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。...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。
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
背景 搞过testng的同学都知道，testng自带的报告非常丑，而且有些字段的展示很不人性化，所以需要优化下报告 解决方案 尝试过一下开源的jar包，如ReportNG，奈何和目前使用的allure框架冲突...，只能选择其他方法，google后发现可以重写testNG的生成报告的接口来实现自定义的报告，美化方面想到了直接套用bootstrap的框架 参考：https://stackoverflow.com/questions... } 然后将获取到的数据写到一个html文件中，css样式采用放在html中， 类似下图 生成的html文件中包含了我们期望的数据，和bootstrap的css内容，因此报告看起来好看又人性化
HTMLTestRunner报告优化（截图） 在执行测试用例的时候，希望把报错截图也要放进报告里，使用在原始的HTMLTestRunner.py文件基础上优化后的HTMLTestRunnerPlugins.py...创建plugins包，用于存放生成测试报告扩展文件（HTMLTestRunnerPlugins.py）。 创建report文件夹，执行脚本指定测试报告生成在此文件夹里。...、描述、报告路径、输出报告详细程度、失败重试次数等。...双击打开测试报告，效果如下： 优化了：错误和失败截图、饼图统计、失败后重试功能等。 点击显示截图。...将run_all.py文件里的定义测试报告参数retry=0修改为retry=1（指定重试次数，重试的测试也会收集到测试报告中，这里设置为1，如执行失败后再次执行1次），再次执行此文件，运行结果： 双击打开测试报告
最近开始重拾算法，在 LeetCode上刷题。顺便也记录下解题报告以及优化思路。...仅仅是达到了前三分之一，说明这个算法还有可以更进一步的优化。 进一步优化查询 这里用了 Dictionary, 但这里的 TValue 是一个列表。...最后可以反向查询，查之前的数值中是否缺一个 nums[i]，对应存进去的就是差值，这样可以减去两个临时变量，顺带优化一点点的空间。...这里若羽对于接下来进一步优化有一些初步的想法，待有空实验后再加一篇解题报告。 分段策略，当数据量达到一定程度时使用更高效的算法，当数据量较小时，可能哈希耗时会更长一些，这个需要实验。...大意便是寻找多个算法的耗时阈值，利用阈值进行策略选择。 自己实现针对题目更高效的哈希算法。
那也说明了还有很大的优化空间。 优化常量 上面我们在循环时使用到了 IList 的 Count，这里我们可以提前将其存储起来。...前面还有近 15% 说明还有优化空间。...优化循环数 上面的算法，如果按照大O表示法来计算复杂度的话，它的复杂度是：O(max(l1.Length, l2.Length)) ，再精简一下也就是 O(n)，即单重循环的程度。...抛开竞赛的立场，浮动如此大的排名，在一定程度上已经无法再客观的去评价时间复杂度相近算法的优劣了。排名第一的算法再运行一次也有可能会排到末尾去。...但是算法优化的思路还是可以继续，撸码不停，优化不止~（好想自己实现一个 OJ 了！）
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
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
整体性能分析 AWR、ASH、ADDM、AWRDD 整体分析调优工具 AWR：关注数据库的整体性能的报告； ASH：数据库中的等待事件与哪些SQL具体对应的报告； ADDM：oracle给出的一些建议...AWRDD：Oracle针对不同时段的性能对比报告 AWRSQRPT：oracle获取统计信息与执行计划 不同场景对应工具 局部分析调优工具： explain plan for set autotrace...= 'SALES' 这图来自《收获，不止SQL优化》，可以看出id为2的A-Rows实践返回行数为10，id为3的Starts为10，说明驱动表emp访问的结果集返回多少条记录，被驱动表就被访问多少次，...) and not exists(select /*+ no_unnset */ 0 from bonus where bonus.ename = emp.ename) ps:图来自《收获，不止SQL优化...【调优TIPS】 出现哈希连接，可以在子查询加个rownum，让优化器先内部查询好再查询外部，不构成哈希连接 索引列有空值是不走索引的，模糊匹配也不能走索引 with as用法，有缓存，可以用于提高性能
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....）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。...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。
