【1989年的電腦鼠走迷宮】#電腦鼠 #智慧型機器人
你也知道電腦鼠嗎?隨著科技進步,設計越趨精良,
電腦鼠(Micro moues),雖然叫「鼠」,卻不是真的老鼠,
有人把「聰明」的電腦鼠叫作具有人工智慧的小機器人。
它以微電腦為頭腦,具有記憶和分析能力;
有感測器為耳目,讓它不致碰壁;
有自給自足的動力,可快速移動轉彎;
至於形狀,則各個巧妙不同。
電腦鼠走迷宮的競賽概念自1977年由IEEE Spectrum雜誌提出以來,
迄今雖然已經超過40年了,但隨著半導體科技與單晶片
微電腦整合技術的快速發展,電腦鼠機器人的能力也是日新月異,
不論是機構、數位控制或者是演算法則等,都有長足的進展。
日期:1989/5/21
圖說:第四屆全國電腦鼠大賽廿一日在台北宏碁大樓舉行。
來源:聯合報
攝影:游輝弘
#報時光UDNtime
歷史新聞
【1989-05-22/經濟日報/19版/地方商業】
電腦鼠大賽精彩刺激
去歲前三名今年都再度蟬聯 冠軍「肥仔二世」締造新紀錄
【台北訊】第四屆全國電腦鼠大賽昨(二十一)日在台北宏碁大樓舉行,比賽結果薑是老的辣,去年前三名再度蟬聯,而且冠軍「肥仔二世」寫下全國新紀錄,以十三秒七八走完迷宮。
昨日共有二十八隻電腦鼠參加走迷宮大賽。電腦鼠結合電子、微電腦、機械設計等奧妙於一身,比智力(思考方向選擇、記憶路徑以免重複犯錯)、比體力(電池設計),「老鼠選手」在十五分鐘內可以闖迷宮十次,取成績最好的一次。
比賽過程中電腦鼠各顯神通,有的精靈,有的呆呆的十分可愛,吸引了數百名觀眾為牠們加油。衛冕者「肥仔二世」直線加速快,連轉彎都不必先停再轉,以正統打法勇奪冠軍,而且刷新全國紀錄。這次迷宮是以新加坡大賽時的版本加以修改而成,困難度十分高,我國電腦鼠卻比新加坡鼠要高明。
電腦鼠走迷宮能讓年輕人將電腦理論與實際應用結合,並且吸引更多人對具有智慧的電腦鼠產生興趣,這類比賽對鼓勵未來的電腦人才甚有助益。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過3,430的網紅澎遊誌【XieAerial】,也在其Youtube影片中提到,看完記得 【 留言💬 訂閱🔔 點讚👍 分享🔗 】 演算法才會讓更多人看見我的作品🙏🙏🙏 攝影師拍片很辛苦Der~~😶😶 繼續往下滑 ⏬ 我準備了 ㊙️ 非常詳細的路線資訊 ㊙️ ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 【烏岩角 𝑾𝒖𝒚𝒂𝒏 𝑪𝒂𝒑...
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創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列:看看無人機技術起家的極飛,如何賦能農業生產全環節,提升全球農業生產效率。
改造者系列:農業「+AI」全環節守護新疆棉花
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和傳感器部署在稻田、麥田和棉花田裏,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
在采訪中,極飛科技聯合創始人龔檟欽表示,AI在農業的應用才剛剛開始,未來極飛會探索更多AI和農業的融合,例如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在農業領域,隨著機器自動化、機器視覺、物聯網等技術的發展,農業的提質增效和轉型升級也被不斷加速。以極飛科技為代表的一批農業科技企業,通過無人機、智慧農業系統等科技賦能,使得傳統的農業勞動更加高效、環保、節能。
1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地削弱了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
■本期受訪嘉賓:龔檟欽
極飛科技將無人機、機器人、自動駕駛、人工智能、物聯網等技術帶進農業生產,通過構建無人化智慧農業生態,讓農業進入自動化、精准高效的 4.0時代。
龔檟欽是極飛科技聯合創始人,2018年福布斯中國「30 under 30」封面人物。龔檟欽曾任鳳凰衛視特約海外記者、國家地理製片人。龔檟欽先生擁有悉尼大學學士學位、巴黎九大與清華大學聯合博士學位在讀。
■對談實錄
Q1:極飛科技最早以無人機技術起家,後來為何選擇進入農業這一垂直領域?
