，是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。...想要进行初步学习的可以转至：作者 晓风wangchao，标题 多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2） 支配集与非支配集的了解可以参考书籍：《多目标进化优化》或者自行百度，csdn中其他的文章。...需要注意的是，本文讲解的是带约束条件的多目标优化，因此程序中也会掺和一些约束条件，NSGA-Ⅱ适用于解决3维及以下的多目标优化问题，即优化目标不大于3。...③对于不可行解，具有更小的约束函数违反值的排序优先。...**V为优化参量的数目，M为目标函数的个数，归一化后的约束违反值维度为1。
背景 总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。 正态分布 以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法。...stats.norm.ppf正态分布的累计分布函数的逆函数，即下分位点。...stats连续型随机变量的公共方法： 名称 备注 rvs 产生服从指定分布的随机数 pdf 概率密度函数 cdf 累计分布函数 sf 残存函数（1-CDF） ppf 分位点函数（CDF的逆） isf...逆残存函数（sf的逆） fit 对一组随机取样进行拟合，最大似然估计方法找出最适合取样数据的概率密度函数系数。...scipy.stats的用法解析就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
几个月前，我看到一篇博文根据Github上的实例，列出了一些最流行的python库中最常用的函数/模块。我已将这些结果做了可视化并写下每个库中排名前10的例子。...Github上最流行的Pandas,Pandas.DataFrame, NumPy和SciPy函数。...我使用python的requests和BeautifulSoup从原始博文中抓取了统计数据，并用matplotlib和seaborn制作了条形图，图中各个函数是按照包含实例的特殊库的数量排列的。...3)arange: 在两个限值之间创建一个均等间隔值的数组。 8) mean:得到一个列表/数组所有数值的平均值或者行或列的平均值。 SciPy ?...1)stats: 一个包含不同统计函数和分布的模块（连续和离散）。
采用KL-散度作为优化目标函数。 KL-散度又叫相对熵 KL-散度在机器学习中，P用来表示样本的真实分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类。...如果我们的Q通过反复训练，也能完美的描述样本，那么就不再需要额外的“信息增量”，Q等价于P。 公式： ? 使用SciPy中的optimize.minimize来进行优化。...All methods accept the following generic options:） 求解过程： 定义优化函数： def obj_function(x): 其中x为要优化的变量，在本问题中有...例如：男性要占总样本的50%，则 ? 选择优化函数。...CONVERGENCE: REL_REDUCTION_OF_F_<=_FACTR*EPSMCH 调小参数tol 以上这篇浅谈SciPy中的optimize.minimize实现受限优化问题就是小编分享给大家的全部内容了
这篇文章总结了题目如何符合动态规划的特点，进而如何利用动态规划求解三角约束条件下的最短路径。...一套三角路径是指，第k行的第i个元素，只能与第k+1行的第i个元素或第i+1个元素组合，依次规律，到达三角形的bottom. 2 动态规划的特征 求解第k行到bottom的最短路径时，需要求此行的任意一个节点...综上，可以用动态规划方法求解。 自top到bottom求解，还是自bottom到top？...简单来讲，top层的最短路径一旦求出，这个问题就求出来了，如果从bottom开始求解，bottom的最大路径就是这层各自节点的值。 所以，选择从bottom到top的动态规划算法。...因此，遍历第k层的所有节点，便求出了第k层的所有节点到bottom的最短路径，实际上就是更新minpath数组。 以上，问题的分析，不准确的地方，敬请指正。