前言 美国加密货币报道媒体CoinDesk近期发布“全球区块链现状报告”，深入研究了快速发展的加密货币行业及其底层技术，该报告覆盖了公共区块链、企业区块链、ICO、投资以及监管等话题，另外还对3000多名投资者的加密货币投资及情绪进行了调查...以下是该报告阐述的2017年第四季度和全年最重要的五大趋势： 1 比特币和数字加密货币创造历史纪录 经历过“分叉”所导致的不确定性后，比特币价格一路飙升，并创下多个里程碑。...4 亚洲：最严格的监管可能即将来袭 第四季度市场充满恐慌，最终导致韩国强化对数字加密货币交易进行严格监管。韩国针对数字加密货币交易采取新的监管措施，以限制投机。...以下为报告全文： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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。...2、简单排序之冒泡法Python实现及优化 原理图 2.1、基本实现 2.2、优化实现 思路：如果本轮有交互，就说明顺序不对；如果本轮无交换，说明是目标顺序，直接结束排序。...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。
JVM 标记清除垃圾回收算法的核心思想 警惕数组的访问越界问题 (这里不是很清楚，后续补课) int main(int argc, char* argv[]){ int i = 0; int...从数组存储的内存模型上来看，“下标”最确切的定义应该是“偏移（offset）” 如果用 a 来表示数组的首地址，a[0]就是偏移为 0 的位置，也就是首地址，a[k]就表示偏移 k 个 type_size...数组作为非常基础的数据结构，通过下标随机访问数组元素又是其非常基础的编程操作，效率的优化就要尽可能做到极致。 所以为了减少一次减法操作，数组选择了从 0 开始编号，而不是从 1 开始。
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....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
事实上如果严格要求按照我的专业来写的话，我写个数值算法可能是最对的方向。...但是我的技能树现在太歪了，数值算法也扔下好久了（我一直以为是我学校拉，不开这个课，后面查了一下，原来是研究生的课程，谢谢，有被冒犯到）。...因为在本末的时候有见到很多正在安装的电机，涉及商业机密了，不让拍照，但是在我看来就是一种无刷电机的模型，只不过这个电机将参数优化到登峰造极的一种地步。比如材料，绕匝数，磁隙间距等，都优化过。...SO，电机控制算法这个Titel就出现了。 酷酷的FOC就登场了： 1.那具体的FOC是什么？...驱动BLDC或PMSM电机的算法，能够精确控制电机，并且能够让电机在极低转速下保持力矩和稳定性 2.FOC能用来干啥，有啥好处？
HTMLTestRunner报告优化（中/英文） 引用原始的HTMLTestRunner.py文件生成的测试报告在美观性不是很好，使用在此文件基础上优化后的HTMLTestReportCN.py文件（生成的报告为中文...） 引入HTMLTestReportCN，设置报告名称、描述、报告路径、测试者、输出报告详细程度等。...） 引入HTMLTestReportEN，设置报告名称、描述、报告路径、测试者、输出报告详细程度等。...双击打开中文测试报告，效果如下： 优化了：样式美化、显示测试人员、统计通过率、按钮显示相应用例个数等。...双击打开英文测试报告，效果如下： 优化了：样式美化、显示测试人员、统计通过率、按钮显示相应用例个数等。
本期的智能内参，我们推荐清华大学的报告《 人工智能芯片研究报告 》，全面讲解人工智能芯片，系统梳理人工智能芯片的发展现状及趋势。 ?...这个特性为算法的功能实现和优化留出了更大空间。...（2）ADAS（高级辅助驾驶系统） ADAS 是最吸引大众眼球的人工智能应用之一， 它需要处理海量的由激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器采集的实时数据。...自主设计的嵌入式神经网络处理器（NPU）采用了“数据驱动并行计算” 架构，专门针对深度学习算法进行了优化，具备高性能、低功耗、高集成度、小尺寸等特点，特别适合物联网前端智能的需求。 ?...来自哈佛大学的团队就该问题提出了优化的五级流水线结，在最后一级输出了触发信号。
算法40讲 1.算法学习： 分类-chunked up 刻意练习(枯燥，练习缺点，弱点，不舒服的) 反馈（主动：github看高手的代码，leetcode,被动 code review） 面试解题四件套
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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