这是我自学 MIT6.S081 操作系统课程的 lab 代码笔记第八篇：Locks。此 lab 大致耗时：14小时。...课程地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/2020/schedule.html Lab 地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/2020...Lab 8: Locks 重新设计代码以降低锁竞争，提高多核机器上系统的并行性。...只有在万分确定性能热点是在该锁的时候才进行优化，「过早优化是万恶之源」。 这里解决性能热点的思路是「将共享资源变为不共享资源」。...锁竞争优化一般有几个思路： 只在必须共享的时候共享（对应为将资源从 CPU 共享拆分为每个 CPU 独立） 必须共享时，尽量减少在关键区中停留的时间（对应“大锁化小锁”，降低锁的粒度） 该 lab 的实验目标
优化算法框架 优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$...,g_t) \ g_t = \nabla f(w_t) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数 优化算法 固定学习率优化算法 学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$） 随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...m_{t-1}) \ m_t = \beta \cdot m_{t-1} + (1-\beta)\cdot g_t \ \eta_t = \alpha \cdot m_t $$ 自适应学习率优化算法...自适应学习率的优化算法考虑二阶动量，一般来说，一阶动量决定优化方向，二阶动量自适应学习率 AdaGrad 二阶动量取梯度平方和：$V_t = \sum\limits^t_{i=1} g^2_i$，此时
在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。...例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。 J....）的强大算法，受鸟群中的规则启发，连续优化过程允许多目标和更多的变化。...---- 粒子群优化算法伪代码： 其中： V i ( k + 1 ) V_i(k+1) Vi(k+1) 是下一个迭代速度； W W W 是惯性参数。...为了测试算法，Rastrigin函数将被用作误差函数，这是优化问题中最具挑战性的函数之一。在平面上有很多余弦振荡会引入无数的局部极小值，在这些极小值中，boid会卡住。
原文：NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点：模型压缩、机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办。...腾讯AI Lab第三次参加NeurIPS，共20篇论文入选，位居国内企业前列。 腾讯AI Lab对会议的三大热点——模型压缩、自动机器学习、机器学习及最优化算法相关的23篇论文进行了解读。...showEvent=11109 本文由华南理工大学、阿德莱德大学、德州大学阿灵顿分校和腾讯AI Lab合作完成。...在机器学习建模的过程中，会出现各式的极小值优化模型。在学习参数的过程中，会使用到各种各样的最优化算法。机器学习算法和最优化算法以及它们的交叉，历年都是研究的热点。...针对带约束的非凸光滑优化问题 , 本文提出了一类通用的求解算法框架，并且首次证明了该算法框架可以逃离约束非凸优化问题的鞍点。值得说明的是，本文是第一个提出能求够逃离约束非凸优化问题鞍点的算法。
腾讯AI Lab第三次参加NeurIPS，共20篇论文入选，位居国内企业前列。 腾讯AI Lab对会议的三大热点——模型压缩、自动机器学习、机器学习及最优化算法相关的23篇论文进行了解读。...在学习参数的过程中，会使用到各种各样的最优化算法。机器学习算法和最优化算法以及它们的交叉，历年都是研究的热点。...针对带约束的非凸光滑优化问题 , 本文提出了一类通用的求解算法框架，并且首次证明了该算法框架可以逃离约束非凸优化问题的鞍点。值得说明的是，本文是第一个提出能求够逃离约束非凸优化问题鞍点的算法。...不同的松弛技巧的松弛效果对比图 精彩解读回顾 腾讯AI Lab参与提出基于学习的多任务框架L2MT，为多任务问题选择最优模型 腾讯AI Lab参与提出基于随机路径积分的差分估计子 腾讯AI Lab参与提出可自适应环境与任务的强化学习方法...腾讯AI Lab参与提出基于判别力的通道剪枝算法 腾讯AI Lab主导提出可用于预测金融市场风险的低维简约分位数回归框架 腾讯AI Lab参与提出机器学习模型的随机优化新方法 腾讯AI Lab参与提出构建非局部模块的新方法
