算法文章進(jìn)入算法技術(shù)社區(qū)

抖音背后的算法推薦邏輯

推薦算法已并非新生事物，但圍繞它的爭(zhēng)議卻從未間斷。這些爭(zhēng)議包括推薦算法帶來(lái)標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房的問(wèn)題。很多人對(duì)推薦算法技術(shù)存在誤解，認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，再給用戶(hù)打上對(duì)應(yīng)的屬性，最后通過(guò)數(shù)據(jù)運(yùn)算，把對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對(duì)應(yīng)屬性的用戶(hù)。實(shí)際上，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴(lài)對(duì)內(nèi)容或者用戶(hù)打標(biāo)簽，而是通過(guò)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，直接預(yù)測(cè)每個(gè)用戶(hù)對(duì)每條內(nèi)容可能產(chǎn)生的互動(dòng)行為概率。機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)推薦算法的主要貢獻(xiàn)在于建立評(píng)分系統(tǒng)，在海量算力和海量供給的環(huán)境里，把用戶(hù)行為抽
關(guān)鍵字：抖音算法機(jī)器學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 標(biāo)簽

自動(dòng)駕駛：新算法公平分配風(fēng)險(xiǎn)

在允許自動(dòng)駕駛車(chē)輛大規(guī)模上路之前，技術(shù)實(shí)現(xiàn)并不是唯一需要克服的障礙。道德問(wèn)題在相應(yīng)算法的開(kāi)發(fā)中起著重要作用：軟件必須能夠處理不可預(yù)見(jiàn)的情況，并在即將發(fā)生的事故時(shí)做出必要的決定。TUM 的研究人員現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)發(fā)了第一個(gè)道德算法來(lái)公平分配風(fēng)險(xiǎn)水平，而不是根據(jù)非此即彼的原則進(jìn)行作。測(cè)試了大約 2,000 個(gè)涉及危急情況的場(chǎng)景，分布在歐洲、美國(guó)和中國(guó)等各種類(lèi)型的街道和地區(qū)。發(fā)表在《自然機(jī)器智能》雜志上的研究工作是 TUM 汽車(chē)技術(shù)教席和 TUM 人工智能倫理研究所（IEAI）商業(yè)道德教席合作的共同成果。TUM
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如何在低算力MCU平臺(tái)上優(yōu)雅的計(jì)算均值和方差

一維數(shù)據(jù)的均值和方差計(jì)算可以說(shuō)是幾乎是最常用的統(tǒng)計(jì)分析方法。這個(gè)初中就學(xué)過(guò)的概念，在嵌入式系統(tǒng)中卻有著廣泛的實(shí)際應(yīng)用：■ 傳感器故障檢測(cè)□ 正常工作的傳感器數(shù)據(jù)波動(dòng)應(yīng)在一定范圍內(nèi)□ 突然的均值漂移或方差劇變，往往意味著傳感器故障□ 如溫度傳感器讀數(shù)突然劇烈波動(dòng)，很可能是接觸不良信號(hào)質(zhì)量評(píng)估 □ GPS信號(hào)強(qiáng)度的均值和方差可以反映定位質(zhì)量 □ 方差過(guò)大說(shuō)明信號(hào)不穩(wěn)定，可能處于多路徑效應(yīng)區(qū)域□ 均值過(guò)低說(shuō)明信號(hào)較弱，可能在遮擋環(huán)境下■ 機(jī)器人控制□ 舵機(jī)位置反饋的方差可以用來(lái)檢
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代碼示例｜一文讀懂壓縮算法

概述壓縮算法是一種通過(guò)減少數(shù)據(jù)量來(lái)節(jié)省存儲(chǔ)空間或傳輸數(shù)據(jù)的技術(shù)。壓縮算法可以分為兩種類(lèi)型：有損壓縮和無(wú)損壓縮?！?有損壓縮算法會(huì)犧牲一定的數(shù)據(jù)精度或質(zhì)量，在壓縮數(shù)據(jù)的同時(shí)丟失一些信息。這種算法適用于音頻、視頻等多媒體數(shù)據(jù)，例如JPEG和MP3等格式?！?無(wú)損壓縮算法則能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，不會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失。這種算法適用于需要準(zhǔn)確還原數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，如文檔、代碼等，例如ZIP和GZIP等格式。常見(jiàn)的壓縮算法包括哈夫曼編碼、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding（RLE）等。這些算法通過(guò)
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嵌入式開(kāi)發(fā)者都該了解的十大算法

算法一：快速排序法快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序n個(gè)項(xiàng)目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況并不常見(jiàn)。事實(shí)上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n)算法更快，因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)（inner loop）可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來(lái)。?快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來(lái)把一個(gè)串行（list）分為兩個(gè)子串行（sub-lists）。算法步驟：· 從數(shù)列中挑出一個(gè)元素，稱(chēng)為 “基準(zhǔn)”（piv
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SHIPT算法擠壓了外包工人如何對(duì)雇主進(jìn)行審計(jì)

