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np难问题前沿信息_np难问题有哪些(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

np难问题

贝叶斯分类器：详解与应用 𐟎𔝥𖦖牢𓧭–论：在机器学习中，目标是基于有限的训练样本集准确估计后验概率。如果能对于每个样本最小化风险，总体风险也将被最小化。 𐟔 模型概率的训练过程重点在参数估计。参数估计主要有两个方向：1⃣️参数有固定值，寻找它 2⃣️参数无固定值，但服从随机分布，找出规律。 𐟓ˆ 由贝叶斯公式难以从有限的训练样本估计的缺点，延伸出朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器假设所有属性是相互独立的，先基于训练集D来估计类先验概率P(c)，再为每个属性估计条件概率。 𐟌𑠧”𑦜𔧴 贝叶斯分类器在现实中的假设难以成立的缺点，延伸出半朴素贝叶斯分类器。半朴素贝叶斯分类器假设每个属性在类别之外最多仅依赖于一个其他属性，接下来讲述了NB、SPODE和TAN三种方法。 𐟌 贝叶斯网：由结构G和参数组成，存在NP难问题。求近似解有两种方法：贪心法和施加约束法。训练贝叶斯网的目的是为了查询：即通过已知的一些属性变量来推测其他属性变量，常用吉布斯采样。 𐟔砧”𑤺Ž前面所有方法中，假设训练样本都是“完整”的，为了解决现实生活中存在“不完整”训练样本的情况，延伸出EM算法。EM算法是两步法：1⃣️参数已知，根据训练数据推断出最优隐变量Z 2⃣️ Z已知，对参数进行极大似然估计。

庞加莱猜想是什么意思，纤维丛理论是什么，NP完全问题为什么难……这些概念即便由最专业的人士进行科普，也很难让公众明白其中的奥妙。所以在客观上，公众对于如今科技前沿创新成果处于一种“知识缺失”状态，无法从专业知识的角度做出判断，只能依靠一些外在标准进行感性认识，比如获得诺贝尔奖的数量、媒体宣传、技术应用等。原始创新是开辟了一个全新的领域，常常不符合当时流行的看法，人们很难做出“预见”，也不易达成“共识”。有统计指出，诺贝尔获奖人所做出代表性工作与获奖时的平均时间差为16.1年。某种程度上可以说，诺贝尔奖衡量的是几十年前的“科学”成就，并非当下的“技术”水平。美国科技公司极其擅长通过制造概念、发布会演示、社交媒体传播等方式，持续不断塑造高科技形象，让公众忽略那些失败的案例。比如VisionPro之于苹果、元宇宙之于Meta、完全无人驾驶之于特斯拉。另一方面，我国科普事业发展长期跛腿，没有形成激励科技工作者投入科普事业的长效机制，导致科普内容质量不高。很多人只能通过生活中新技术的运用，比如基建工程、新能源汽车、光伏板等，来了解国家科技发展水平，产生了“中国擅长科技应用”的直观感受。

【听懂的有难了】你的变量有些松弛，但你的惩罚因子又很好地弥补了这一部分。如果放弃损失衡量的话，可能对优化问题的损失就比较大。现在最好的办法，就是在目标函数中添加损失与惩罚因子并使变量松弛后的优化问题不要是NP-hard。

ＭＣＴＳ算法在大数据定价中应用的研究近年来随着大数据的深入普及和应用，数据资源的重要性和价值逐步地得到了重视和广泛认可，数据交易的需求也在逐渐地增加。价格是数据交易能否成功的关键，如何为大数据定价仍然无法达成普遍共识。此外，作为一种新型的数据资产，大数据所能采取的传统定价模型并不多，导致其定价困难。因此，大数据迫切需要一种公平有效的定价方法针对上述问题，借助MCTS算法，本文探索了一种A定价新模式针对大数据定价困难问题。提出了基于Stackelberg博原理的多特征数据定价模型首先引入一个短型的B2B数据分析服务市场。分析化影响数据价格的特征因素其次，根据经济学原理，定义了市场实体多特征效益函数最后，利用Stackelberg博弈建立数据动态定价模型。鉴于动态博弈模型求解是NP难问题，提出基于MCTS算法的Stackelberg博求解方法。首先，将UCB选择函数的收益值扩展到任意实数区间，用扩展后的收益值代替MCTS估值网络的“胜率”其次。设计了具有两个动作概率输出的双策略网络结构最后，将扩展的UCB算法与双策略网络结合，构建用于求解Stackelberg均衡近似值的GUCB-MCTS算法。假设一个垄断型B2B(企业对企业数据市场，包括两个市场实体:服商和用户。用户(有数据服需求的企在产经营时数据并各种数据收集设备如摄像头、收银机、移动设备和传感器等收集服务商(即提供数据服务的企业)。将从各种设备收集的数据打通后存储在数据库中服务商根据用户业务要求利用收集到的数据进行分析预测，为用户提供数据分析服务。特别地，某些大型企业，除要求挖掘数据本身价值之外，还要提供更智能的预测，这就需要服务商使用人工智能技术建立AI模型。然后根据企业经营现状制定生产营销策略本节从服务商和用户两个市场实体的角度分别对大数据市场系统的模型进行阐述首先讨论了服务商的关于价格的效益函数。然后介绍了用户的效益函数，最后引入SG模型描述市场实体的交易过程。市场中的数据商品可以用一组特征描述，每个特征可量化，那么市场上的每一份数据商品可用一个常数向量表示，由于数据商品的特征的数量及组合方式不同，价格也会存在差异。因此可以认为特征与价格存在某种对应关系，这种关系可以用数学的语言来描述假设存在两个非空集合4与，分别表示数据特征与价格集合服务商和用户进行TeT次交易。其中T=1,2ⷴ,T若市场中有N种商品，每种商品有m个特征第teT次交易特征为u(um的第neN种商品的价格为P则有ume4，Pme。集合4与2间存在着某种对应关系，记作F:A，F刻画特征与价格的对应关系，寻找这种对应关系首先需要对特征量化。服务商集成从各种数据源收集的原始数据，并按照数据单元将其存储在数据库中，从而产生了管理费用。数据单元的度量单位可以是字节、样本量或数据块管理数据耗费硬件、时间、精力和人力等资源。数据管理成本随着数据量的增加而增加显然管理数据量可以作为影响数据商品价格的一个特征用户分散在零售、旅游、汽车和金融等行业领域。不同行业具有不同的业务场景，不同的数据，不同的分析模型，向用户提供商品时，行业不同的意味着数据处理成本和价格也不同。因此，行业指标可以作为影响数据商品价格的一个特征。市场中的企业复杂多样，一些大型企业实力雄厚，要求服务商提供高质量高标准的数据分析商品，有些小企业发展不成熟。服务费用预算有限数据商品的高质量水平意味着更高的数据处理成本和更高的价格。因此，质量水平可以作为数据商品的一个特征。通过提供不同质量版本的商品，服务提供商可以触发客户偏好的特殊性，扩大市场，增强竞争力。数据量是影响价格的重要因素接入物联网的企业将大量数据实时传输到服务商数据库，服务商利用这些数据进行分析时。由于数据量巨大，随着时间的流逝有些历史数据对分析结果影响不大。不可能把全部数据用来分析因此考虑时间易损性的数据量可以作为数据商品的一个特征某些大型企业需要提供智能、具有商业价值的营销解决方案。为了真正实现智能预测，有必要利用机器学习技术建立人工智能数据分析模型，机器学习的两个主要任务是分类和回归。考虑与客户体验相关的性能度量，可以将数据特征与机器学习模型评价指标直接建立联系。经过上述分析得到影响数据商品价格的五个特征，分别为管理数据量行业指标质量水平、分析数据量和准确率。