千万数据下varchar和char性能竟然相差30%新的阶段我们来聊聊MySQL中索引的优化措施，本篇文章主要聊聊MySQL中的索引条件下推同学们可以带着这些问题来看本篇文章：MySQL中多查询条件的语句是如何执行的...聚簇索引和二级索引存储内容的区别？什么是回表？回表有哪些开销？如何避免回表？什么是索引条件下推？什么时候可以用上索引条件下推？索引条件下推能解决什么问题？千万数据量下索引条件下推能提升多少性能？...：接收客户端请求（连接器）、检查SQL语法（分析器）、判断缓存命中（查询缓存8.0移除）、优化SQL和选择索引生成执行计划（优化器）、调用存储引擎获取记录（执行器）server层与存储引擎层的交互以学生表为例...=18的记录找到满足条件的记录后，根据索引上现有列判断其他查询条件，不满足则跳过该记录满足则回表查询聚簇索引其他列的值获取需要查询的值后，返回server层进行where过滤2-5步骤为循环执行，直到找到第一条不满足条件的记录测试开启函数创建...276%经过前面的分析，索引条件下推是通过减少回表的次数从而优化性能，因此这里提升的性能实际上节省不必要的回表开销在查询大数据量情况下，回表不仅要多查聚簇索引，还可能导致随机IO（增加与磁盘的交互）虽然可以通过索引条件下推优化减少回表次数
本文作者：IMWeb 寒纱阁主 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 递归函数是一个函数自我调用而构成的，如下是一个典型的递归阶乘函数： function factorial(num)...原因就出在return num*factorial(num-1)这一句上，这种写法使得函数太过紧密，一旦将函数保存到另一个变量中，并将原变量设置为null,factorial便不再是函数，因此会报错。...解决方法：arguments.callee arguments.callee是一个指向正在执行的函数的指针，修改后代码如下： function factorial(num){ if(num<=1){...return 1; }else{ return num*arguments.callee(num-1); } } 这样就实现了更松散的耦合，解决了问题。...f 的表达式，并将其赋值给factorial，这样一来即便将函数赋值给其他变量，函数名 f 依然有效。
set_state(state) # break set_state(state) print('end') 这个函数设计的目的是让用户输入指定的值，若输入的值并非指定值，则重新输入。...此时箭头所指的地方，所输入的0传给了其他条件下，第二次运行函数时的状态下，第一个状态仍为1，并未改变，因此在退出了第二次运行的函数后，仍然会继续运行第一个函数中state = 1的循环，导致还得再次输入...0去改变state的值才能停止运行 因此，在再次调用该函数的语句后面，应该加一句breaK语句，直接退出当前的循环，避免出现函数执行的效果达不到预期效果， 加入break以后的截图： ?...break为跳出本层循环，只影响一层 continue为跳出本次循环，进行下一次循环 return为为直接跳出当前函数 补充知识：在python中调用自己写的方法或函数function 一、在command...Users\username\PycharmProjects\untitled\study_some') import list #调用 list.print_l(movies) 以上这篇python 写函数在一定条件下需要调用自身时的写法说明就是小编分享给大家的全部内容了
Python中的线性规划（Linear Programming）：高级算法解析 线性规划是一种数学优化方法，用于求解线性目标函数在线性约束条件下的最优解。它在运筹学、经济学、工程等领域得到广泛应用。...线性规划的定义 线性规划是一种数学优化方法，用于求解一个线性目标函数在一组线性约束条件下的最优解。通常问题的目标是找到一组决策变量的取值，使得目标函数最大化或最小化，同时满足约束条件。...scipy库中的linprog函数是一个常用的工具，它实现了线性规划问题的求解。...from scipy.optimize import linprog # 定义目标函数的系数向量 c = [2, -1] # 定义不等式约束的系数矩阵 A = [[-1, 1], [1, 2]]...总结 线性规划是一种数学优化方法，通过最小化或最大化线性目标函数在一组线性约束条件下的取值，求解最优解。在Python中，使用scipy库中的linprog函数可以方便地求解线性规划问题。
