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PyTorch提供了十种优化器,在这里就看看都有哪些优化器。
class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 功能: 可实现SGD优化算法,带动量SGD优化算法,带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均可拥有weight_decay项。 参数: params(iterable)- 参数组(参数组的概念请查看 3.2 优化器基类:Optimizer),优化器要管理的那部分参数。 lr(float)- 初始学习率,可按需随着训练过程不断调整学习率。 momentum(float)- 动量,通常设置为0.9,0.8 dampening(float)- dampening for momentum ,暂时不了其功能,在源码中是这样用的:buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p),值得注意的是,若采用nesterov,dampening必须为 0. weight_decay(float)- 权值衰减系数,也就是L2正则项的系数 nesterov(bool)- bool选项,是否使用NAG(Nesterov accelerated gradient) 注意事项: pytroch中使用SGD十分需要注意的是,更新公式与其他框架略有不同! pytorch中是这样的: v=ρ∗v+g p=p−lr∗v = p - lr∗ρ∗v - lr∗g 其他框架: v=ρ∗v+lr∗g p=p−v = p - ρ∗v - lr∗g ρ是动量,v是速率,g是梯度,p是参数,其实差别就是在ρ∗v这一项,pytorch中将此项也乘了一个学习率。 2 torch.optim.ASGD class torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0) 功能: ASGD也成为SAG,均表示随机平均梯度下降(Averaged Stochastic Gradient Descent),简单地说ASGD就是用空间换时间的一种SGD,详细可参看论文:http://riejohnson.com/rie/stograd_nips.pdf 参数: params(iterable)- 参数组(参数组的概念请查看 3.1 优化器基类:Optimizer),优化器要优化的那些参数。 lr(float)- 初始学习率,可按需随着训练过程不断调整学习率。 lambd(float)- 衰减项,默认值1e-4。 alpha(float)- power for eta update ,默认值0.75。 t0(float)- point at which to start averaging,默认值1e6。 weight_decay(float)- 权值衰减系数,也就是L2正则项的系数。 3 torch.optim.Rprop class torch.optim.Rprop(params, lr=0.01, etas=(0.5, 1.2), step_sizes=(1e-06, 50)) 功能: 实现Rprop优化方法(弹性反向传播),优化方法原文《Martin Riedmiller und Heinrich Braun: Rprop - A Fast Adaptive Learning Algorithm. Proceedings of the International Symposium on Computer and Information Science VII, 1992》 该优化方法适用于full-batch,不适用于mini-batch,因而在min-batch大行其道的时代里,很少见到。 4 torch.optim.Adagrad class torch.optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0, initial_accumulator_value=0) 功能: 实现Adagrad优化方法(Adaptive Gradient),Adagrad是一种自适应优化方法,是自适应的为各个参数分配不同的学习率。这个学习率的变化,会受到梯度的大小和迭代次数的影响。梯度越大,学习率越小;梯度越小,学习率越大。缺点是训练后期,学习率过小,因为Adagrad累加之前所有的梯度平方作为分母。 详细公式请阅读:Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization John Duchi, Elad Hazan, Yoram Singer; 12(Jul):2121−2159, 2011.(http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf) 5 torch.optim.Adadelta class torch.optim.Adadelta(params, lr=1.0, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0) 功能: 实现Adadelta优化方法。Adadelta是Adagrad的改进。Adadelta分母中采用距离当前时间点比较近的累计项,这可以避免在训练后期,学习率过小。 详细公式请阅读:https://arxiv.org/pdf/1212.5701.pdf 6 torch.optim.RMSprop class torch.optim.RMSprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=False) 功能: 实现RMSprop优化方法(Hinton提出),RMS是均方根(root meam square)的意思。RMSprop和Adadelta一样,也是对Adagrad的一种改进。