大数据环境下的边支配集核心化算法研究随着计算机技术的不断发展，计算机研究领域已进入大数据时代，如何有效地分析大数据环境下的问题并从中获得有价值的信息成为了研究的重点。传统的小规模数据处理算法在处理大规模数据时存在很多问题。如果算法的时间复杂度是超线性的或者算法所需的空间与数据处理规模成正比，在使用这类算法用于处理大规模数据时，需要耗费大量的时间或空间。为了避免这种情况的发生，需要重新设计适用于大规模数据环境的算法。本论文基于大数据参数计算模型，在计算资源有限的情况下，研究大数据环境下图的参数极大匹配问题的随机算法以及参数化边支配集问题的核心化算法，主要内容有以下几点。对于大数据环境下的参数极大匹配问题，通过引入全域哈希函数组。提出了一种时间复杂度为O(N)，空间复杂度为O(k2)的随机算法（N为图中点与边的数量之和，k为参数，用于表示结果的大小）。首先介绍了在空间复杂度不受限制的情况下的极大匹配算法，之后介绍了全域哈希函数并构建了全域哈希函数组。在此基础上设计了极大匹配随机算法，对于任意的X>0,通过设置算法中所使用的全域哈希函数的数量。可以保证有至少的概率在O(N)的时间复杂度和O(k2)的空间复杂度下获得一个以k为边界的极大匹配。相比于其他算法，该算法资源占用较少，并且判断图中的点是否存在于匹配中时仅需要O(1)的时间复杂度。在节约资源的同时提高了算法效率，适合在计算资源受限的大数据环境下使用，可以有效地解决相关问题。本论文在创新性地将参数化边支配集问题引入大数据环境的基础上，对传统算法进行了优化，提出了一种时间复杂度为O(N)。空间复杂度为O(k3)的核心化算法，得到了大小为O(k3)的问题核。首先根据本论文中提出的参数极大匹配随机算法，判断图中是否存在以2k为边界的极大匹配。对于存在以2k为边界的极大匹配的图，在针对小规模数据的参数化边支配集问题的核心化算法的基础上进行修改。利用极大匹配随机算法中判断一个点是否位于极大匹配内只需要O(1)时间的特性得出了适用于大数据环境的核心化算法。改进了原算法的空间复杂度，最终得到O(k3)大小的问题核，并证明了核心化算法的正确性。相比于传统算法，该算法在效率上具有优势，且能够适应大规模数据处理的需求，具有广泛的应用前景。在计算理论中，P问题和NP问题是两个重要的概念，它们是解决算法效率和计算难度的基石。 P问题指的是可以在多项式时间内解决的问题，例如求解两个数的乘积、排序、求最短路径等问题，解决这些问题的时间复杂度为O(nk)，其中n表示问题的规模，k表示一个常数。而NP问题指的是可以在多项式时间内验证其解是否正确的问题，但是并不能在多项式时间内求解问题。也就是说，如果给定一个可能的解，则可以在多项式时间内验证该解的正确性，但是要找到最优解却很难，通常需要尝试所有的解才能找到最优解。关于P是否等于NP，一直是备受争议的问题，要讨论这个问题，就得从NP难问题入手。 NP难问题（NP-hardproblem）是指所有NP问题都可以在多项式时间内约化到这类问题的问题。与NP问题不同的是，NP难问题不要求问题的解在多项式时间内可验证，因此NP难问题不一定是NP问题。在1971年，StephenCook在他的论文《TheComplexityofTheoremProvingProcedures》中证明了布尔可满足性问题（Booleansatisfiabilityproblem）是第一个NP完全问题。这个成果标志着理论计算机科学的一个重要里程碑，开辟了NP完全理论的研究领域。此外，他的论文还提出了NP类问题的定义，系统化地阐述了计算难题的分类和定义，并引入了“多项式时间归约”这一重要的概念。如果一个问题既是NP问题同时又是NP难问题，则称该问题为NP完全问题。如果能够在多项式时间内解决一个NP难问题，那么也就可以在多项式时间内解决所有的NP问题。这种情况下，P=NP，也就是说，可以用多项式时间来解决所有的NP问题。目前，还没有任何有效的证明表明P=NP，因此NP难问题是一类非常重要的问题。 NP难问题通常是关于组合优化、图论、布尔逻辑等领域中的一些问题，这些问题很难找到一个确定性的多项式时间算法来解决。因此，为了解决NP难问题，人们不得不使用启发式算法、近似算法、随机算法等非确定性算法来进行求解。核心化技术目前主要有四种，分别是局部简化、皇冠分解、极值归纳和随机算法技术，在核心化的实际运用中，针对不同的问题，需要选择不同的方法进行简化设计，以使问题实例的大小减小。

