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。...有很多方法，比如说高中学过的「特征方程」，或者算法分析常用的「主定理」等等，对于这个问题很容易解，这里就直接写答案了： 可见分治法解决这个问题的比较次数基本上是1.5n，比一开始的算法最坏情况下2n的比较次数要好一些...我们公众号之前有很多讲动态规划的文章，其中 动态规划设计之最长递增子序列 就写过，写状态转移方程的方法就是数学归纳法，其实归纳法不止适用于动态规划，很多算法问题都有归纳思想的影子，可以认为递归算法都是运用归纳思想
MySQL优化方法： 1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作...5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引...从根本处找出可以优化的地方，EXPLAIN的查询结果也会告诉你，你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的，通过对这些信息的查看，你可以对自己的查询语句做相应的调整 explain select...UNIQUE ( `column` ) 全文索引 添加FULLTEXT ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT(`column` ) 6.利用查询缓存来优化查询...7.尽量不使用NOT IN和like语句操作 NOT IN和like“%aaa%”操作都不会使用索引，将进行全表扫描。可取的方法是NOT IN可以NOT EXISTS代替。
标记-清除算法 标记-清除分为标记和清除两个阶段，在标记阶段jvm会在需要回收的对象上面打上标记，标记阶段完成后，jvm开始执行清除动作，这个阶段会清除掉那些被标记的需要回收的对象。...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...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
DROP PRIMARY KEY | DROP {INDEX|KEY} index_names DROP [ONLINE|OFFLINE] INDEX index_name ON tbl_name 算法...同时要考虑插入B+树的三种情况，每种情况都可能导致不同的插入算法。如下表所示： ? B+树插入的3种情况 我们实例分析B+树的插入，在图1的B+树中，我们需要插入28这个值。...优化 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。...除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可以使用工具来优化数据库的性能，通常有三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置 1 性能分析工具 show profile...select_type: SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为 SUBQUERY：在SELECT或WHERE列表中包含了子查询
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。...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？...你可能会有很多种选择： 收集更多的训练样本，扩大训练集； 减少特征数量，去除一些和结果不相关的特征； 增加特征数量，增加一些可能和结果相关但是被忽略的特征； 增加多项式特征，比如某个特征的平方、或两个特征的乘积等...加大正则化系数\lambda 如果上面可能选择的工作都做一遍的话，显然会耗费大量时间和精力。那到底怎样做才算有的放矢呢？这就要结合算法在交叉验证集或测试集上的具体表现来选择合适的改进方案。...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。
为了解决这一问题，有如下常用的方法： The Validation Set Approach（验证集方案） 这种是方法最简单的，也是很容易就想到的。...它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优，但是省时间省力。...3、fmin fmin函数是对不同的算法集及其超参数进行迭代，然后使目标函数最小化的优化函数。...TPOT是一种基于遗传算法优化机器学习管道（pipeline）的Python自动机器学习工具。...TPOT的优化算法本质上是随机的，这意味着它使用随机性（部分地）来搜索可能的流水线空间。
参考资料 《算法（第4版）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne 《啊哈！...算法》 — — 啊哈磊 《数据结构（教材）》 — — 严蔚敏，吴伟民 快速排序算法的编码描述 快排的基本思路 ?...（作为入门，啊哈磊老师的《啊哈，算法》里的图示还是很有趣的！...这里向大家安利一下） 【注意】下面在优化中会讲关于基准元素的选取的诀窍， 但在快排的基础编码里，我们只要记住把头部元素当作基准元素就够了（假设数组元素是随机分布的） 左右游标扫描和元素交换 在选取了基准元素之后...所以为了保证快排算法的随机化，我们必须进行一些优化。 下面介绍的方法有三种： 排序前打乱数组的顺序 通过随机数保证取得的基准元素的随机性 三数取中法取得基准元素（推荐） 1.