然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)。 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...优化函数(最小-最大博弈)和损失函数 GAN的原始论文中模型的优化函数为以下函数： 上式为Optimization函数，即网络(Generator和Discriminator)都要优化的表达式。...总结两个表达式（判别器和生成器优化函数）并得到最后一个： 我们得到了优化函数。但是这不是总损失函数，它只告诉我们模型的整体性能（因为鉴别器来判断真假）。...仅仅看优化函数并不是一个很好的衡量标准，因为优化函数是对鉴别器损失函数的修改，因此它并不能反映生成器的性能(尽管生成器损失函数源于它，但我们只是在该函数中考虑了鉴别器的性能)，但是如果同时考虑这两个函数来评估性能我们就需要考虑到这两个函数的差别并加以修正...总结 GAN得优化函数(也叫最大-最小博弈)和总损失函数是不同的概念:最小-最大优化≠总损失。 优化函数的起源来自二元交叉熵(这反过来是鉴别器损失)，并从这也衍生出生成器损失函数。
然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型) 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...优化函数(最小-最大博弈)和损失函数 GAN的原始论文中模型的优化函数为以下函数： 上式为Optimization函数，即网络(Generator和Discriminator)都要优化的表达式。...总结两个表达式（判别器和生成器优化函数）并得到最后一个： 我们得到了优化函数。但是这不是总损失函数，它只告诉我们模型的整体性能（因为鉴别器来判断真假）。...仅仅看优化函数并不是一个很好的衡量标准，因为优化函数是对鉴别器损失函数的修改，因此它并不能反映生成器的性能(尽管生成器损失函数源于它，但我们只是在该函数中考虑了鉴别器的性能)，但是如果同时考虑这两个函数来评估性能我们就需要考虑到这两个函数的差别并加以修正...总结 GAN得优化函数(也叫最大-最小博弈)和总损失函数是不同的概念:最小-最大优化≠总损失 优化函数的起源来自二元交叉熵(这反过来是鉴别器损失)，并从这也衍生出生成器损失函数。
很简单，就是为了统计记录数 由SELECT返回 为了理解这个函数，让我们祭出 employee_tbl 表 ? ? ?...)的作用是检索表中的这个字段的非空行数，不统计这个字段值为null的记录 任何情况下SELECT COUNT(1) FROM tablename是最优选择 尽量减少SELECT COUNT(*)...但是差的很小的。 因为count(),自动会优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1)，用count()，sql会帮你完成优化的 因此：count(1)和count(*)基本没有差别！...（2） count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。...用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL
话不多说，直接上题 @徐扬 问：关于优化函数耗时的问题 sgd的时间复杂度是O(1),梯度下降的时间复杂度是O(N),但是每次epoch的时候，sgd的耗时比梯度下降耗时还要长，这是为什么呢？...这个是书上的解释，感觉解释的有点牵强 ps:sgd是取梯度当中的某一个值，而梯度下降是求和取平均值。因此时间复杂度sgd是O(1),gd是O(N). ?...来自社友的回答 ▼▼▼ @行者小林 个人理解：这里说的迭代周期应该是指对1500个样本遍历一次，随机梯度下降（sgd）单次提取一个样本进行处理，需要迭代1500次，每次迭代都是串行的，无法利用gpu并行加速...一般情况下，gd的效果会优于sgd，那为什么在深度学习当中，sgd用的比gd更多呢？...既然gd的时间少，然后效果还优于sgd 行者小林 回复 徐扬：我们通常衡量的是达到指定效果（例如loss降到0.1所需要的时间和内存）所需的时间，对于sgd在完1500次数据后loss下降了1500
并在此基础上，我额外增加了add_missing_method方法，用于包装一个自定义方法，处理拦截未找到方法的情况。 以下代码演示了如何动态调用函数、方法。...--- Dispatcher是一个类似字典的对象，它负责存储方法，并且提供一个字典存储方法的名称和方法的映射。...实际调用端可以通过方法名称来动态的调用方法，也可以通过方法名称来获取方法。 它没有任何限制，你要做的就是暴露公共的实例化Dispatcher类。...然后通过：add_method方法添加方法，add_class方法添加类，add_object方法添加对象，add_dict方法添加字典(字典中也是方法的名称和方法的映射)，add_missing_method...方法添加当引用一个不存在方法的时候的默认方法。
. // 更多函数自行探索 1.3 连接池： 在golang的项目中，若要频繁的用redis（或者其他类似的NoSQL）来存取数据，最好用redigo自带的池来管理连接。 ...: time.Duration(120), } } // myDo // @Title myDo // @Description 封装的 redis Do函数 // Do(commandName string...str, _ := redis.String(result, err) fmt.Println(str) } 1.4 项目中使用： dynamic cache：动态缓存 conf/dynamicache.conf...#******************* #动态缓存配置 #******************* # redis地址 dynamicache_addrstr=127.0.0.1:6379 # redis.../ @Description 封装的 redis Do函数 // Do(commandName string, args ...interface{}) (reply interface{}, err
关于映射 实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受。ES存储更新从编码上是很方便。如下，Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下，一行代码存入ES。 ?...剩下的工作可以交给ES进行动态生成映射。索引映射的生成方式有两种： 动态映射 字段和映射类型不需要在使用前定义，新字段名可以自动被添加到索引。...显示的映射 动态的映射，字段类型定义靠的ES自己来猜。开发人员自己比ES更了解自己的索引字段。所以有时会需要明确的指定索引类型。...为了保证数据的完整性，ES默认每次请求结束都会进行一次sync同步操作。但是如果是海量的日志，可以容忍发生故障时丢失一定的数据，可以设成异步来提高写效率。...3>如果不需要使用KEY之间的关系，使用展开提高效率 ES提供了为字段提供嵌套类型。嵌套类型因为包括着嵌套内字段的关系，效率低于将这些字段展平的效率。
Tarjan 摘要：考虑在二叉搜索树中执行搜索序列的任务。 在每次搜索之后，允许算法以与执行的重构量成比例的成本任意地重构树。...执行的成本是搜索所花费的时间和使用重组操作优化这些搜索所花费的时间的总和。 这个概念是由Sleator和Tarjan通过计算和猜想在（JACM，1985）中引入的。...算法Splay是一个严苛的过程，用于在将搜索到的项目移动到树顶部时执行调整。 这种被称为“动态最优性”的猜想是，展开的成本总是在用于执行搜索的最佳算法的恒定因子内。 这个猜想一直持续到今天。...在这项工作中，我们试图为动态最优性猜想的证明奠定基础。
NumPy 提供了数组操作和数学函数，而SciPy 提供了更多高级科学计算和数据处理的库。 Julia：Julia 是一种高性能的动态编程语言，旨在提供与Matlab相似的表达能力和性能。...此外，Octave还提供了丰富的函数库和工具箱，涵盖了许多领域，如信号处理、优化、控制系统等，使用户能够进行更广泛的科学计算任务。...SciPy：SciPy是建立在NumPy之上的一个开源库，提供了许多科学计算和数据分析的功能。它涵盖了各种领域，如优化、插值、信号处理、图像处理、统计分析等。...SciPy的特点在于它提供了丰富的高级函数和算法，以及一些专门用于特定任务的模块，如scipy.optimize、scipy.interpolate等。...动态类型系统：Julia使用动态类型系统，可以更灵活地处理不同类型的数据。它支持多重派发（multiple dispatch），这意味着同一个函数可以根据输入参数的不同类型自动选择不同的实现。
Himmelblau函数如下： ? 有四个全局最小解，且值都为0，这个函数常用来检验优化算法的表现如何： ?...2 - 7) ** 2 # 初始设置为0,0. x = torch.tensor([0., 0.], requires_grad=True) # 优化目标是找到使himmelblau函数值最小的坐标...optimizer.zero_grad() # 生成当前所在点函数值相关的梯度信息,这里即优化目标的梯度信息 pred.backward() # 使用梯度信息更新优化目标的值,即更新x[0]和...如果修改Tensor变量x的初始化值，可能会找到其它的极小值，也就是说初始化值对于找到最优解很关键。 补充拓展：pytorch 搭建自己的神经网络和各种优化器 还是直接看代码吧！...loss.backward() # optimizer.zero_grad() # optimizer.step() # print(loss) 以上这篇Pytorch对Himmelblau函数的优化详解就是小编分享给大家的全部内容了
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