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...可取的方法是NOT IN可以NOT EXISTS代替。
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/2305.12837.pdf 只在此摘录一些片段： 1 片段一：大促预估不足的原因 直接原因：大促周期内用户转化行为突变(五花八门的电商机制：...论文中大促时序向量的构成由两个部分： 每天的CVR 品类的产品（如化妆品）的曝光占比 上述的两类数值特征将会被拼接并平铺成向量，作为对应天的表征。...为每一天都构建了对应表征后，我们使用最近邻算法来检索最相似的历史数据：计算当天表征与历史每一天表征之间的余弦距离并排序。 检索效果： 在表3中，我们提供了几个真实检索结果来更好地展现数据检索的效果。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
关于遗传算法，公众号内已经有多盘技术推文介绍： 【优化算法】遗传算法(Genetic Algorithm) （附代码及注释） 转载 | 遗传算法求解混合流水车间调度问题（附C++代码） 今天小编再为大家带来...CSDN上一位大牛@sundial dreams 关于遗传算法在 作业车间调度问题 上的相关内容，希望大家喜欢！...公式(1)为目标函数，即优化目标，系统中使用总加工时间最短为优化目标。公式(2)表示1个作业只能在加工完成前一道工序后才可以加工后一道工序。...随着遗传算法（genetic algorithm (GA)）在组合优化问题的广泛应用，许多人开始对遗传算法进行深度研究。...已有研究结果表明，遗传算法对求解作业车间调度问题具有较好的效果，因此系统采用遗传算法来解该问题，遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。
.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W2.优化算法 导入一些包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io...### END CODE HERE ### return parameters, v 注意： 速度 v 初始化为 0，算法需要几次迭代后才能把 v 加上来，然后开始采用大的步长...不同优化算法下的模型 数据集：使用以下数据集进行测试 ?...本例子由于太过简单，所以动量的优势没有体现出来，在大的数据集上会较不带动量的模型更好 5.3 带Adam的Mini-batch梯度下降 # train 3-layer model layers_dims...5.4 对比总结 优化方法 准确率 cost shape Gradient descent 79.7% 振荡（我的结果是光滑） Momentum 79.7% 振荡 （我的结果是光滑，求指点） Adam
大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。...你和遗传算法的距离也许只差这一文(附C++代码和详细代码注释) 干货 | 遗传算法(Genetic Algorithm) （附代码及注释） 干货 | 遗传算法(Genetic Algorithm)...(2) - ALNS算法主逻辑结构解析 代码 | 自适应大邻域搜索系列之(3) - Destroy和Repair方法代码实现解析 代码 | 自适应大邻域搜索系列之(4) - Solution定义和管理的代码实现解析...的代码解析 代码 | 自适应大邻域搜索系列之(7) - 局部搜索LocalSearch的代码解析 自适应大邻域 | 用ALNS框架求解一个TSP问题 - 代码详解 干货|迭代局部搜索算法(Iterated...local search)探幽（附C++代码及注释） 干货|遗传算法解决带时间窗的车辆路径规划问题(附java代码及详细注释） 干货 | 想学习优化算法，不知从何学起？
大语言模型的应用与微调优化必要性 ChatGPT 的横空出世开启了大语言模型 (LLM) 的普及元年，BERT、GPT-4、ChatGLM 等模型的非凡能力则展现出类似通用人工智能 (AI) 的巨大潜力...这些技术因其成本更低、应用方式更简单便捷，正在逐渐取代大模型传统调优方法。...基于英特尔® 架构硬件的微调优化方案 本文通过以下三个方面实现了基于第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器的 ChatGLM 高效微调优化： 1、借助英特尔® AMX，大幅提升模型微调计算速度 AMX 是内置于第四代英特尔...PyTorch 编译步骤： 下载英特尔® MPI库并安装： 安装 PyTorch 编译依赖包： 下载 PyTorch 源码并完成编译、安装： 在获得了支持 MPI 后端的 PyTorch 后，只需按如下方法在...在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启动微调 优化结果 通过以上简单软、硬件综合优化，无须采用昂贵的 GPU 硬件，即可实现对 ChatGLM-6B 模型的高性能微调
现在的视频、游戏等大文件网站的高并发问题越来越突出，如何能在高并发下既节省带宽又能提高速度呢？这就不得不说基于bt内核的p2p技术，该技术支持各种大文件的高并发...
