优化方法

RIS 辅助无线网络：基于模型、启发式和机器学习优化方法

目录abstractintroduction相关研究BACKGROUNDANDPROBLEMFORMULATIONSFOROPTIMIZINGRIS-AIDEDWIRELESSNETWORKSA优化RIS-AIDED无线网络的背景和问题公式RIS操作原则：RIS控制：RIS部署B总速率/容量最大化C功率最小化D能源效率最大化E用户公平最大化F最大化保密速率G带约束的优化：离散RIS相移和资源分配问
快把我骂醒·2024-01-08 12:45

大数据量高并发访问的数据库优化方法

一、数据库结构的设计如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的
许华锋·2024-01-08 11:26

深度学习中，如何对超参数进行最优化？

以下是一些常用的超参数优化方法：1.网格搜索（GridSearch）：这是一种穷举搜索方法，通过在预定义的超参数空间中系统地探索多种超参数组合。它适用于当超参数数量较少且超参数的可能值范围有限时。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

贝叶斯理论框架综述

对高效全局优化(EfficientGlobalOptimization,EGO)有了更全面的理解，该优化方法与贝叶斯推理有着密切的联系。
萌新待开发·2024-01-08 09:39

参数更新方法 初始值 抑制过拟合 Batch Normalization等 《深度学习入门》第六章

深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第六章与学习相关的技巧tags:[Machinelearning,Reading]第六章与学习相关的技巧本章像是一个补充，主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法
Dirac811·2024-01-08 05:11

【编译原理】9—代码优化与生成Code Optimization and Generation(基本块及其优化方法、数据流分析简介）

9代码优化与生成CodeOptimizationandGeneration⭐⭐⭐⭐⭐⭐Github主页https://github.com/A-BigTree项目链接https://github.com/A-BigTree/college_assignment⭐⭐⭐⭐⭐⭐文章目录9代码优化与生成CodeOptimizationandGeneration9.1优化的主要来源源代码中间代码目标代码代码
一棵___大树·2024-01-08 03:33

【最优化方法】对称矩阵的对角化

文章目录正交化方法示例矩阵正交化正交化方法设RnR^nRn中线性无关组a1,a2,a3,…,ana_1,a_2,a_3,\dots,a_na1,a2,a3,…,an，令β1=α1β2=α2−[α2β1]∣∣β1∣∣β1β3=α3−[α3β1]∣∣β1∣∣β1−[α3β2]∣∣β2∣∣β2βn=α3−[αnβ1]∣∣β1∣∣β1−⋯−[αnβn−1]∣∣βn−1∣∣βn−1\begin{aligne
撕得失败的标签·2024-01-07 20:01

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。该方法也被称为梯度下降法，是一种迭代的一阶优化算法。算法的基本思想是从当前点出发，沿着当前点的负梯度方向，以一定的步长（学习率）移动到新的点，重复这个过程直至达到停止条件。下面是最速下降法的基本步骤：给出x0∈R
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】约束最优化问题

文章目录不等式约束问题可行方向线性化可行方向序列可行方向KKT定理示例等式约束问题二次罚函数方法示例不等式约束问题考虑约束最优化问题min⁡f(x)s.t.ci(x)=0,i=1,2,⋯ ,m′,ci(x)⩾0,i=m′+1,m′+2,⋯ ,m,\begin{aligned}\min&\quadf(x)\\\mathrm{s.t.}&\quadc_i(x)=0,\quadi=1,2,\cdots,
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】无约束优化问题（函数梯度、下降方向、最优性）

文章目录下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件我们把一元方程推广到nnn维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题min⁡x∈Rnf(x)\min_{x\in\mathbf{R}^n}f(x)x∈Rnminf(x)下降方向设f(x)f(x)f(x)为定义在空间Rn\mathbf{R}^nRn上的连续函数，
撕得失败的标签·2024-01-07 20:28

百度地图打点性能优化（海量点、mapv）

文章目录百度地图打点性能优化（海量点、mapv）原因优化方法数据获取方面页面加载方面参考资料百度地图打点性能优化（海量点、mapv）原因在百度地图api中，默认的点是下图的红点而这种点位比较多的时候，就会出现加载卡顿问题优化方法想要进行方法优化
时雨.`·2024-01-07 20:53

遗传算法GA和进化算法ES

它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其
臻甄·2024-01-07 19:45

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络分类模型

Hello，2024.用MLPModel类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型》）和Classification类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用
戌崂石·2024-01-07 17:47