跟NPD离婚，速战速决！离婚本来就已经够难的了，尤其是跟NPD型人格的人离婚，简直像是在灾难现场。有些姐妹可能不知道什么是自恋型人格（NPD型人格），我来给你们科普一下。 NPD型人格的几个特点自负：这种人总是觉得自己高人一等，有一种莫名的优越感。诡辩：撒谎成瘾，颠倒黑白。不管发生什么，他永远都是对的。无视你的感受：习惯性地居高临下，对你不屑一顾。贬低打压：这就是他的防御机制，习惯性地贬低你。身边的真实案例最近有几个姐妹的老公都是这样，真的是饱受其害。而且据我观察，NPD人格通常都是一窝一窝的，他的家庭大概率不止他一个人是这样。所以，你有矛盾，他家里不会有人替你说话的。离婚前的准备工作和平离婚基本不可能：你要离婚，他是完全不会接受的，不是舍不得，是认为你没有资格跟他提离婚，你的想法他全都看不见。你想跟他谈谈离婚，根本谈不下去。他要么一味的贬低你、没理由的给你挑刺，要求你净身出户；要么直接大发雷霆，让你直接起诉。他会倒打一耙：激怒你、诋毁你、攻击你最软弱和最痛的位置。而且扭曲事实，把所有的锅全都甩在你头上，让大家都觉得是你的问题，他是个小白花。让大家觉得你情绪失控，像个疯子。别怕，冷静对待，无视他的恐吓威胁。离婚该走什么流程，准备什么，正常去做。特别是面对NPD这样的人，更应该多做一些准备，学点沟通话术。保护好自己：准备好证件、金钱、证据，不动声色带着孩子到安全地点，父母家、闺蜜家都可以。再对他提出离婚，尽量不要让他知道你在哪里。上次有个姐妹就是被他老公找到，男的恼羞成怒还出手打了女方。尽量避免和他私下联系，真的要见面最好找个靠谱的人陪着你。做好记录：他们真的非常善于在时间事件的细节、财务和育儿方面撒谎。所以一定要留好证据，跟他每一次见面接触都要录音，千万小心他给你下套。注意财务、资产方面的细节，关键时刻你的证据会成为你戳破他谎言的利刃。总结总之，跟NPD离婚，不要拉扯，更不要被他带着走，主动出击快刀斩乱麻。

深度学习赋能随机SAT求解器，性能飙升！布尔满足问题（SAT）是NP完全问题的典型代表，具有广泛的实际应用价值。解决SAT问题的一类重要方法是随机局部搜索（SLS）算法，它通过迭代随机更新候选赋值来寻找解决方案。近期，计算机科学理论研究取得了突破性进展，为SLS求解器在特定实例分布下有效解决SAT实例提供了充分条件。受这些研究结果的启发，以及神经网络在大数据集中学习共同结构的能力，我们在这项工作中训练了一个使用图形神经网络（GNN）的oracle，并在不同难度的随机SAT实例上评估了它在两个SLS求解器上的表现。实验结果显示，访问基于GNN的oracles显著提升了两个求解器的性能。具体来说，它们平均能够解决更困难的实例（以子句与变量的比率衡量），并在35%的步骤中完成，中位数步骤的改进高达8倍。这项工作将理论计算机科学的正式结果与实际应用相结合，展示了深度学习在推动约束满足问题研究中的巨大潜力。通过训练目的明确的SAT求解器，我们证明了具有性能保证的深度学习解决方案的前景。

【桃花泛滥】 NP总受预警受因为刚和男朋友分手有点走不出来，便想着去寺庙求求姻缘，门口遇到一个摆摊算卦的小姑娘，那姑娘瞧见受眼睛都亮了，哈哈一笑说：“小哥你根本不用求姻缘啊，你命犯桃花，我就没见过桃花这么多的人。” 受当然不信，他觉得自己感情方面非常坎坷。他谈过两任对象，无一例外，都因为各种不可抗力分手了。受对于感情向来是拿得起放得下的，绝不纠缠，然而他却不喜欢一个人，因此总是很难拒绝别人的好意。受是个貌美却有点笨的孩子，几乎认识他的人都觉得他像小狗一样，睁着一双又黑又大的眼睛，傻傻的，又很漂亮，说话慢吞吞的，声调总是微微压着，像是在撒娇。那算命的小姑娘说得没错，受的确命犯桃花，这不，他一不小心谈了两个男朋友。这绝对不是他的问题，都怪那两个男人同时和他暧昧，同时和他表白，又都各有所长，长得帅身材好，害得他根本无法抉择。受的损友发小开玩笑似的说，让受两个都先谈着，到时候要是不喜欢哪个就分哪个。发小以为以受的智商，根本没办法同时谈两个，却不成想还真给他谈了。男友1号是受在健身房遇见的，受是健身小白什么都不懂，1号主动上前搭讪，教受如何发力，如何调整，直接当起了受的免费教练，并且还是个商务精英男。男友2号是受在打工的餐厅遇见的，2号是有钱多金的傻少爷，对受一见钟情，便经常跑去受的餐厅点单，还总给人塞小费。不给受纠结的时间，这时候受的前任忽然从国外回来。直接就杀来了受住的地方，想要和受复合，赶都赶不走，一哭二闹三上吊的，也不知道咋闹的，原本很有原则的受，哄着哄着就哄到了𐟛上去。事后受靠在床头，看着抱着自己的腰睡得正香甜的前任，恨不得锤死自己。这个前任是年下弟弟，当初分开就是因为弟弟要出国，外加弟弟不成熟。现在受觉得自己的男人关系实在太混乱了，他需要理一理。然而他还没理清，手机上收到了一条陌生号码的短信，短信内容是：“快两个月了，你真的没来找过我，看来你已经有别人了。” 一看这语气就知道是谁，那个控制欲强又巨爱面子的医生。这桃花一来就来这么多，受实在不知道该怎么办了，于是向发小求助。发小震惊受真的同时脚踩两条船，还和前任不清不楚的，但他震惊之余又开始发脾气。受是个憨憨，以为发小觉得自己是个多情没道德的人，赶忙想解释，发小却忽然沉下气，一脸严肃道：“有个办法可以解决你现在的难题。” 受一脸期待：“求大人为小的出谋划策。” 发小：“你和他俩都分了，和前任联系都删了，全部断了。” 受：“那我没对象了啊？你知道的，我最怕空窗期了。” 发小：“你，和我谈：）” 好家伙，受发誓，这辈子再也不随便算命了。