龔檟欽:極飛科技以無人機航模控制器起家,最開始的時候我們曾嘗試過把無人機技術帶到電力巡線、安防、南極科考、物流等諸多領域,但很多領域的應用很難市場化,比如物流或電力巡線在當時都受到市場規模和法律法規的制約,難以發揮無人化技術的最大價值。
2013年9月,由於機緣巧合,極飛科技開始探索農業這一領域的無人機應用。我們發現,有客戶購買極飛的飛控之後進行改裝,拿到新疆去做航拍,還有許多人看到極飛之後在考慮用無人機做農藥噴灑。於是當月我們也一起走訪了新疆。9月正值棉田收穫期,我們卻看到大量農民背著藥箱,忍受著刺鼻的氣味在噴灑農藥,原因就在於新疆已經請不到采棉工了,需要農民噴灑脫葉劑來保證棉花同步成熟,再由大型采棉機統一采收。但是人工噴灑脫葉劑的效率非常低下,而用拖拉機噴灑又會軋壞棉花導致減產。
當時的新疆不僅缺乏采棉工,連噴灑脫葉劑的人工也請不到了。隨著城鎮化的發展,大量人口從農村流入城市,從前每年秋天新疆會有六七十萬人坐著綠皮火車從四川、河南、陝西來采棉花,如今這樣的畫面已難以再現。新疆出現了勞動力供給的缺口,而這也正是機器和技術能夠賦能的地方,就采棉催熟而言,要求脫葉劑的噴灑量不高,無人機這種空中飛行的機器有著天然的優勢——能夠在空中精准、均勻地噴灑,很大程度上減少人力並提高效率。不只是采摘,從播種到收穫的全流程中,機器人能高效地完成許多任務,包括播種、施肥、除草、除蟲等等,無人機能夠極大地提升農業生產效率,尤其在生產期較短的地域迅速提高單位時間的產量。由此,無人機能為農民釋放更多產能,一個人能管理的農田更大,即技術賦能土地規模化集中,而土地規模化之後農民對機器的需求也更大,從而進入「技術加速資源有效整合」的正向循環。
目前,極飛科技的無人機已經覆蓋了新疆機采棉面積的一半以上2,從棉花延伸到了水稻、小麥等需要大量人工的作物,從新疆延伸到了東北、雲南等全國大部分地域。
我們一直相信,當腦海裏有一項技術的時候,你要為技術選擇一個行業,選擇用技術來做什麼事。
2截至2020年10月,極飛科技農業無人機棉花脫葉劑作業面積占新疆機采棉面積的一半以上。
Q2:極飛在賦能農業的過程中是否遇到過什麼挑戰?極飛是如何應對的?
龔檟欽:在工業裏,規模化生產的工廠是工業自動化的天然載體,但在農業裏,農戶的規模差異很大,許多農戶的農田本身很小,對於機器應用能帶來的成本優化是無感的,這就涉及到「技術下鄉的微觀載體是誰」的問題。
極飛最早發現了這樣一群人,他們是縣城裏做婚慶攝影的攝影師,隨著航拍變得越來越容易,他們面臨著更加激烈的競爭。但是農民不會用無人機,極飛就請這些攝影師,或者說飛手,去幫農民打農藥。飛手發現農業用無人機的頻次高得多,市場又大,農民與他們之間也存在著比較大的技術差距,於是這些飛手們便成為了極飛下鄉的第一批「用戶」,架起農民和農業科技之間的橋樑。
過了一段時間後,這批飛手開始感到困惑,他們並不懂農業、不懂種植,也無法識別農藥的真假,於是另一批群體出現了——農資店。農資店主往往很懂農戶,很清楚周邊農戶種植的作物種類、規模,也有農戶的熟人網絡,由農資店來推銷無人機、提供打藥服務等,就會容易得多。農資店就這麼成為了極飛的「經銷商」。
兩三年後,隨著無人機、無人車等設備的滲透更高、覆蓋範圍更大,農戶開始出現對無人機維修的售後需求,農機商便成了我們的夥伴。農機商有更大的店面,有展廳、有維修車間,就像是汽車的4S店。他們也懂農業、有銷售團隊和培訓團隊,農機商就成了極飛「更大型的經銷商」。
到這裡,整個產業鏈已經連接上了,商業模式被驗證了——農機商可以幫我們推廣農機,農資店、無人機飛手可以幫助培訓。對極飛來說,分銷商就是農機商,經銷商就是農資商和飛手。
Q3:極飛自然衍生的渠道網絡非常有趣,從更大的農業產業鏈角度來看,極飛如何賦能農業產業鏈中的傳統企業?