2020 年初，基于應(yīng)用程序的快遞公司 Shipt 的零工注意到他們的薪水有些奇怪。該公司于 2017 年被 Target 以 5.5 億美元收購(gòu)，提供當(dāng)?shù)厣痰甑漠?dāng)日送貨服務(wù)。這些貨物是由 Shipt 工人完成的，他們購(gòu)買(mǎi)這些物品并將它們送到客戶(hù)家門(mén)口。在大流行開(kāi)始時(shí)，由于 COVID-19 封鎖使人們留在家中，業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展，但工人們發(fā)現(xiàn)他們的薪水變成了......不可預(yù)知的。他們做著他們一直以來(lái)所做的工作，但他們的薪水往往比他們預(yù)期的要少。他們不知道為什么。在Facebook和Reddit上，工人們比較
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超強(qiáng)整理！電機(jī)控制算法

BLDC電機(jī)控制算法無(wú)刷電機(jī)屬于自換流型（自我方向轉(zhuǎn)換），因此控制起來(lái)更加復(fù)雜。BLDC電機(jī)控制要求了解電機(jī)進(jìn)行整流轉(zhuǎn)向的轉(zhuǎn)子位置和機(jī)制。對(duì)于閉環(huán)速度控制，有兩個(gè)附加要求，即對(duì)于轉(zhuǎn)子速度/或電機(jī)電流以及PWM信號(hào)進(jìn)行測(cè)量，以控制電機(jī)速度功率。BLDC電機(jī)可以根據(jù)應(yīng)用要求采用邊排列或中心排列PWM信號(hào)。大多數(shù)應(yīng)用僅要求速度變化操作，將采用6個(gè)獨(dú)立的邊排列PWM信號(hào)。這就提供了最高的分辨率。如果應(yīng)用要求服務(wù)器定位、能耗制動(dòng)或動(dòng)力倒轉(zhuǎn)，推薦使用補(bǔ)充的中心排列PWM信號(hào)。為了感應(yīng)轉(zhuǎn)子位置，BLDC電機(jī)采用霍爾效應(yīng)
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蘋(píng)果發(fā)布DeepPCR機(jī)器學(xué)習(xí)算法：加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練

蘋(píng)果近日發(fā)布了DeepPCR機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)并行處理常規(guī)順序操作，可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過(guò)程中，目前廣泛采取并行化技術(shù)，不過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些操作仍然是按順序完成的，擴(kuò)散模型通過(guò)一系列的去噪階段生成輸出，并且逐層進(jìn)行向前和向后傳遞。隨著步驟數(shù)的增加，這些進(jìn)程的順序執(zhí)行在計(jì)算上變得昂貴，可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算瓶頸。蘋(píng)果科研團(tuán)隊(duì)為了解決這個(gè)問(wèn)題，推出了DeepPCR算法，進(jìn)一步加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。該團(tuán)隊(duì)采用了平行循環(huán)還原（PCR）算法來(lái)檢索該解決方案，將順序過(guò)程的計(jì)算成本從 O（L）降低到
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PID算法原理介紹

01 先來(lái)徹底搞懂PID到底是啥？PID，就是“比例（proportional）、積分（integral）、微分（differential）”，是一種很常見(jiàn)的控制算法。在工程實(shí)際中，應(yīng)用最為廣泛的調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制，簡(jiǎn)稱(chēng)PID控制，又稱(chēng)PID調(diào)節(jié)。它以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。PID已經(jīng)有107年的歷史了，它并不是什么很神圣的東西，大家一定都見(jiàn)過(guò)PID的實(shí)際應(yīng)用。比如四軸飛行器，再比如平衡小車(chē)......還有汽車(chē)的定速巡航、3D打印機(jī)上的溫度控
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單片機(jī)的數(shù)字濾波算法

單片機(jī)主要作用是控制外圍的器件，并實(shí)現(xiàn)一定的通信和數(shù)據(jù)處理。盡管單片機(jī)并不擅長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)算法和進(jìn)行復(fù)雜的運(yùn)算，但在某些特定場(chǎng)合，不可避免地要用到數(shù)學(xué)運(yùn)算。下面主要是介紹如何用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)數(shù)字濾波。在單片機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，會(huì)遇到數(shù)據(jù)的隨機(jī)誤差，隨機(jī)誤差是由隨機(jī)干擾引起的，其特點(diǎn)是在相同條件下測(cè)量同一量時(shí)，其大小和符號(hào)會(huì)現(xiàn)無(wú)規(guī)則的變化而無(wú)法預(yù)測(cè)，但多次測(cè)量的結(jié)果符合統(tǒng)計(jì)規(guī)律。為克服隨機(jī)干擾引起的誤差，硬件上可采用濾波技術(shù)，軟件上可采用軟件算法實(shí)現(xiàn)數(shù)字濾波。濾波算法往往是系統(tǒng)測(cè)控算法的一個(gè)重要組成部分，實(shí)時(shí)性很強(qiáng)。采用
關(guān)鍵字：單片機(jī) 濾波算法數(shù)字濾波

