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📌 為了做動畫特效,他一不小心做了個影響世界的算法,這三條規則是什麼,又是如何改變世界的? 【差評君】

📌 為了做動畫特效,他一不小心做了個影響世界的算法,這三條規則是什麼,又是如何改變世界的? 【差評君】

Original URL: https://www.youtube.com/watch?v=glPLK4Kh6ds 📌 為了做動畫特效,他一不小心做了個影響世界的算法,這三條規則是什麼,又是如何改變世界的? 【差評君】 **⓵ 【容易懂 Easy Know】** 想像一下,你看到一大群鳥或魚一起移動,牠們好像有默契一樣,不會撞在一起,也不會走散。這是因為牠們遵循幾個簡單的規則。第一個規則是「保持距離」,避免撞到旁邊的夥伴。第二個規則是「方向一致」,大家往差不多的方向飛。第三個規則是「聚在一起」,如果有人落單了,會自動回到隊伍中心。這三個簡單的規則讓一大群鳥或魚可以一起行動,看起來就像一個有生命的整體,就像一群小朋友一起玩遊戲,雖然每個人都很簡單,但合在一起就變得很有趣、很厲害!電影和遊戲裡的特效就是用類似的方法做出來的,讓畫面看起來更真實。 --- **⓶ 【總結 Overall Summary】** 影片介紹了Boys算法,這是一種用於模擬群體行為的演算法,最初由克雷格·雷諾茲在上世紀80年代開發,旨在解決電影特效中製作逼真鳥群的難題。
DAVID C
📌 【算法】Dijkstra算法时隔四十年再获突破 | 最短路径问题 | 打破排序障碍 | 贝尔曼-福特算法 | 段然 | 毛啸 | 无向图 | STOC 2025最佳论文

📌 【算法】Dijkstra算法时隔四十年再获突破 | 最短路径问题 | 打破排序障碍 | 贝尔曼-福特算法 | 段然 | 毛啸 | 无向图 | STOC 2025最佳论文

Original URL: https://youtu.be/8Or5m3_JmzQ 📌 【算法】Dijkstra算法时隔四十年再获突破 | 最短路径问题 | 打破排序障碍 | 贝尔曼-福特算法 | 段然 | 毛啸 | 无向图 | STOC 2025最佳论文 ⓵ 【容易懂 Easy Know】:想像你要從學校走到遊樂園,有很多條路可以選。以前的方法就像是,每次都一定要先找到離學校最近的路,再找下一個最近的路,就像在排隊一樣,排隊就很花時間。現在有個新方法,不用這麼老實排隊,而是把所有路分成好幾堆,每一堆選一條路試試看,不用每一條都仔細排,這樣就能更快找到通往遊樂園最快的路啦!這個新方法就像是打破了一道牆,讓電腦可以更快地幫我們找到最佳路線,不管是開車導航還是寄包裹,都會變得更方便喔! --- ⓶ 【總結 Overall Summary】:影片介紹了計算機科學領域中「最短路徑問題」的一項重大突破。過去四十年來,科學家們受到「排序障礙」的限制,認為所有基於經典思路的算法在尋找最短路徑時,速度都無法超越排序所需的時間。
DAVID C
📌 【漫士】数学读心术:大数据猜你喜欢为什么这么准?

📌 【漫士】数学读心术:大数据猜你喜欢为什么这么准?

Original URL: https://www.youtube.com/watch?v=cvR0FaI486k 📌 【漫士】数学读心术:大数据猜你喜欢为什么这么准? ⓵ 【容易懂 Easy Know】: 想像一下,你變成一家網路商店的老闆,要讓客人看到他們會想買的東西。推薦算法就像是神奇的篩子,能幫你從一大堆商品中,找出每個客人最喜歡的。這個篩子不是靠猜的,而是看過去大家喜歡什麼東西。如果小明和小華都喜歡看小貓咪的影片,那當小華點讚了一個新的小貓咪影片,這個篩子也會推薦給小明。這就像朋友之間,興趣相近,所以會喜歡類似的東西。這個篩子還會分析東西的相似度,如果很多人喜歡周杰倫的《晴天》,那他們可能也會喜歡《稻香》。所以,推薦算法就像一個很聰明的朋友,知道你喜歡什麼,然後推薦更多你會喜歡的東西給你! --- ⓶ 【總結 Overall Summary】: 這段影片深入探討了推薦算法的原理、應用以及潛在影響。推薦算法旨在為每個使用者提供個性化的內容,解決了在海量資訊中如何有效過濾並呈現使用者感興趣內容的問題。影片解釋了推薦算法的核心假設是「偏好相似原理」,即相似的使用者或物品往
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📌 复杂度越低的算法就越好么? - YouTube

📌 复杂度越低的算法就越好么? - YouTube

Original URL: https://youtu.be/9E08MvC6oCI 📌 复杂度越低的算法就越好么? - YouTube ⇣ 1. 總結 (Overall Summary): 這篇文章探討了程序設計中算法複雜度的陷阱,並強調理解算法複雜度的重要性。在學習編程的初期,我們常常關注問題能否成功解決,而後會逐漸考慮運算的效率。在n皇后問題的例子中,初學者容易忽視算法複雜度,誤認為簡單的方法便足夠。然而,對於不同規模的數據,某些低複雜度的算法並不總是最有效。當問題規模較小時,使用簡單的排序可能比維護複雜的數據結構更快。這一切表明,程序的實現效率、可讀性和正確性有時比僅僅追求低時間複雜度更重要。此外,文章提醒我們,面對實際數據量時,要正確衡量是否值得優化算法複雜度,並指出不要掉入單純追求低複雜度的陷阱。 2. ✔︎ 觀點 (Viewpoints) : 內容中的觀點認為,在考慮算法時不能僅僅依賴時間複雜度,而應該根據實際情境和需求來選擇合適的解決方案。我同意這個觀點,因為在實際應用中,還有許多其他因素要考慮,例如程序的可讀性、維護性以及執行環境帶來的實際限制。 3.
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📌 你看到的真的是你想看的? 真是創作者想做的? 推薦算法如何扭曲人心,Youtube和B站的差異 油管 Bilibili 小破站 - YouTube

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Original URL: https://youtu.be/yqpjyymJaPM 📌 你看到的真的是你想看的? 真是創作者想做的? 推薦算法如何扭曲人心,Youtube和B站的差異 油管 Bilibili 小破站 - YouTube ⇣ 1. 總結 (Overall Summary): 在現代社會中,自媒體已無法與我們的日常生活分離。人們經常瀏覽長短視頻,但卻很少注意到油管(YouTube)和B站(Bilibili)之間的重大區別,特別是兩者的推薦算法以及它們如何影響博主和觀眾。油管和B站主要在廣告和視頻長度方面存在差異:油管以長片插入廣告為主,這使得博主偏向於製作長片以獲得更多收益;而B站則以知識性短片為主,因為B站沒有與油管相似的廣告模式。油管推薦長片,因為能插入更多廣告,而B站推薦播放量高的短片,用戶體驗較好但博主收入相對較低。這導致兩個平台具有不同的生態系統和內容創作趨勢。 2. ✔︎ 觀點 (Viewpoints) : **作者觀點:** - 自媒體平台的推薦算法深刻影響著內容創作方向和觀眾體驗。 - 油管偏向於長片,因為這樣能插入更多廣告,收益更高。
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