本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。介绍了优化的基本原理，重点介绍了基于梯度的数值优化策略和算法，可用于求解光滑和有噪声的不连续优化问题。...一个特殊的Python模块以电子方式提供(通过springerlink)，它使文本中的新算法易于访问并直接适用。数值例子和练习包括鼓励高级到研究生水平的学生计划，执行，并反映数值调查。...(i)作者认为，引入数学优化的主题最好通过经典的基于梯度的方法来完成，(ii)与目前流行的使用非梯度方法的趋势相反，如遗传算法(GA)，模拟退火，粒子群优化和其他进化方法，作者认为，在许多情况下，这些搜索方法在计算上过于昂贵...根据作者的经验，通过明智地使用基于梯度的方法，可以解决带有数值噪声和多重最小值的问题，而且只需要花费遗传算法等搜索技术的一小部分计算成本。...材料的呈现不太严格，但希望是正确的，应该提供必要的信息，让科学家和工程师选择适当的优化算法，并成功地将它们应用到各自感兴趣的领域。
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。...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。...对于第一个求最大值和最小值的问题的分治算法和这道题基本一样，只是最后合并子问题答案的部分不同，而且更简单，读者可以尝试写一下第一题的分治解法。...首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。
NaND. 0下列哪个不是Web性能优化的常见策略？A. 图片懒加载B. 文件压缩C. 大量使用同步加载D. 缓存机制在响应式Web设计中，媒体查询（Media Query）的作用是什么？A....理论题（每题3分）请解释什么是跨域资源共享（CORS）？如何在前端中处理CORS问题？什么是响应式Web设计？列举实现响应式设计的方法。解释什么是DOM（文档对象模型），以及它在前端开发中的作用。...选择题答案B. HyperText Markup LanguageB. 页面布局B. 变量C. C. 用于简化CSS编写的工具B. FacebookC. DjangoA....理论题答案跨域资源共享（CORS）解释： 跨域资源共享（CORS）是一种机制，它允许在一个域中的Web应用程序请求从另一个域中获得资源。...搜索引擎优化： 符合可访问性标准的网站通常更容易被搜索引擎索引，提高了网站的可见性。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第四期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
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
本来是打算解释一下数据包络分析的，考虑到原理里面有对偶问题的涉及，那就先从原理的角度简述一下约束优化的对偶优化问题以及kkt条件吧，这同样也是支持向量机中比较核心的知识点，笔者在某厂面试时被手推过这个，...一般来讲，约束优化(本文主要针对凸优化)是指在自变量存在约束集合(集合也叫可行域)的情况下对目标函数进行最优化求解的过程，当然除了我们应该必须形成定式思维的拉格朗日罚函数求解方法外，还有一种改良的梯度求解法也可以求解
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作者：haozlee 链接：blog.csdn.net/lihao21/article/details/81051631 CAP 理论是分布式系统的一个基础理论，它描述了任何一个分布式系统最多只能满足以下三个特性中的两个...CAP 理论的含义。...第七章：结论 让我们再次回到 CAP 理论，CAP 理论告诉我们，当设计一个分布式系统时，我们无法同时满足 一致性，可用性，分区容忍性 的要求，我们最多满足其中的两个要求，形式化的证明，可以参考...CAP 理论的证明 。...下次再打电话查询时，总能获取最新的记录 可用性：只要你和妻子有人上班，记忆公司总能为顾客提供服务 分区容忍性：即使你和妻子的沟通无法进行，记忆公司仍然可以提供服务 番外篇：背后的记录员 上面设计的系统仍然有优化的空间
webpack是当下最流行的js打包工具，这得益于网页应用日益复杂和js模块化的流行。...webpack2增加了一些新特性也到了预发布阶段，是时候告诉大家如何用webpack2优化你的构建让它构建出更小的文件尺寸和更好的开发体验。...优化输出 打包结果更小可以让网页打开速度更快以及简约宽带。...这样就可以优化支持tree-shaking的库。...优化开发体验 优化开发体验主要从更快的构建和更方便的功能入手。
这里写的是一个系列，关于POSTGRESQL SQL 优化的问题，这篇是这个系列的第二篇，第一篇可以在文字的末尾的连接中找到，之前有同学提出，希望有一个历史文字的连接。...此时就体现了一个数据库（单体）数据库是否优秀的关键，如何找到将上面的命令用什么样的方式，怎么个先来后到的，那些条件在什么时间对收集上来的数据起作用，这就是体现数据库中 算法的精妙之处，截止目前ORACLE...总结优化器就像一个保险行业的精算师，如果你想发布一个保险产品，首先精算师的从上到下，从成本的角度，从几率的角度，等等考虑你的保险产品到底该怎么做。...以上也说明另一个问题，执行计划有时虽然一样，但最终每次执行的时间是不一样的，有时DBA 进行SQL 的优化，只是在测试环节中测试优化后的结果还是不错的，但将他放到实际的生产环节中，发现并不和自己在测试环节中测试的结果一样...，这属于正常的现象，因为生产环节中的数据是变动的，并且语句执行的依据数据统计信息也不见得一致， 并发度也不一样，最终SQL的优化不理想也实属正常。
数组 既然我们刚刚讲到了算法的时间复杂度。 数组访问的时间复杂度是多少呢！O(1）。 数组插入和删除的时间复杂度呢！ ? 下标保持，变量改变 插入：平均O(n)。 删除：平均O(n)。...} } transient Node first; transient Node last; transient int size = 0; } 这一篇文章为数组和链表的理论...数组和链表算法的实战为 ： 算法：数组和链表-实战
NO、NO、NO 分治是需要利用到递归进行优化滴。
关于Map数据类型可以访问，算法：列表List、映射Map、集合Set-理论 public class TreeMap extends AbstractMap implements...这个算法直接看容易懵，需要按图服用。下面给出每种情况调用的图例。 情况1，父亲节点在祖父节点左边，且叔叔节点为红色。 ?...Java数据结构和算法-图 数据结构(Java随笔)—图
关于数组的介绍：算法：数组和链表-理论。 队列，Queue ?
