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动态规划（2）
例如24-17-16-1，其实25-24-23…3-2-1更长，事实上这是最长的一条。 输入格式： 第1行: 两个数字r，c(1< =r,c< =100)，表示矩阵的行列。 第2..r+1行:每行c个数，表示这个矩阵。 输出格式： 仅一行: 输出1个整数，表示可以滑行的最大长度。 样例输入 5 5 1 2 3 4 5 16 17 18 19 6 15 24 25 20 7 14 23 22 21 8 13 12 11 10 9 样例输出 25 ---- 分析题目
59640发布于 2019-01-21 - 来自专栏肉眼品世界
企业IT技术架构规划方案
转载自：企业数字化咨询
1.3K30发布于 2021-03-11 - 来自专栏南桥谈编程
【动态规划2】路径问题
动态规划在解决路径问题时非常常见，特别是在图论和网络优化问题中。一般来说，动态规划用于解决那些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 因为深度搜索有时候会超时，因此用动态规划。 在动态规划不同路劲问题中，遇到的数组大部分可能是一个二维数组，因为是在图中。 下面是小编在做动态规划时，总结的一些关于不同路劲的一些习题思路，仅供参考，如有误，请指出！！ 62. 示例 1： 输入：m = 3, n = 7 输出：28 示例 2： 输入：m = 3, n = 2 输出：3 解释： 从左上角开始，总共有 3 条路径可以到达右下角。 从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径： 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右 示例 2： 输入：obstacleGrid = [[0,1],[0,0
44310编辑于 2024-07-26 - 来自专栏架构之家
企业IT技术架构规划方案
转载自：企业数字化咨询
62420编辑于 2022-07-12 - 来自专栏做数据的二号姬
认真聊AI | 规划技术
原创内容 No.768 认真聊AI | 规划技术 AI系列内容进度13/15，完结在即 图片由夸克AI绘制 规划技术是人工智能领域中一个非常重要的分支，主要研究如何合理地选取行动或行动序列来完成具体任务 规划技术通常有两大任务：①问题描述，如何方便地表示规划问题；②问题求解，如何高效地求解规划问题。在网络服务、智能机器人、自动驾驶等领域规划问题都有着非常广泛的应用。 其中最为普及的地方则是地图的路径搜索规划，市面上所有的导航APP基本都是用到了规划技术。 规划方法一般可以分为三类： ①领域限定：针对具体领域专门设计的特定规划方法，通常利用领域特性设计更高效的算法。 ②领域无关：不针对具体领域的通用规划方法，通常是对规划方法共性的研究。 规划问题非常复杂，为了简化问题，我们提出了一个经典规划基本假设： A0有限系统：问题值涉及有限的状态、行动、事件等； A1完全可观察：永远知道系统当前所在的状态； A2确定性：每个行动只会导致一种确定的影响
28110编辑于 2025-08-08 - 来自专栏机器学习和数学
《算法导论》动态规划笔记(2)
上一次介绍了动态规划解决钢条切割问题，这次介绍一下动态规划的原理，什么样的最优化问题适合用动态规划解决？ 具有的两个基本特征：最优子结构和子问题重叠。 利用“剪切-粘贴”的技术证明：作为构成原问题最优解的组成部分，每个子问题的解就是它本身的最优解。 刻画子问题空间的经验是：保持子问题空间尽可能简单，只在必要时才扩展它。 利用动态规划求解最长公共子序列 定义：给定一个序列X=<x1, x2, x3, ..., xm>，另一个序列Z=<z1, z2, z3, ..., zk>，即存在一个严格递增的X的下标序列<i1, i2 步骤2：一个递归解 在求X=<x1, x2, ..., xm>和Y=<y1, y2, ..., yn>的一个LCS时，如果xm=yn，我们应该求解Xm-1和Yn-1的一个LCS，将xm和yn追加到这个LCS ，主要介绍了动态规划求解的两个条件，一个是最优子结构，一个是重叠子问题，满足这两个特点的最优化问题，就可以用动态规划来求解。
84990发布于 2018-04-12 - 来自专栏phodal
前端技术规划与战略：2022
