1.离线算法vs在线算法离线和在线不是具体的某种算法公式,而是一种思维模式,取决于在所给的问题背景下,数据资源是否能够通盘考虑,或是现实场景中不断地有新数据介入 离线算法(OfflineAlgorithm) 离线算法是指在开始处理数据之前,所有需要的输入数据都是已知的。算法可以一次性读取所有数据,然后进行处理。离线算法通常用于批处理场景,例如数据https://blog.csdn.net/m0_61678439/article/details/141088418

2.离线算法离线算法 离线算法( off line algorithms)，是指基于在执行算法前输入数据已知的基本假设，也就是说，对于一个离线算法，在开始时就需要知道问题的所有输入数据，而且在解决一个问题后就要立即输出结果。通常将这类具有问题完全信息前提下设计出的算法称为离线算法( off line algorithms)https://baike.baidu.com/item/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E7%AE%97%E6%B3%95/9527963

3.TheZealous的集训日常之离线算法与在线算法区别TheZealous1.离线算法:就是在处理之前必须得到所有数据的算法,像是线段树之类的。这类算法一般不依赖于预处理,只是在多次请求后集中处理问题。 2.在线算法:和离线算法相反,在线算法处理问题时无须得知所有数据,每次得到请求后及时处理,等待下个请求,像是st之类的。这类算法比较依赖于预处理,预处理过后,处理每次请求能更快一点https://www.cnblogs.com/TheZealous/p/15130679.html

4.推荐算法中的在线学习和离线学习有何区别,各自的优缺点是什么在线学习和离线学习是推荐算法中常见的训练方式,各自有不同的优缺点。在实际应用中可以根据需求选择合适的方式或结合两者优势。https://www.mbalib.com/ask/question-ec5c1bbee149c6534d0a725ffdb15235.html

5.推荐系统完整的架构设计和算法(协同过滤隐语义)流式训练:、流式训练模块的主要作用是使用实时训练样本来更新模型。推荐算法中增量更新部分的计算,通过流式计算的方式来进行更新。在线训练的优势之一,是可以支持模型的稀疏存储。训练方面,在线模型不一定都是从零开始训练,而是可以将离线训练得到的模型参数作为基础,在这个基础上进行增量训练。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1508050

6.在对齐AI时,为什么在线方法总是优于离线方法?澎湃号·湃客尽管这些假设听上去似乎是对的,但实验结果表明它们无法可信地解释在线和离线算法的性能差距。 他们通过消融研究发现,提升离线优化的一种有效方法是生成分布上接近起始 RLHF 策略(这里就刚好是 SFT 策略)的数据,这本质上就模仿了在线算法的起始阶段。 优化性质 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27434433

7.机器学习RLHF:在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的然而,随着离线对齐算法的迅速崛起,RLHF所面临的挑战也日益严峻。本文将从RLHF的基本概念入手,探讨在线方法与离线算法在大型语言模型校准中的优劣,并通过实验和代码实例加以佐证。 二、RLHF概述 RLHF是一种结合人类反馈与强化学习的技术,旨在通过人类反馈来优化语言模型的输出。其基本思想是通过预先训练好的语言模型生成https://developer.aliyun.com/article/1542161

8.离线强化学习图18-2 在线算法(橙色)和对应的离线算法(蓝色)的实验结果,从左到右依次为完全回放、同步训练、模仿训练 让人惊讶的是,3 个实验中,离线 DDPG 智能体的表现都远远差于在线 DDPG 智能体,即便是第二个实验的同步训练都无法提高离线智能体的表现。在第三个模仿训练实验中,离线智能体面对非常优秀的数据样本却什么都https://hrl.boyuai.com/chapter/3/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/

9.人工智能团队研究成果在TKDE发表:样本高效的离线转在线强化学习算法近期,吉林大学人工智能学院、未来科学国际合作联合实验室人工智能团队在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering上发表题为“Sample Efficient Offline-to-Online Reinforcement Learning”的研究工作。该研究提出了一种样本高效的离线转在线强化学习算法,通http://icfs.jlu.edu.cn/info/1007/3101.htm

10.《高级算法设计与分析》试卷及答案卷2.docx最小生成树的总代价小于等于旅行商回路的总代价对T进行按先序往返遍历,其总代价小于等于2倍的旅行商回路的总代价算法的总代价大于等于对T进行按先序往返遍历的总代价下面对在线算法和离线算法比较,以下描述错误的是:即使数据在计算时都已知,也可以采用在线算法来达到更好的结果在线算法通常是近似算法通常通过和离线最https://www.renrendoc.com/paper/365498544.html

11.在线匹配问题研究进展:如何应对一般图以及顶点全在线的挑战?在STOC90会议中,Karp, Vazirani和Vazirani三位学者首次提出了在线二分图匹配模型:假设存在一个潜在的二分图 其中一侧顶点为离线顶点(直接给定),而另一侧顶点为在线顶点(逐步到达)。我们要求算法在任何一个在线顶点输入的时间点(此时与中顶点的边同时给出),即时地决定是否将与中某一相邻顶点匹配,并且决策不能反悔。https://www.orsc.org.cn/wechat/article/detail?id=760