龔檟欽:農業產業鏈中的企業可以簡化為三大類:作物科學公司、農業技術公司、食品與供應鏈公司。作物科學公司包括拜耳、中化等,研究農藥、化肥、種子,負責為農業提供生產資料。食品與供應鏈公司包括拼多多、百果園、盒馬等,把農產品變為商品,進行流通並銷售。農業技術公司負責農產品、農作物的生長管理,通過技術來幫助農業提升效率,極飛就屬於這一類。我們有一個說法是極飛幫助了農產品進行「光合作用」,通過抵抗農業生產過程中由於氣候、資本、勞動力等多方因素導致的不確定性。
農業技術公司位於另兩類公司中間,起到連接上下游的作用。比如作物科學公司想知道種子的生產效果、農藥的效果,可以通過極飛的種植管理記錄來做調研,從而優化下一代產品。比如農產品超市想采購無過量農藥的水果,可以調取極飛植保服務記錄來識別更高品質的水果供應商。可以看出,除了提升效率之外,極飛還提升了農業的透明度和可追溯性。相應地,在終端也會產生更高的價值回報,農民能獲得更多收入,消費者願意為此買單。
Q4:極飛對未來的發展規劃是什麼?會繼續深耕農業還是拓展更多行業應用?
龔檟欽:極飛選擇深耕農業,因為對於已經有七年技術和經驗積累的我們來說,再造更多其他類型的農業機器人、無人機,或者結合材料科學、結構設計優化農業機械,再或者把AI演算法嵌入農業機器,並不會太困難,但別的行業企業要進入農業是很難的,農業的行業壁壘還是很高的。
而且,在農業中AI的應用剛剛開始,未來我們可以探索更多AI和農業的融合,比如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷;又比如探索作物科學,用深度學習來挖掘作物性狀,再通過優化生長管理極大地提升作物產量或品質,這些都是未來的方向。
■要點回顧
1、在垂直產業生態中,AI企業大可以自建網絡,根據協同性和互補性來決定網絡中的生態夥伴。隨著佈局下沉和戰線拉長,構建網絡並不會容易,AI企業需要從挑戰中找尋機遇,用更縱深的網絡推動AI與產業持續交織。
2、AI企業能幫助傳統行業「化不確定為確定」,極大地提升給定資源條件下的生產效率,加速「光合作用」。而傳統企業應當主動與AI企業共同暢想未來,重新想像AI將為行業帶來什麼價值和機遇。
3、AI企業可以在垂直領域中探索將業務與AI以及生物、材料等諸多技術進行融合,持續深耕垂直領域。
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中秋快樂!月圓人團圓,這個險峻的2021,也悄悄接近了尾聲。經歷了年中的大封鎖,我們又更珍惜能與家人、摯友緊密相處的時光。
隨著疫情逐漸趨緩,我們的生活也慢慢恢復正常,而我也回到了昔日東奔西跑的忙碌步調,粉專文章也悄悄的從每天固定一篇文,慢慢變回隨機發文的狀態。最大的成就感,莫過於完結了太魯那斯與梅樂峰,兩趟截然不同的大行程;它們無疑都是影響我甚深的記憶,讓我一直到2021年,才得以完整的把那2019年還能踏足海外的日子好好寫完。
在這個追求影片與動態作品的年代,繼續在文字的世界裡追求情感的傳遞、記憶的傳承、價值的伸張,還有靜態影像的美,就是我面時代洪流的答案。每個人都有自己擅長的事,每一個工作在世界上都有其位置;當自媒體被演算法逼著追求快速與流量時,我十分幸運的,有願意陪伴我的大家,喜歡我文字與影像的每一位朋友,能和我一起慢慢的在山林的知識宇宙裡,尋找隱藏其間的寶藏,在大樹的軀幹、時間的流沙之間,摸索那溫潤的自然與人文關懷。