简介 深度学习网络中参数更新的优化方法主要分为两种： 调整学习率，使得优化更稳定 梯度估计修正，优化训练速度 2. 常用优化方法汇总 image.png 3....L,⋯,∂Wt∂L) 其中， 是第 步的梯度， 是第 步的学习率（可以进行衰减，也可以不变）； 是学习率缩放函数，可以取 1 或者历史梯度的模的移动平均； 是优化后的参数更新方向
机器之心专栏 作者：腾讯AI Lab 「绝艺」又有了新成果：在1v1麻将（二人雀神）测试中战胜职业冠军选手。...对于 AI 领域的研究者和从业者来说，腾讯 AI Lab 研发的围棋 AI「绝艺」的名字并不陌生。...4 月 25 日，腾讯 AI Lab 宣布棋牌类 AI「绝艺」取得新突破，在 1v1 麻将（二人雀神）测试中战胜职业冠军选手。...团队在大规模强化学习算法框架下提出了一个新的策略优化算法 Actor-Critic Hedge (ACH)，部分解决了大规模深度强化学习自博弈收敛不到纳什均衡最优解的问题。...方法简介 腾讯 AI Lab 的研究结合经典反事实遗憾值最小化算法 CFR 的思想，在大规模强化学习算法框架下提出了一个新的策略优化算法 Actor-Critic Hedge (ACH)。
更新下本实验室的两款开源工具箱的进展： 1 - AR lab 效果演示 ? 我一直有关注AR领域的创新，尤其是多屏联动、实时互动、图像分割算法等技术。...加上之前的创业经验，对于AR我有着任何既有软件功能都可以使用AR来实现一遍的想法，比如剪切、复制、放大、缩小等等图像的操作都可以使用算法获得AR的体验。 这次专门针对人像的剪切进行了创作。
PS：offer call里说我的leader是李航，看了看手里的小蓝书，意外的惊喜 面试的岗位是“AI Lab实习生 — 自然语言处理NLP”，一共2面技术和一面hr，这里主要说下其中的技术面试。...你取得top2的成绩还有其他优化吗。这部分答了很多，当时吃了没用bert的亏，所以在很多方面进行了一定的优化。 你的第二个竞赛用roberta，它和bert的区别。...最后是两道算法题： 顺时针打印数组 编辑距离 很顺利的写出来了，一面结束，在线等二面。 二面 先同样是自我介绍。 然后出了一道“智力题”？ 10个袋子，1000个球，你用球填充袋子，然后就固定了。...最后2道算法题： 口述了一道算法题，我记不起来了，是一道dp题来着，反正很快想到了方法，就pass了。
遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...( 1-a_2 \right )x_2,\cdots ,a_ny_n+\left ( 1-a_n \right )x_n \right ) 变异(mutation) 变异操作的目的是使得基因突变，在优化算法中...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
，便去学习和研究了粒子群算法，人工蜂群算法等等的群体智能算法。...遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
k-means算法的优、缺点 1、优点： ①简单、高效、易于理解 ②聚类效果好 2、缺点： ①算法可能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。...优化方法 二分k-means算法：首先将整个数据集看成一个簇，然后进行一次k-means（k=2）算法将该簇一分为二，并计算每个簇的误差平方和，选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二，直至簇数达到用户指定的...算法进行细聚类。...k-means算法的k值自适应优化算法：首先给定一个较大的k值，进行一次k-means算法得到k个簇中心，然后计算每两个簇中心之间的距离，合并簇中心距离最近的两个簇，并将k值减1，迭代上述过程，直至簇类结果...参考： k-means算法、性能及优化
Adam优化算法 基本思想是把动量梯度下降和RMSprop放在一起使用。...Adam优化算法计算方法 动量梯度下降部分： vdw=β1vdw+(1−β1)dWv_{dw}=\beta_1 v_{dw}+(1-\beta_1)dWvdw=β1vdw+(1−β1)dW...这是Adam名称的由来，大家一般称之为：Adam Authorization Algorithm(Adam权威算法)。 默认参数值选取 α\alphaα 学习速率是你需要是调参的。...β2=0.999\beta_2=0.999β2=0.999 -> dw2dw^2dw2 -> (dw2)(dw^2)(dw2) RMSprop term. 0.999出自Adam paper，即该算法提出者