这篇博客主要介绍不同问题的遗传算法。 遗传算法是通用的全局优化算法，因此有很多的应用。有很多应用我是看不懂的，比如机器人步态优化。...遗传算法便是产生这样混乱图片的方法之一。论文中使用了不同的编码方式，我们介绍在MNIST数据集上的简单编码方式。...下图是用栅格表示的机器人路径规划环境，栅格是最简单的路径规划环境表示方法。图中的路线就是机器人的前进路线。 image.png 遗传算法中的一个个体代表了一条路线。...某些蛋疼的例子 当然不是所有问题都适合使用遗传算法的。比如很多年前，石三石跟我介绍了一篇国内论文，那篇论文用遗传算法优化k-means聚类的k值。...我当时还不相信，觉得那篇论文应该是优化k-means初始化的值。三石同学还和我确认是k-means聚类算法的k值。他和我对着那篇论文默默吐槽了。
Python-Matplotlib库一步步绘制可以用于出版的图表(Publication Ready Plots),接下来，将通过一个具体的小例子给大家讲解一下绘制流程,当然，最后还会介绍现成的第三方包绘制的绘制方法...更多内容可参考：proplot库官网[4] 总结 今天这边推文，小编汇总了三种Python绘制出版级别图表的方法： matplotlib：一步步定制化操作。...综上，大家可以合理的学习自己的工具绘制出版级别的论文配图哈~~ 参考资料 [1] Matplotlib.rcParams属性: https://matplotlib.org/stable/api/matplotlib_configuration_api.html
但是，Uber 近日发布的五篇论文表明，神经进化（neuroevolution）这种利用遗传算法的神经网络优化策略，也是训练深度神经网络解决强化学习（RL）问题的有效方法。 ?...这个结果非常出乎意料：遗传算法并非基于梯度进行计算，没人能预料遗传算法能扩展到如此大的参数空间；而且，使用遗传算法却能与最先进的强化学习算法媲美、甚至超过强化学习，这在以前看来是根本不可能的。...要知道，这些欺骗性问题通常对奖励最优化算法形成障碍，例如 Q 学习（DQN）、策略梯度算法（A3C）、进化策略（ES）以及遗传算法。 ? 左：遗传算法在 Frostbite 中得分 10500。...我们的论文对 A Visual Guide to Evolution Strategies（参见「从遗传算法到 OpenAI 新方向：进化策略工作机制全解」）进行了补充和完善。...此外，正如我们的论文所展示的，神经进化搜索与 SGD 不同，因此为机器学习工具箱提供了有趣的替代方法。我们想知道，深度神经进化是否会像深度学习一样经历复兴。
最简单的方法：在构造函数中使用合理的默认值初始化状态。...一旦触发了addEventListener，init（）方法就可以使用DOM元素。...TypeError: Object doesn’t support property 当您调用未定义的方法时，这是在IE中发生的错误。...在这种情况下，99.9％的问题是IE无法将当前命名空间中的方法绑定到this关键字。 例如，如果您使用方法isAwesome的JS名称空间Rollbar。...因此，使用JS命名空间时最安全的选择是始终使用实际命名空间作为前缀。 Rollbar.isAwesome(); 6.
所以介绍下缓存方法以及缓存内容在哪查找？ 1、http 缓存 http缓存是存在于服务器与浏览器之间，是一种保存资源副本并在下次请求时直接使用该副本的技术。...indexDB主要特点有： indexDB大小取决于你的硬盘，存储的数据量非常大。 可以直接存储任何类型的数据，如 js任何类型的数据 、blob流。 可以创建索引，提供高性能搜索功能。...CacheStorage常见方法： CacheStorage.match() - 检查给定的 Request 对象是否是 CacheStorage 对象跟踪的 Cache 对象中的键，返回Promise
在实现用遗传算法解VRPTW的过程中，小编一直在被生成了很多不可行解修复很困难而困扰，而这篇论文中所提出的算法恰好就避免了不可行解的处理，那么究竟是如何实现避免讨论不可行解的呢？...1.遗传算法 ? 1 遗传算法简介 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的基于种群的随机化搜索方法。...它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间...遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。遗传算法是现代智能计算中的关键技术之一。...5 selection 选择的方法有很多，这里使用二进制锦标赛选择，每次从亲代中选择两个个体进行比较，将适应度大的个体保留到亲代中即可。 ? 4.代码 ?