變步長(zhǎng)自適應(yīng)盲源分離算法的設(shè)計(jì)研究

盲信號(hào)由于不能被觀(guān)測(cè)和如何混合未知的特性，盲源分離的同時(shí)，還需兼顧收斂性能、跟蹤性能和穩(wěn)態(tài)性能之間的平衡，一定程度上影響盲信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展。通過(guò)分析盲源分離算法存在的問(wèn)題和影響因素，提出高效變步長(zhǎng)自適應(yīng)盲源分離算法的設(shè)計(jì)思路。
關(guān)鍵字： 202306 盲源分離算法自適應(yīng)步長(zhǎng) 收斂穩(wěn)態(tài)失調(diào)

單片機(jī)ADC常用的十大濾波算法（C語(yǔ)言）

一、限幅濾波法1、方法：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷兩次采樣允許的最大偏差值（設(shè)為A）每次檢測(cè)到新值時(shí)判斷：a.?如果本次值與上次值之差<=A，則本次值有效b.?如果本次值與上次值之差>A，則本次值無(wú)效，放棄本次值，用上次值代替本次值2、優(yōu)點(diǎn)：能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾3、缺點(diǎn)無(wú)法抑制那種周期性的干擾平滑度差/*?A值根據(jù)實(shí)際調(diào)，Value有效值，new_Value當(dāng)前采樣值，程序返回有效的實(shí)際值?*/#define?A?10char&nbs
關(guān)鍵字：單片機(jī) ADC 濾波算法 C語(yǔ)言

FW-PSO算法支持下無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化策略

對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、無(wú)標(biāo)度性等進(jìn)行了分析，通過(guò)上述兩項(xiàng)內(nèi)容的分析結(jié)果，構(gòu)建全新的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)模型，提升其應(yīng)用效果，設(shè)計(jì)了符合實(shí)際要求的FW-PSO算法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了性能驗(yàn)證。結(jié)果表明：優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，能夠較好地提升無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行性能。
關(guān)鍵字： 202302 FW-PSO 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 算法優(yōu)化策略抗毀性

基于機(jī)器視覺(jué)的帶鋼焊縫定位

提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的帶鋼焊縫檢測(cè)與定位技術(shù)，在原CenterNet算法的基礎(chǔ)上增加旋轉(zhuǎn)角度的回歸實(shí)現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)制作合適的數(shù)據(jù)集。為了進(jìn)一步提高模型的精度和魯棒性，分別引入了可變形卷積和金字塔分割注意力模塊，多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表明，該方法能在精確率、召回率、F值和檢測(cè)速度上得到提升，滿(mǎn)足實(shí)際檢測(cè)的需求。
關(guān)鍵字：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 實(shí)例標(biāo)準(zhǔn)化特征提取算法 202212

數(shù)據(jù)準(zhǔn)確算法有效 ADI迎接新一代可穿戴技術(shù)大趨勢(shì)

可穿戴技術(shù)在經(jīng)歷了2013-2015年之間短暫的喧囂之后，雖然也有過(guò)不溫不火的智能手表和智能手環(huán)這類(lèi)產(chǎn)品，最終還是在2018年開(kāi)始因TWS耳機(jī)而重新成為市場(chǎng)的熱點(diǎn)。隨著可穿戴設(shè)備已經(jīng)走入大部分人的生活，可穿戴應(yīng)用的價(jià)值越來(lái)越多的依靠系統(tǒng)方案的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度和智能算法的效能贏(yíng)得市場(chǎng)。在EEVIA第十屆年度中國(guó)硬科技媒體論壇暨2022產(chǎn)業(yè)鏈研創(chuàng)趨勢(shì)展望研討會(huì)上，ADI中國(guó)產(chǎn)品事業(yè)部高級(jí)市場(chǎng)應(yīng)用經(jīng)理何源以” 從數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和算法有效性入手，迎接新一代可穿戴技術(shù)大趨勢(shì)”為題，分享了ADI在可穿戴領(lǐng)域的一些理解和思考。&
關(guān)鍵字：算法 ADI 可穿戴技術(shù)

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算法介紹

算法（Algorithm）是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，也就是說(shuō)，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解決這個(gè)問(wèn)題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量。　　算法可以理解為有基本運(yùn)算及規(guī)定的運(yùn)算順序所構(gòu)成的完整的解題步驟?；蛘呖闯砂凑找笤O(shè)計(jì)好的有限的確切 [ 查看詳細(xì) ]