最优化计算方法

IDP成长日志-沟通管理复盘

说话不单单是说话，而是要好好说话，这个模块的学习很系统地将我代入不同的情景模式中，让我感受到如何让沟通的效率效率最优化，从而进一步体验高效办事的生活。
亦木_48d9·2024-01-01 07:41

【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

地面搜索matlab算法,论文地面搜索的优化模型.doc-资源下载在线文库www.lddoc.cn

米每小时，步话机的通讯半径为1000米，20人一组只拥有一部的卫星电话，对地面搜索路线的深入讨论研究，如果从数学模型来考虑，如何设计路线才能保证所耗时间最少，同时确保搜索的面积没有漏洞，以达到搜索方式的最优化
且听且说吧·2024-01-01 02:02

记一次redis内存没满发生key逐出的情况。

内存使用率的计算方法。used_memory_human/maxmemory原因2、可能是link内存占用比较大，虽然总内存超过了，maxmemory但是，link内存没统计到内存使用率里。
qq_35640866·2024-01-01 02:29

经费和时间的计算方法

第六节讲的是经费的计算方法，第七节讲的是时间的计算方法，这两章主要体现了企业要正确掌握经营状况，实现精细管理和关注部门的总时间。
vv167·2023-12-31 21:46

2021-09-19 第一篇博客 动态规划1

最大食物链计数(拓扑排序)洛谷P1048采药(0-1背包)洛谷P1616疯狂地采药(完全背包)洛谷P1802五倍经验日(变异的0-1背包)洛谷P1002过河卒(像青蛙跳台阶)动态规划概述关键词:状态转移方程全局最优化无后效性背包问题线性
Asp.TATA·2023-12-31 20:07

收藏！光伏发电量计算最全公式整理

了解光伏发电量的计算方法对于投资者、工程师和研究者来说都是非常重要的。本文将为您整理光伏发电量计算的最全公式，帮助您更好地理解和评估光伏系统的性能。
鹧鸪云光伏与储能软件开发·2023-12-31 20:00

闰年计算

一年的时间，精确到秒是：365天5小时48分45.5秒闰年的判定方法判定公历闰年遵循的一般规律为:四年一闰,百年不闰,四百年再闰.公历闰年的精确计算方法：（按一回归年365天5小时48分45.5秒）①、
高思阳·2023-12-31 16:08

python中乘方的符号_Python中Sympy代数符号运算的介绍

在我们初、高中和大学近10年的学习时间里，数学一直占据着非常大的分量，但是回忆过去可以发现，我们把大量的时间都花在反复解题、不断运算上，计算方法、运算技巧、笔算能力以及数学公式的记忆仿佛成了我们学习数学的全部
草头余·2023-12-31 15:46

用Python学数学之Sympy代数符号运算

在我们初、高中和大学近10年的学习时间里，数学一直占据着非常大的分量，但是回忆过去可以发现，我们把大量的时间都花在反复解题、不断运算上，计算方法、运算技巧、笔算能力以及数学公式的记忆仿佛成了我们学习数学的全部
lidongyx·2023-12-31 15:45

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

机器学习之聚类算法Kmeans

在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。K-means中心
zhw864680355·2023-12-31 12:03

图像分割实战-系列教程2：Unet系列算法（Unet、Unet++、Unet+++、网络架构、损失计算方法）

图像分割实战-系列教程总目录语义分割与实例分割概述Unet系列算法1、Unet网络1.1概述整体结构：概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是虽然用的不是很多，在16年特别火，在医学领域、小目标领域做分割，其实到现在为止也还在用，因为在深度学习中网络越简单越好，这篇内容也会介绍Unet++版和Unet最新版相比于yolo、maskrcnn、fastrcnn这些，Unet
机器学习杨卓越·2023-12-31 12:28

