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【运筹学】线性规划 单纯形法 ( 原理 | 约定符号 | 目标系数矩阵 C | 目标函数变量矩阵 X | 约束方程常数矩阵 b | 系数矩阵 A | 向量 | 向量符号 | 向量 Pj )

目标函数的趋势 , 使目标函数增大 还是 减小 ; ③ 找到更优可行解 : 根据该趋势选择下一个单纯形 , 不断迭代 , 直到找到一个单纯形 , 使目标函数达到最大值或最小值 ; 单纯形法 执行方案...线性规划 标准形式 ---- 线性规划标准形式 : 使用单纯形法 求解 线性规划问题 , 这里要求线性规划数学模型必须是标准形式 , 有如下要求 : ① 目标函数 : 变量组成的目标函数 , 求解极大值...( 标准形式 | 目标函数转化 | 决策变量转化 | 约束方程转化 | 固定转化顺序 | 标准形式转化实例 ) , 参考上一篇博客内容 ; IV ....矩阵 C : 该矩阵是行向量 , 代表了目标函数中的系数 ; C = \begin{bmatrix} &c_1 , &c_2 , & \cdots , & c_m & \end{bmatrix}...矩阵 X : 该矩阵是列向量 , 表示目标函数中的变量 ; X=\begin{bmatrix}\\\\ x_1\\\\ x_2\\\\ \vdots\\\\ x_m\\\\ \end{bmatrix

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小知识 | 谈谈 损失函数, 成本函数, 目标函数 的区别

导读 在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别，当然，嘿嘿，初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢？那么今天咱们就把这样的问题解决了！...损失函数 损失函数一般指的是针对单个样本 i 做的损失，公式可以表示为： ? 当然，只是举个例子，如果较真的话，还可以有交叉熵损失函数等。...成本函数 成本函数一般是数据集上总的成本函数，一般针对整体，根据上面的例子，这里的成本函数可以表示为 ? 当然我们可以加上正则项 ?...目标函数 目标函数是一个很广泛的称呼，我们一般都是先确定目标函数，然后再去优化它。...比如在不同的任务中，目标函数可以是 最大化后验概率MAP(比如朴素贝叶斯) 最大化适应函数(遗传算法) 最大化回报/值函数（增强学习） 最大化信息增益/减小子节点纯度(CART 决策树分类器) 最小化平方差错误成本

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【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 )

生成函数 ( 母函数 ) 的定义 1....生成函数定义 ( 1 ) 生成函数的定义 生成函数定义 : 1.假设条件 : 设 图片 是一个数列 ; 2.形式幂级数 : 使用 该 数列 做 形式幂级数 图片 3.生成函数 :称上述 图片 是数列...形式幂级数 中 , x 从来 不指定具体数值 , 不关心 收敛 或 发散 , 关注的重点是其 系数序列 图片 , 研究形式幂级数 完全可以 归结为 讨论 这些系数序列 ; 2....生成函数 从属于 一个数列,说明生成函数时 , 先说明其数列,指明 数列 的 生成函数 是 某个函数; 图片 图片 图片 图片 二....常用 生成函数 ( 重要 ) 1. 与常数相关的生成函数 图片 图片 图片 2. 与 二项式系数 相关的生成函数 图片 3. 与 组合数 相关的生成函数 图片 图片 图片

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手把手教你用CPLEX求解一个数学模型（Java版）

其实吧，这玩意儿并没有大家想的那么难，尤其是简单使用CPLEX求解一个模型的话，用来用去都是那几个函数而已。下面小编来给大家好好理一下，看完相信你也能用CPLEX跑一下论文上的模型啦。...numExpr()函数哦： 在CPLEX的JavaAPI中呢，涉及到CPLEX对象的一些表达式，是不能直接通过Java自带的+-*/进行运算的。...首先是目标的添加，CPLEX中提供了两个函数：addMinimize()和addMaximize()分别用以添加最小化目标和最大化目标。...求解完成以后，获取一个变量的值可以采用CPLEX的getValue()函数，参数是你new出来的决策变量。 不过求解得到结果以后，是需要最好手动或者写个函数验算下，确保得到的解满足了所有约束。...以及得到的目标值也是正确的。 总的来说，CPLEX已经为我们封装好了很多东西，大部分只需要动动手指就可以直接使用了。少部分可能需要查查库什么的，但是基本的时候已经非常简单了。