回顾 2021 规划 开始之前，先回回顾一下我在年初写的《前端规划：我的 2021 前端技术战略》，总体上有四个关键要素： 前端架构治理。主要的点是：大型前端应用、规范之旅。 微前端“普及”。 所以，如果让我去规划 2022 的话，它可能是这样的。 1. 元宇宙的前端：复兴的前端 3D 世界。 2. 无组件架构：新的可复用模式 虽然，我玩微前端玩得很早，一直觉得微前端（MicroFrontend）这名字不好，只是也懒得去纠结。 前端元框架 继续上面的话题，作为一个架构师，跳出具体框架和具体技术栈来考虑问题，便会发现好多事件特别好玩。 其它 和 2020、2021 年相比，相信 2022 年会出现更多好玩的前端技术。
1.2K10编辑于 2022-01-21 - 来自专栏APS-高级计划与排程
OptaPlanner实用技术 - 批量规划和实时规划(1)
，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。 而将这些功能设计成后端服务，并以Web API方式呈现作为各种场景下的基础规划设施，其实就是J2EE的内容的，大家可以自行参考相关的材料。 ，除了使用上文中提到的一些技术手段(例如设置锁定区)外，还可以换一个角度思考。 ，车辆已离开仓库,即计划已进入执行状态，例如新增的第2，3个节点。 但通过实时规划技术则不需要重新将所有节点重新运行，仅需对新增的节点，实时地进行增量规划即可。
2K30编辑于 2022-05-03 - 来自专栏grain先森
19年前端技术规划
你们需要自己去学会拥有这样的技能，学会去分析出 2020 需要规划什么内容。 技术规划 W-H-Y 每每谈到技术规划，我们谈的总是下一年、下一个阶段、下一个五年的目标。可为什么我们需要做技术规划？ HOW 从这篇文章的写作过程，及笔者的相应规划步骤来看，可以分为这么几步： 调研技术远景 从社区获得相应的输入 整理潜在的技术方案、架构、技术栈 从利益相关者获得想法。 制定相关的实施计划 规划，它类似于技术远景的味道。可一谈到远景，那么要谈论的东西可多了。说不到我们还需要寻找利益相关者——如团队成员、项目领导，了解一下，他/她对于技术团队的一些期望。 从技术、架构出发 。 在项目中引入新的技术，改进原有的技术方案。 架构的预研 。提前试用未来可能使用的技术，如 AR、VR。这些往往是一些非必需的规划，但是有了它们会更好。 团队能力规则 。 它也无法应对未知的事务，如产生了一个新的技术，它提高了三倍的生产力。 那么，先前我们设计的一些规划，可能在此被新的技术替代掉了。 这方面的实践，便有点类似于演进式架构的味道。
1.5K20发布于 2019-03-28 - 来自专栏超级架构师
「新兴技术和创新」STREET 新兴技术规划流程
新兴技术规划的目标是管理新兴技术的评估、引进和部署，以最有效地推进公司的战略目标。街道流程有助于定义规划和采用流程中的最佳实践。 跟踪— —跟踪阶段包括从广泛的来源寻找相关技术——那些与组织通过新兴技术确定的创新范围相匹配的技术。跟踪活动包括了解一项技术在其成熟周期中的位置，并确定该技术的潜在业务应用程序和拥护者。 跟踪阶段促使组织主动寻找有价值的新兴技术。 排名- 在这一阶段，ETG通过对技术进行排名并选择那些值得立即关注的技术来考虑备选方案。 其目的是确定那些看起来最有可能在可接受的风险水平内为组织带来重大利益的技术。这包括就每项技术的潜力提出探索性的问题，并在可能的情况下，将多种技术的价值相互比较。 为了成功的转让，最终负责推动技术进步的参与者必须参与街道进程的早期阶段，特别是评估活动。 技术规划和采用不是一个严格的循序渐进的线性过程，因此街道反映了各个阶段之间的连续活动和多向反馈。 ?
69930发布于 2020-07-17 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
动态规划算法练习 (2)
动态规划 可以分析一步步地先分析一下，找一下其中规律： 当N = 1时，Alice没有选择，输； 当N = 2时，Alice选1，Bob没有选择， 赢。 当N = 3时，Alice选1，Bob选的时候N=2，根据上一个结果，先手赢，所以Bob赢，Alice输。 因为： 最后一步中，拿到2的一定会赢，拿到1的会输。 当N为奇数时，其约数一定是奇数，所以Bob拿到的一定会是偶数，Bob拿1，这样Alice拿到的还是奇数，这样一直到Bob拿到2，Alice就会输掉。 所以此题就会转化为一个数学问题： def divisorgame(N): return N % 2 == 0 2.
