由于局部变量存在于作用域的起始位置，因此访问局部变量比访问跨作用域变量更快，变量在作用域中的位置越深，访问所需时间就越长，由于全局变量总处在作用域的最末端，因此访问速度最慢。
1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey
当涉及到循环性能时，争论始终是关于使用哪个循环。哪个是最快，最高效的？事实是，在JavaScript提供的四种循环类型中，只有一种比for-in循环要慢得多。循环类型的选择应基于您的要求而不是性能方面的考虑。
Content： 1. Linear Regression 1.1 Linear Regression with one variable 1.1.1 Gradient descent algorithm 1.2 Linear Regression with multiple variable 1.2.1 Feature Scaling 1.2.2 Features and polynomial regression 1.2.3 Normal equation
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响，以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 在机器学习中，监督式学习（Supervised Learning）通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法（Gradient Descent）是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost function）来估计模型的参数（weights）。 梯度下降的伪代码如下： 重复已下过程，直到收敛为止{ ωj = ωj - λ
本期我来给大家推荐的书是《高性能JavaScript》，在这本书中我们能够了解 javascript 开发过程中的性能瓶颈，如何提升各方面的性能，包括代码的加载、运行、DOM交互、页面生存周期等。同样我们今天还是用思维导图的方式来精读一遍（思维导图图片可能有点小，记得点开看，你会有所收获）。
下面的示例描述了只有两个特性和两个类的样例数据集(左)。决策树算法从根节点中的所有15个数据点开始。该节点被称为不纯节点，因为它混合了多种异构数据。在每个决策节点上，算法根据减少杂质最多的目标特征对数据集进行分割，最终产生具有同质数据的叶节点/终端节点(右)。有一些常用的测量杂质的指标-基尼系数和熵。虽然不同的决策树实现在使用杂质度量进行计算时可能会有所不同，但一般的概念是相同的，并且在实践中结果很少有实质性的变化。分区过程会继续，直到没有进一步的分离，例如，模型希望达到一个状态，即每个叶节点都尽可能快地变成纯的。在进行预测时，新的数据点遍历决策节点序列，以达到确定的结果。
原文作者：微软云信息服务实验室研究员Dhruv Mahajan, Sundararajan Sellamanickam, Keerthi Selvaraj 译者：张彤 如今，各类企业都在积聚越来越庞大的数据资产，比如用户行为、系统访问、使用模式等数据记录。而运用像微软Azure机器学习平台这样的云端服务平台，企业不仅仅可以用它来储存数据，做一些经典的“后视”商务智能分析，更能使用云端的强大力量做出具有“前瞻性”的预测分析。使用Azure机器学习这样的现代化工具，企业可以获得关于其业务未来发展的切实见解
在本文中，我将使用一个简单的线性回归模型来解释一些机器学习(ML)的基本原理。线性回归虽然不是机器学习中最强大的模型，但由于容易熟悉并且可解释性好，所以仍然被广泛使用。简单地说，线性回归用于估计连续或
2.编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码（例如，在C语言中，指针运算和强制类型转换使得编译器很难对它进行优化）。
---- 1 前言 2 集成学习是什么？ 3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么？ 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结 4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机：引入损失函数 4.2.2 难题一：任意损失函数的最优化
梯度下降（Gradient Descent GD）简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 本文将介绍它的原理和实现。
本文实例讲述了PHP基于迭代实现文件夹复制、删除、查看大小等操作的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
在将 线性回归 和 logistic回归 应用到某些机器学习应用中时，会出现过度拟合问题，导致它们表现欠佳。 正则化能够改善或者减少过度拟合问题。
Batch Normalization确实是深度学习领域的重大突破之一，也是近年来研究人员讨论的热点之一。Batch Normalization是一种被广泛采用的技术，使训练更加快速和稳定，已成为最有影响力的方法之一。然而，尽管它具有多种功能，但仍有一些地方阻碍了该方法的发展，正如我们将在本文中讨论的那样，这表明做归一化的方法仍有改进的余地。
回归与梯度下降 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。 用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，也在很多的open source的软件中看到，比如说weka。大概就是，做一个房屋价值的评估系统，一个房屋的价值来自很多地方，比如说面积、房间的数量（几室几厅）、地 段、朝向等等，这些影响房屋