在那段緩慢、不敢出門的日子裡,我讀了不少書,對台灣的山林又有了更深刻的認識與省思。不過學海無涯,書總是一種越看、越覺得自己懂得不夠的狀態。只好保持好奇與查證的心,真誠的面對這世界,寫出一段段我所看見的故事,與讀者一起成長。
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雖然大家開始爬山了,但最近我都沒上高山,一直在郊山晃啊混的。因為我發現,這兩年台灣登山因疫情而爆炸性成長,所有沒有總量管制的地方都已經被破壞得和幾年前很不一樣了,尤其以戒茂斯最為明顯,連嘉明湖步道的乘載量都因而超載。擁擠的山頭、營地菜市場、妹池帳篷城… 這些美麗的高山百岳傳統路,已經不是我當初上山時所追求的樣貌,而成為了與都市公園無異的美麗背景,供往來遊客展現自己最美的一面。
台灣很小,台灣的高山更小,美麗又簡單的地方就那幾個;風景優美氣候舒適,導致新手登山人都想往那些地方擠,最後就造就了公共財的悲劇。
對我來說,我上山是為了追求與自然互動、滿足好奇心、探究生命與歷史的脈動和心靈的澄淨,而不是為了喧囂而至。於是,我自然而然將那些地方讓給了越來越多的遊客,漸漸只去「有總量管制的地方」,那裡保有始終如一的美麗與純樸。而不像無總量管制的地方,商業團無限量開團超載利用、自組隊抽不到國家公園也統統往那幾個地方擠,最終導致了擁擠不堪的營地、退化的植被、越來越大而泥濘的路徑、無人管理而四散的垃圾與大便。
要靠自組隊LNT與商業團自律來維護沒有總量管制的地方?那這樣警察局也可以撤了,我們靠道德約束就可以沒有罪犯啦!我們當然不可能跟人性對幹,像這種悲劇中的公共財,唯有政府的管理才能使其永續,否則只有衰亡。
要抽籤的路線都去過了、平常也沒太多機會排個10天20天到真正的野地,這時的我,選擇遠離那些紛擾之地,回到最靠近我們的地方,找回屬於大自然的感動與呼吸:郊山。
郊山夏天的氣候根本不是人走的,熱得要命,蚊蟲又超多。但如果能日出就出發,中午前就收工,郊山能練體能之餘,也非常省時間,更有效提升應對溼滑地形的能力(尤其北部),是讓自己在生活間,也能充滿「山」的元素的最佳選擇。而不是只去那幾個已經被玩到環境退化的高山景點人擠人,又或者久久才來一次多天縱走儲值身體裡的自然能量。這是我開始登山多年後,才在近幾年體悟的心情。
山是沒有界限的,真正深愛山的人,不會瞧不起任何一條步道,如同山接納形形色色的登山人那般。
而我也不會講「讓山喘息」這種重度移情的話,因為就算那幾個熱門景點被玩爛,爛掉的地方也是我們人類會待的範圍而已;只要沒有再開闢新路線,依然能把對山林的損害控制在步道與營地的範圍之內。但是,一但被玩爛,那麼那些地方也就真的不再好玩了,變成自組團永遠搶輸商業團的營地爭奪戰,以及人聲鼎沸的綠色城市。
不過,那無疑也是一種都市人親近自然的方式,只是失去了荒野的味道、少了靜謐與沈澱,多了人與人的競爭與比較。對我來說,就是又少了一個輕鬆的地方能去罷了。
台灣的山林很廣大的,認識裝備、把手機GPS練好、到郊山把體能練好,不要一直想著去哪裡都要分享、打卡,那麼你就會發現,台灣處處是秘境、山山是好山,很容易找到人煙稀少的山徑享受自然。如同這次中秋連假深山又到處擠爆時,我留在台北跟朋友來趟陽明山大縱走動動筋骨,意外看見了這包籜矢竹夾道的大屯山徑,在台北連假唱空城之際,是那樣幽靜而深邃,只有頭頂搖擺的竹葉與風聲,讓人忘卻這僅是距台北幾步之遙的陽明山國家公園。
剩下三個多月了,2021這場惡夢終於到了尾聲,謝謝每一位朋友在疫情期間每天看我寫故事,也很抱歉我又要恢復不定期發文的狀態,希望我們都能平安健康的迎接2022囉!