RMSprop采用均方根作为分母,可缓解Adagrad学习率下降较快的问题。并且引入均方根,可以减少摆动,详细了解可读:http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf 7 torch.optim.Adam(AMSGrad) class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 功能: 实现Adam(Adaptive Moment Estimation))优化方法。Adam是一种自适应学习率的优化方法,Adam利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态的调整学习率。吴老师课上说过,Adam是结合了Momentum和RMSprop,并进行了偏差修正。 功能: amsgrad- 是否采用AMSGrad优化方法,asmgrad优化方法是针对Adam的改进,通过添加额外的约束,使学习率始终为正值。(AMSGrad,ICLR-2018 Best-Pper之一,《On the convergence of Adam and Beyond》)。 详细了解Adam可阅读,Adam: A Method for Stochastic Optimization(Adam: A Method for Stochastic Optimization)。 8 torch.optim.Adamax class torch.optim.Adamax(params, lr=0.002, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0) 功能: 实现Adamax优化方法。Adamax是对Adam增加了一个学习率上限的概念,所以也称之为Adamax。 详细了解可阅读,Adam: A Method for Stochastic Optimization(Adam: A Method for Stochastic Optimization)(没错,就是Adam论文中提出了Adamax)。 9 torch.optim.SparseAdam -- class torch.optim.SparseAdam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08) 功能: 针对稀疏张量的一种“阉割版”Adam优化方法。 only moments that show up in the gradient get updated, and only those portions of the gradient get applied to the parameters 10 torch.optim.LBFGS class torch.optim.LBFGS(params, lr=1, max_iter=20, max_eval=None, tolerance_grad=1e-05, tolerance_change=1e-09, history_size=100, line_search_fn=None) **功能:** 实现L-BFGS(Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno)优化方法。L-BFGS属于拟牛顿算法。L-BFGS是对BFGS的改进,特点就是节省内存。 使用注意事项: 1.This optimizer doesn’t support per-parameter options and parameter groups (there can be only one). Right now all parameters have to be on a single device. This will be improved in the future.(2018-10-07) ------------------------------------ 转载请注明出处: https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/88988420blog.csdn.net 你可能感兴趣的:(adam优化,knn,pytorch,pytorch,adagrad,pytorch,weight,decay) RabbitMQ消息堆积导致服务崩溃的急救手册:三步止血法+根治方案 Java侥幸弟 性能优化stablediffusion “凌晨3点,RabbitMQ队列飙到100万条,服务直接瘫痪!”——这是某电商平台技术负责人上周的真实经历。消息堆积引发的雪崩效应,轻则业务卡顿,重则数据丢失。今天这篇实战指南,手把手教你从紧急止血到根治优化,让崩溃的MQ服务快速“起死回生”!一、紧急止血:三步让服务先活过来当监控报警显示队列积压量突破天际,服务已崩溃或即将崩溃时,先做这三件事:1.立即暂停生产者(断流)操作:临时关闭消息生产者或 最新技术趋势与应用探讨 jiemidashi 经验分享 量子计算在金融风险预测中的应用正逐渐引起关注。许多金融机构开始探索量子计算如何帮助他们更准确地预测风险。量子计算能处理大量数据,速度远超传统计算机。这使得量子计算在分析复杂的金融市场时,有更多优势。一个显著的例子是投资组合优化。传统方法通常需要大量时间来寻找最佳投资组合。但量子计算可以同时考虑多个投资组合,快速找到最佳方案。此外,量子算法能更好地识别市场波动和风险模式。这有助于金融机构制定更有效的 【LangChain编程:从入门到实践】实现可观测性插件 杭州大厂Java程序媛 DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能 【LangChain编程:从入门到实践】实现可观测性插件1.背景介绍1.1问题由来在当下高度复杂且分布式的工作环境中,系统服务的稳定性和可维护性变得越来越重要。可观测性(Observability)成为了确保系统健康、快速诊断问题、优化性能的关键手段。通过实时监控和分析系统指标,开发者可以更好地理解系统行为,从而提高工作效率和系统可靠性。1.2问题核心关键点在大规模分布式系统中,如Serverle 课外补充InnoDB知识:InnoDB表的优势 1.01^1000 #关系型数据库mysql MySQL优化学习大纲1.InnoDB存储引擎在实际应用中拥有诸多优势,比如操作便利、提高了数据库的性能、维护成本低等。如果由于硬件或软件的原因导致服务器崩溃,那么在重启服务器之后不需要进行额外的操作。InnoDB崩溃恢复功能自动将之前提交的内容定型,然后撤销没有提交的进程,重启之后继续从崩溃点开始执行。2.InnoDB存储引擎在主内存中维护缓冲池,高频率使用的数据将在内存中直接被处理。这种缓存方 Java 毕业设计辅导:毕业答辩不再是噩梦,轻松顺利毕业 Hello毕设之家(专业接毕设) java课程设计开发语言 毕业答辩是你人生的一个小考验,但也不必太紧张!想要把毕业设计做得既高效又不掉链子?我会带你从设计到实现,再到答辩环节,让你顺利毕业,轻松走向职场!让我们一起把这个“最后一关”变成你职业生涯的第一步!你需要我帮忙的地方:毕业设计的最后冲刺:项目实现后,我们一起整理、优化,让你的毕业设计在答辩时给导师留下深刻印象!不仅系统要好,文档、报告也要完美!答辩辅导:答辩怕什么?我会帮你准备答辩时最常见的问题, 跨语言语义理解与生成:多语言预训练方法及一致性优化策略 网罗开发 AI大模型人工智能深度学习负载均衡 网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO COMP212 CA Coordination and Leader Election 后端 DepartmentofComputerScienceCOMP212-2025-CAAssignment1CoordinationandLeaderElectionSimulatingandEvaluatingDistributedProtocolsinJavaAssessmentInformationAssignmentNumber1(of2)Weighting15%AssignmentCirc Python性能优化的幕后功臣: __pycache__与字节码缓存机制 python 在日常Python开发中,我们经常会看到项目目录下神秘的__pycache__文件夹和.pyc文件。作为经验丰富的Python开发者,今天让我们深入理解这个性能优化机制。从一个性能困扰说起最近在优化一个数据处理微服务时,发现每次启动服务都需要2-3秒的预热时间。通过profile可以发现大量时间花在了Python模块的加载上。Python的编译过程与大多数人的认知不同,Python并不是纯解释型语 运用先进的智能算法和优化模型,进行科学合理调度的智慧园区开源了 AI服务老曹 开源人工智能安全运维音视频 智慧园区场景视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。充分利用现有的摄像头设备,无需大规模更换,降低成本同时提升系统的实施效率。用户只需在界面上进行简单的操作,就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址基础项目搭建地址:本项目基于AI场 RF优化理论 午夜悲伤王狗蛋 5G网络 RF优化主要内容:1.优化无线信号覆盖2.优化无线信号质量3.切换问题优化切换成功率:(1)成功率=完成次数/尝试次数*100%(2)尝试次数:enb下发的消息个数(3)完成次数:enb收到的消息个数(4)5G时长驻留比:5G时长/总时长(5)5G网络覆盖率:RSRP>=-93且SINR>=-3的占比(6)LTE覆盖率:RSRP>=-105且SINR>=-3的占比(7)综合覆盖率:LTE覆盖率/L 2025年AI技术趋势深度解析:从World Model到智能共生,如何重塑未来? weixin_74887700 人工智能 一、AI从实验室走向物理世界1.WorldModel元年:3D模型开启物理智能时代2025年被视为“世界大模型(WorldModel)”的元年,AI从文本、图像等低维数据处理跃升至理解物理世界规律的3D模型阶段。例如,李飞飞团队主导的LWM(世界模型)将推动自动驾驶、工业仿真等领域的突破,AI可通过虚拟环境模拟复杂物理交互,优化决策效率。应用场景:自动驾驶测试(如Waymo)、工业设计仿真、灾害预 【深度解析】最短路径算法:Dijkstra与Floyd-Warshall 吴师兄大模型 算法数据结构python最短路径算法Dijkstra算法Floyd-Warshall开发语言 系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构:提升代码效率的必备技能!02-算法复杂度全解析:时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密:数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表:Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解:Python实现与经典应用场景06-深入理解队列数据结构:从定义到Python实现与应用场景07-双端队列(Deque)详解:Python实现与滑动窗口应 代理IP服务如何优化AI大模型训练的分布式计算效率 http AI大模型训练就像一场接力赛,每个计算节点都是接力选手,而代理IP则是保证选手们“跑得更稳、交接更顺”的隐形教练。在分布式计算中,效率瓶颈往往不是算力本身,而是数据调度与通信协作的隐性损耗。接下来,我们从三个实操场景拆解代理IP的增效逻辑。场景一:数据采集与分发的“高速公路”分布式训练的第一步是将海量数据切分到不同计算节点。假设某团队要训练法律文书解析模型,需从20个省级法院网站抓取判例。如果所有 制造业上了MES后,生产过程透明化,实时掌握生产动态 一、MES系统的作用与功能MES系统是车间制造执行系统,它打通了企业计划层和执行层的信息通道,建立了透明、高效、有序的生产模式。生产调度:MES系统能够实时调度生产任务,优化资源配置,确保生产过程中的每个环节都能高效运作。这种调度能力使得生产过程中的每一步都能被清晰记录和监控。数据采集:MES系统能够自动采集生产数据,包括设备运行状态、工人操作记录等。这些数据为后续分析提供了可靠依据,使得生产过程 HarmonyOS Next智能语音助手的语音合成与模型优化实战 harmonyos 本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)构建智能语音助手过程中语音合成与模型优化技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、语音助手功能需求与架构规划(一)功能需求梳理语音指令识别需求智能语音助手需要准确识别用户的语音指令 Docker 与持续集成 / 持续部署(CI/CD)的集成(一) 计算机毕设定制辅导-无忧学长 #Dockerdockerci/cd容器 一、引言在当今快速发展的软件开发领域,高效、可靠的开发与部署流程是企业保持竞争力的关键。Docker与持续集成/持续部署(CI/CD)的集成,正成为众多开发团队提升效率、优化流程的重要手段。Docker作为一种开源的容器化平台,通过将应用程序及其依赖项打包在一个可移植的容器中,实现了环境的一致性和隔离性。这意味着,无论在开发、测试还是生产环境中,应用程序都能以相同的方式运行,有效解决了“在我机器上 如何高效进行项目计划生产? 项目管理 在当今竞争激烈的商业环境中,项目计划生产已成为企业成功的关键因素。高效的项目计划生产不仅能够提高工作效率,还能降低风险、优化资源配置,为企业带来显著的经济效益。本文将深入探讨如何高效进行项目计划生产,为企业管理者和项目负责人提供实用的指导和建议。明确项目目标和范围高效的项目计划生产始于明确的目标和范围界定。这一阶段需要与相关stakeholders进行充分沟通,确保项目目标与公司战略相一致。同时, 【部署】Ktransformer是什么、如何利用单卡24GB显存部署Deepseek-R1 和 Deepseek-V3 仙人掌_lz 人工智能人工智能AI部署自然语言处理 简介KTransformers是一个灵活的、以Python为中心的框架,旨在通过先进的内核优化和放置/并行策略提升HuggingFaceTransformers的使用体验。它具有高度的可扩展性,用户可通过单行代码注入优化模块,获得兼容Transformers的接口、符合OpenAI和Ollama的RESTfulAPI,甚至简化的ChatGPT风格的WebUI。KTransformers的性能优化基 深圳SMT贴片加工厂家核心技术及服务优势解析 安德胜SMT贴片 其他 内容概要在电子制造领域,高效、精准的生产能力已成为企业保持竞争力的关键要素。如何通过技术创新与服务优化实现快速交付与品质保障,是当前行业关注的核心议题。深圳作为国内电子制造产业的重要聚集地,其SMT贴片加工厂家通过持续的技术迭代与服务升级,形成了独特的市场竞争力。本文将系统解析该类企业在核心技术与服务模式上的突破路径,涵盖设备精度提升、工艺创新、品控体系完善等关键维度。首先,高精度贴片设备与智能化 SMT贴片加工报价构成要素与成本优化策略解析 安德胜SMT贴片 其他 内容概要在现代电子制造领域,SMT贴片加工报价的精准核算直接影响企业供应链成本控制效能。本文通过结构化分析框架,系统解构报价体系的五大核心要素,并建立可操作的优化模型。研究路径覆盖从基材选型到生产规划的完整价值链,重点揭示各环节成本动因的相互作用机制。为直观呈现报价要素的关联性,特构建以下参数对照表:要素类别成本占比范围关键波动因素优化切入点PCB基材成本15-25%层数/板材类型/表面处理工艺标 技术分享:MyBatis SQL 日志解析脚本 £漫步 云端彡 运维趣分享sqljavamybatis日志解析 技术分享:MyBatisSQL日志解析脚本1.脚本功能概述2.实现细节2.1HTML结构2.2JavaScript逻辑3.脚本代码4.使用方法4.1示例5.总结在日常开发中,使用MyBatis作为持久层框架时,我们经常需要查看SQL日志以调试和优化查询。然而,MyBatis的日志输出通常包含占位符和参数信息,这使得直接执行这些SQL语句变得困难。为了解决这个问题,我们开发了一个简单的HTML和Ja 游戏引擎学习第112天 虾球xz 游戏引擎学习java 黑板:优化今天的内容是关于优化的,主要讨论了如何在开发中提高代码的效率,尤其是当游戏的帧率出现问题时。优化并不总是要将代码做到最快,而是要确保代码足够高效,以避免性能问题。优化的过程是一个反复迭代的过程,目标是找到一个“足够好”的解决方案,而不是追求极致优化。优化的第一步并不是直接优化代码,而是要进行测量和分析。这一步很重要,因为只有了解代码的表现和瓶颈,才能有效地进行优化。测量代码的性能,确定哪 使用Druid连接池优化Spring Boot应用中的数据库连接 和烨 其它springboot数据库后端 使用Druid连接池优化SpringBoot应用中的数据库连接使用Druid连接池优化SpringBoot应用中的数据库连接1.什么是Druid连接池?2.在SpringBoot中配置Druid连接池2.1添加依赖2.2配置Druid连接池2.3配置参数详解3.启用Druid监控4.总结使用Druid连接池优化SpringBoot应用中的数据库连接在现代的Java应用中,数据库连接管理是一个非常重 基于Linux平台的多实例RTSP|RTMP直播播放器深度解析与技术实现 音视频牛哥 RTSP播放器RTMP播放器大牛直播SDK音视频实时音视频视频编解码linuxrtsp播放器linuxrtmp播放器linux国产rtmp播放器linux国产rtsp播放器 一、引言在Linux平台上实现一个高性能、高并发的多实例播放器,是许多流媒体应用的核心需求。本文将结合大牛直播SDK的Linux平台RTSP/RTMP播放器功能,深入解析其实现原理、关键技术点以及优化策略。通过对代码的详细分析和实际应用的结合,帮助开发者更好地理解和应用该技术。二、项目概述本文基于以下代码实现了一个多实例播放器:multi_player_demo.cpp:主程序,负责初始化SDK、 ptython setup.py install 设置python包编译时的并行数 leo0308 基础知识Pythonpythonpytorch3d 通过源码编译安装pytorch3d的时候,直接执行pythonsetup.pyinstall时,默认开的并行数很多,有10几个,直接导致机器卡死。通过设置下面的环境变量,可以设置较小的并行数,避免占用过多的资源。exportMAX_JOBS=4设置后,同时只有4个编译的进程。 【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史:从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析... 985小水博一枚呀 论文解读深度学习目标检测YOLO人工智能算法架构网络 【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史:从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史:从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…文章目录【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史:从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解 同城拼车打车约车系统:Java源码全开源构建与优化 狂团商城小师妹 博纳miui52086微信小程序小程序微信公众平台 同城拼车系统是一个复杂且功能全面的软件系统,它巧妙地运用互联网技术,将具有相同出行需求的乘客与车主进行精准匹配,旨在实现资源的最大化共享、显著降低出行成本、有效缓解交通拥堵问题,并大幅提升出行效率。Java,作为一种功能强大、应用广泛的编程语言,凭借其出色的跨平台性、丰富的API库以及强大的性能,成为开发此类系统的理想选择。一、Java源码构建系统架构MVC架构:同城拼车系统采用MVC(Model 挪车小程序挪车二维码php+uniapp 狂团商城小师妹 博纳miui52086微信公众平台微信小程序uni-app小程序 一款基于FastAdmin+ThinkPHP开发的匿名通知车主挪车微信小程序,采用匿名通话的方式,用户只能在有效期内拨打车主电话,过期失效,从而保护车主和用户隐私。提供微信小程序端和服务端源码,支持私有化部署。更新日志V1.0.4小程序UI重新设计,全面升级1.小程序UI全面升级,布局更加合理,去除冗余元素,界面更加干净、清爽,让您专注于核心内容。2.增加隐私通话开关,在后台自由切换。3.整体优化 探索A10技术的应用与未来发展潜力 智能计算研究中心 其他 内容概要A10技术是一项正在逐步成熟并对多个行业产生深远影响的前沿技术。其发展历程可以追溯到早期的研发阶段,至今已经经过了多次技术迭代与升级。以下是对A10技术核心应用和优势的概述,通过这些内容可以帮助读者更好地理解其用途:应用领域具体应用主要优势信息技术数据处理与分析提高数据处理效率制造业自动化与智能生产降低生产成本医疗行业远程监控与智能诊断提升医疗服务质量交通运输智能交通系统优化交通流量环保领 “网约车霸主“地位面临挑战专题报告 拓端研究室 报告汽车新能源汽车 原文链接:tecdat.cn/?p=36528原文出处:拓端数据部落公众号广汽埃安新能源汽车,在中国车市竞争加剧的浪潮中,坚定立场,誓不言退。近期,集团虽遭遇“反内卷”讨论及裁员传言的风暴,但埃安迅速且明确地澄清,所谓的“20%人员效率提升”并非裁员举措,而是优化调整,并承诺对受影响的应届毕业生履行合同赔偿,彰显企业责任感。同时,埃安宣布泰国与长沙新厂的投产及扩招蓝图,力证其持续稳健发展的决心与实 html 周华华 html js 1,数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){ for(var y=x-1;y<arr.length;y++){ if(arr[x]<arr[y]){ & 【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器 Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。 Struts2中自定义拦截器的步骤是: make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux命令未知make cc 安装rz sz程序时,报下面错误: [root@slave2 src]# make posix cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc:命令未找到 make: *** [posix] 错误 127 系统:centos 6.6 环境:虚拟机 错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安 Oracle之Job应用 周凡杨 oracle job 最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。 一:查看相关job信息 1、相关视图 dba_jobs all_jobs user_jobs dba_jobs_running 包含正在运行 多线程机制 朱辉辉33 多线程 转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx 程序、进程和线程: 程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的 web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一) 老A不折腾 web报表finereportjava报表报表工具 FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一) 这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。 出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。 1、address pool is full: 含义:地址池满,连接数超过并发数上 mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄 没有my.cnf Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的, 至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法, 第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动, 第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root 原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/ Step 4: Run ADB command from your PC On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript // 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧 myname = 'global'; var fn = function () { console.log(myname); // undefined var myname = 'local'; console.log(myname); // local }; fn() // 上述代码实际上等同于以下代码 m 定时器和获取时间的使用 百合不是茶 时间的转换定时器 定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多 Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。 定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定 JDK1.5 Queue bijian1013 javathreadjava多线程Queue JDK1.5 Queue LinkedList: LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方 http认证原理和https bijian1013 httphttps 一.基础介绍 在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。 Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后 【Java范型五】范型继承 bit1129 java 定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2 package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive 1. worker_processes 8; 表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行 nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process lua 遍历Header头部 ronin47 lua header 遍历 local headers = ngx.req.get_headers() ngx.say("headers begin", "<br/>") ngx.say("Host : ", he java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java import java.util.Arrays; public class MinSumASumB { /** * Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序. * * 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 * 例如: * int[] a = {100,99,98,1,2,3 redis 开窍的石头 redis 在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码 打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗? comsci java语言 无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办 cuiyadll ubuntu 这个情况,一般属于显卡驱动问题。 可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。 按键盘三个键:CTRL + ALT + F1 进入终端,输入用户名和密码登录终端: 安装amd的显卡驱动 sudo apt-get install fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo ap SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 darrenzhu 加密ssl证书密钥签名 SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher Ubuntu设置ip的步骤 dcj3sjt126com ubuntu 在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。 转载不是错: Ubuntu命令行修改网络配置方法 /etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载. 1. 以D php包管理工具推荐 dcj3sjt126com PHPComposer http://www.phpcomposer.com/ Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。 中文文档 入门指南 下载 安装包列表 Composer 中国镜像 Gson使用四(TypeAdapter) eksliang jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter 转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述 Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例 例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都 JQM控件之Navbar和Tabs gundumw100 htmlxmlcss 在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。 只需要将data-role="navbar"赋给div即可: <div data-role="navbar"> <ul> <li><a href="#" class="ui-btn-active&qu 利用归并排序算法对大文件进行排序 iwindyforest java归并排序大文件分治法Merge sort 归并排序算法介绍,请参照Wikipeida zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想: 大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数 低于限制行数的子文件直接排序 两个排序好的子文件归并到父文件 直到最后所有排序好的父文件归并到输入 iOS UIWebView URL拦截 啸笑天 UIWebView 本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有 索引的碎片整理SQL语句 macroli sql SET NOCOUNT ON DECLARE @tablename VARCHAR (128) DECLARE @execstr VARCHAR (255) DECLARE @objectid INT DECLARE @indexid INT DECLARE @frag DECIMAL DECLARE @maxfrag DECIMAL --设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片 Angularjs同步操作http请求with $promise qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象 // Define a factory app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) { var deferred = $q.defer(); AccountService.getProfile().then(function(res) { hibernate联合查询问题 sxj19881213 sqlHibernateHQL联合查询 最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。 针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2) 1 几个常识: (1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。 (2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产 struts2.xml wuai struts <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache 按字母分类: ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他
功能:
可实现SGD优化算法,带动量SGD优化算法,带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均可拥有weight_decay项。
参数:
params(iterable)- 参数组(参数组的概念请查看 3.2 优化器基类:Optimizer),优化器要管理的那部分参数。
lr(float)- 初始学习率,可按需随着训练过程不断调整学习率。
momentum(float)- 动量,通常设置为0.9,0.8
dampening(float)- dampening for momentum ,暂时不了其功能,在源码中是这样用的:buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p),值得注意的是,若采用nesterov,dampening必须为 0.
weight_decay(float)- 权值衰减系数,也就是L2正则项的系数
nesterov(bool)- bool选项,是否使用NAG(Nesterov accelerated gradient)
注意事项:
pytroch中使用SGD十分需要注意的是,更新公式与其他框架略有不同!
pytorch中是这样的:
v=ρ∗v+g
p=p−lr∗v = p - lr∗ρ∗v - lr∗g
其他框架:
v=ρ∗v+lr∗g
p=p−v = p - ρ∗v - lr∗g
ρ是动量,v是速率,g是梯度,p是参数,其实差别就是在ρ∗v这一项,pytorch中将此项也乘了一个学习率。
class torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0)
ASGD也成为SAG,均表示随机平均梯度下降(Averaged Stochastic Gradient Descent),简单地说ASGD就是用空间换时间的一种SGD,详细可参看论文:http://riejohnson.com/rie/stograd_nips.pdf
params(iterable)- 参数组(参数组的概念请查看 3.1 优化器基类:Optimizer),优化器要优化的那些参数。
lambd(float)- 衰减项,默认值1e-4。
alpha(float)- power for eta update ,默认值0.75。
t0(float)- point at which to start averaging,默认值1e6。
weight_decay(float)- 权值衰减系数,也就是L2正则项的系数。
class torch.optim.Rprop(params, lr=0.01, etas=(0.5, 1.2), step_sizes=(1e-06, 50))
实现Rprop优化方法(弹性反向传播),优化方法原文《Martin Riedmiller und Heinrich Braun: Rprop - A Fast Adaptive Learning Algorithm. Proceedings of the International Symposium on Computer and Information Science VII, 1992》
该优化方法适用于full-batch,不适用于mini-batch,因而在min-batch大行其道的时代里,很少见到。
class torch.optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0, initial_accumulator_value=0)
实现Adagrad优化方法(Adaptive Gradient),Adagrad是一种自适应优化方法,是自适应的为各个参数分配不同的学习率。这个学习率的变化,会受到梯度的大小和迭代次数的影响。梯度越大,学习率越小;梯度越小,学习率越大。缺点是训练后期,学习率过小,因为Adagrad累加之前所有的梯度平方作为分母。
详细公式请阅读:Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization
John Duchi, Elad Hazan, Yoram Singer; 12(Jul):2121−2159, 2011.(http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf)
class torch.optim.Adadelta(params, lr=1.0, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0)
实现Adadelta优化方法。Adadelta是Adagrad的改进。Adadelta分母中采用距离当前时间点比较近的累计项,这可以避免在训练后期,学习率过小。
详细公式请阅读:https://arxiv.org/pdf/1212.5701.pdf
class torch.optim.RMSprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=False)
实现RMSprop优化方法(Hinton提出),RMS是均方根(root meam square)的意思。RMSprop和Adadelta一样,也是对Adagrad的一种改进。RMSprop采用均方根作为分母,可缓解Adagrad学习率下降较快的问题。并且引入均方根,可以减少摆动,详细了解可读:http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf
class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)
实现Adam(Adaptive Moment Estimation))优化方法。Adam是一种自适应学习率的优化方法,Adam利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态的调整学习率。吴老师课上说过,Adam是结合了Momentum和RMSprop,并进行了偏差修正。
amsgrad- 是否采用AMSGrad优化方法,asmgrad优化方法是针对Adam的改进,通过添加额外的约束,使学习率始终为正值。(AMSGrad,ICLR-2018 Best-Pper之一,《On the convergence of Adam and Beyond》)。
详细了解Adam可阅读,Adam: A Method for Stochastic Optimization(Adam: A Method for Stochastic Optimization)。
class torch.optim.Adamax(params, lr=0.002, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)
实现Adamax优化方法。Adamax是对Adam增加了一个学习率上限的概念,所以也称之为Adamax。
详细了解可阅读,Adam: A Method for Stochastic Optimization(Adam: A Method for Stochastic Optimization)(没错,就是Adam论文中提出了Adamax)。
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class torch.optim.SparseAdam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08)
针对稀疏张量的一种“阉割版”Adam优化方法。
only moments that show up in the gradient get updated, and only those portions of the gradient get applied to the parameters
class torch.optim.LBFGS(params, lr=1, max_iter=20, max_eval=None, tolerance_grad=1e-05, tolerance_change=1e-09, history_size=100, line_search_fn=None)
**功能:**
实现L-BFGS(Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno)优化方法。L-BFGS属于拟牛顿算法。L-BFGS是对BFGS的改进,特点就是节省内存。
使用注意事项:
1.This optimizer doesn’t support per-parameter options and parameter groups (there can be only one).
Right now all parameters have to be on a single device. This will be improved in the future.(2018-10-07)
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