算法学习与求职经验 今天已经是11月初了，找工作的阶段已经进入尾声。...下面分享一下自己这两年的学习与近半年的求职路上的一些经验与心得，供后来人参考，不一定是最好的方法，但是大家可以借鉴一下，结合自身情况，找出最适合自己的方法。...本篇文章我只想把我学习与求职路上最干货的东西分享给大家，那些很细致的学习路线或者求职面经有很多大神已经分享啦，大家可以去看一看~~~。 写在前面的话：你是否真的决定走算法这条路。...以下的部分分为两个部分：学习与求职路上的心得和经验以及踩过的坑。 学习心得和经验 一、理论知识要扎实 既然是走算法之路，最基本的算法理论都必须要熟悉，最常见的要做到如数家珍。...常见的分类，聚类，优化算法，深度学习等等的算法最好能推导(要想面试表现做到前百分之一必须要会推导，是加分项)。要融会贯通，对这些算法有自己的理解，面试的时候能说出自己与某某算法的一些心得和理解。
调参背后的数学原理 通过前面关于深度学习的介绍和沐神的视频教程，我们已经接触到了很多优化算法。比如说，在训练模型的时候，不断迭代参数以最小化损失函数。...现在，再来看看求解优化问题的challenge，我们知道，绝大数深度学习中的目标函数都很复杂。因此，很多优化问题并不存在解析解，所以，我们就需要通过基于数值方法的优化算法来找到目标函数的近似解。...学习率 上述梯度下降算法中的 （取正数）叫做学习率或步长。 我们现在就来讨论下，学习率过大和过小会带来什么问题。 4.1 当我们 学习率太小的时候： ?...接下来，我们从数学原理方面来解释下为什么数据量变大的时候，往往不去采用梯度下降法 先来看看我们优化问题的目标函数 其中 表示的是第 个样本所带来的损失 可以观察到，梯度下降每次进行迭代的开销随着n...总结 有关优化的算法，大体上就按照Aston zhang的讲解介绍这么多，希望大家在理解了基本的概念以及每一个优化算法背后的原理后，在使用gluon的时候，就能“自信”的在trainer中设置自己想要的优化算法了
但是，它的可读性并不好：同时，还用到了 lambda 表达式、map 函数、字符串与列表的相互转化等十分复杂的机制；更重要的是，它的执行效率不高。...细节：倒数第二行之所以需要切片操作，是因为要把异或后字串的符号位去掉。 这样，代码的效率与可读性较之于第一个版本有了大幅度的提高。...这时，你可能不太相信，解决这个问题的代码竟可以简单成这样：循环体中，只存在简单的字串连接操作！ 但是，冷静！这是仍然应该问一下自己：还能继续优化吗？...题库系列分享六（40道） 1000道Python题库系列分享七（30道） 1000道Python题库系列分享八（29道） 1000道Python题库系列分享九（31道） 相关技术文章 Python使用超高效算法查找所有类似...数列第n项的第8种方法（数学推导与Python实现） 使用Python模拟伪随机数生成原理 使用Python模拟蒙蒂霍尔悖论游戏 使用Python编写一个聪明的尼姆游戏 蒙特.卡罗方法求解圆周率近似值原理与
[TOC] 0x00 前言介绍 递归算法（英语：recursion algorithm）在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。...参考递归算法百科 递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题，因此它是计算机科学中十分重要的一个概念。绝大多数编程语言支持函数的自调用，在这些语言中函数可以通过调用自身来进行递归。...计算理论可以证明递归的作用可以完全取代循环，因此在很多函数编程语言（如Scheme）中习惯用递归来实现循环。...---- 0x01 使用实例 1.Java版本 实例需求:斐波那契数列的实现(1 1 2 3 5 8 13 21)兔子的故事 ---- 0x02 附录
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样： 先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...如果你能明白这个递归关系（归纳假设），就有可能想到每次前进 2 步的优化解法。
结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法 标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法
本文是SIGAI公众号文章作者编写的《机器学习》课程新版PPT，是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。...《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书，感谢出版社和读者的大力支持！ 此书已被多所高校采购作为机器学习与深度学习课程教材。...配套课程PPT可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员培训时使用。我们将在后续免费提供习题集和配套PPT。为了帮助高校更好的教学，我们将会对课程PPT进行扩充与优化，并免费提供给高校教师使用。...对此感兴趣的在校教师和学生可以通过向SIGAI微信公众号发消息获取。配套的PPT和习题集的更新也将在后续的公众号文章中持续给出。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...参考文献 [1] 机器学习-原理、算法与应用，雷明著，清华大学出版社 本文为SIGAI原创 如需转载，欢迎发消息到本订阅号 全文PDF见http://www.tensorinfinity.com/paper
听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？-深度学习世界。 深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。...本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中的应用，后一部分从 Adam 优化算法的原论文出发，详细解释和推导了它的算法过程和更新规则。...Adam 算法的原理机制是怎么样的，它与相关的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么区别。 Adam 算法应该如何调参，它常用的配置参数是怎么样的。...0.999, epsilon=1e-8 Torch：learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8 在 第一部分中，我们讨论了 Adam 优化算法在深度学习中的基本特性和原理...相关研究工作 与 Adam 算法有直接联系的优化方法是 RMSProp (Tieleman & Hinton, 2012; Graves, 2013) 和 AdaGrad (Duchi et al.,