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执行函数中改变 this 的指向以及方法

执行函数中改变 this 的指向以及方法 最开始还想把这个笔记名字改成 bind apply call 之前的区别，但是，想了想记录笔记还是要从原因开始，再到为什么再到怎么做。...所以，还是改成 执行函数中改变 this 的指向以及方法。 改变 this 的指向的方法和执行 bind，apply，call 都是执行函数时，用来改变 this 的指向。...为什么需要改变这个 this 的指向 需要改变这个 this 的指向，是因为原来的 this 被污染了，需要重新再进行 this 指向，因为，this 指向的是被调用的父级作用域，而如果函数在另一个函数里面执行的时候...，那么，这个 this 的指向的就是这个函数，而不是那个被执行函数原来的那个作用域。...这个时候再次调用 fire 这个函数，就不需要再改变 this 的指向了，直接执行就可以。

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获取目标的时间是目标距离和大小的函数。

关键要点 使您希望轻松选择的元素变大并将其放置在靠近用户的位置。 这个法则特别适用于按钮，这些元素的目的是很容易找到和选择。...起源 1954年，心理学家保罗费茨检验人体运动系统，发现移动到目标所需的时间取决于距离，但与其大小成反比。根据他的法律，由于速度精度的折衷，快速移动和小目标会导致更高的错误率。...尽管存在Fitts定律的多种变体，但都涵盖了这个想法。Fitts定律广泛应用于用户体验（UX）和用户界面（UI）设计。...例如，这项法律影响了制作大型交互式按钮的惯例（特别是在手指操作的移动设备上） - 较小的按钮更难以点击（且耗时）。同样，用户的任务/关注区域和任务相关按钮之间的距离应尽可能短。

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机器学习中的目标函数总结

几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标。为了完成某一目标，需要构造出一个“目标函数”来，然后让该函数取极大值或极小值，从而得到机器学习算法的模型参数。...如何构造出一个合理的目标函数，是建立机器学习算法的关键，一旦目标函数确定，接下来就是求解最优化问题，这在数学上一般有现成的方案。...上面这些算法要完成的目标是一个抽象的概念，具体实现时，要通过一个“目标函数”来体现，算法要通过让目标函数取极大值或极小值来确定模型的参数。...为了同时完成这些目标，设计出了多任务损失函数。此函数由两部分构成，第一部分为分类损失，即要正确的判定每个目标的类别；第二部分为定位损失，即要正确的的确定目标所处的位置。...下图是用这一算法提取出的人脸特征向量通过PCA投影到2D平面后的结果： 从上图可以看出，通过加大中心损失的系数，同一个人的特征最后收缩在很小的一个范围内，不同人的特征向量中间以一个很大的间距被分开，以此增加分类算法的泛化性能

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机器学习中的目标函数总结

一旦目标函数确定，剩下的是求解最优化问题，这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。 本文介绍机器学习中若干典型的目标函数构造方法，它们是对问题进行建模的关键环节。...分类问题和回归问题目标函数的细节可以阅读《机器学习的数学》第4.9节“目标函数的构造”。...其核心思想是每个点都可以由与它相邻的多个点的线性组合来近似重构，投影到低维空间之后要保持这种线性重构关系，即有相同的重构系数。 假设数据集由n个D维向量 ? 组成，它们分布在D维空间中的一个流形附近。...每个数据点和它的邻居位于或者接近于流形的一个局部线性片段上，即可以用邻居点的线性组合来重构 ? 权重系数通过最小化下面的重构误差确定 ? 假设算法将向量从D维空间的x映射为d维空间的y。...第二项是预测函数的正则化项，用于控制预测函数的复杂度。第三项是流形正则化项，用于实现流形假设，即有标签样本与无标签样本分布在同一个流形上。其中H为再生核希尔伯特空间， ? 和 ? 是正则化项系数。