智能优化算法神经网络算法利用的是目标函数导数信息去迭代更新参数，选找目标函数最优值。智能优化算法是一种收索算法，也是通过迭代，筛选，选找目标函数最优值（极值）。...一般步骤为：给定一组初始解评价当前这组解的性能从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础在对其操作，得到迭代后的解若这些解满足要求则停止，否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作智能优化算法包含有许多...，比如粒子群优化算法（PSO）,飞蛾火焰算法（MFO）...等一.飞蛾火焰算法(MFO)算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。...用随机的位置与该鲸鱼位置做差，然后用该随机的位置和做差后的值继续做差，去更新鲸鱼位置三.樽海鞘群优化算法(SSA)算法核心思想：与MFO类似，初始化鱼群后，对其求自适应度，然后进行排序，记录最小位置（也就是最优位置...四.灰太狼优化器(GWO)算法核心思想：与前面几种都是类似初始化狼群（随机初始化）和初始化3只重要程度递减的狼（Alpha、Beta、Delta，求解极小值问题时候初始化为无穷大）判断狼群是否超出边界，
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子...，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题 主要有三类优化问题： 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化 在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法...，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题 主要有三类优化问题： 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化 在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression
粒子群优化算法概述 2. 粒子群优化算法求解 2.1 连续解空间问题 2.2 构成要素 2.3 算法过程描述 2.4 粒子速度更新公式 2.5 速度更新参数分析 3....粒子群优化算法小结 4. MATLAB代码 1. 粒子群优化算法概述 粒子群优化算法是一种基于 种群寻优的启发式搜索算法。在1995年由Kennedy和Eberhart首先提出来的。...粒子群优化算法借鉴了这样的思想，每个粒子代表待求解问题搜索解空间中的一一个潜在解，它相当于一只飞行信息”包括粒子当前的 位置和速度两个状态量。...粒子群优化算法求解 粒子群优化算法一般适合解决连续解空间的问题，比如通过粒子群在解空间里进行搜索，找出极大值。...粒子群优化算法改进 随着粒子群算法的广泛使用，人们发现如果加入一个惯性权重的话，优化的效果更好。 引入了一个 w w w 参数，控制先前粒子速度对下一轮粒子速度的影响，以适应不同场景。
最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...Momentum算法 Momentum算法又叫做冲量算法，其迭代更新公式如下： \[\begin{cases} v=\beta v+(1-\beta)dw \\ w=w-\alpha v \end{cases...实验表明，相比于标准梯度下降算法，Momentum算法具有更快的收敛速度。为什么呢？看下面的图，蓝线是标准梯度下降法，可以看到收敛过程中产生了一些震荡。...Adam算法 Adam算法则是以上二者的结合。
概述 基于上一篇文章提到的DFS算法和BFS算法 A星算法属于图这种数据结构的搜索算法，对比于树的遍历搜索，需要考虑到的问题是：同一个节点的重复访问，所以需要对于已经访问过的节点进行标记。...算法伪码： function AStar_Routing(Gragh(V,E),src,dst) create vertex List openList create vertex List closeList
一、粒子群算法的概述 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。...二、粒子群算法的流程 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度 ? 和位置 ? ，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。...粒子群算法的思想相对比较简单，主要分为：1、初始化粒子群；2、评价粒子，即计算适应值；3、寻找个体极值 ? ；4、寻找全局最优解 ? ；5、修改粒子的速度和位置。下面是程序的流程图： ?
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