12.在线学习算法研究与应用首先,bdi-CTR算法是离线算法,无法适应流式的数据或者现实中的大数据场景;其次,bdi-CTR算法首先用LDA计算产品相关的主题表达,然后把该结果推送到PMF求解过程中,它忽略了 PMF对LDA的作用,也就是说,该算法并没有考虑推荐预测信息对LDA推导主题模型的作用。因此本文提出了一个在线联合推导算法obi-CTR。提出的算法不但https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10335-1017251232.htm

13.OMManagementScience(管理科学)2022年3月论文精选我们的算法平衡了产品的受欢迎程度和多样性间的关系,即吸引大量异质客户。我们证明了我们的学习算法可以收敛到一个排序,且与完全信息下,最知名的近似因子离线算法相吻合。最后,我们与Wayfair(一个具有数十亿美元的家居用品在线零售商)合作,通过对实际点击数据的模拟评估我们算法在实践中的性能,结果显示,我们的算法可以https://www.shangyexinzhi.com/article/4973256.html

14.Batch,是深度学习中的一个重要概念在线学习无法实现上述功能,因为数据并没有被存储,不能反复获取,因此对于任何固定的参数集,无法在训练集上计算损失函数,也无法在验证集上计算误差。这就造成在线算法一般来说比离线算法更加复杂和不稳定。但是离线递增算法并没有在线算法的问题,因此有必要理解在线学习和递增算法的区别。 https://m.elecfans.com/article/664001.html

15.漫话地图数据处理之道路匹配篇文化&方法高德技术实时算法主要用于在线导航,时间和空间复杂度低,离线算法用于数据处理的离线计算,算法复杂,追求最高准确度。 空间距离 线要素的匹配,主要通过几何、拓扑或语义相似度来进行识别,其中通过空间距离来进行要素匹配的常用方式有: 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) https://www.infoq.cn/article/aXrXVv5H801wkkhEkDOv

16.基于改进人工势场法的无人机在线航路规划算法AET基于APF算法的在线航路规划在按照参考航路运行中,压线能力出众,并有平滑航迹的功能。对改进后的无人机在线航路算法进行仿真,首先对无人机的航路进行离线规划,设置禁飞区后规划无人机参考航路和新的雷达威胁源,在线规划结果如图8所示。 由图8可以看出,自适应APF和传统APF方法在应对雷达威胁源的处理基本相似,均能尽可能http://www.chinaaet.com/tech/designapplication/3000079906

17.美团点评容器平台HULK的调度系统调度计算模块(资源调度算法) HULK调度系统的调度计算方式与诸多业界调度系统类似,通过过滤+打分的方式筛选出“最优部署位置”: HULK调度任务 宿主机(Host):调度资源池中共享的宿主机集群,支持pool级别硬隔离,如在线服务与数据库/缓存的实例部署在不同的物理机集群中;支持资源软隔离,如在线服务离线任务混布部署,通过cgrhttps://tech.meituan.com/hulk_scheduler_introduction.html

18.在自学的情况下如何成为一名算法工程师?除了离线的算法之外，在 2015 年的 12 月份了解到了能够在线学习的 FTRL 算法。调研了之后在 2016 https://s.zhihu.com/BRV0k

19.夜深人静写算法(六)最近公共祖先英雄哪里出来我们知道,一个普通的无向图求两点间最短距离可以采用单源最短路,将时间复杂度大致控制在O(nlogn),但是当询问足够多的时候,这并不是一个高效的算法。从树的性质可知,树上任意两点间有且仅有一条简单路径(路径上没有重点和重边),所以树上任意两点间的最短距离其实就是这条简单路径的长度。如图一-1-1所示,要http://www.cppblog.com/menjitianya/archive/2015/12/10/212447.html

20.年终总结&算法数据的思考&结尾彩蛋RecSys2013的best paper通过调整节点顺序从而优化矩阵分块策略,极大改善了矩阵分解算法的效率,你就要去跟踪来更新自己的旧有离线算法;微软亚研搞出了一个Light LDA允许在低网络流量下去做LDA的多机并行,你就要兴冲冲地跑过去读他们啰啰嗦嗦的几十页的paper,因为终于不用忍受LDA低劣的性能了,而这些追踪往往是无穷无尽https://www.douban.com/note/472267231/?qq-pf-to=pcqq.group

21.ST算法51CTO博客求LCA(最近公共祖先)的算法有好多,按在线和离线分为在线算法和离线算法。 离线算法有基于搜索的Tarjan算法较优,而在线算法则是基于dp的ST算法较优。 首先说一下ST算法。 这个算法是基于RMQ(区间最大最小值编号)的 而求LCA就是把树通过深搜得到一个序列,然后转化为求区间的最小编号。 https://blog.51cto.com/u_10970600/6175666