若匹配成功，i 向后移一位，继续与pj+1进行比较；若匹配失败，则需要将 i 进行跳转，原因后面会解释，这里令 i 的跳转表为 next0...m-1，每次跳转后需重新比较pi与sj，直到它们相等或者i...从上面的结论来看，π数组跟next数组是有紧密联系的，它们都完成匹配过程中的状态转移，但是却有些细微的区别，不少网络平台上分享的KMP算法在我看来都是有瑕疵的。...=sj，需要将 i 移至 πi，令 k=πi，若 pk==pi，那么再比较pk与sj是没有意义的，因此将这样的情况迭代优化后，就能得到 next 数组，满足： 图片 伪代码如下： compute_next...[i]=k while k>0 k=next[k] if(p[i]==p[k]) k=k+1 goto out 分析以上伪代码后不难得知该算法的时间复杂度是...O(m+n)，以下是C语言实现的KMP算法： #include void compute_next(const char* p, int m, int next[]) {
作者：李祖贤，Datawhale高校群成员，深圳大学 在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大（譬如，超定问题的最小二乘解），对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解...负梯度方法与Newton型方法在最优化方法中发挥着重要作用，也在现代金融科技，大规模的机器学习发挥不可或缺的作用。接下来，我们将针对这两种优化方法在机器学习中的应用进行讨论。...一、最速下降法 1.1 最速下降法的原理 假定在第k步的迭代点 ? ，我们想求 ? 处使得 ? 下降最快的方向。由上一章可知：这个方向应首先满足下降条件 ? 。...奇异、不正定等情况的一个最简单有效的方法，它是指求解 ? 来确定迭代方向的Newton型方法，这里的 ? 是单位阵。显然，若 ? 足够大，可以保证 ? 正定。 （1） ?...满足这两个方程的矩阵有很多，因此拟牛顿方法是一类方法。 ? 在上述算法中，初始矩阵 ? 一般取单位矩阵，第一步迭代方向取为负梯度方向。 那么，算法的核心就是怎么由 ? 去修正 ? ，即 ? ，而 ?
一般来说，深度学习通过仔细的设计Objective function和constraints来确保优化问题是convex的，从而避开一下通用优化算法的难题。...我们常用的优化算法，比如Adam,SGD等其实都是一阶优化算法（基于gradient)，这篇写的也是一阶优化算法....AdaGrad 是个学习率自适应的优化算法 individually adapts the learning rates of all model parameters by scaling them...Adam 同样的也是个自适应学习率的优化算法，基本和SGD各占半边天....总结 优化算法有一阶和二阶算法 常见优化算法的几乎都是一阶算法比如SGD ,Adam, AdaGrad, RMSProp等 二阶算法由于计算的代价等问题不常用，比如牛顿法, BFGS, L-BFGS等
阅读本文大概需要3分钟 菜鸟独白 上一篇(菜鸟学机器学习启航篇)对机器学习做了初步的介绍，机器学习的算法有很多，小白开始学习的时候，往往会被弄晕。...有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...训练数据 测试测试集的数据 看准确率得分 最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。...： 首先我们选择knn分类器 然后设置k=1,距离为1 接着训练数据集 最后预测数据结果 哇，原理机器学习这么简单，就这几步。
渲染树的节点被称为渲染对象，渲染对象是一个包含有颜色和大小等属性的矩形，渲染对象和DOM元素相对应，但这种对应关系不是一对一的，不可见的DOM元素不会插入到渲染树。...它是解析完一部分内容就显示一部分内容，同时，可能还在通过网络下载其余内容 浏览器渲染优化 （1） 针对JavaScript： JavaScript既会阻塞HTML的解析，也会阻塞CSS的解析。...因此我们可以对JavaScript的加载方式进行改变，来进行优化： 尽量将JS文件放到body的最后 body中间尽量不要写 标签 标签的引入资源方式由三种，有一种就是我们常用的直接引入...，因为选择器是从左向右进行解析的 （4）减少回流和重绘 操作DOM时，尽量在低层级的DOM节点进行操作 不要使用table布局，一个小的改动可能会使整个table重新布局 使用CSS的表达式 不要频繁操作元素的样式...DOM操作不会引发回流和重绘 将DOM的多个读(写)操作放在一起，而不是读写操作穿插着写，这得益于浏览器的渲染队列机制 浏览器会将所有的回流、重绘的操作放在一个队列中，当队列的操作到了一定的数量或者到了一定时间间隔
AI科技评论按：本文作者栗向滨，中科院自动化所复杂系统国家重点实验室研究生毕业，机器学习与计算机视觉方向算法工程师。雷锋网首发文章。...我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。决策树也是重要的标签学习方法。...这篇文章里面的部分内容来自于AI幕课学院的《机器学习理论与实战高级特训班》课程笔记。...所以，如何构建一个决策树的方法截止现在已经基本上全部介绍给了大家，在学术上，常用的算法有 ID3算法，C4.5算法和 CART 算法，其实这些算法和我上面介绍的方法和思想基本上完全一样，只是在选择目标函数的时候有一些差别...决策树的原理和算法部分就基本上介绍完毕，因为防止模型过拟合也是机器学习中的一个重要议题，所以，我再简单介绍一下决策树的剪枝。
原文地址：《Adaboost 算法的原理与推导》，主要内容可分为三块，Adaboost介绍、实例以及公式推导。...随后，该问题可以作如此简化：从前向后，每一步只学习一个基函数及其系数，逐步逼近上式，即：每步只优化如下损失函数： ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。...前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ? ...所以，整个过程下来，我们可以看到，前向分步算法逐一学习基函数的过程，确实是与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致，两者完全等价。 ...综上，本节不但提供了Adaboost的另一种理解：加法模型，损失函数为指数函数，学习算法为前向分步算法，而且也解释了最开始1.2节中基本分类器 ? 及其系数 ?