小和问题 在一个数组中，每一个数左边比当前数小的数累加起来，叫做这个数组的小和。求一个数组 的小和。...例子： [1,3,4,2,5] 1左边比1小的数，没有； 3左边比3小的数，1； 4左边比4小的数，1、3； 2左边比2小的数，1； 5左边比5小的数，1、3、4、2； 所以小和为1+1+...3+1+1+3+4+2=16 1 最直接方法 依次遍历各元素左边 时间复杂度O(N) 2 归并方法 每次merge得出一个小和 package com.sss; /** * @author Shusheng...* * @param arr * @param left * @param right * @return 在left - right范围内一共产生的小和...+ 右侧部分产生的小和 + 最终merge过程产生的小和 = 整体的小和 return mergeSort(arr, left, mid) + mergeSort(arr, mid +
从排序轨迹上看，合并序列的长度都是从小（一个元素）到大（整个数组）增长的 单趟归并算法 单趟排序的实现分析 下面我先介绍两种不同归并算法调用的公共方法， 即完成单趟归并的算法。...因为前提是aux1和aux2都是有序的，所以通过这种方法我们能得到更长的有序序列 4. ...最关键的是sort(int a [], int low,int high)方法里面的三行代码： sort(a,low,mid); sort(a,mid+1,high); merge(a,low,mid...（递归栈上升一层） 基于递归归并排序的优化方法 优化点一：对小规模子数组使用插入排序 用不同的方法处理小规模问题能改进大多数递归算法的性能，因为递归会使小规模问题中方法调用太过频繁，所以改进对它们的处理方法就能改进整个算法...在递归调用的每个层次交换输入数组和输出数组的角色 注意， 外部的sort方法和内部sort方法接收的a和aux参数刚好是相反的 ? 这样做的话， 我们就可以去除原数组序列到辅助数组的拷贝了！
，即最外层 select。...优化方式和常见的优化差不多 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND position ='dev'order by age; 5.2...表关联主要有两种常见的算法 嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法 基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL) 算法 接下来来一个示例，创建两张表...因此在上面的算法中，mysql 的流程如下：先选择 t2 表作为驱动表，然后先从表中取一条数据 a，在和 t1 表中的数据进行比对，由于 t1 表直接走了索引，索引 t2 表取一次，t1 表也可以通过索引一次找到...针对上诉的 join 联表描述，作一下总结「1，关联字段加索引」「2，小表驱动大表」「3，最多关联不要超过三张表」 5.4，in 和 exsits 优化 原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集
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) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数 优化算法 固定学习率优化算法 学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$） 随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...自适应学习率的优化算法考虑二阶动量，一般来说，一阶动量决定优化方向，二阶动量自适应学习率 AdaGrad 二阶动量取梯度平方和：$V_t = \sum\limits^t_{i=1} g^2_i$，此时...\cdot m_{t-1} + (1-\beta_1)\cdot g_t \ V_t = \beta_2 \cdot V_{t-1} + (1-\beta_2) \cdot g_t^2 $$ 混合方法
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....Kennedy 和 R.Eberhart 在1995年提出的粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）变得非常流行，它是一种基于随机优化（Stochastic Optimization...）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。
作者：Abhishek Suran 转载请联系作者 提要：PPO强化学习算法解析及其TensorFlow 2.x实现过程（含代码） 在本文中，我们将尝试理解Open-AI的强化学习算法：近端策略优化算法...算法的步骤 游戏n步，存储状态，动作概率，奖励，完成变量。 基于上述经验，应用广义优势估计方法。我们将在编码部分看到这一点。 通过计算各自的损失，训练神经网络在某些时期的运行。...call(self, input_data): x = self.d1(input_data) a = self.a(x) return a 行动选择: 我们定义代理类并初始化优化器和学习率...在上述循环结束后，我们计算状态的值并加到最后一个状态的值，在广义优势估计方法中进行计算。 然后用广义优势估计方法对所有列表进行处理，得到收益、优势。 接下来，我们对网络进行10轮训练。...if best_reward == 200: target = True env.reset() env.close() 估计广义优势: 我们定义了一个预处理函数，它实现了GAE方法来计算返回值和优势
1、排序概念 内部排序和外部排序 根据排序过程中，待排序的数据是否全部被放在内存中，分为两大类： 内部排序：指的是待排序的数据存放在计算机内存中进行的排序过程； 外部排序：指的是排序中要对外存储器进行访问的排序过程...冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。 评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这主要是通过记录的比较次数和移动次数来反应；另一个是执行算法所需要的附加存储单元的的多少。...原理图 3.1、基本实现 3.2、优化实现——二元选择排序 思路：减少迭代次数，一轮确定2个数，即最大数和最小数。...3.3、等值情况优化 思路：二元选择排序的时候，每一轮可以知道最大值和最小值，如果某一轮最大最小值都一样了，说明剩下的数字都是相等的，直接结束排序。...还可能存在一些特殊情况可以优化，但是都属于特例的优化了，对整个算法的提升有限。
