演算法類平台

㈠ 機器學習一般常用的演算法有哪些哪個平台學習機器演算法比較好

通常而言，能夠深入研究機器學習演算法，並按照自己項目需求進行定製開發的人，編程語言真的是一個很次要的問題。
自己去google搜索下面的關鍵詞吧，很多機器學習的演算法實現。
machine learning in Java
machine learning in C++
machine learning in python
machine learning in Matlab
machine learning in R

㈡ 有專門出售演算法和軟體的平台嗎7

可以看看豬八戒網,裡面種類很齊全
小軟體開發出來後,想要通過網站來售賣,主要的途徑有:通過各種軟體下載網站。

㈢ 全世界最強的演算法平台codeforces究竟有什麼魅力

簡單介紹一下codeforces這個網站，codeforces位於宇宙編程最強的毛國。據說最早是由俄羅斯的一群大學生維護的，它最大的特點就是代碼和題解的公開。所有人都可以隨意查看其它大牛的代碼，可以說是非常具有開源精神了。

codeforces很大的特點就是題目兼容並蓄，什麼難度等級的題目都可以找到。並且題目很有意思，往往思維陷阱比較多，也就是思維題比較多。對於數據結構以及演算法的考察相對弱一些，更多的時候往往是告訴你用什麼演算法你也不知道怎麼做……

codeforces另外一個很大的特點就是它有自己的上分系統，基本上每周會舉辦一到兩次在線的演算法比賽。一般的比賽時長是兩個小時，只要注冊賬號就可以免費參加。我記得當年第一次參加比賽會獲得一個初始分是1500，然後根據你在比賽當中的表現上分或者減分。由於參加的選手水平實力強度不一，所以它開設了好幾個檔次(div)，不同層次的選手面對的題目難度也不一樣，這樣保證了大家都可以愉快地參賽。

codeforces在比賽的時候只會測試一小部分數據，真正的測試集會放到賽後進行測試。所以在比賽中測試通過的代碼，只是通過了小數據驗證，很有可能有隱藏的問題沒被發現。當你通過了這道題之後，你就可以去查看其他通過人的代碼，去分析它們有沒有問題，如果發現了bug，可以構造一份數據hack掉他的提交。hack成功之後，你會獲得分數的獎勵。

你可以雙擊打開其他人的提交記錄，去閱讀他們的代碼。到了比賽後期，能做的問題做的差不多了之後，就進入了緊張刺激的互相hack階段。講道理，這比只是單純做題的競賽要有趣多了。

以前我們acm集訓隊經常晚上一起打codeforces的比賽，有時候看到隊友在一個房間里，還會互相關注一下近況，互相hack一把，不得不說現在懷念起來還是非常有意思的。

好了，關於codeforces網站就介紹到這里了，如果你也對演算法感興趣的話，不妨試著用一下它吧，相信你也會找到演算法的樂趣。

㈣ （轉）物流優化演算法處理流程及演算法服務平台建設

轉自：吉勍Personal

http://www.jiqingip.com/page9001?article_id=94

演算法處理流程

物流方向的大多數業務演算法處理流程基本是按照模型建立、演算法開發、演算法測試流程進行，具體步驟如下：

模型建立

大多數優化問題都能構建成線性規劃、非線性規劃或混合整數規劃等數學模型。這些模型需要根據實際業務確定，模型主要包含以下因素：

1）  優化目標

2）  決策變數

3）  約束條件

演算法開發

模型的求解可根據實際的業務情況（問題復雜程度、數據規模、計算時效要求）等採用合適的精確演算法和近似的最優化演算法進行求解。

模型精確計算

模型精確求解有一些商業和開源的求解器，如下：Gurobi、Cplex、SCIP、OR-Tools、Glpk等，可以根據實際情況選擇合適的求解器。

最優化演算法計算

最優化演算法也有很多，比如變鄰域搜索演算法、自適應大鄰域搜索演算法、禁忌搜索演算法、模擬退火演算法、遺傳演算法、蟻群優化演算法、粒子群優化演算法、人工魚群演算法、人工蜂群演算法等，可以根據適用情況選擇。

業務相關開放項目計算

解物流領域的某些項目可以利用一些開放性的項目來求解，如求解車輛路徑問題的jsprit、求解排程類問題的optaplanner等，這類問題在模型建立好之後可以調用這些開放性項目來求解。

演算法測試

生產數據測試

物流方向的項目基本都是優化類型的項目，每個項目對應的業務環節一直在運行，涉及到的優化問題或者是業務系統簡單處理，或者人為計算，對於演算法有效性的檢測可以把這部分生產數據獨立抽離出來，經過優化演算法計算之後跟原有系統數據進行相關的對比，來評價演算法的優化效果。

模擬測試

物流的優化不像互聯網應用可以採用流量灰度的方式進行直接的驗證，並且物流系統的鏈路非常長，單點的改變可能引起上下游的變化。在決策優化的過程中需要同時使用優化求解及模擬技術來驗證或提供決策依據。模擬測試驗證大致需要以下過程：

1）  定義模擬模型確定績效指標體系

2）  輸入演算法結果數據到模擬模型進行模擬計算

3）  根據模擬模型的模擬結果計算績效指標，以反饋演算法的優化效果。

演算法服務平台建設

實際業務中的很多應用場景都可以抽象成同一類演算法問題。演算法在解決不同應用場景業務問題時，相關模型、處理流程及計算方法也都大致相同，因此可以對這類問題的演算法，按照其處理流程從業務中剝離出來，封裝好演算法的輸入、輸出及計算邏輯，構建統一的演算法服務平台。