79720发布于 2020-05-08 - 来自专栏学弱猹的精品小屋
Leetcode | 第2节：动态规划（下）
欢迎回到动态规划的世界！ 这一节的题目绝大部分都是选择的Leetcode中的hard（当然也有少部分的medium）。主要是挑选了一些之前看过的高频题。 读者可以尝试自己先思考，也可以通过解析摸一摸困难的动态规划题，可能会有哪些难点。 那么我们开始吧。 动态规划（下） 好的，接下来我们就用大量实际的真题，来看一下究竟如何解决动态规划类的问题。 我们列举了一些相对来说比较高频，也比较困难的动态规划系列的题目。这些题目各有各的tricks，但是也并不是完全没有共通点。 而同时我们也可以看出动态规划的关键步骤。而抓住这些步骤，了解基本模型之后，即使一些tricks相对比较难想到，其实也只需要强记就好，不会因为hard而耽误了medium和easy的通过率。 下一篇文章我们开始介绍其他的知识（具体要写啥，我目前还没有想好233），当然我必须承认动态规划还有相当多的难题没有写在笔记里，这一部分我们也会挑出一部分，放到后面的难题中，因为它们大部分都需要一些思维量
88820发布于 2021-08-10 - 来自专栏苦逼的码农
递归与动态规划----基础篇2
ps:最近几天正在刷一些有关动态规划的题，我会把自己学习时的想法以及做题的想法记录下来。如果你觉得对你有帮助，欢迎关注，谢谢。 如果你没看过基础篇1，可以看一看勒 递归与动态规划---基础篇1 下面为大家讲解另外两道，难度会提升一点点 数字三角形案例 题目描述 Description 下图给出了一个数字三角形，请编写一个程序 MaxSum(i, j) : 从D(r,j)到底边的各条路径中， 最佳路径的数字之和(动态规划记录状态会用到) 3. state(i,j):用来记录D(i,j)这个点是否计算过， 如果还没有计算过 时间复杂度是O(2的n次方) 重复计算的次数如下图所示 下面我们采用动态规划的方法（递归动态保存） 其实，我们可以每次在计算D(i,j)的时候， 把计算出来的最优解MasSum(i,j)保存起来 O(n2)，因为三角形的数字总和为n(n+1)/2n(n+1)/2 ps:其实这道题也可以用递推方法的动态递归来接， 从底部往上算起，有兴趣的可以思考下。
61120发布于 2018-08-30 - 来自专栏企鹅号快讯
网络中的规划与技术展望
而在本期的笔记中，我们将重点讨论未来网络中的规划与相关技术的实践。通过搭建开放、通用和灵活的网络架构，为今后企业业务发展奠定坚实的基础。 未来，我们将如何把网络变得更加智能与高效。让我们一起探索！ 10 未来网络规划及建议 目前，我们对网络建设的规划主要还是集中在对安全性、合规性以及业务的复杂性、性能和SLA的这些具体需求之上。 第六，未来我们想通过机器学习、大数据等技术与SDN进行结合，不仅在安全威胁分析方面发挥作用，更能够利用这些技术对流量进行分析，实现对整个网络的验证，以及基于业务流量分析，预先下发相关网络策略来更加适应业务状态 编辑点评 通常，用户在对网络进行规划时，首先都会重点考虑现有业务对网络的核心诉求。其次，是考虑一些重要技术的演进趋势，是否在未来会影响自身业务发展。 因此，我们认为最佳的网络规划应该是最适合企业业务发展，而不是各项性能全优的方案。
1.3K80发布于 2018-02-06 - 来自专栏一点人工一点智能
自动驾驶决策规划技术详解
原文地址：自动驾驶决策规划技术详解 自动驾驶中的决策规划模块是衡量和评价自动驾驶能力最核心的指标之一，它的主要任务是在接收到传感器的各种感知信息之后，对当前环境作出分析，然后对底层控制模块下达指令。 轨迹规划（Trajectory Planning） 时间维度的增加为规划问题带来了巨大的挑战。例如，对于一个在2D环境中移动一个抽象为单点的机器人，环境中的障碍物近似为多边形的问题。 2）路径-速度解耦法 在Frenet坐标系中，路径-速度解耦法分别优化路径和速度，路径优化主要考虑静态障碍物，通过动态规划生成一条静态的参考路径（SL维度），接着基于生成的路径，考虑对速度的规划（ST维度 2）与状态参数估计结合：状态参数估计可以更加准确获得车辆参数，因此可以将状态估计器加入规划模块中，通过在线估计车辆状态并将其反馈给规划器，提高轨迹质量。 · 决策与运动规划模块融合 自动驾驶车辆在复杂环境中作出最优决策，这一问题与强化学习的定义非常吻合，因此如前文所述，随着深度强化学习技术的快速发展，越来越多的研究团队开始将其应用于自动驾驶决策规划中，将行为决策与运动规划模块相融合
2K10编辑于 2023-04-03 - 来自专栏机器人课程与技术
MoveIt 2适用于ROS 2的运动规划框架