多目标优化Knee前沿搜索方法研究进展 精品论文推荐 李文桦，张涛，王锐*，王凌，多目标优化Knee前沿搜索方法研究进展，控制理论与应用，2021.03 https://kns.cnki.net/kcms...超多目标优化是近年来进化多目标优化领域的一个研究热点，相关算法大多沿用传统进化多目标优化算法的模式，试图找到整个Pareto前沿。...Knee点指的是Pareto前沿上具有最大边际效用的点，在这个点上，单独提升某一个目标的优化值将带来其他目标值的巨大衰退，因此该点通常被认为是对决策者最具吸引力的点。...鉴于此，文章《多目标优化Knee前沿搜索方法研究进展》对多目标优化中knee前沿搜索相关的方法进行总结，包括knee的检测方法、保留策略、测试问题等，并对多目标优化的knee前沿搜索未来研究工作进行展望...文章还详细介绍了基于期望边际效用、基于Trade-off、基于锥支配等的knee检测方法，并详细分析了各类方法的优缺点。
它代表了作为有机体的神经网络结构，可以通过遗传算法编程使其进化。 两分钟论文节目之前有提到过，神经网络技术发展十分迅速，在十年前就已经解决了那些人们认为完全不可能解决的问题。...它们要花更长的时间训练，更糟的是，如果我们有一个过于大的神经网络，就会遇到过拟合的问题。过拟合现象是指学习算法从本质上来说是在记忆训练数据，而实际上并没有进行学习。...他能够记下教科书里的所有内容，如果考试内容跟书本上一样，这名学生能够做的非常好，但是，即使考试内容有最细微的偏差，这名学生也将会做的非常糟糕。...人们喜欢称之为死记硬背，但是这种方式跟任何一种学习方法都无法相比。一个较小的神经网络就像一名知识量较少的学生。他们更倾向于选择一种方式来完成他们的家庭作业，这种方式会完成得更好。这就是过拟合现象。...使用L1、L2正则化或者dropout方法在某种程度上可以防止过拟合现象。这些方法通常有所帮助，但是没有一种方法是非常高效的。
作者提出了一种将遗传算法和梯度估计结合的黑盒攻击方法，使之可以产生比单独算法更好的对抗样本。...根据攻击者对网络的了解信息，有不同的执行敌对攻击的方法： 白盒攻击：对模型和训练集完全了解；如果给定一个网络的参数，白盒攻击是最成功的，例如 Fast Grandient Sign Method 和 DeepFool...攻击策略： 基于梯度的方法：FGSM 快速梯度法； 基于优化的方法：使用精心设计的原始输入来生成对抗样本； ▌以往的研究 在先前的研究工作中，Cisse 等人开发了一个通用攻击框架，用于在包括图像和音频在内的各种模型中工作...▌本文研究 本文采用一种黑盒攻击，并结合了遗传算法与梯度估计的方法创建有针对性的对抗音频来实现欺骗 ASR 系统。第一阶段攻击是由遗传算法进行的，这是一种无需计算梯度的优化方法。...在更复杂的深度语音系统上困难在于试图将黑盒优化应用到一个深度分层、高度非线性的解码器模型中。尽管如此，两种不同方法和动量突变的结合为这项任务带来了新的成功。
最近UC Berkeley、清华大学的研究人员提交给ICLR 2019的论文《重新思考剪枝》质疑了六种剪枝方法，引起关注。...最近一篇提交给ICLR 2019的论文似乎与最近所有network pruning相关的论文结果相矛盾，这篇论文质疑了几个常用的模型剪枝方法的结果，包括韩松（Song Han）获得ICLR2016最佳论文的...网络剪枝的过程一般包括三个阶段：1）训练一个大型，过度参数化的模型，2）根据特定标准修剪训练好的大模型，以及3）微调（fine-tune）剪枝后的模型以重新获得丢失的性能。...)，就采用原始实现； 2)对于更简单的剪枝方法，如Li et al.(2017)和Han et al.(2015)，我们重新实现了剪枝方法，得到了与原论文相似的结果； 3)其余两种方法(Luo et al...为了适应本文的方法和原论文之间不同框架的影响，我们比较了相对于未剪枝的大型模型的相对精度下降。
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