VRP演算法服務

比較經典的VRP問題就會應用到很多業務場景，即時配、大件配送、冷鏈配送、門店補貨等。這些業務場景對於大型零售商來說是比較常見的，因此構建可靈活配置的VRP演算法服務平台，可達成一次構建，多場景應用的效果。

排班演算法服務

排班問題也是一樣，無論是生產線工人排班、司機排班、客服排班還是門店工作人員排班，這些都是排班問題應用的業務場景。通過構建可靈活配置的排班演算法服務平台，可解決多個業務場景的排班問題。

裝箱演算法服務

裝箱問題也有著豐富的應用場景，無論是商品配送的車輛裝箱、運輸網路的車型推薦及包裝作業的包材推薦都是裝箱問題的業務場景。構建靈活的裝箱演算法服務平台，可通過配置有效的解決各業務場景的裝箱問題。

運籌規劃演算法服務

無論是上面提到的一些演算法服務還是其他組合優化問題，都可以構建成運籌優化問題來解決。大家熟知的google or-tools就是組合優化問題的工具包。我們也可以根據自身的業務特點構建適合業務場景的運籌規劃演算法服務，底層可以調用不同的求解器，可以是商業求解器，如gurobi、cplex等，也可以是開源求解器，如scip、glpk等；也可以是一些最優化演算法，如鄰域搜索等。

㈤ 海康vm演算法平台是否收費

收費的。
海康VM演算法平台V4、0版本推出時，針對二次開發介面，進行了面向對象封裝，提供方案，流程，Group和模塊的4級封裝概念，並提供了各自的參數配置控制項，參數類，結果類，以便二次開發客戶能更簡單的使用視覺能力做業務開發。

㈥ 嵌入式視頻識別演算法平台哪種好

一般推薦opencv。
因為是Intel主導的一個開源庫用C和C加混合編寫。如果嵌入式設備是搭配著linux平台應該是可以做的。
然後深度學習這塊兒的話一般可以入手的就是反向傳播，和神經網路搭配。在細一點就是做同一類型的圖片的機器學習。要是想盡快出產品，就是比較推薦樹莓派加上谷歌CloudVisionAPI。

㈦ 機器學習一般常用的演算法有哪些哪個平台學習機器演算法比較好

機器學習與人工智慧變得越來越熱。大數據原本在工業界中就已經炙手可熱，而基於大數據的機器學習則更加流行，因為其通過對數據的計算，可以實現數據預測、為公司提供決策依據。

㈧ 免費學習演算法知識平台

同行會議時聽一個前輩說到馬克威演算法交易平台，裡面涵蓋開源的演算法以及馬克威演算法，另外還有機器學習等內容，真心好，我還下載了幾個演算法研究了下.....頗合我意~希望可以幫到你。

㈨ 有哪些學習演算法的網站推薦

演算法這個詞聽起來就各種高大上，對於想學習和了解演算法的同學來說，可能不太容易入手，這一次就為大家推薦一些可以學習演算法的網站。

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。

馬克威演算法交易平台也十分值得推薦，專為從事演算法相關者學習的網站，現在免費即可在線學習，下載，體驗等，平台還包含全球知名開源演算法、分析工具、行業模型等。

其實這一類型的網站，還是很多的，大家還是要看自己想要學習演算法的哪一方面，哪種難度，哪種學習方式，再從中選擇適合自己的。

㈩ AI系統架構之演算法平台設計

明確需求之後，演算法平台的設計就比較明確了，業界可以參考的例子包括facebook的fblearner和Uber的Michelangelo（如下圖）。

可以看到，演算法平台包含幾個環節：

* 數據准備

主要是如何准備數據，並且管理數據在離線、近線和在線模式之間的分布。

* 模型訓練和評估

主要是使用各種基礎平台（Spark/Tensorflow/Xgboost等)訓練模型，從數據中獲取可以應用的模型和規則。

訓練出來的模型，需要進行驗證和評估，評估包括在訓練集、測試集和時間外驗證集上的表現，檢查模型的性能表現（KS、AUC等）、擬合程度和時間衰減。

* 模型服務與業務整合

在離線選擇好模型之後，就可以把它放到線上做實際的應用了，在真實系統中驗證假設是否成立。

落地路徑：線上系統-》到訓練平台

在充滿遺留系統的老企業或者人力不足的新企業，往往需要從線上系統開始。對於訓練過程，經常看到成立幾年的數據團隊，還在使用單機電腦訓練模型，在數據量不大的場景，半人肉的訓練短期是可以接受的，考慮到單機版的sklearn、keras這么流行，也可以理解這一點。

從收益角度來看，AI系統的最大價值體現在與業務結合的部分，例如促進增長、降低成本等，其次才是對人效的提升，例如自動運營、自動訓練。看清楚這一點，也就認同了從線上到線下的落地路徑。

線上系統設計

線上系統包含兩個部分，一部分負責模型打分，也就是inference，另外一部分是策略，以及與業務系統對接。

inference部分面臨的問題，是如何支持各種不同的建模工具，例如sas、python、spark等等，如果對性能並發要求不高，就可以使用pmml的對應語言實現，快速上線獲取短期勝利。

策略部分，一般可以映射成規則，使用drools這樣的規則引擎實現，可以解決最初一段時間的絕大部分需求。