这个说法深有体会。Python中多变的数据结构可以造成很大的差异，使用一个set就可以事半功倍。甚至一个自己定义的数据结构，对于内存，运算速度，处理方式等都有很大的影响。
虽然使用 range 没有显著减少代码量，但降低了它的复杂性，这么做的两个重要原因：
代码如上所示，外循环每执行一次，我们要进行一次乘法计算。i = 0，ni = 0；i = 1，ni = n；i = 2，ni = 2n。因此，我们可以把乘法换成加法，以n为步长，这样就减小了外循环的代码量。
本文实例讲述了PHP基于迭代实现文件夹复制、删除、查看大小等操作的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面一篇 PHP递归实现文件夹的复制、删除、查看大小操作 分析了递归操作使用技巧，这里再来分析一下迭代的操作技巧。 “既然递归能很好的解决，为什么还要用迭代呢”？主要的原因还是效率问题…… 递归的概念是函数调用自身，把一个复杂的问题分解成与其相似的多个子问题来解决，可以极大的减少代码量，使得程序看起来非常优雅。 由于系统要为每次函数调用分配运行空间，并使用压栈予以记录。在函数调用结束后，系统需要释放空间，并弹栈恢复断点。所以递归的消耗还是比较大的。 即使语言设计时已经将函数调用优化的极度完美，达到可以忽略递归造成的资源浪费，但是递归的深度仍然会受到系统栈容量的限制，否则将会抛出 StackOverflowError 错误。 而迭代能很好的利用计算机适合做重复操作的特点，并且从理论上说，所有的递归函数都可以转换为迭代函数，所以尽量能不用递归就不用递归，能用迭代代替就用迭代代替。 查看文件夹大小 迭代的思路是让计算机对一组指令进行重复执行，在每次执行这组指令时，都从变量的原值推出其它的新值……重复这一过程直到达到结束条件或没有新值产生。 由于递归相当于循环加堆栈，所以可以在迭代中使用堆栈来进行递归和迭代的转换。
通过sklearn.linear_model.LinearRegression类创建一个线性回归模型实例。这个类有许多参数可以设置，如fit_intercept（是否计算模型的截距）和normalize（是否对数据进行标准化处理）等。
1.线性回归 回归，统计学术语，表示变量之间的某种数量依存关系，并由此引出回归方程，回归系数。 线性回归（Linear Regression），数理统计中回归分析，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 线性回归模型： ε表示误差项，也叫随机干扰项，即真实值和预测值之间的差异。ε服从均值为0的正态分布，其中只有一个自变量的情况称为一元线性回归，多个自变量的情况叫多元线性回归。 对模型设定的假设： 回归模型是正确设定的，即模型选择了正确的变量，且选
本文介绍了分类问题的三种线性模型：linear classification、linear regression和logistic regression。首先介绍了这三种linear models都可以用来进行binary classification，然后介绍了比梯度下降算法更加高效的SGD算法来进行logistic regression分析，最后讲解了两种多分类方法，一种是OVA，另一种是OVO。这两种方法各有优缺点，当类别数量k不多的时候，建议选择OVA，以减少分类次数。
本文介绍了机器学习中的线性回归模型，通过一个实际例子详细说明了线性回归模型的工作原理和具体实现。首先介绍了线性回归模型的基本概念，然后描述了如何使用梯度下降算法求解线性回归模型的最优参数，最后给出了实现代码。
在 Java 语言的第 1 个版本中就开始引入了传统的 for 循环，它的更简单的变体 for-each 是在 Java 5 中引入的。大部分开发人员更喜欢使用 for-each 执行日常迭代，但对于迭代一个范围或跳过范围中的值等操作，他们仍会使用 for。
初学者在日常提升Python基本功的时候，可能会被Python的迭代器和生成器搞晕，之前在学习和使用时，本来for in 循环体和enumerate函数用的飞起，觉得自己已经彻底了解了Python的迭代特性，但接触了迭代器和生成器后，突然感觉懵逼，大概率会被可迭代、迭代器、生成器等概念搞的不知所向，本文就是结合日常项目应用，对Python的迭代概念进行系统性的全面解析，包括其底层实现原理，还有一些常见的应用，希望能帮助更多人，同时也算作给自己梳理思路。
原因：数据存储位置对大地代码整体性能会产生重要的影响，直接变量和局部变量的访问速度快于数组和对象成员。因为局部变量位于作用域链的第一个对象中，全局变量位于作用域链的最后一环。变量在作用域链的位置越深，访问的时间就越长。
由于HashMap在并发中会出现一些问题，所以JDK中提供了并发容器ConcurrentHashMap。有关HashMap并发中的问题和原理，强烈建议查看这篇文章进行复习。
Go 1.22 版本于 2024 年 2 月 6 日发布，引入了几个重要的特性和改进。在语言层面上，这个版本对 for 循环进行了两处更新：
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。
来源：DeepHub IMBA 本文约1800字，建议阅读5分钟 在这篇文章中，我们演示了正确执行特征选择的实用程序。 当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中，无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中，监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。 通常，基于包装器的方法
