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my_q
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目录前文回顾1.梯度下降的基本原理2.什么是损失函数？3.随机梯度下降和小批量梯度下降4.什么是学习率5.优化算法中的收敛性6.常用的数学优化算法前文回顾上一篇文章链接：地址1.梯度下降的基本原理梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于对目标函数进行最小化或最大化。其基本原理是通过迭代更新模型参数，沿着目标函数的负梯度方向逐步调整参数值，直到达到局部最优解。在机器学习中
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该系统实现了一个运输优化方案，主要包含以下功能：生成运输任务和车辆的随机数据集基于线性规划的数学模型求解最优分配方案基于强化学习的深度学习模型求解分配方案对比两种方案的性能指标并可视化结果系统使用Python实现，主要依赖以下库：NumPy和Pandas：数据处理和分析PyTorch：构建和训练强化学习模型PuLP：构建和求解数学优化模型Matplotlib：可视化结果tqdm：显示训练进度1.导
- 每天五分钟机器学习：拉格朗日对偶函数
每天五分钟玩转人工智能
每天五分钟玩转机器学习算法人工智能算法拉格朗日对偶函数支持向量机深度学习机器学习
本文重点在数学优化领域，拉格朗日对偶函数作为连接原始约束问题与对偶问题的核心纽带，展现了将复杂约束优化转化为无约束优化的方式。数学表达原始问题建模拉格朗日函数构造此时的目标就是：先假设w为常数，让拉格朗日函数对橙子变量λ求极大值，消掉λ之后，在对λ求极小值。为什么这样求呢？这是因为这样求和原问题有相同的解。实际目的是求最小化的①，那儿我们假设①的最小值是q，那么①我们看成是一个常数，那么现在L越大
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机器学习人工智能
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一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。以支持向量机（SVM）为例，算法通过核函数将数据映射到高维空间，但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习（DeepLearning）作为机器
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数学与信息系统管理：IT架构的数学优化关键词：数学优化、信息系统管理、IT架构、线性规划、非线性规划、动态规划、启发式算法摘要：本文深入探讨了数学优化在信息系统管理中的应用及其重要性。首先，回顾了信息系统管理的发展历程和数学优化方法的基本概念，接着介绍了数学优化方法在信息系统管理中的实际应用和面临的挑战。本文通过逐步分析，详细讲解了基础数学知识、线性规划、非线性规划、动态规划和启发式算法等数学优化
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最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)
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基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素，旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。1.结构优化与生成的核心概念结构优化：涉及通过调整结构设计参数（如形状、材料、厚度等）来改善其特定性能指标，如强度、刚度、重量、成本或安全性。传统的优化方法依赖于数值仿真和数学优化算法，
- 通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现
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定义L0范数（L0-Norm）L0范数并不是真正意义上的一个范数，因为它不满足范数的三角不等式性质，但它在数学优化和信号处理等领域有着实际的应用。L0范数指的是向量中非零元素的个数。它通常用来度量向量的稀疏性。数学上表示为：[|x|_0=\text{numberofnon-zeroelementsin}x]例如，向量(x=[1,0,2,0,3])的L0范数是3，因为该向量中有三个非零元素。L1范数
- 用C#实现最小二乘法（用OxyPlot绘图）
mingupup
C#c#最小二乘法开发语言
最小二乘法介绍✨最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种常见的数学优化技术，广泛应用于数据拟合、回归分析和参数估计等领域。其目标是通过最小化残差平方和来找到一组参数，使得模型预测值与观测值之间的差异最小化。最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量（y）与至少一个自变量（x）之间的关系建立为：在OLS方法中，我们必须选择一个b1和b0的值，以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小
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三冬四夏会不会有点漫长
#CFdiv2B题算法数据结构
#includeusingnamespacestd;voidsolve(){intn;cin>>n;intq;cin>>q;vectora(n);vectorx(q);for(inti=0;i>a[i];for(inti=0;i>x[i];for(inti=0;i>t;while(t--)solve();return0;}本来以为秒了，结果在第三个测试点超时了。#includeusingnames
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选择>行动>思考，好像是个死循环-song。动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种解决问题的数学优化方法，通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它的基本思想是将问题拆分成小的子问题，先求解并保存子问题的解，然后通过这些子问题的解来求解原始问题，避免重复计算，从而提高效率。最常见的动态规划问题包括最长公共子序列、最短路径、背包问题等。让我们通过一个简单的例子来理
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凸优化凸优化是一类特殊的数学优化问题，其基本思路是凸优化的基本思路是通过利用凸性质，将优化问题转化为在凸集上定义的凸函数的最优化问题，从而能够借助凸优化的理论和算法来高效求解。凸优化问题相对于一般的优化问题更易于求解以下是凸优化的基本思路和特点：凸集：凸优化中的关键概念之一是凸集。凸集是一个具有凸性质的集合，即对于集合中的任意两点，连接它们的线段仍然在集合内部。凸优化通常涉及到在凸集上定义的优化问
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一、多目标规划1.1多目标规划的定义 多目标规划（Multi-ObjectiveProgramming，MOP）是数学优化中的一类问题。与单目标规划不同，多目标规划有多个目标函数需要优化，这些目标函数通常是相互矛盾的。多目标规划的目标是通过找到一组解，使得各个目标函数在约束条件下都能取得最优值。1.2多目标规划的数学模型对于多个目标函数的情况，向量目标函数表示为F(x)=(f1(x),f2(x)