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Windows 10 IoT Serials 8 – 如何改变UWP应用的目标平台

Windows Insider计划直接加速了Windows系统的迭代，缩短了系统发布的周期。...很多朋友在开发过程中遇到的问题就是，如果在Visual Studio中面向高版本系统创建的UWP应用，在没有安装对应Windows SDK的Visual Studio中，项目加载就会失败。...在安装有对应平台SDK的Visual Studio中转换目标平台     第二种对应的方案就是，在Visual Studio中转换目标平台。...在其下拉菜单中，可以选择用户已经安装的SDK版本对应的平台，如下图所示。 ?     笔者已经安装了三个平台的SDK，所以出现了三个目标平台的选项。在这里，用户可以选择对应的目标平台，然后点击确定。...之后，Visual Studio会完成目标平台的转换。这样，把完成转换后的应用程序工程拷贝到其他的安装了对应Windows SDK版本的机器中，就可以在Visual Studio中打开工程了。

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使用 BPF 改变运行中的程序的函数参数

本文探索使用 BPF 改变运行中的程序的函数参数，挖掘 BPF 的黑魔法。...() { for { greet(os.Args[1]) time.Sleep(time.Second) } } 注意到我们使用 //go:noinline 修饰了 main.greet 函数...这是我们的 BPF 程序，尝试修改函数参数为字符串 You are hacked!...，此操作存在风险，因此每当带有此函数的 BPF 程序被加载时，从 dmesg 中都可以看到如下日志： tracer[609901] is installing a program with bpf_probe_write_user...结论 本文探索使用 BPF 修改执行中的 Go 程序的函数参数， 由于 Golang 的 ABI 是使用栈来传递函数参数，通过读取栈上的指针地址，使用 bpf_probe_write_user 修改对应地址的内存内容来达成修改函数参数的目的

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模拟退火算法解决带时间窗的车辆路径规划问题

VRPTW的更多详细介绍可以参考之前的推文： 干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附JAVA代码及CPLEX安装流程） 算法介绍 模拟退火算法是启发式算法的一种，也是一种贪心算法，它从某一较高初温出发...，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。...，在每次调用评价函数的过程中，都会动态改变系数a,b。...若目标函数值符合对容量、时间窗的要求，则惩罚系数a,b降低，算法对不符合要求的解的容忍度提高；反之，惩罚系数a,b提高，算法对不符合要求的解的容忍度降低。...： 1) 利用插入算法产生一个新解P(i+1)，计算该解的目标函数值L( P(i+1) )。

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在docker容器中使用cplex-python37

技术背景 线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。...Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。...x1 + 4 x2 + 5 x3 <= 8 Bounds 0 <= x1 <= 1 0 <= x2 <= 1 0 <= x3 <= 1 Binary x1 x2 x3 End 在这个问题中，我们的目标是优化这样的一个函数...： max{2x1+3x2+4x3}max{2x1+3x2+4x3} 就是找这么一个函数的最大值，这些参数x1,x2,x3x1,x2,x3都是二元变量，即x∈{0,1}x∈{0,1}，而且需要满足给定的约束条件...--- Total (root+branch&cut) = 0.00 sec. (0.00 ticks) >>> lp.solution.get_objective_value() # 获取求解的目标函数值

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OpenCV学习笔记：resize函数改变图像的大小

OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下： void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=...0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ); 先解释一下各个参数的意思： src：输入，原图像，即待改变大小的图像； dst：输出，改变大小之后的图像...，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已； dsize：输出图像的大小。...至于最后的插值方法，正常情况下使用默认的双线性插值就够用了。 几种常用方法的效率是：最邻近插值>双线性插值>双立方插值>Lanczos插值； 但是效率和效果成反比，所以根据自己的情况酌情使用。 3....但是如果你事先已经指定好dst图像的大小，那么你可以通过下面这种方式来调用函数： resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, interpolation); 发布者：全栈程序员栈长

