无约束优化方法

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

基于优化的规划方法 - 数值优化基础 Frenet和笛卡尔的转换 问题建模 实现基于QP的路径优化算法

问题建模OSQP1数值优化基础1.1优化的概念一般优化问题公式：f(x)f(x)f(x)：目标/成本函数xxx：决策变量SSS：可行域|约束集Example:A点是最优值全局最优和局部最优的概念：1.2无约束优化当函数
Big David·2023-12-30 03:44

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)

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。
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。
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

MySQL数据库性能优化中常用的方法是什么？

以下是一些常见的查询语句优化方法：尽量减少查询的数据量：在编写查询语句时，应该避免不必要的列和行的查询，只查询需要的数据。比如使用SELECT*FROMtable1WH
程序员小雷·2023-12-28 19:52

你好！Apache Seata

根据Apache基金会邮件列表显示，在包含13个约束性投票(bindingvotes)和6个无约束性投票(non-bindingvotes)的投票全部持赞同意见，无弃权票和反对票，投票顺利通过。
阿里云云原生·2023-12-28 12:56

UBX M8T-10 DSP开发和NMEA解析

l无约束惯性导航(UDR)解决方案持续测量与监测车辆加速度及其方向变化，再通过传感器融合技术将测量数据与GNSS数据进行整合，实时计算并优化分析出更精准的位置结果。
汪汪星河·2023-12-28 10:30

远程桌面优化避坑指南

最近发现在局域网中用Windows远程桌面看视频画面有肉眼可见的延迟，测试帧率发现只有33帧，于是在网上找优化方法。网上的优化方案就几种，但都基本只讲如何设置，没说明原因。
攻城狮_正·2023-12-28 07:41

馥心

如果风不记得了你的心上大概还会有我吧我只是一阵风我自由自在我毫无约束我可以游进孩子盈满棉花糖香甜的梦中我可以灌满行人宽大且空荡荡的袖子我可以平滑地进入你的胸腔我在你的心上游走我拥抱着你的心我亲吻着你的心我啃咬着你的心我穿梭进你的胃里我被胃弄得粘稠我淌过你的小肠我从你的身体里滑落风不记得我了它不记得似曾有馥郁萦绕着它你也不会知道我了
溺竹·2023-12-27 20:24

机器学习——线性模型（二）

1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。
风月雅颂·2023-12-27 18:04

“零基础学写作”第一周复盘

让自己掌握了在10分钟内毫无约束的写作，想些什么就写什么，想怎样写就怎样写的畅快写作技巧。2.能轻松提笔，克服了不敢写，不好意思写的心里障碍。
蓝色大门·2023-12-27 02:30

遗传算法的应用——求解一元函数的极值

模拟二进制转化为十进制的方法3.2轮盘赌选择算法3问题4Matlab代码5运行效果6总结1基本概念遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是模拟生物在自然环境中遗传和进化过程从而形成的随机全局搜索和优化方法
亲爱的老吉先森·2023-12-27 01:53

MySQL数据库性能优化中常用的方法是什么？

以下是一些常见的查询语句优化方法：尽量减少查询的数据量：在编写查询语句时，应该避免不必要的列和行的查询，只查询需要的数据。比如使用SELECT*FROMtable1WH
虚无火星车·2023-12-26 20:33

新奇性搜索（Novelty Search，NS）

新奇性搜索（NoveltySearch，NS）是一种基于进化算法的搜索优化方法，它通过追求新颖性来引导进化过程，而不是仅仅追求目标函数的优化。这种方法的灵感来自于自然进化中的创新和多样性。
步子哥·2023-12-26 13:38

Vickate_积累及优化

关于优化的建议：1.首页的启动速度**建议：**-启动的过程中做的事情越少越好-不要在UI线程上做耗时操作（子线程处理数据，处理完在UI上刷新数据）-在合适的时机开启后台任务**优化方法：**-量化启动时间
Vickate·2023-12-26 13:25