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文章目录一、可行遍性问题二、选址问题三、最短路四、最小树五、最大流解决数学优化的两大类方法，一类是数学规划，另一类则是图论。本文将列举一些数学建模中常遇到的图论经典问题的大致介绍与框架一、可行遍性问题欧拉问题（经过所有的边恰好一次）邮递员问题哈密尔顿问题（经过所有的点恰好一次）旅行商问题（TSP）一般用作检验np哈密尔顿圈不唯一，要找到一个路径最短国赛涉及98年灾情巡视碎纸片的拼接二、选址问题问题
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点云最小二乘法拟合直线Matlab最小二乘法是一种常用的数学优化方法，可以用于拟合数据点集合的直线。在本文中，我们将讨论如何使用Matlab编程语言实现点云最小二乘法拟合直线，并提供相应的源代码。首先，我们需要定义一个包含点云数据的数组。假设我们有一个Nx2的矩阵，其中每一行代表一个二维点的坐标。我们可以使用以下代码创建一个示例数据集：%创建示例点云数据集N=100;%点云数据点的数量X=lins
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有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义基于最小二乘支持向量机的拟合算法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。这种算法在曲线拟合中应用广泛，包括线性拟合和非线性拟合。在曲线拟合中，我们通常有多个观测点数据，并且我们希望找到一个简单的近似函数来最好地逼近这些数据。这个近似函数不必满足插值原理，只需要使得函数值与观测值之间的差值尽可能小。这
- 人工智能之数学(三) ------ 凸优化
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一.机器学习中的优化问题损失函数:模型与实际数据匹配程度越好,损失函数就越小,如果相差较大,损失函数也会相对比较大正则化函数:模型很复杂,对于训练数据拟合性很好,但是对于未见过的数据拟合较差,因此可通过正则化的函数控制模型的复杂度,避免模型过于拟合训练数据,对于新来的数据有泛化的能力实例:数学优化的形式化:通过数学的建模来求解问题,数学的优化可归纳成标准形式,入下图所示:首先需要最小化函数f0(x
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第1关：建模与仿真1、建模过程，通常也称为数学优化建模(MathematicalOptimizationModeling)，不同之处在于它可以确定特定场景的特定的、最优化或最佳的结果。这被称为诊断一个结果，因此命名为▁▁▁。填空1答案：决策建议性分析2、字典里对仿真模拟的定义是指两个具体的过程：一是通过▁▁▁来表示系统如何工作，另一个是通过▁▁▁来检查问题。填空1答案：创建系统填空2答案：模拟现实
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数据结构与算法Python算法Python笔记python算法开发语言
Python中的线性规划（LinearProgramming）：高级算法解析线性规划是一种数学优化方法，用于求解线性目标函数在线性约束条件下的最优解。它在运筹学、经济学、工程等领域得到广泛应用。本文将深入讲解Python中的线性规划，包括基本概念、线性规划问题的标准形式、求解方法，并使用代码示例演示线性规划在实际问题中的应用。基本概念1.线性规划的定义线性规划是一种数学优化方法，用于求解一个线性目
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1.定义数学优化问题是：在给定约束条件下，找到一个目标函数的最优解（最大值或最小值）。2.快速get理解初学者对优化技术陌生的话，可以把“求解优化问题”理解为“解一个不等式方程组”，解方程的。以下我们用几个简单的例子来讲述什么是优化问题。引用说明：下面的公式来自MindOpt新发布的基于大模型的AI工程师生成的内容截图，或者案例广场的案例里面的截图。a.比如一个鸡兔同笼问题：有一笼兔子和鸡，兔子和
- 凸优化基础与应用
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数学学习笔记凸优化优化optimization
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录文章目录1.线性规划用SciPy求解2.二次规划3.半定规划4.锥规划凸优化是数学优化的一个重要分支，广泛应用于各种工程和科学领域。它的核心特征在于优化问题的目标函数和约束条件是凸的，这使得找到全局最优解变得可行。在本文中，我们将探索凸优化的几种常见形式：线性规划、二次规划、半定规划和锥规划，并展示如何在Python中求解这些问题。1.线性规划线性规划是凸优化中最
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例：
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者，
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧，那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码
主要类如下：
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。
客户端类：
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一，免费篇
1，APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。
2，各大应用商店首发合作
老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。
3，论坛贴吧推广
百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义：
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数（大数据）提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果)：
presentModalViewController模态的动画效果设置：
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T
一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security（07）——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
- CSS规范整理（摘自懒人图库）
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：
所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网：
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下：
排名不分先后，按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好： 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement
