heuristics

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당신이 사용하는 이메일을 쓰레드 화하고자한다면 누구나 알고 있습니다. Jamie Zawinski's algorithm. 그러나 새로운 세기이며, 새로운 메시징 서비스가 있습니다. 에 게시 된 상태 업데이트를 스레딩하는 가장 좋은 알고리즘은 무엇입니까? 쉬운 부분 : in_reply_to_status_id, in_reply_to_user_id 및 in_rep

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Readability.js와 같은 Python을위한 것이 있습니까?

나는 그것을 몇 가지 input.html을 줄 수있는 http://lab.arc90.com/experiments/readability http://lab.arc90.com/experiments/readability/js/readability.js 그래서 약 Arc90의 readability.js의 파이썬 동등 등 패키지/모듈/기능을 찾고 있어요 그 결과는

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URL이 웹 페이지의 머리말/꼬리말에 주어진 URL, 페이지 DOM, 상위 URL 및 다른 페이지 URL에 있는지 확인하십시오.

URL, 첫 번째 URL이있는 웹 페이지의 URL, 웹 페이지의 DOM, 웹 페이지의 나머지 URL 목록 어떻게 URL이 페이지의 머리글/바닥 글에 있는지 또는 둘 다 아닌지를 확인할 수 있습니까? 저는 C#/.NET을 사용하고 있습니다. 나는 웹 페이지가 의미 적 표현도 일부 웹 사이트 때문에/페이지 특별히 자신의 페이지를 당황하게되지 않기 때문에 해결책

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시간 추적 문제에 대한 균형 잡기

시간표 생성을위한 유전 알고리즘을 쓰고 있습니다. 순간 나는이 두 가지 휴리스틱 사용하고 있습니다 : 일일 (related) 강의 사이의 구멍 번호 (작은 구멍을 -> 더 큰 점수) 각각의 시간이 어떤 가치를 가지고 있으므로 각 시간표에 대해 강의 시간에 값을 합산합니다. (더 적절한 시간에 강의 -> 더 큰 점수) 나는이 두 가지 발견 적 방법의 균형을

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특정 평가에 따라 개체 집합을 여러 하위 집합으로 분할

개체 집합이 있다고 가정하면 S입니다. S 집합이 특정 데이터 구조 D을 빌드하면 이라는 알고리즘 f이 있습니다. S이 크고 매우 다른 객체를 포함하면 D이 커져서 사용할 수 없게됩니다 (할당 된 메모리에 적합하지 않음). 이 문제를 극복하기 위해 S을 여러 교차하지 않는 하위 집합 (S = S1 + S2 + ... + Sn)으로 분할하고 각 하위 집합에

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맨하탄 거리는 허용 가능한 휴리스틱 거리는 어떻게됩니까?

타일 1 개를 계산하면 다른 타일이 목표 상태가되는 것은 사실입니까? 따라서 타일마다 계산하면 목표 상태에 도달하는 데 필요한 최소 이동 수를 초과 할 수 있습니다. 이 질문은 15 퍼즐에 대한 맨하탄 거리의 맥락입니다. 우리는 N-퍼즐에 대한 허용 발견 적으로 맨해튼 거리를 사용할 수 있습니다 여기에 다른 단어에서 질문입니다. A * 검색을 구현하려면 허

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malloc에 대한 최고의 추론

malloc()을 사용하여 조각난 힙에 x 바이트의 메모리를 할당하는 것을 고려하십시오. 힙에 x 바이트보다 큰 크기의 여러 연속 위치가 있다고 가정합니다. 다음 중 위치를 선택하는 가장 바람직한 방법은 힙 낭비를 줄이는 것이 가장 좋습니다. x 바이트보다 큰 가장 작은 위치를 선택하십시오. x 바이트보다 큰 가장 큰 위치를 선택하십시오. 나의 직감은 x

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거리 매트릭스의 대략적인 추정

나는 N 개의 오브젝트 집합을 가지고 있으며 NxN 거리 매트릭스를 계산하고 싶습니다. 때로는 내 N 개체 집합이 매우 커서 거리 비교의 하위 집합 만 계산하여 NxN 거리 행렬에 대한 근사값을 계산하고 싶습니다. 누구나 전체 거리 매트릭스에 대한 근사치를 계산하는 방향으로 나를 가리킬 수 있습니까? 나는 몇 가지 아이디어를 염두에두고 있지만 휠을 다시 발

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결정 론적 어닐링 코드

결정 론적 어닐링을위한 오픈 소스 코드 예제를 찾고 싶습니다. 거의 모든 언어가 가능합니다 : C, C++, MatLab/Octave, Fortran. 시뮬레이션 어닐링을위한 MatLab 코드를 이미 찾았으므로 MatLab이 가장 좋습니다. 알고리즘을 설명하는 paper이 있습니다. 결정적 어닐링 비용 기능의 세계 최소를 찾을 수 을 시도하는 최적화 기술입

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문서가 있으면 관련 스 니펫을 선택하십시오

여기에서 질문을 할 때 도구는 질문의 첫 번째 작은 부분에서 자동 검색에서 반환 된 질문에 대한 팁을 제공하지만 괜찮은 비율은 텍스트를 제공하지 않습니다 그것은 제목보다 질문을 이해하는데 더 유용합니다. 쓸모없는 질문을 잘라 내기 위해 필터를 만드는 방법에 대해 누구나 알고 있습니까? 내 첫 번째 아이디어는 일부 목록에서만 단어만을 포함하는 선행 문장 (예