本文主要讲述Yolo-v1算法的原理，特别是算法的训练与预测中详细细节，最后将给出如何使用TensorFlow实现Yolo算法。 ?...图2 目标检测算法进展与对比 滑动窗口与CNN 2 在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。...所有的准备数据已经得到了，那么我们先说第一种策略来得到检测框的结果，我认为这是最正常与自然的处理。...与实时性检测方法DPM对比，可以看到Yolo算法可以在较高的mAP上达到较快的检测速度，其中Fast Yolo算法比快速DPM还快，而且mAP是远高于DPM。...小结 9 这篇长文详细介绍了Yolo算法的原理及实现，当然Yolo-v1还是有很多问题的，所以后续可以读读Yolo9000算法，看看其如何改进的。
在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。...如果从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。...，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。...不可否认，这篇文章在一定程度上有纸上谈兵之嫌，因为我本人对MySQL的使用属于菜鸟级别，更没有太多数据库调优的经验，在这里大谈数据库索引调优有点大言不惭。就当是我个人的一篇学习笔记了。...其实数据库索引调优是一项技术活，不能仅仅靠理论，因为实际情况千变万化，而且MySQL本身存在很复杂的机制，如查询优化策略和各种引擎的实现差异等都会使情况变得更加复杂。
在这里写一下过程中的一些心得，希望能够达给大家带来一些帮助。 2. 前端技术选型 因为技术选型会直接影响到整个项目的结构，所以在这里先谈技术选型。...2.1 MV*框架 ------ vue.js 说到MV*框架，前端开发者们都不会陌生，vue.js、react.js更是我们最熟悉的两个成熟框架。 ...在这里我们选用vue作为我们的框架，其中一个历史原因是，我们团队在两者之间对vue更熟悉，这样我们团队无需再花额外的学习成本。...5.4 外部库构建优化：Dll VS externals 在我们的项目中，有些依赖库基本是固定不变的，包括库的版本更新，比如YY-DSA中的vue与element-ui这两个直接支撑主架构的库，我们希望在构建过程中...实验结论 - 从构建效率上看，Dll与externals方案均要比原来优，而externals在效率优化上更胜一筹，这跟Dll在发布时仍要将外部库拷贝到dist中的操作有关。
Datawhale原创 作者：谢文睿，Datawhale成员 寄语：优化算法是一个超参数，一个优化算法不是适合所有损失函数的，没有哪个优化算法是绝对的好或绝对的坏，是要根据损失函数判断的 本文对深度学习中的优化算法进行了梳理...首先，介绍了整个优化算法的基本框架。然后将目前用的主流优化算法进行讲解，带领大家了解优化算法从SGD到Adam及Nadam的转变。...因为所有的优化算法均基于下面优化算法的基本框架。 ? 其中，一阶动量和二阶动量分别是历史梯度的一阶函数和二阶函数。 SGD随机梯度下降算法 首先，讲一下最基础的SGD算法: ?...即：在Momentum考虑历史梯度的基础上，把当前梯度转换为未来梯度。 ? 改进策略2：引入二阶动量 二阶动量的出现，才意味着“自适应学习率”优化算法时代的到来。...在SGD及其引入一阶动量的改进算法中，均已相同的学习率去更新参数。但是，以相同的学习率进行变化经常是不合理的。 在神经网络中，参数需要用不同的学习率进行更新。
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第65篇，对应第6周第7个视频。...前面已经学习了如何评价学习算法，讨论了学习算法的偏差、方差，学了学习曲线。那所有这些东西怎样帮助我们改进我们的学习算法呢？通过这一小节一起总结一下。...我们设计的算法如果不好，那它会有一些不符合我们预期的表现。比如较高的偏差，或者较高的方差等。那出现这些情况的时候我们该做一下怎样的改进呢？...算法不理想的时候我们能做的一些尝试 还是看看以前卖房子的例子，假设你设计的房价预测算法很不理想，那该怎么做呢？...神经网络和过拟合问题 下面介绍一些神经网络优化方面的有益经验。 神经网络的优化主要是对其结构的优化，输入、输出的选择，中间层神经元个数的确定、隐藏层的设计等。
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