...需每次都重新计算，避免重复工作。 DP通常用来求解最优化问题（optimization problem） 这种问题可以有很多可行的解，每个解都有一个值，希望找到最优值（最大或最小）的解。称这样的解为问题的一个最优解（an optimal solution...
...h.max(pMax, nums[start + 1]) for (let i = start + 2; i 8 最优解为 【3 + 12】前最优解为8【3，1，5，12，6】最有解为 15 > 8 + 6 最优解为 【3 + 12】前最优解为 15【3，1，5，12，6，8】最优解为 15 + 8 > 15 最优解为 【3 + 12 + 8】为23 前....
...省理工的学者来哈佛寻求教职，求职学术演讲的主题就是最优传输理论在深度学习中的应用。由此可以，深度学习的最优传输理论解释逐渐被广泛接受。在哈佛大学的数学科学与应用中心（Harvard CMSA），丘先生和笔者进一步探讨...
...相同的填表格式，通常按照下面步骤设计算法：1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征；2）递归的定义最优值；3）以自底向上的方式计算出最优值；4）通过计算最优值时刻意记录的判断结果来构造最优解。 可以使用该算法...
...传算法实现会简单一点，核心就是根据算子更新个体历史最优和全局最优。粒子群用的不多，给我的感觉是收敛很快的一种算法。这种算法较为容易陷入局部最优，若问题具有欺骗性（具有多个假峰，且优化资源集中在其中一个...
...近老顾收到很多读者来信，绝大多数询问对抗生成网络的最优传输解释，以及和蒙日-安培方程的关系。很多问题涉及到经典蒙日-安培方程理论，这里我们从偏微分方程和几何角度介绍一下蒙日-安培方程的理论，主要是解的存在...
...布。图2. 隐空间的同胚映射，改变概率分布。凸几何理论最优传输的理论天然地和凸几何闵可夫斯基理论等价，因此我们可以用更为直观的几何观点来分析概率变换问题，从而可以将深度学习中的黑箱部分用透明的数学模型来取...
记一次优惠券最优使用算法 先说一下业务背景。公司做的一个投资的APP，投资金额可以用优惠券抵扣。红包面额（100，50，30，10） 优惠券使用规则： 优先使用大面额的红包，即优先使用张数最少的红包组合 优先使用有限制...
...为学习效率。 假设初始化 ，为了通过迭代让 趋近最优解2， 要满足两个条件： 要能使 向最优解逼近。当 达到最优解时， 要等于0。当 达到最优解的时候， 要等于 ，即： 因此，我们的核心问题：寻找 满...
...n MinCoinChange(coins) { var coins = coins; // cache存储了1到37的最优解 // 37的找零 是36 或者32 或者27 或者12 的最优解个数+1 var cache = {}; this.makeChange = function(amount) { var me = this; if (!am...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