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带你理解对比学习损失函数的性质以及温度系数的作用

首先总结下本文的发现： 1.对比损失函数是一个具备困难负样本自发现性质的损失函数，这一性质对于学习高质量的自监督表示是至关重要的，不具备这个性质的损失函数会大大恶化自监督学习的性能。...作者通过探究发现，不同于Simple Loss，Contrastive Loss是一个困难样本自发现的损失函数。...即选取最相似的4096个样本作为负样本，并用Eq2的简单损失作为损失函数，采用显式困难样本挖掘算法的简单损失函数效果大大提升，远远超过了温度系数取0.07时的对比损失。...结果如下表所示： 二、温度系数的作用 除了上面介绍的困难样本自发现的性质之外，观察Eq3和Eq4，我们可以容易地发现，损失函数对正样本的梯度绝对值等于所有对负样本的梯度值绝对值的和，即 给予这个观察...作者为了更具体的解释温度系数的作用，计算了两种极端情况，即温度系数趋向于0和无穷大。 当温度系数趋向于0时： 可以看出，此时对比损失退化为只关注最困难的负样本的损失函数。

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浅谈keras中的目标函数和优化函数MSE用法

mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() model = Sequential() model.add...1、目标函数 (1）mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2）mean_absolute_error...(7)binary_crossentropy: 常说的逻辑回归, 就是常用的交叉熵函 (8)categorical_crossentropy: 多分类的逻辑 2、性能评估函数： (1)binary_accuracy...:与categorical_accuracy相同,在对稀疏的目标值预测时有用 (4)top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确...(5)sparse_top_k_categorical_accuracy：与top_k_categorical_accracy作用相同，但适用于稀疏情况 以上这篇浅谈keras中的目标函数和优化函数MSE

1.7K30

入门 | 目标函数的经典优化算法介绍

GitHub 链接：https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。...幸运的是，在参数空间的维数非常高的情况下，阻碍目标函数充分优化的局部最小值并不经常出现，因为这意味着对象函数相对于每个参数在训练过程的早期都是凹的。...如果你查阅随机梯度下降法的资料（SGD），通常会遇到如下的等式： ? 资料上会说，θ是你试图找到最小化 J 的参数，这里的 J 称为目标函数。最后，我们将学习率记为α。...在这里我们看到一个目标函数和它的导数（梯度）： ?...它最好以 0.9 的 β_1 和 0.999 的 β_2 开头。 总结 优化目标函数的算法有相当多的选择。

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运筹学教学|快醒醒，你的熟人拉格朗日又来了！！

，只需要给出一个次优解或者解的上下界，这时便可以考虑采用松弛模型的方法加以求解。...对于一个整数规划问题，拉格朗日松弛放松模型中的部分约束。这些被松弛的约束并不是被完全去掉，而是利用拉格朗日乘子在目标函数上增加相应的惩罚项，对不满足这些约束条件的解进行惩罚。...求解拉格朗日界的次梯度方法 ? 为了方便各位读者理解，我们直接放上流程图如下 ? 其中各个参数的计算方式参照第二节中给出的公式来计算。 一个算例求解 ?...(0.0, 1, IloNumVarType.Int, "X" + i); // 初始目标函数 IloLinearNumExpr obj = cplex.linearNumExpr...void changeObj(double cmu) throws IloException { // 目标函数 mu = cmu; IloLinearNumExpr new_obj

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深度 | 理解神经网络中的目标函数

会去回答这样的问题：为什么将均方差（MSE）和交叉熵损失分别作为回归和分类任务的目标函数？为什么增加一个正则项是有意义的？...所以，写作这篇博文的意义在于，通过对目标函数的考察，人们可以理解神经网络工作的原理，同时也就可以理解它们为何在其他领域却无法发挥作用。 ?...那么，神经网络的概率解释与其目标函数之间是否存在联系呢？...在优化神经网络的情况下，目标则是去改变参数，具体方式是：对于一系列输入 X，概率分布 Y 的正确的参数可以在输出（回归值或类）中得到。一般这可以通过梯度下降和其变体来实现。...对θ使用均值为 0 的高斯先验概率与把 L2 正则化应用到目标函数上是一致的（确保了有很多小权重），然而在θ上使用一个拉普拉斯先验概率与把 L1 正则化应用到目标函数上是一致的（确保很多权重的值为 0）

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