如何优化你的iOS应用程序以提高性能

本文将从这些方面简要介绍一些常用的优化方法和技巧。1、应用启动时间应用启动时间是用户对应用程序第一印象的重要因素，也是影响用户留存率和转化率的关键指标。
chenshilin·2024-01-07 10:01

【Three.js】渲染模型卡顿的优化办法

事先说明优化方法是根据chatGPT的回答下，我这里记录一下，有的方法进行了尝试，有的还没有。
小楼窗外的细雨·2024-01-06 13:24

基于transformers，用GPU训练的显存优化方法

声明：以下基本都是基于时间换空间的方法，微调方法用的是firefly（流萤）框架1.减小"per_device_train_batch_size",设置"gradient_accumulation_steps"。这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下2.设置gradient_checkpo
鱼鱼9901·2024-01-05 12:16

高并发下一致性的一点思考

引言在高并发的分布式环境下，对于数据的查询与修改容易引发一致性问题，本文将分享一种非常简单但有效的优化方法。
半亩房顶·2024-01-05 10:19

优化独立服务器的三个技巧

目前，企业可以利用许多优化方法来运行服务器，确保网站以及应用程序能够以更出色的性能持续运作。
2301_78491269·2024-01-03 17:15

如何提高 API 接口的性能？

文章转自公众号ByteByteGo如有侵权请联系，立即删除01分页这是在结果集较大时常用的优化方法。结果会以流式方式传回客户端，以提高服务响应速度。
xwhking·2024-01-03 13:43

Element Plus 时间日期选择器：优化禁用日期（disabled-date）方法以提高用户体验

通过使用该优化方法，您可以更灵活地控制日期选择范围，提高用户输入数据的准确性。
酸汤肥刘、·2024-01-03 10:01

如何完整地掌握一个机器学习模型

如何完整地掌握一个机器学习模型要全面地学习、掌握一个机器学习模型，可以遵循以下步骤：基础理论学习：了解该模型的背后数学原理和推导过程，包括假设、损失函数、优化方法等。
机器学习算法与Python实战·2024-01-03 07:50

文章解读与仿真程序复现思路——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《兼顾捕碳强度与可再生能源消纳的储能容量配置优化方法》

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主的专栏栏目《论文与完整程序》这个标题涉及到两个主要方面：捕碳强度和可再生能源的消纳，以及与之相关的储能容量配置的优化方法。
电网论文源程序·2024-01-02 09:00

论文阅读: AAAI 2022行人重识别方向论文-PFD_Net

本篇博客用于记录一篇行人重识别方向的论文所提出的优化方法《Pose-GuidedFeatureDisentanglingforOccludedPersonRe-identificationBasedonTransformer
菜鸟的追梦旅行·2024-01-02 03:44

从入门到精通UNet: 让你快速掌握图像分割算法

在图像分割领域的应用二、准备工作2.1Python环境配置2.2相关库的安装三、数据处理3.1数据的获取与预处理3.2数据的可视化与分析四、网络结构五、训练模型5.1模型训练流程5.2模型评估指标5.3模型优化方法六
忆~遂愿·2024-01-01 19:35

大数据机器学习GAN：生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

的重要性二、理论基础2.1生成对抗网络的工作原理2.1.1生成器生成过程2.1.2判别器判别过程2.1.3训练过程训练代码示例2.1.4平衡与收敛2.2数学背景2.2.1损失函数生成器损失判别器损失2.2.2优化方法优化代码示例
星川皆无恙·2024-01-01 19:03

百万数据查询优化

2本身数据量比较大，需要优化sql语句分页优化方法:1覆盖索引（5.5及之前的版本也会回表查询，不起作用）这次我们之间查询最后一页的数据（利用覆盖索引，只包含id列），如下：selectidfromproductlimit866613,202
xiaopzi123123·2024-01-01 14:57

NLP基础2-词向量之Word2Vec

2.词嵌入技术的优势：3.词嵌入的相关算法二、Word2Vec基本介绍1.两个算法：2.两个优化方法3.主要应用4.主要缺点5.目标函数三、Word2
知识复盘计划·2024-01-01 11:33

【最优化方法】凸优化基本概念

文章目录凸优化（ConvexOptimization）凸集（ConvexSet）凸集合的运算（OperationsonConvexSets）凸函数（ConvexFunction）凸优化问题（ConvexOptimizationProblem）凸优化（ConvexOptimization）凸优化问题具有许多重要的性质，使得其在理论和实践中都得到广泛应用。这些性质包括全局最优解的存在性、局部最优解即为
撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】凸二次优化

