學者而言,需要注意些什麼問題,如何快速入門;
對比當前比較流行的深度學習框架,並分析各種框架的優缺點;
針對用 Python 實現各種演算法模型時遇到的問題進行討論;
討論在學習 TensorFlow 並用其實現 Inception V1-V4 ,ResNet,DenseNet 等深度神經網路的過程中的難點,和在過程中出現的問題;
用現有演算法框架實現自己的圖像識別系統。

❸ 遺傳演算法的基本框架

遺傳演算法不能直接處理問題空間的參數,必須把它們轉換成遺傳空間的由基因按一定結構組成的染色體或個體。這一轉換操作就叫做編碼,也可以稱作(問題的)表示(representation)。
評估編碼策略常採用以下3個規范:
a)完備性(completeness):問題空間中的所有點(候選解)都能作為GA空間中的點(染色體)表現。
b)健全性(soundness): GA空間中的染色體能對應所有問題空間中的候選解。
c)非冗餘性(nonrendancy):染色體和候選解一一對應。
目前的幾種常用的編碼技術有二進制編碼,浮點數編碼,字元編碼,變成編碼等。
而二進制編碼是目前遺傳演算法中最常用的編碼方法。即是由二進制字元集{0,1}產生通常的0,1字元串來表示問題空間的候選解。它具有以下特點:
a)簡單易行
b)符合最小字元集編碼原則
c)便於用模式定理進行分析,因為模式定理就是以基礎的。 進化論中的適應度,是表示某一個體對環境的適應能力,也表示該個體繁殖後代的能力。遺傳演算法的適應度函數也叫評價函數,是用來判斷群體中的個體的優劣程度的指標,它是根據所求問題的目標函數來進行評估的。
遺傳演算法在搜索進化過程中一般不需要其他外部信息,僅用評估函數來評估個體或解的優劣,並作為以後遺傳操作的依據。由於遺傳演算法中,適應度函數要比較排序並在此基礎上計算選擇概率,所以適應度函數的值要取正值。由此可見,在不少場合,將目標函數映射成求最大值形式且函數值非負的適應度函數是必要的。
適應度函數的設計主要滿足以下條件:
a)單值、連續、非負、最大化
b) 合理、一致性
c)計算量小
d)通用性強。
在具體應用中,適應度函數的設計要結合求解問題本身的要求而定。適應度函數設計直接影響到遺傳演算法的性能。 遺傳演算法中初始群體中的個體是隨機產生的。一般來講,初始群體的設定可採取如下的策略:
a)根據問題固有知識,設法把握最優解所佔空間在整個問題空間中的分布范圍,然後,在此分布范圍內設定初始群體。
b)先隨機生成一定數目的個體,然後從中挑出最好的個體加到初始群體中。這種過程不斷迭代,直到初始群體中個體數達到了預先確定的規模。

❹ Miller Rabin演算法的演算法基本框架

目前的基於概率的素數測試演算法一般都遵循一種基本的 框架[1]。給定一個正奇數n,定義一個集合W(n)屬於集合Z(n) (Z(n)是模n的非負整數集合)並有如下屬性:(1) 給定一個屬於集合Z(n) 的非負整數a ,可以在多項式時間復雜度內判斷a 是否屬於集合W(n) ;(2) 如果n是一個素數,那麼Z(n) 中屬於集合W(n) 的元素 的個數為0; (3)如果n是一個合數,那麼Z(n)中屬於集合W(n)的元素的個數大於等於n/2。如果n是一個合數,那麼集合W(n) 中的元素叫作合數n 的證據,集合L(n)=Z(n)-W(n)中的元素叫作合數n的偽證。 基於概率的素數測試演算法的基本思路是:定義一個符合以上規則的集合W(n),對待測整數n隨機選擇屬於集合Z(n)的元 素a,檢查a 是否屬於集合W(n),如果a 屬於W(n)則可以確定n 是一個合數,如果a不屬於W(n) 則n是素數的可能性大於等於1/2。對n 隨機地選擇元素a相對獨立地作 t 輪這樣的測試,則n是素數的可能性可以被控制在 1-(1/2)t以上。

❺ 策劃入門4:如何建立起你的游戲框架

(四):為你的游戲建立起一個完整的主框架
在第二部分如何寫一個項目建議書中,我們提到了游戲主框架由哪些部分構成。作為一個游戲的設計者,你必須要時刻保持清醒的頭腦,知道游戲到底應該是什麼樣子的。如果連設計人員都搞不清游戲的模樣,那其他的程序、美術就更沒辦法開發了。為了保持清晰的思路,就要先給自己搭一個框架,讓自己在大量繁雜的工作中不至於迷失了方向。那麼從什麼角度入手來建立這個框架呢?
對於剛入門的策劃來講,通過任務體系下手是最直接的也是最有效的。任何游戲尤其是RPG類游戲都有一個故事背景和主要線索,通過這些東西就可以很巧妙的設計出遊戲的主要流程。首先要把主任務也就是主線索明確,這一點非常重要。很多游戲就是因為任務太散,進而沖淡了主題。整個游戲的跌宕起伏和曲折離奇都是通過劇情來推動的,如果在一開始不能把任務明確出來,在加入了分支劇情後各種因素集中在一起思路很容易就亂了。所以在設計的開頭就把整個任務的框架搭建起來對思路的整理很有好處。
任務體系和故事是緊密結合在一起的。如何把故事改編成符合游戲設計思路的腳本是游戲劇本編寫人員的工作。總體的任務框架是RPG類游戲的核心,其他的體系都可以依附在任務框架上。任務就好象寫記敘文,不外乎人物、地點、事件等等諸要素組成。而人物就涉及到生命、體力、魔法、攻擊力等屬性,各種類型游戲根據不同需要而設計;地點就是地圖體系,整個游戲的大地圖系統和進入到某個城鎮的場景設計都可以歸入這個部分;事件分為很多類,包括對話、戰斗、特殊事件發生、物品交換等。在這些諸多因素都已經在你的腦海中成型後,你大體上就把握住了游戲輪廓,一些相關的體系就隨之建立起來了。
前面所提到過很多系統,從任務系統入手只是一個方面。由於游戲類型的眾多,也很難統計出一種能夠適用於全部類型的設計模式。對於即時戰略類和策略類的游戲,更注重於游戲方法本身,那麼這時的切入點就偏重於玩法設計。戰斗系統和升級體系的建立就成為游戲主框架的核心,這時的任務就好象成了一個附屬品,但並不是說任務就不重要了,巧妙的數值變化是需要一個個的精心設計的任務來體現出來的。但是總體的游戲規則設計是這些類型游戲的核心,如果一開始沒有經過反復的演算把各種游戲數據變化進行平衡,最終的產品肯定是不堪一擊的。
一些其他類型的游戲,比如格鬥類、養成類、運動類等因為創意的玩點不同,所以設計的切入點也各不相同。在這里就不一一描述,本人也能力有限,有哪位高手對這些類型的游戲有研究的不妨一起探討。
在選擇好了切入點,接下來就是在核心設計的基礎上逐漸展開完善,並最終形成游戲的骨幹。其實游戲設計的每個模塊都是相互滲透的,並沒有絕對的主次之分,上面所說的其實只是尋找一個切入點以便能夠快速找到感覺並深入進去。各個模塊之間的關系大致如下:
上面的一個圖是描述各個模塊之間的關系圖。生存體系和地圖系統是整個游戲的基礎:生存體系中包括所有可能出現的角色屬性,可能會在設計過程中不斷添加新屬性。地圖系統是游戲中涉及到的全部位置和地點,是設計中最為頭痛的一個部分。這兩個系統構成了游戲的基礎,幾乎所有的游戲都有這兩個模塊。
升級系統的所有數據都要來源於生存體系中的人物屬性,如何設計升級演算法讓游戲更好玩,更耐玩是升級系統設計的關鍵。掌握好整個體系的平衡性,尤其在多人游戲時更為重要。升級體系的重要性也體現在游戲時間的控制上,既要讓玩家感受到升級後的變化,又要合理控制升級的速度,難度是相當大的。大量的時間被用在反復的演算上,這時先用程序設計個小模型是個比較好的辦法。
NPC設計和AI設計是一個整體,在這里把兩者分開來是有目的的。NPC的作用有很多,有時是放道具的箱子,有時是完成任務的觸發器,有時是你的敵人,有時是你的朋友。NPC設計和地圖位置也有關系,每個NPC都有一定的活動范圍,應根據劇情需要指定活動地點。AI是指游戲中的人工智慧設計,和NPC的設計結合很緊密。由於該系統往往由程序和策劃協調著設計,所以把這個部分單拉出來形成一個單獨模塊。一般的AI設計包括尋路演算法、戰斗方式選擇以及對話應答等,由於該部分極為復雜這里就不再詳細描述。

❻ 簡述回溯法的2種演算法框架,並分別舉出適合用這兩種框架解決的一個問題實例

回溯法(探索與回溯法)是一種選優搜索法,又稱為試探法,按選優條件向前搜索,以達到目標。但當探索到某一步時,發現原先選擇並不優或達不到目標,就退回一步重新選擇,這種走不通就退回再走的技術為回溯法,而滿足回溯條件的某個狀態的點稱為「回溯點」。
基本思想
在包含問題的所有解的解空間樹中,按照深度優先搜索的策略,從根結點出發深度探索解空間樹。當探索到某一結點時,要先判斷該結點是否包含問題的解,如果包含,就從該結點出發繼續探索下去,如果該結點不包含問題的解,則逐層向其祖先結點回溯。(其實回溯法就是對隱式圖的深度優先搜索演算法)。 若用回溯法求問題的所有解時,要回溯到根,且根結點的所有可行的子樹都要已被搜索遍才結束。 而若使用回溯法求任一個解時,只要搜索到問題的一個解就可以結束