我们在了解了导致Redis变慢的原因之后，针对性地优化，就可以让Redis稳定发挥出更高性能。 这篇文章我们就来总结一下，在使用Redis时的最佳实践方式，主要包含两个层面：业务层面、运维层面。...由于我之前写过很多UGC后端服务，在大量场景下用到了Redis，这个过程中也踩过很多坑，所以在使用过程中也总结了一套合理的使用方法。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的Redis使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用Redis的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...在开发过程中，业务层面的优化建议如下： key的长度尽量要短，在数据量非常大时，过长的key名会占用更多的内存 一定避免存储过大的数据（大value），过大的数据在分配内存和释放内存时耗时严重，会阻塞主线程...Redis相关中间件时，总结出来Redis推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
机器学习优化方法 优化是应用数学的一个分支，也是机器学习的核心组成部分。实际上，机器 学习算法 = 模型表征 + 模型评估 + 优化算法。...其中，优化算法所做的事情就是在 模型表征空间中找到模型评估指标最好的模型。不同的优化算法对应的模型表征 和评估指标不尽相同。...2.4 常见的几种最优化方法 梯度下降法 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。...3.7 模型评估方法 Holdout检验 Holdout 检验是最简单也是最直接的验证方法，它将原始的样本集合随机划分 成训练集和验证集两部分。...随机搜索一 般会比网格搜索要快一些，但是和网格搜索的快速版一样，它的结果也是没法保证的。 贝叶斯优化算法，贝叶斯优化算法在寻找最优最值参数时，采用了与网格搜索、随机搜索完全 不同的方法。
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....原理 上述常用方法均可以使用一下公式来进行同一描述： ΔWt=−ηtGt+εMtGt=ψ(∂L∂W1,⋯ ,∂L∂Wt)Mt=ϕ(∂L∂W1,⋯ ,∂L∂Wt)\begin{array}{c} \Delta...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
Github 教程 探索性数据分析、特征工程和特征选择 机器学习播放列表 深度学习和自然语言处理完整播放列表 生产部署的重要框架 完整的 AWS Sagemaker 和 Sagemaker Studio...工具 完整的 MLOPS 教程 使用开源工具的端到端机器学习、深度学习和自然语言处理项目,直到部署 生成式 AI 和 Open AI 播放列表 PySpark 完整教程 完整的数据科学、机器学习和深度学习面试题...2、机器学习算法实现的最小和最干净的例子 地址：https://github.com/rushter/MLAlgorithms 这个项目有点老，但是知识不老。...主要面向希望学习机器学习算法内部原理,或者从零开始自己实现机器学习算法的人群。相比于高效优化的现成机器学习库,这个项目中的代码更容易理解和操作。...所有的算法都是用 Python 实现的,利用了 numpy、scipy 和 autograd 这些库。
文章目录 机器学习算法的选择 1. 问题类型： 2. 数据规模： 3. 特征空间： 4. 数据质量： 机器学习算法的优化技巧 1. 特征工程： 2. 超参数调优： 3. 集成方法： 4....然而，正确选择合适的机器学习算法，并对其进行优化，对于实现高效准确的模型至关重要。本文将深入探讨机器学习算法的选择和优化技巧，以及在实际应用中如何充分发挥它们的作用。 机器学习算法的选择 1....通过使用交叉验证等方法，可以找到最优的超参数组合，从而提升模型性能。 3. 集成方法： 采用集成方法如随机森林、梯度提升树（GBDT）等，将多个基础模型组合起来，可以进一步提升模型的性能和鲁棒性。...这些技巧可以提升训练过程的稳定性和收敛速度，从而提高模型性能。 结论 机器学习算法的选择和优化技巧对于构建高效准确的模型至关重要。通过了解问题类型、数据规模、特征空间等因素，我们可以选择合适的算法。...在模型构建过程中，特征工程、超参数调优、集成方法和模型调优等技巧可以帮助我们进一步提升模型性能。同时，不同领域的问题可能需要不同的算法和优化策略，需要根据实际情况进行选择和调整。 感谢您阅读本文！
在这个问题中，最大子序列和可能在三处出现：即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。前两种情况可以通过递归求解。...故该序列的最大子序列和为max（6，4，0）= 6。 时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大子序列和问题所花费的时间。...算法四： 算法三利用递归较好的解决了最大子序列和问题，但仔细分析，在递归过程中，同一个元素很可能多次被操作，有没有更高效的算法？先上代码！...）如果大于0，不管当i > t的元素大小如何，加上thisSum总会使之后的和变大，而如果thisSum小于0，肯定会使之后的和变小 ，既然还会变小，那干脆就重新来过（thisSum = 0），有些另起炉灶的意味...不仅如此，在任意时刻，该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案（其他算法即前三种不具有这个特性）。具有这种特性的算法叫做联机算法（online algorithm）。
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