优化理论

多重背包之单调队列优化理论性总结

多重背包之单调队列优化：若用F[j]表示对容量为j的背包，处理完前i种物品后，背包内物品可达到的最大总价值，并记m=min(n,j/v)。放入背包的第i种物品的数目可以是：0、1、2……，可得：F[j]=max{F[i-1][j–k*v]+k*w}(09*v，并假设f(j)=F[i-1][j]，观察公式右边要求最大值的几项：j=6v:f(6v)、f(5v)+w、f(4v)+2w这三个中的最大值j=
DeepJay·2020-09-15 09:25

MySql学习(六) —— 数据库优化理论(二) —— 查询优化技术

逻辑查询优化包括的技术1)子查询优化2)视图重写3)等价谓词重写4)条件简化5)外连接消除6)嵌套连接消除7)连接消除8)语义优化9)非SPJ优化一、子查询优化1.什么是子查询：当一个查询是另一个查询的子部分时，称之为子查询。2.查询的子部分，包含的情况：a)目标列位置：子查询如果位于目标列，则只能是标量子查询，否则数据库可能返回类似“错误：子查询只能返回一个字段([Err]1242-Subque
weixin_30723433·2020-09-14 01:31

商业智能领域需要了解的数据库优化理论

由于数据仓库系统存储大量的历史数据和当前数据，并且数据量在不断增加，为了提高数据存储、检索的运行效率，建立一个优良的数据仓库系统，数据仓库设计人员和开发人员需要掌握Oracle优化理论方面的知识，这有助于设计
Elvis_dataguru·2020-09-13 18:56

统计学习以及监督学习概论

统计学习的特点特点1平台以计算机和网络为平台2研究对象以数据为研究对象3目的对数据进行预测和分析4方法构建模型并应用模型进行预测与分析5学科基础属于概率论，统计学，信息论，计算理论，最优化理论，计算机科学的交叉学科实现统计学习方法的步骤
南楚巫妖·2020-09-13 00:12

第一章 统计学习及监督学习概论（一）

统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科；统计学习的目的是对数据进行预测与分析；统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并依靠嗯与模型进行预测与分析；统计学习是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科
xk_005·2020-09-12 23:24

机器学习数学全书，1900 页 PDF 下载

要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授JeanGallier主编的面向机器学习的“数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识，共计
iOS_开发·2020-09-12 16:20

python的scipy（匈牙利算法）解决教学任务指派问题

匈牙利算法）解决教学任务指派问题问题简介算法教师与课程一样多教师少与课程多教师少与课程多且一个教师最多教两门课，最少一门实际问题运行时间与复杂度问题参考资料：匈牙利算法求解教学任务指派问题指派问题组合优化理论里的第六章
weixin_42353399·2020-09-12 07:35

算法中的最优化方法_学习目录

本章分享《算法中的最优化方法》我的课程学习笔记笔记内容来源于我的课程学习（国科大计算机学院开的课）参考书：《最优化理论与算法》（袁亚湘，孙文瑜）说明：因为数学公式不太方便在Markdown里进行编辑，所以本章内容基本均为我的手写笔记学习内容目录
Yujia_compbio·2020-09-12 02:37

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-目录

《非线性最优化理论与方法》–王
下一步·2020-09-11 21:07

开学季——想打好数学基础？这些经典教材你最需要！

华章数学译丛汇聚了国外经典数学教材，涵盖线性代数、概率论、数学分析、随机过程、时间序列分析、数论、拓扑学、优化理论、数值分析、金融数学等方向。
hzbooks·2020-09-11 12:18

大学课程清单

UndergraduateCourses(UESTC)软件工程研究生重要课程研一上组合优化理论随机过程与排队论硕士研究生学位英语神经网络与深度学习网络编程网络安全理论与技术UNIX/Linux操作系统内核结构中国特色社会主义理论与实践工程伦理与学术道德体育技能
yansicing·2020-09-10 15:16

【研究院】滴滴研究院，都在做什么

滴滴研究院作为滴滴出行全新创新性研究机构，研究方向包括：机器学习、计算机视觉、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算等，其致力于通过机器学习理论和方法，最大化利用交通
言有三·2020-09-10 10:53