文章目录凸函数的判别凸二次优化海森矩阵（Hessianmatrix）判断函数凹凸性示例凸函数的判别设S⊂RnS\subsetR^nS⊂Rn是非空开凸集，f:S→Rf:S\rightarrowRf:S→R可微，则（1）fff是SSS上的凸函数，当且仅当f(x2)⩾f(x1)+∇f(x1)T(x2−x1),∀x1,x2∈Sf(x_2)\geqslantf(x_1)+\nablaf(x_1)^T(x_2
撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】矩阵的二次型

文章目录矩阵二次型的定义正定性、负定性、半定性和不定性示例矩阵二次型的定义矩阵的二次型是一个与矩阵和向量相关的二次多项式。对于一个实数域上的二次型，给定一个n×nn×nn×n的对称矩阵AAA和一个列向量xxx（xxx是一个n×1n×1n×1的列向量），其二次型定义为：Q(x)=xTAxQ(x)=x^TAxQ(x)=xTAx这个二次型表示可以更详细地展开为：Q(x)=∑i=1n∑j=1naijxiy
撕得失败的标签·2024-01-01 06:15

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型

我们在博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型》中讨论的逻辑回归模型（如下图(b)所示）与神经元十分相似，由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin
戌崂石·2023-12-31 13:58

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑分类模型

逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。例1某银行的贷款用户数据如下表：欠款（元）收入（元）是否逾期17000800Yes220002500No350003000Yes440004000No520003800No显然，客户是否逾期（记为yyy）与其欠款额（记为x1x_1x1）和收入（记为x2x_2x2）相关。如果将客户逾期还款记为1，未逾期记为0，我们希望根据表中数据建立R2→{0,1}\
戌崂石·2023-12-30 16:08

数据库一般会采取什么样的优化方法？

数据库一般会采取什么样的优化方法？1、选取适合的字段属性为了获取更好的性能，可以将表中的字段宽度设得尽可能小。尽量把字段设置成notnull执行查询的时候，数据库不用去比较null值。
韩金群·2023-12-30 13:27

Cocos Creator 性能优化——对象池

对于游戏开发人员来说，性能优化是一个永远绕不过的话题，极致的性能是我们毕生的追求，今天就来带大家学习一下性能优化方法之一——「对象池」。为什么要使用对象池？在开始之前要先弄明白为什么要使用对象池？
测试开发小白变怪兽·2023-12-30 12:15

002文章解读与程序——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化》已提供下载资源

下载资源链接摘要：为应对源端可再生能源及荷端负荷需求的随机性波动对综合能源生产单元(integratedenergyproductionunit,IEPU)运行调度及容量配置问题带来的挑战，该文提出一种两阶段随机优化方法
电网论文源程序·2023-12-30 08:18

cs224n-笔记-lecture01-wordvecs

目录人类语言和词语含义词向量Word2Vec语言模型介绍优化方法：梯度下降法人类语言和词语含义1.如何表示一个词定义词语的meaning：用单词、词组表示概念用单词、符号表达观点通过写作、艺术表达内容.
AugBoost·2023-12-30 03:37

模拟退火算法Python编程（2）约束条件的处理

线性规划（Linearprogramming），是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法，常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题。
youcans·2023-12-29 19:46

SQL 进阶技巧（上）

，最近做了很多BI取数的工作，需要用到一些比较高级的SQL技巧，总结了一下工作中用到的一些比较骚的进阶技巧，特此记录一下，以方便自己查阅，主要目录如下：SQL的书写规范SQL的一些进阶使用技巧SQL的优化方法
逆风_c69c·2023-12-29 13:57

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型

S型函数sigmoid(x)=11+e−x\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1将全体实数R\text{R}R映射到(0,1)(0,1)(0,1)，称为逻辑函数。其图像为该函数连续、有界、单调、可微，性质量好。拟合函数为F(w;x)=sigmoid((x⊤,1)w)=11+e−(x⊤,1)wF(\boldsymbol{w};\bo
戌崂石·2023-12-29 12:43

机器学习中常用的矩阵公式

模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数，这是一个优化问题，一般采用和梯度相关的最优化方法，如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹：就是矩阵的主对角线上所有元素的和。
ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