一般表達
可用回溯法求解的問題P,通常要能表達為:對於已知的由n元組(x1,x2,…,xn)組成的一個狀態空間E={(x1,x2,…,xn)∣xi∈Si ,i=1,2,…,n},給定關於n元組中的一個分量的一個約束集D,要求E中滿足D的全部約束條件的所有n元組。其中Si是分量xi的定義域,且 |Si| 有限,i=1,2,…,n。我們稱E中滿足D的全部約束條件的任一n元組為問題P的一個解。
解問題P的最樸素的方法就是枚舉法,即對E中的所有n元組逐一地檢測其是否滿足D的全部約束,若滿足,則為問題P的一個解。但顯然,其計算量是相當大的。

規律
我們發現,對於許多問題,所給定的約束集D具有完備性,即i元組(x1,x2,…,xi)滿足D中僅涉及到x1,x2,…,xi的所有約束意味著j(j<=i)元組(x1,x2,…,xj)一定也滿足d中僅涉及到x1,x2,…,xj的所有約束,i=1,2,…,n。換句話說,只要存在0≤j≤n-1,使得(x1,x2,…,xj)違反d中僅涉及到x1,x2,…,xj的約束之一,則以(x1,x2,…,xj)為前綴的任何n元組(x1,x2,…,xj,xj+1,…,xn)一定也違反d中僅涉及到x1,x2,…,xi的一個約束,n≥i≥j。因此,對於約束集d具有完備性的問題p,一旦檢測斷定某個j元組(x1,x2,…,xj)違反d中僅涉及x1,x2,…,xj的一個約束,就可以肯定,以(x1,x2,…,xj)為前綴的任何n元組(x1,x2,…,xj,xj+1,…,xn)都不會是問題p的解,因而就不必去搜索它們、檢測它們。回溯法正是針對這類問題,利用這類問題的上述性質而提出來的比枚舉法效率更高的演算法。

❼ 進化演算法的框架

進化演算法是以達爾文的進化論思想為基礎,通過模擬生物進化過程與機制的求解問題的自組織、自適應的人工智慧技術。生物進化是通過繁殖、變異、競爭和選擇實現的;而進化演算法則主要通過選擇、重組和變異這三種操作實現優化問題的求解。如圖1: 1、t=0
2、初始化群體p(0)
3、評估初始化群體p(0)
4、while終止條件不滿足do
5、 重組操作:p(t)=r(p(t))
6、 變異操作:p(t)=m(p(t))
7、 評估操作:p(t)
8、 選擇操作:p(t+1)=s(p(t)UQ)
9、 t=t+1
10、end 圖1:進化演算法基本框架
其中r、m、s分別表示重組運算元、變異運算元、選擇運算元。

❽ 如何編寫一個深度學習框架

個人看法:keras不能算是框架,只能算是一個warpper,集成了一些標准化的th/tf函數。
真正的框架應該是th/tf/caffe這樣的。它們在底層實現了io、cpu/gpu管理、張量定義和操作以及symbolic體系,構建了一個適用於深度學習的科學計算體系。
如果你要做的是keras/tflearn/tensorlayer這樣的high-level的框架(或者說API),那麼最基本的是深入了解一個底層框架比如tf,你需要用它來寫高效的、標准化的層,寫模塊化的介面並整合一些其他組件構成一個框架。
如果你要做的是th/tf這樣的底層框架,那麼你需要具備手寫dl演算法的能力

❾ 演算法設計-幫幫忙

這個估計要用文件輸入
否則太累了
--我們必須盡量優化程序才能達到題目的要求。顯然n實在是太大了,所以我們不但不可能忍受O(n2)的復雜度,甚至連n前面的系數過大都會造成超時。為了盡量減小時間復雜度,我們只能依靠自動機的理論。
自動機理論
一個DFA(確定性有限自動機)是一個五元組<∑, U, s, T, φ>,其中∑是字元集U 是一個有限的狀態集合, s 是 U 的一個元素表示初始狀態, T 是 U的一個子集,表示終止狀態and φ : U × ∑ → U 是轉移函數。
開始時自動機在初始狀態s,每步它讀入一個字元c,然後根據state=φ(state,c)進行狀態的轉移。如果當字元串結束時它達到了終止狀態,那麼就說它接受了字元串。
NFA(非確定性自動機)與DFA的主要區別就是,NFA從一個狀態按照一個字元轉移到的狀態可能有多個。因此NFA需要使用一個狀態集合來表示當前可能處在的狀態。
把自動機用圖來表示的話,一般用結點表示狀態,而結點之間有標有某個字元的有向邊,表示可以從邊的起點通過這個字元轉移到邊的終點。
此外NFA還可以包含標有ε的邊,這種邊表示不需要任何字元就可以直接進行狀態的轉移。
容易想到,如果我們建立了一個只接受符合正則表達式的自動機,就可以通過它來較快的判斷哪些位置是可匹配的。
具體應用
比較常見的字元串匹配自動機大多都是DFA。但是由於有+,*,把正則表達式直接轉變成DFA是非常困難的。因此我們只能先把它轉化成NFA。
先看一下一般的轉換規則:
如果正則表達式是一個字元,那麼對應的NFA是:
p0-a->p1
如果正則表達式是A+B的形式,那麼只要把它們的起始狀態和終止狀態合並就可以:
p0-a->p1
p0-b->p1
如果正則表達式是AB的形式,那麼只要把A和B對應的自動機首尾相接:
p0-a->p1-b->p2
如果正則表達式是A*的形式,那麼就需要按下面的圖來進行處理:
p0-a->p0
p0->p1
通過上面的步驟可以得出:NFA的狀態數不會超過正則表達式長度。

NFA中的狀態轉移
在NFA中進行狀態轉移比DFA要困難一些。我們可以定義兩個函數,一個叫做epsilon-closure,用來計算一組NFA狀態通過epsilon邊能夠到達的NFA狀態集合。另外一個move用來在NFA上進行狀態的轉移。
設當前的狀態集合是now,那麼狀態轉移的過程就是:
new = {}
for every state s in now do
new = new ∪ {t | (s,t) = c}
new = epsilon_closure(new)
其中的(s,t)=c表示從s狀態經過一個字元c可以轉化到t狀態。因為這個語句需要的集合總數也不會太多,所以可以通過預先計算出它們來加快速度。預處理後這個過程的復雜度是O(m2),而系數是比較小的。
但是由於在NFA中,我們必須把狀態的集合作為一個真正的狀態,每次狀態轉移都是對這個集合的處理。這樣轉移一次的復雜度是O(m2),這是不可忍受的(最大的數據需要大約2分鍾才能出解)。
既然NFA速度過慢,我們自然想要把它轉化為DFA。因為DFA中的狀態轉移是O(1)的。可是並沒有一個多項式復雜度的方法可以把NFA轉換成DFA。一般介紹的NFA轉換到DFA的方法都是通過類似BFS的方法來把NFA中所有可能出現的狀態集合對應成DFA的一個狀態。
這種轉換在本題中顯然是不可行的,因為NFA的結點數最多是500,而轉化成的DFA則可能有多達2500個狀態,即使實際有許多狀態不能達到,也是無論如何不可以忍受的。
看來把NFA轉換成DFA是行不通的。但是我們還是從NFA轉DFA的過程中受到了一些啟發:NFA之所以速度慢,是因為我們在進行狀態轉移的時候可能進行許多重復操作:比如從{1,2}沿一個字元1轉移後是{2,3},以後我們還可能遇到相同的情況,而這時我們還會用O(m2)的時間去進行狀態轉移。這是一種很嚴重的浪費。因此我們每進行一次狀態轉移,就把這個狀態轉移的情況放到hash表中,以後使用的時候就可以查找了。這相當於只把我們需要的一部分子集轉移成DFA,雖然一般情況下並不能降低時間復雜度,但是在實際應用中確實很有效。(特別是對於沒有*和括弧的自動機,這樣做可以保證線形的時間復雜度)
演算法回顧和細節
我們重新來看一下演算法的框架:
根據正則表達式建立NFA
now = start
while not eof do begin
read(c);
if 曾經進行過now,c的轉移 then 利用以前的結果
else 進行狀態轉移並記錄結果
if 終止狀態 in now then 輸出當前位置
end
建立NFA有各種方法,由於NFA並不會很大,所以我們可以使用遞歸的方法來實現。為了盡量減小系數,我們使用位壓縮的方式來實現集合,並採用較為簡化的hash函數(比如把一個集合位壓縮後的一系列整數加起來取對220的余數),並在輸入和輸出的時候通過緩沖區來加快速度。這樣就基本可以達到題目的時間要求。
但是注意到字元串可能有10M,而產生的NFA的狀態集合最多也可能有10M個,而每個集合都需要100到200位元組的存儲空間,大大超出了允許的空間范圍。因此我們需要對hash表的規模加以嚴格限制。如果規模過大就不得不放棄存儲狀態的想法,犧牲一定的時間來換取空間。

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