AR_Numerical_Optimization 优化理论和算法

本次阅读的目标是清华大学研究生公共课教材《最优化-理论与算法》（第二版），和NumericalOptimization(SecondEdition)Author:JorgeNocedal;在整理两本书的内容大纲时笔者发现有两书对于优化算法的讲解范围有大量重合，故本次阅读针对两本书进行对照理解。以下是Xmind中对于两本书的结构笔记，左侧为NumericalOptimization(SecondEd
培风歌余声·2020-08-28 13:36

最优化方法 | 【线搜索：二分法的Matlab实现】

最优化方法|【线搜索：二分法】的Matlab实现最优化理论与方法是一门应用性很强的年轻学科。
春风惹人醉·2020-08-25 09:37

【百面】损失函数和优化算法笔记

问题背景（矛盾）：传统优化理论：基于全量数据、凸优化；实际场景：大规模、高度非凸的优化问题；一.损失函数（7个）1.1针对
达瓦里氏吨吨吨·2020-08-25 00:18

自学人工智能之攻克数学篇，AI入门其实并不难！

最优化理论：如何找到最优解？信息论：如何定量度量不确定性？形式逻辑：如何实现抽象推理？……有一点是肯定的
傲娇的koala·2020-08-24 18:07

《Windows游戏编程大师技巧》（第二版）第11章

我们将涉及编写可保存进度的游戏、演示的制作、优化理论等
jingouyang·2020-08-24 14:16

V8 团队的一个错误，使得整个互联网变慢

在编译优化理论中，逃逸分析是一种确定指针动态范围的方法——分析在程序的哪些地方可以访问到指针。V8v6.1及更早版本使用了一个复杂的逃逸分析实现，自从引入以来就产生了许多错误（2
justjavac·2020-08-24 13:38

机器学习笔记_数学基础_7-凸优化理论

优化问题minf0(x)subjecttofi(x)≤bi,i=1,⋯,mx=(x1,⋯,xn)称为优化变量f0称为目标函数fi称为约束函数最小二乘问题(无约束条件；目标函数是若干平和)minf0(x)=||Ax−b||22=∑ki=1(aTi−bi)2线性规划：目标函数f0和约束函数f1,⋯,fn均是线性函数凸优化：目标函数f0和约束函数f1,⋯,fn均是凸函数线性凸优化非线性凸优化a.等式约束
LandscapeMi·2020-08-24 01:46

智能优化方法导言

最优化的重要性1.人类的一切活动都是认识世界和改造世界的过程，即：认识世界（建模）→改造世界（优化）2.一切学科都是建模与优化在某个特定领域中的应用：概念模型(定性)→结构模型(图)→数学模型→智能模型3.最优化理论的发展
ScriptFlying·2020-08-23 08:23

CTR、推荐系统学习路线

1.基础1.1凸函数1.2最优化理论1.2.1无约束优化问题通过对目
behamcheung·2020-08-22 12:27

统计学习方法之概论

统计学习是数据驱动的学科，是一门概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科。
Jasonhaven·2020-08-22 10:34

【深度学习实践】A practical theory for designing very deep convolutional neural networks-深度卷积神经网络的设计实践理论

该论文提出两个设计的原则：第一，每一层保证其学习复杂特征的能力，即网络学习能力第二，最顶层保证其感受野小于图像区域（刚好小于，若过小无法学习复杂特征）采用最优化理论，论文
doudouwenhui·2020-08-22 09:41

拉格朗日对偶

都是一些在优化理论中比较简单的问题或者一些特例，复杂的没见过，但是简单的刚接触都感觉如洪水猛兽一般，所以当真是学海无涯。
张博208·2020-08-21 18:49

【最优化理论】4.2带约束最优化

带约束最优化1.等式约束2.不等式约束3.优化的对偶理论3.1原始问题3.2对偶问题1.等式约束  经典拉格朗日乘子法是下面的优化问题（注：x\boldsymbol{x}x是一个向量）min⁡xf(x)\min_{x}f(x)xminf(x)s.t.g(x)=0\text{s.t.}\quadg(x)=0s.t.g(x)=0直观上理解。最优解xoptimal\boldsymbol{x}_{opti
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

【最优化理论】4.1无约束最优化

无约束最优化1.梯度下降法2.随机梯度下降法2.1批量梯度下降法（BatchGradientDescent）2.2随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）2.3小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent）3.牛顿法4.牛顿法的收敛速度参考  无约束最优化问题是机器学习中最普遍、最简单的优化问题。x∗=min⁡xf(x),x∈Rnx^*=\min
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

索引优化三大原则

基本掌握这三条，对于索引的优化理论上是没有问题了。最左前缀原则一般在where条件中两个及以上字段时，我们会建联合索引。
weixin_33725807·2020-08-19 04:08

最大熵模型与EM算法及python实现

（互）信息2.熵、条件熵3.交叉熵、相对熵最大熵模型11.凸优化理论推导Maxent2.与MLE的关系EM算法11.GMM实例2.MLE推导我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白
ljtyxl·2020-08-19 04:11

优化理论（一）线性优化、组合优化与网络流问题

本节主要学习线性优化问题。线性优化是最简单的一种优化问题。在我们系统地学习凸优化之前，先回顾下线性优化的知识。虽然最优化可以追溯到十分古老的极值问题，但是它成为一门独立的学科是在本世纪40年代末，是在求解一般线性规划问题的单纯形法提出之后。线性优化问题（LinearOptimizationProblems）目标函数是线性的且等式约束和不等式约束都是线性的：minimizecTxminimizecT
goodluckcwl·2020-08-17 15:58

机器学习：支持向量机(SVM)

曾经一度是应用最广泛的模型，它有很好的数学基础和理论基础，但是它的数学基础却比以前讲过的那些学习模型复杂很多，我一直认为它是最难推导，比神经网络的BP算法还要难懂，要想完全懂这个算法，要有很深的数学基础和优化理论
长安不乱·2020-08-17 01:00

最优化理论中的常用背景知识

一、最优化：最优化就是给一个函数f(X)，求能使这个函数取得最大值或者最小值的X。对于我们科研中，这个函数肯定是个多维函数了。也就是我们要求一个组值，或者说是求一个向量X={x1,x2,x3,...,xn}，使这个函数的值最大。二、可微、可导、连续可微函数：可微函数是指定义域内各点导数都存在的函数。多元函数可微：多元函数各个元的偏导数都存在的函数。在某点可微：一般来说，若X0是函数ƒ定义域上的一点
goodplayers·2020-08-16 15:42

机械臂杆长与偏置参数对工作空间及操控灵活性的影响分析

基于优化理论，考虑不同杆长因素对工作空间和操控灵活性之间的关系。为构型的设计提供一定参考依据。文章初步实现这一思想，后续进行继续改进优化。
easy_R·2020-08-16 12:45

Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for High Performance Online Visual Track笔记

简单的说本文就是：Siamese+CSR-DCF该文首先对SRDCF.CSR-DCF等使用了特征加权的非深度学习方法和SimaseFC等的深度学习方法进行了介绍，指出非深度学习方法都是基于手动特征，然后优化理论的传统方法
weixin_40610037·2020-08-15 16:41

三维仿真场景优化理论与算法研究——以北京奥林匹克公园为例

大数据量场景的实时仿真既是进行数字地球应用技术研究的主要内容之一，也是地理信息系统向三维立体分析纵深发展所需解决的重要命题之一。随着三维场景数据量的日益增大以及专为图形渲染设计的GPU的普及，在不明显降低图形质量和复杂程度的前提下，研究并采用一些可以应用在通用计算机平台上的高效数据处理方法与图形绘制算法，以提高图形绘制速度，解决大数据量仿真场景在速度、质量及场景复杂度之间越来越突出的矛盾，正成为有
weixin_34352449·2020-08-14 14:28

C++算法篇 位运算

由于位运算直接对内存数据进行操作，不需要转换成十进制，因此处理速度非常快，在信息学竞赛中往往可以优化理论时间复杂度的系数。
流年15096301719·2020-08-14 12:01

【机器学习】tensorflow: 稀疏自编码

这些方法很多都基于最优化理论，在大数据处理上，相比传统的方法，比如PCA，在计算复杂度上有很大的提升。稀疏自编码是其中一种数据压缩方法。稀疏编码的公式为:argm
artzers·2020-08-12 14:16

图灵奖40年来首次授予女性

本年度的图灵奖（TuringAward）授予了75岁的FrancesE.Allen，以对其在编译器优化理论和实践方面做出的开创性贡献予以充分肯定。Allen是该奖项创立40年来的第一位女性得主。
weixin_33951761·2020-08-12 13:43

图灵奖40年来首次授予女性 IBM院士Frances E. Allen获殊荣

美国计算机学会（AssociationforComputingMachinery）近日宣布将2006年度的图灵奖（A.M.TuringAward）授予美国科学家FrancesE.Allen，以表彰其在编译器优化理论和实践方面做出的贡献
cijing9237·2020-08-12 11:33

机器学习数学全书，1900 页 PDF 下载

要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授JeanGallier主编的面向机器学习的“数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识，共计
python爬虫人工智能大数据·2020-08-11 00:24

神经网络之梯度下降与反向传播（上）

这是优化理论研究的问题。梯度下降法是一种基于函数一阶性质的优化算法。人工神经网络的训练主要采用梯度下降法，其计算过程中采用误差反向传播的方式计算误差函数对全部权值和偏置值的梯度。
2014wzy·2020-08-10 11:34

无约束最优化方法学习笔记

这一段时间学习优化理论中的一些经典方法，写下一些要点和体会，帮助自己和有需要的人理解最优化方法。本文介绍了如下优化方法的原理和计算步骤：最速下降法。牛顿法。共轭梯度法。变尺度法（变度量法）。
TomHeaven·2020-08-10 10:33

SVM学习——Sequential Minimal Optimization

包括寻找最大间隔分类超平面、引入核方法极大提高对非线性问题的处理能力、引入松弛变量的软间隔优化，用间隔定量的描述置信风险等等；其次是核方法理论的发展，它独立于SVM本身，这也同时是SVM的一大优点；最后是最优化理论的发展
weixin_34137799·2020-08-10 07:42

招募 | 大马鹿物流运筹优化算法工程师

基于先进运筹优化理论结合实际场景和一线业务需求，联接信息系统，开发适合本公司的智能分单和路径规划算法。负责智能配送算法的落地并不断迭代，保证实际应用的有效性与高效率。
数据派THU·2020-08-10 01:01

数学中的全微分(方程)，全导数(公式)，偏微分(方程)，梯度，斜率，导数，方向导数等

这几天突然想到了优化理论中的梯度下降算法，看到了几个名词，愣了一下，虽然之前本科学过，但是好久不复习，后面就只知道概念了，细节理解需要复习呀。。
edward_zcl·2020-08-08 15:01

企业平台架构--Apache网页与安全优化理论+实操（网页压缩，缓存，防盗链和隐藏版本信息优化）

文章目录前言一：Apache网页优化1.1：网页压缩1.1.1:网页优化概述1.1.2：网页gzip概述1.1.3：Apache的压缩模块1.1.4：配置网页压缩功能1.2：Apache网页压缩实操1.2.1：环境准备1.2.2：configure配置1.2.3：make编译和makeinstall1.2.4：编辑配置文件1.2.5：关闭防火墙，开启服务1.3：验证配置1.3.1：验证配置1.3.
深海有座未亡的城！·2020-08-08 12:35

凸优化

相信很多人不知道，运筹学正是研究优化理论的学科，而人工智能最后几乎都能化简成求解一个能量/损失函数的优化问题。因此，我把它称为人工智能、大数据的“引擎”。
流浪若相惜·2020-08-07 23:06

立体匹配十大概念综述---立体匹配算法介绍

立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、主要立体匹配算法分
红泥_凛冬将至·2020-08-07 21:50

锥，凸锥，二阶锥，二阶锥规划

优化理论稍微深入些，就会涉及到锥这个概念，甚至还有专门的锥优化这个研究领域。我一直很奇怪锥到底是什么，准备查阅相关资料，将自己的理解写到博客里面。
心态与做事习惯决定人生高度·2020-08-07 17:16

优秀！知乎粉丝9万！一位致力于普及运筹学的德国数学博士-留德华叫兽

该平台也成为国内最大的运筹学|优化理论分享平台！01PAR
Datawhale·2020-08-07 11:56

最优化理论与方法-牛顿迭代法

关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&mid=2247484083&idx=1&sn=29d8e300fbfbd4daf2df4596fd05462d&c
Microstrong0305·2020-08-05 08:48
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