Gameobject实例化的消耗Instantiate.Copy、.Produce、.Awake分析

优化方法，呃～～～对
饮食男女__·2023-12-26 13:51

Pytorch项目肺癌检测项目之七 （总结）

1.两个模型的构建，分类模型（卷积）和分割模型（U-Net）模型2.数据加载、损失、训练验证登录环节的代码编写3.用F1Score进行模型评估（混淆矩阵）4.数据重复采样和数据增强等优化方法5.使用Tensorboard
永远的HelloWorld·2023-12-26 07:55

运动轨迹仿真

重型运载火箭轨迹/总体参数一体化优化方法硬核推导火箭运动方程，并用python仿真实现rocket-simulation:MATLAB-火箭仿真软件MatRockSim:Matlab火箭飞行模拟器【开源
kunwen123·2023-12-26 06:13

视觉SLAM14讲——李群与李代数

在SLAM中相机的位姿是不确定的，需要我们进行优化，常用的优化方法便是求导，但是旋转矩阵由于自身的特殊性(行列式为1的正交矩阵)，使我们无法直接对旋转矩阵进行求导优化，所以引入了李群与李代数来简化求解方式
Bumblebee972·2023-12-25 21:19

【视觉SLAM十四讲】李群与李代数

而在李代数上可以变成无约束优化。三维旋转矩阵构成
Louis1874·2023-12-25 21:48

视觉SLAM十四讲——第四讲李群与李代数

通过李群-李代数间的转换关系，可以将位姿估计变成无约束的优化问题，简化求解方式群：一种集合加上一种运算的代数结构。满足以下条
chenying66·2023-12-25 21:18

17岁的天空

结束了高中生活，有人狂欢，终于可以无节制地玩游戏，终于可以到处旅游，终于可以睡觉睡到自然醒，终于可以开始锻炼进行减肥;有人释然，家长老师不会再督促学习，除了宪法再无约束之物，再也不用见到那些别人家的孩子
或许_be86·2023-12-25 12:03

【美团大数据面试】大数据面试题附答案

的区别6.TopN求法，大数据量无法完全写入内存解决方案，MapReduce实现方法7.spark部署、调度原理8.spark的stage划分方法9.reducejoin执行过程10.大数据量join优化方法
话数Science·2023-12-25 11:19

前端性能优化策略与实践

以下是一些实际的优化方法：1.1CSSSprites使用CSSSprites将多张图片合并成一张精
SailingCoder·2023-12-25 11:33

【数字IC设计】Verilog计算x/255的商和余数

尽量降低实现方式的硬件开销（包括面积和时序）思路由于除数255是一个常数，因此，直观上给人的感觉就是应该有相应的优化方法，即相对于除数可变的实现方式，在面积、时序方面应该有所改善。
FPGA硅农·2023-12-25 01:52

《LIO-SAM阅读笔记》1.IMU预积分模块

LIO-SAM的优化策略采用了GTSAM库，GTSAM库采用了因子图的优化方法，其提供了一些列C++的外部接口，以便用户方便传入参数等进行优化。
Jiqiang_z·2023-12-24 18:51

无约束优化问题求解（4）：牛顿法

目录5.牛顿法5.1基本牛顿法5.1.1牛顿法的定义5.1.2牛顿法的性质5.1.3牛顿法的优缺点5.2阻尼牛顿法5.3拟牛顿法5.3.1拟牛顿法基本思想5.3.2拟牛顿法的求解构造秩1校正秩2校正Reference5.牛顿法5.1基本牛顿法5.1.1牛顿法的定义牛顿法的基本原理是对目标函数在当前点的局部邻域采用二次多项式q(x)q(x)q(x)来做近似，并用q(x)q(x)q(x)的最小值点作为
碧蓝的天空丶·2023-12-24 18:07

无约束优化问题求解（3）：共轭梯度法

目录4.共轭梯度法4.1共轭方向4.2共轭梯度法4.3共轭梯度法的程序实现4.4非二次函数的共轭梯度法Reference4.共轭梯度法4.1共轭方向最速下降法的线搜索采取精确线搜索时，由精确线搜索需要满足的条件：迭代点列xk+1=xk+αkdkx_{k+1}=x_k+\alpha_kd_kxk+1=xk+αkdk，∇f(xk+1)Tdk=0\nablaf(x_{k+1})^Td_k=0∇f(xk+
碧蓝的天空丶·2023-12-24 18:07
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