有緣的話,我們山上見~
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【烏岩角 𝑾𝒖𝒚𝒂𝒏 𝑪𝒂𝒑𝒆】
𝑺𝒕𝒂𝒓𝒕 𝒐𝒇 𝒕𝒉𝒆 𝑪𝒆𝒏𝒕𝒓𝒂𝒍 𝑴𝒐𝒖𝒏𝒕𝒂𝒊𝒏 𝑹𝒂𝒏𝒈𝒆
台灣中央山脈的起源
介於宜蘭南方澳與東澳
海拔只有60多公尺
自此延伸超過海拔3,000公尺成為高峻百岳
無比壯觀的山海景
土耳其藍的海水與驚悚的岩石地形
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來這裡
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夜晚能看到滿天的星空與來自海平線的絕美日出
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⚠️【重要提醒】
🚨 下雨天請勿前往
氣象預報⏬
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🚨 上至烏岩角的攀岩為專業技巧
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生命誠可貴
🚨 關於技巧與裝備斟酌參考
🗺️ 【地理資訊】 𝐌𝐨𝐮𝐧𝐭𝐚𝐢𝐧
⛰️ 烏岩角 / 高 66 m / 海拔 0 m
📍 【地圖定位】𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗺𝗮𝗽
✒️ 蘇花公路入口處 𝗘𝗻𝘁𝗿𝗮𝗻𝗰𝗲
https://goo.gl/maps/BoekUaMdZpTNjVjv6
✒️ 烏岩角 𝗧𝗮𝗿𝗴𝗲𝘁
https://goo.gl/maps/cLLxD14U6jhbPgwSA
🚗 【交通資訊】
✒️【舊蘇花公路下切,分新路與舊路線】
⚫️缺點 | 體力時間消耗最多,風險較高
🔴優點 | 除裝備費用,無額外行程費用
✒️【從東澳划獨木舟SUP】
⚫️缺點 | 體力消耗不亞於第一種
行程費用(1000以上)
🔴優點 | 欣賞沿路海景,費用不高尚合理
☑️ 備註 | 尚有動力拖船請詢問店家
✒️【搭小型船過來,淺水區改搭獨木舟上岸】
⚫️缺點 | 到達沙灘依然需要划船上沙灘
行程費用最高(2000以上/人)
🔴優點 | 最輕鬆
沿途欣賞海景與更多拍照空間
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🎛️ 【裝備列表】
🌿 【攀爬裝備建議】
頭部 | 頭盔 (部分落石區域可保護頭部)
遮陽帽 ( 避免曬傷 )
攀岩裝備 | 大D扣環
攀岩用安全帶
攀岩繩索
手套
衣服 | 透氣快乾排汗衫為主,需具備防曬
褲子 | 長褲或是壓力褲
防止被鋒利石頭與樹葉刮傷腿部
鞋 | 雨鞋或是溯溪鞋(可能會踩到海水)
如戲水可多帶拖鞋
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【𝑾𝒖𝒚𝒂𝒏 𝑪𝒂𝒑𝒆】
𝑺𝒕𝒂𝒓𝒕 𝒐𝒇 𝒕𝒉𝒆 𝑪𝒆𝒏𝒕𝒓𝒂𝒍 𝑴𝒐𝒖𝒏𝒕𝒂𝒊𝒏 𝑹𝒂𝒏𝒈𝒆
𝑴𝒐𝒓𝒆 𝒕𝒉𝒂𝒏 60 𝒎𝒆𝒕𝒆𝒓𝒔 𝒐𝒇 𝒃𝒆𝒂𝒖𝒕𝒊𝒇𝒖𝒍 𝒓𝒆𝒆𝒇 𝒓𝒐𝒄𝒌𝒔
4 𝒘𝒂𝒚𝒔 𝒕𝒐 𝒈𝒐 𝒕𝒐 𝑾𝒖𝒚𝒂𝒏𝒋𝒊𝒂𝒐
🌿 How to go here ? 🚗
➤ 1. 𝑪𝒍𝒊𝒎𝒃 𝒅𝒐𝒘𝒏 𝒇𝒓𝒐𝒎 𝒕𝒉𝒆 𝒐𝒍𝒅 𝑺𝒖𝒉𝒖𝒂 𝑯𝒊𝒈𝒉𝒘𝒂𝒚
1~2 𝒉𝒐𝒖𝒓𝒔 𝒐𝒏 𝒕𝒉𝒆 𝒏𝒆𝒘 𝒓𝒐𝒖𝒕𝒆
𝒐𝒍𝒅 𝒓𝒐𝒖𝒕𝒆 (𝒖𝒏𝒌𝒏𝒐𝒘𝒏)
➤ 2. 𝑻𝒂𝒌𝒆 𝑺𝑼𝑷 (4 𝒌𝒊𝒍𝒐𝒎𝒆𝒕𝒆𝒓𝒔) 𝒇𝒓𝒐𝒎 𝒀𝒊𝒍𝒂𝒏 𝑬𝒂𝒔𝒕 𝑨𝒖𝒔𝒕𝒓𝒂𝒍𝒊𝒂.
➤ 3. 𝑻𝒂𝒌𝒆 𝒂 𝒃𝒐𝒂𝒕.
𝗠𝗼𝗿𝗲 | 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗿𝗲𝘂𝗿𝗹.𝗰𝗰/𝗹𝗩𝗬𝗟𝗹𝗔
🌄 𝐓𝐫𝐚𝐯𝐞𝐥 & 📷 𝐀𝐞𝐫𝐢𝐚𝐥 & ⛺️ 𝐇𝐢𝐤𝐢𝐧𝐠
𝐈𝐟 𝐲𝐨𝐮 𝐥𝐢𝐤𝐞 𝐢𝐭, 𝐫𝐞𝐦𝐞𝐦𝐛𝐞𝐫 𝐭𝐨 𝐠𝐢𝐯𝐞 𝐦𝐞 👍
𝐠𝐢𝐯𝐞 𝐦𝐞 𝐲𝐨𝐮𝐫 𝐢𝐝𝐞𝐚𝐬.
𝐬𝐮𝐛𝐬𝐜𝐫𝐢𝐛𝐞 💗
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➤ 0:00 開頭 Intro
➤ 1:14 新路線路口 | 蘇花公路 10.8K SuhuaHighway
➤ 3:01 第一段路線 | 林間下切 Walk down the woods
➤ 6:45 第二段路線 | 攀岩下切 Rope Climbing
➤ 8:55 遮陽休息處 | 沙灘 Beach | Rest area
➤ 10:17 烏岩角 | Wuyan Cape
➤ 12:37 結尾 | 空拍烏岩角 | Drone Wuyan
🎞️【空拍烏岩角】https://youtu.be/UIorjyxzCLo
🎞️【其他影片】https://reurl.cc/lVYLlA
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最長路徑演算法 在 Re: [問題] longest path - 看板Prob_Solve - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《CMturtle (傑尼龜)》之銘言:
: 是說~~~一般最短路的演算法為什麼不能處理最長路阿??
因為最短路徑演算法是使用 Dynamic Programming,
而 DP 能解的問題必須具備 optimal substructure 特性。
以最短路徑來說,一條最短路徑隨意拆成兩段,
這兩段也會是最短路徑 (否則我們大可把原來路徑對應的一段替換為現在更短的這條)
但是最長路徑並沒有這種特性,以 A 到 B 來說,
即使我們能找到 A 到 C 的最長路徑以及 C 到 B 的最長路徑,
把這兩段合起來,卻不見得能得到 A 到 B 的最長路徑,
因為很可能有重復的 vertex。 (違反 simple path 定義)
: 我的想法是
: 在無相圖中會出現正環的關係
: 但是如果再「有向無環圖」(DAG)中
: 是不是就可以套用最短路的算法來寫最長路?
單就這問題,我想你看了上面的說明應該可以自己回答,所以我就不給答案了。
不過,在 DAG 中要求最短路徑或最長路徑,有更簡單的 DP 作法能達成。
: 而bellman-ford & SPFA應該也可以再有向圖中來判斷正環囉??
如果你把 edge 的 weight 全部正負交換,然後偵測 negtive cycle,
或著修改 relax 改成紀錄較長的路徑,我想大概也能判斷的出來。
不過,簡單的 DFS/BFS 就能找出 positive cycle 了,
所以應該是沒什麼必要用 bellman-ford。
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