看到一堆点后试图绘制某种趋势的曲线的人。每个人都有这种想法。当只有几个点并且我绘制的曲线只是一条直线时，这很容易。但是每次我加更多的点，或者当我要找的曲线与直线不同时，它就会变得越来越难。在这种情况下，曲线拟合过程可以解决我所有的问题。输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作？为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？这使我开始了一段数学文章之旅，stack overflow发布了[1]一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!)，以及一个关于发现算法的有趣故事。这是我试图用最简单而有效的方式来解释这一切。
最终说明OpenAI的默认强化学习算法PPO的部分。（Proximal Policy Optimization）
梯度下降算法主要用户优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法，他可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值，从而使神经网络在训练数据集上的损失函数达到一个最小值。神经网络模型中参数的优化过程直接决定了模型的质量，是使用神经网络时非常重要的一步。
日常开发中，经常会遇到一些循环耗时计算的操作，一般也都会采用 for 循环来处理，for 作为编程入门基础，主要是处理重复的计算操作，虽然简单好用，但在写法上也有很多的考究，如果处理不好，可能成为拖垮程序的罪魁祸首，下面总结 10 多条 for 循环的常见优化方式，让代码优雅起来。
STL(standard template library-标准模板库)：是C++标准库的重要组成部分，不仅是一个可以复用的库，而且是一个包罗数据结构与算法的软件框架。
在当今互联网时代，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。它的简洁、灵活和强大的生态系统使其成为广泛应用于Web开发、数据分析和人工智能等领域的首选语言。然而，由于Python的动态特性和自动垃圾回收机制，开发人员常常需要了解Python的内存管理机制，以便在编写高效及可扩展性代码时能够充分利用系统资源。本篇博客将深入探讨Python的内存管理原理及最佳实践，并配以代码示例，帮助读者理解和应用Python内存管理的关键概念。
翻译：疯狂的技术宅 原文：https://medium.freecodecamp.org/how-to-optimize-your-javascript-apps-using-loops-d5eade9ba89f
想必大家都知道，JavaScrip是全栈开发语言，浏览器，手机，服务器端都可以看到JS的身影。 本文会分享一些高效的JavaScript的最佳实践，提高大家对JS的底层和实现原理的理解。 数据存储 计算机学科中有一个经典问题是通过改变数据存储的位置来获得最佳的读写性能，在JavaScript中，数据存储的位置会对代码性能产生重大影响。 - 能使用{}创建对象就不要使用new Object，能使用[]创建数组就不要使用new Array。JS中字面量的访问速度要高于对象。 - 变量在作用域链中的位置越深，访
在编写java程序中，我们最常用的除了八种基本数据类型，String对象外还有一个集合类，在我们的的程序中到处充斥着集合类的身影！java中集合大家族的成员实在是太丰富了，有常用的ArrayList、
循环语句是编程中常用的一种结构，用于重复执行特定的代码块。它的作用是在满足特定条件的情况下，反复执行一段代码，以实现重复性任务的自动化处理。循环语句在程序中具有重要的地位和作用。 循环语句的重要性体现在以下几个方面。首先，循环语句能够提高代码的复用性和效率，减少代码冗余。通过循环，我们可以将需要重复执行的代码块放入循环体中，避免了多次复制和粘贴相同的代码。其次，循环语句使程序可以处理大量数据或执行大规模的任务，从而提高程序的处理能力和效率。它可以让程序按需重复执行，处理大量数据集合或持续监控某些情况。此外，循环语句还可以实现特定的算法逻辑和控制流程，如排序、搜索、遍历等。 在编程中，循环语句是一种必备的工具，可以有效地解决各种重复性任务和问题。合理地运用循环语句能够简化代码的编写和维护，提高程序的可读性和可维护性。因此，对于开发人员来说，掌握循环语句的使用方法和技巧是至关重要的。它们可以帮助我们更高效地开发程序，处理大规模任务，并实现各种复杂的业务逻辑。
本文为 《JavaScript》 读书笔记，是利用中午休息时间、下班时间以及周末整理出来的，此书虽有点老旧，但谈论的性能优化话题是每位同学必须理解和掌握的，业务响应速度直接影响用户体验。
2018年，香港浸会大学异构计算实验室与MassGrid合作，通过研究提出一种可用于低带宽网络的全局Top-k稀疏化的分布式同步SGD算法，并通过实验论证出在低带宽网络下也能高效进行AI训练。目前实验结果及相关论文已被ICDCS workshop收录。
在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。这意味着神经元彼此非常依赖。它们彼此之间影响很大，并且在输入方面不够独立。找到某些神经元具有比其他神经元重要的预测能力的情况也是很常见的。换句话说，我们的输出可能会过度依赖一个神经元。
机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？
深入了解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法。
线性模型可以进行回归学习，但是若要做分类任务该怎么办，只需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归的预测值联系起来。
（2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？
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