【答案】B 9．下列几种逻辑覆盖标准中，查错能力最强的是（ ） A、语句覆盖 B、判定覆盖 C、条件覆盖 D、条件组合覆盖 【答案】D 10．在黑盒测试中，着重检查输入条件组合的方法是（...【答案】B 15、对软件是否能达到用户所期望的要求的测试称为( ) A、集成测试 B、有效性测试 C、系统测试 D、验收测试 【答案】D 16、某软件公司在招聘软件评测师，应聘者作出如下保证...A、系统分析 B、安装测试 C、验收测试 D、单元测试 【答案】D 22、用黑盒技术设计测试用例的方法之一为（ ） A、因果图 B、逻辑覆盖 C、循环覆盖 D、基本路径测试 【答案】A...【答案】D 65、下面（ ）不属于动态测试的内容。...【答案】ABCD
是的，非线性优化占据了SLAM的大半壁江山，于是，便有了这个专题——《非线性优化系列讲解》。...非线性优化之G2O：基础理论知识 在这部分主要进行SLAM14讲中的基础知识讲解，若已熟读过的同学可以绕道下一步，在后续部分推导用到的公式我都会再次给出，并标记。 ★问题一：什么是非线性最小二乘？...这便构成了最简单的最小二乘问题。可以想到，要使得有最小值，即找到函数极值点，而极值点往往在导数为零的点，对于易求解的，使用求导的方式，但在SLAM中，往往导数不易求解，无法找到极值点。...★问题三：列文伯格-马夸尔特法求解非线性最小二乘 Levenberg-Marquardt算法是使用最广泛的非线性最小二乘算法，同时具备梯度法和牛顿法的优点。 ? ?...理论部分就到这里结束了，我不得不说一句，这些公式看起来都很有逼格，但怎么使用是真的搞不懂，因此，接下来的部分我会从浅入深依次推进讲解非线性优化。
非线性优化之G2O：基础理论知识 在这部分主要进行SLAM14讲中的基础知识讲解，若已熟读过的同学可以绕道下一步，在后续部分推导用到的公式我都会再次给出，并标记。 ★问题一：什么是非线性最小二乘？...这便构成了最简单的最小二乘问题。可以想到，要使得有最小值，即找到函数极值点，而极值点往往在导数为零的点，对于易求解的，使用求导的方式，但在SLAM中，往往导数不易求解，无法找到极值点。...★问题三：列文伯格-马夸尔特法求解非线性最小二乘 Levenberg-Marquardt算法是使用最广泛的非线性最小二乘算法，同时具备梯度法和牛顿法的优点。 ? ?...理论部分就到这里结束了，我不得不说一句，这些公式看起来都很有逼格，但怎么使用是真的搞不懂，因此，接下来的部分我会从浅入深依次推进讲解非线性优化。...下载1 在「计算机视觉工坊」公众号后台回复：深度学习，即可下载深度学习算法、3D深度学习、深度学习框架、目标检测、GAN等相关内容近30本pdf书籍。
参考链接： K means聚类Python–简介 分类算法 – KNN算法 KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法，属于有监督学习。...理论说明 1.1 算法概论 假设我们已知n个样本的特征和标签（即所属分类），并以此作为样本集A。 ...最后我们选取k个最相似的数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 ...Step 4：确定这k个样本所在类别的出现频率 Step 5：返回这k个样本中出现频率最高的类别作为当前样本b的预测分类 1.3 算法优劣 优势：精度高、对异常值不敏感、算法思想简单、比较适合多分类问题...劣势：计算成本高，中间步骤的储存成本高，对大规模数据不是很友好 1.4 详细问题 ①k的选择 和聚类分析中的K-means算法相同，k的选择也是KNN方法的难点所在。
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) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数 优化算法 固定学习率优化算法 学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$） 随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...m_{t-1}) \ m_t = \beta \cdot m_{t-1} + (1-\beta)\cdot g_t \ \eta_t = \alpha \cdot m_t $$ 自适应学习率优化算法...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
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。...）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。...代码实现 使用Python来实现对群体智能背（swarm intelligence）后的数学理论进行了讨论和建模。...为了测试算法，Rastrigin函数将被用作误差函数，这是优化问题中最具挑战性的函数之一。在平面上有很多余弦振荡会引入无数的局部极小值，在这些极小值中，boid会卡住。
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...在一些基本理论之后，我们将使用TensorFlow 2.x实现PPO。 为什么PPO ? 因为PPO可以方便地克服以下两个问题。...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
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