算法中的最优化方法与实现（第4课 二次型规划的有效集法）

一、学习目标1.学习有效集法如何求解二次型规划问题二、问题描述三、算法思想1.在每次迭代中，我们都以已知的可行点为起点，把在该点起作用约束作为等式约束，在此约束下极小化目标函数f（x），其余的约束暂且不管，求得比较好的可行点后，再重复以上做法。2.原理推导：（1）对每一步迭代中，定义好现今的问题：（2）修改输入x和f（x）函数，原问题也发生变化：（3）确定下一个可行点的条件：（4）如果不是可行点，
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法与实现 (第5 6课 无约束的非线性规划)

一、学习目标1.了解非线性问题的标准形式和各种求解方法2.学习牛顿法和拟牛顿法3.学习方向测定-线性最小方法4.学习各种搜索法二、非线性问题1.非线性问题的规范式相比于前两种问题，会显得十分简单：需要注意：这节课先讨论没有约束条件的非线性问题，这样能保证我们在使用后续算法进行自由的搜索。2.求解算法分三类：第一类是以牛顿法为主体的方法；第二类是通过方向测定和线性优化的方法进行优化；第三类是不进行求
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法和实现 (第7课 有约束的非线性规划)

一、学习目标根据约束条件的类型，将问题分为4类：线性等式、非线性等式、线性不等式、非线性不等式。学习对于不同的问题，使用不同的方法进行求解。统一的思想都是消解法，即消去约束条件，将有约束的问题转化为无约束的问题，再进行求解。注意：我们说的非线性规划，说的是目标函数是非线性的，而上面讲的线性和非线性，指的是约束函数。二、线性等式约束的非线性规划对于等式约束，我们可以通过映射法将约束条件约去。原理就是
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法与实现（第3课 二次型规划）

一、学习目标1.了解二次型问题的内容2.了解改进单纯形法解决二次型问题的过程二、二次型问题1.与线性问题相同，二次型问题的描述形式也有两类（type1：一般形式，type2：标准形式）：其中H矩阵是二次项的参数矩阵，该项会直接导致整个模型是否存在最优解的问题。下面展示几个特殊二次项的图像：下面左图存在多个极值点，右图则不存在最优值：2.关于将一般形式转化为标准形式，其方式与线性问题一样：三、改进单
komjay·2023-12-29 09:14

机器人中的数值优化之线性共轭梯度法

欢迎大家关注我的B站：偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1.无约束优化方法对比
无意2121·2023-12-29 07:58

最优化方法Python计算：无约束优化应用——回归模型的测试

实践中，除了用训练数据训练回归模型，使用线性回归模型做预测前，通常需要对训练结果进行测试。所谓测试指的是用另一组带有标签的数据数据集(xi⊤,yi),i=1,2,⋯ ,m(\boldsymbol{x}^\top_i,y_i),i=1,2,\cdots,m(xi⊤,yi),i=1,2,⋯,m，用训练所得的最优模式w0\boldsymbol{w}_0w0，得预测值yi′y'_iyi′，i=1,2,⋯ 
戌崂石·2023-12-29 05:56

最优化方法Python计算：信赖域算法

作为求解目标函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x)无约束优化问题的策略之一的信赖域方法，与前讨论的线性搜索策略略有不同。线性搜索策略是在当前点xk\boldsymbol{x}_kxk处先确定搜索方向dk\boldsymbol{d}_kdk，再确定在该方向上的搜索步长αk\alpha_kαk。以此计算下一步搜索点xk+1=xk+αkdk.\boldsymbol{x}_{k+1}=\b
戌崂石·2023-12-29 05:55

最优化方法Python计算：BFGS算法

按秩1法（详见博文《最优化方法Python计算：秩1拟牛顿法》）计算的修正矩阵Qk+1=Qk+Ek\boldsymbol{Q}_{k+1}=\boldsymbol{Q}_k+\boldsymbol{E}
戌崂石·2023-12-29 05:25

最优化方法Python计算：无约束优化应用——线性回归模型

回归算法是典型的监督学习模型之一。回归是一种统计学方法，用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi)，i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m，探究变量x\boldsymbol{x}x与yyy之间的关系。具体而言，回归模型的任务是找出拟合函数F(x)F(\boldsymbol{x})F(x)，使得yi≈F(xi),i=1,2,⋯
戌崂石·2023-12-29 05:53

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点，这样对于非凸函数，最终收敛于一个较好的局部极值点，甚至全局极值点。缺点：（1）当遇到局部最优点或鞍点时，梯度为0，无法继续更新参数（2）沿陡峭方向震荡，而沿平缓维度进展缓慢
alstonlou·2023-12-28 23:12
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