上新！小嘴抹了蜜~粉嘟嘟的护唇救星来啦！ - 秋冬对干唇太不友好了𐟘�˜�˜𔥔‡干干巴巴的，容易干裂受损唇纹死皮太抢戏，化妆涂口红难涂又斑驳这时候真的急需一支唇部救星！！寻荟记上新护肤级唇部精华精研护唇，留住嘭润𐟑„ 枯木唇直接变身水嫩嘟嘟唇！ ✅速淡纹、快提亮、24h持久保湿针对唇纹明显、干燥起皮、暗哑问题上唇实现5min淡唇纹，唇部水分+90.63% 一抹告别干燥，密集舒润修护𐟒栢œ…双重淡纹双肽，卓效加持添加棕榈酰三肽-1、棕榈酰四肽-7 帮助促进胶原蛋白合成𐟌𑠧垧𛏩…𐨃𚎐+角鲨烷+VC-IP 再现唇部保护膜，层层锁水润唇 ✅触感舒适，SPA级润养体验定制景德镇陶瓷头，贴合唇形顺滑涂抹透明淡粉色啫喱质地，滋润不粘腻𐟒砥𐏥𗧦˜“携，薄涂做唇膏，厚涂做唇膜适合日夜养护、出行相伴、妆前打底𐟒„ 「寻荟记」「种植出来的护肤品」「唇部护理」「唇部精华」「寻荟记唇部精华」

你们别把我一个推文的搞成一天到晚还要给别人掰开了揉碎了讲大道理的了好吗[淡淡的]。就图1这种言论，对，明面上说起来禁止的确实是所谓“主视角”，你要这么单纯地说这些官方话也没问题，我也不会反驳你，而且我一开始也没提什么主不主视角的，我只说以前男主有np自由，女主没有，这是事实吧。但你不要扯什么公平，“非常的一视同仁”，很荒谬你知道吗？要知道晋江是女性文学平台，就是俗称的女频，在男主视角无cp大面积崛起之前，言情基本上都是女视角，主视角不就是约等于女视角吗？你不管名义上是把这个行为称呼禁止主视角np还是禁止女视角np，落下来基本上都是女视角np在受限制，很难理解吗？就好像某地现在突然颁布政令要求留长发要额外交税，也没有针对女性啊，只是针对长头发的，男的也有留长头发啊，女的也可以剪发啊，这不是一视同仁的公平？但是我们都知道最后哪个群体会交更多的钱吧？口号是一回事，但落地是另一回事，这个事情很难理解吗？不管它明面上是怎么要求的，但落到实处，就是有极大偏向性的只有一个群体容易被限制，而这个群体还特别爱跳出来说“没有啊没有，很公平的，一视同仁的”。是不是有点离谱了我请问？而且晋江哪里不许男主视角np了，你看看图2是什么，这本甚至是我刚刚去截的图，我之前还以为被封了呢，这不是好好的吗？

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