MoveIt 2-ROS 2，MoveIt 1-ROS 1。 目前，支持ROS 2 Eloquent。将随ROS 2 F版本发布第一款正式版。 MoveIt 2 Beta-演示 该run_moveit_cpp软件包提供了模拟的机器人设置，显示了如何入门使用MoveIt 2。 该演示包括以下示例： 使用MoveItCpp配置和加载MoveIt 启动模拟的ros2_control驱动程序 在RViz中可视化机器人和规划场景 机器人轨迹的规划和执行 ? 总体而言，MoveIt 2 Beta演示提供了所有必需的功能，以使运行ROS 2的机器人设置变得简单。 仅此一步就涉及大量组件，例如IK、碰撞检查、规划场景、机器人模型、OMPL规划插件和规划器适配器。之后，正在使用ros2_control硬件接口在模拟控制器（fake_joint）上执行轨迹。
2.6K31发布于 2020-02-25 - 来自专栏huofo's blog
技术三板斧：技术规划、管理、架构的思考
大约半年前，开始总结自己关于工程技术的一些核心要点，关于规划、技术管理以及架构，三个方面的一些心得。结合自己团队的现状、自己对于周边做得比较好的同学的观察，于是有了文中的这几张图。 一、关于技术规划三板斧 技术规划规划做得好，能起到比较好的正向引导作用，个人及团队的整体目标感会好很多，分为三个部分的内容： 第一部分是全局分析，这需要溯源历史，思考未来，要对未来有一定的预判。 从技术支撑业务发展、平台能力输出或者赋能、平台研发效能以及技术数据驱动业务等不同的角度审视结果。 image.png 二、关于技术管理三板斧 这里的管理，不是团队管理，是指技术本身的管理。 其实最近一年多，一直在倡导一件事情，就是技术的微观化管理，技术和其他的事务不太一样，一旦宏观化管理，不能 Deep Dive 细节，就非常容易引发各种各样的问题。
3.5K10编辑于 2022-03-17 - 来自专栏超级架构师
【技术规划】描绘未来第 4 部分：技术路线图
我关于路线图的最后一部分以技术路线图结束。第 1 部分侧重于路线图的类型及其关系。第 2 部分侧重于能力路线图，第 3 部分侧重于产品路线图。所以现在我们用最复杂的路线图来总结它。 技术路线图是信息技术 (IT) 组织正在实施的技术的拟议未来。技术是当今每家公司的重要方面。该技术路线图旨在通过结构分析帮助规划未来。它很复杂，因为它有很多输入，可能包括大量技术。 为了使技术执行与业务规划保持一致，必须考虑给予和接受。这就是技术路线图如此重要的原因：它采用想法并验证它们的可行性。 这种给予和接受取决于两个限制条件：预算和可用资源。预算规划可能很困难。 一些企业需要比其他企业更长的规划周期，在很长一段时间内需要大量的资本支出。其他人有更温和的要求，不需要如此长的规划范围。 通过添加所有这些技术，您现有的一些技术将会消失。确定它何时会消失并减少支持这些技术所需的成本和资源。记住要保持一些重叠——切换很少意味着被替换的技术会立即关闭。 那么，数字是否仍然太大？
1.1K10编辑于 2022-07-29 - 来自专栏数据派THU
使用CNN进行2D路径规划
本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。 任务 简单地说，给定一个网格图，二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置（目标）的最短路径。机器人技术是路径规划至关重要的主要领域之一。 本文将尝试仅使用卷积神经网络来解决简单的路径规划实例。 数据集 我们的主要问题是（在机器学习中一如既往）在哪里可以找到数据。 这些技术都没有带来任何相关效果，所以我最终放弃了它们。 下面是训练后模型原始输出的可视化。 位置编码 位置编码是一种通过将数据嵌入(通常是简单的和)到数据本身中来注入关于数据位置的信息的技术。它通常应用于自然语言处理(NLP)中，使模型意识到句子中单词的位置。
1.2K20编辑于 2023-03-29 - 来自专栏phodal
前端规划：我的 2021 前端技术战略
这里并不考虑某些特定的技术，而是从总体上（战略）层面来看待问题。所以，就有了这么几个点： 前端架构治理。 微前端“普及” 低代码平台的返璞 超越前端 看上去最后一点一直是如此，哈哈。 不论使用的是什么技术栈，在 2021 年，你都应该试试 Serverless 架构了。 它取决于我们所在的团队的规模，当团队够大的时候，我们就越有机会尝试一些特别有意思的新技术，又或者是深入优化某一领域的技术。这个道理也适用于后端。 就这样，让我凑够 2021 个字吧。
1.5K20发布于 2021-01-29
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