工业自动化中的设备稼动率及其计算方法

本文将详细介绍设备稼动率的概念、重要性、计算方法以及举例说明。1.什么是设备稼动率？设备稼动率是衡量生产设备在一定时间内真正处于生产状态的时间比例。
不爱学习的啊Biao·2023-12-31 08:05

工业自动化中的设备OEE指标详解及计算方法

本文将详细介绍设备OEE的定义、重要性、计算方法，并通过一个实际案例进行具体说明。
不爱学习的啊Biao·2023-12-31 08:05

pytorch05:卷积、池化、激活

1.4.3padding=2的卷积1.4.4空洞卷积1.4.5分组卷积1.5卷积输出尺寸计算1.6卷积的维度1.7转置卷积1.7.1为什么被称为转置卷积1.7.2nn.ConvTranspose2d1.7.3转置卷积的计算方法
慕溪同学·2023-12-31 07:45

智能时代的智慧老师

在未来人机协作的时代最有效的学习方法有：主动向机器学习，拜机器为师，从人工智能的计算结果中吸取有助于改进人类思维方式的模型、思路和和逻辑；互动式的在线学习将越来越重要，在线学习的优势是不限时间、不限地点，且可以最优化教育资源
汪巨茂·2023-12-31 00:14

乘法运算定律解决问题

(2)能根据运算特点和数字精点，灵活选用计算方法解决生活中的实际问题。2.过程与方法通过探索、尝试:体验解决问题策略的多样性,提高灵活运用所学知识解决问题的能力。
广南574皇甫跃·2023-12-30 22:46

课堂拾遗（57）——分数乘整数

分数乘整数课题选定后，我一直在思考，教材中分数乘整数的计算方法就是一句:分数与整数相乘，要用分数的分子与整数相乘的积作分子，分母不变。
今生有缘528·2023-12-30 20:16

一些硬件知识

掌握二极管的基本特性；掌握二极管的常见应用以及分析方法；2.掌握电容的基本特性以及工作原理；掌握电容的常见应用以及对应的理论计算方法；电容的作用，选型，容值识读与检修：容抗降压，滤波，耦合（滤低频），旁路
honey ball·2023-12-30 19:00

数值分析（计算方法）期末复习知识点整理

只针对自己复习用，有的知识不考的我就不写进来了。选择性参考：如果有错误可以回复我，谢谢。因为我也是第一次学。只考计算题，因此无证明部分，能用·就行。目录1误差2范数3差值4线性拟合-最小二乘法5线性方程组的数值解法6线性方程组的迭代解法7非线性方程的解法8数值微积分9常微分方程数值解1误差绝对误差与绝对误差限，误差限的格式写成，后面计算迭代以此判断是否达到终止条件。相对误差和相对误差限同上，需要除
随机森林不是森林·2023-12-30 17:50

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

线性代数——（期末突击）行列式（上）-行列式计算、行列式的性质

目录行列式行列式计算逆序数行列式的性质转置两行（列）互换两行（列）对应相等提公因子两行（列）对应成比例某行（列）为零行列式分裂行列式变换及三角行列式行列式行列式计算行列式：（i是行标，j是列标）计算方法
qiyi.sky·2023-12-30 14:16

无线通信学习笔记（信道建模、信道容量、调制性能部分）

Lecture1：简介（没啥用）Lecture2：信道建模主要讲输入输出功率比的计算方法，和单独载波的接收信号的功率信道建模基础主要为后面讲解提前解释清楚概念（LOS、shadowing是什么意思）决定性信道建模讲解任意信号经过信道之后
Frankyyyyyyyy·2023-12-30 14:53

CSI多普勒效应

CSI多普勒效应一、定义二、应用三、计算方法1方法2STFT和DFT间的区别一、定义多普勒频移是指由于运动引起的信号频率的变化。当信号源相对于接收器运动时，由于多普勒效应，信号的频率会发生改变。
CS科研GO·2023-12-30 13:19

h265和h264视频编码方式区别

新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。2、储存空间与画质同样的画质和同样的码率，H.265比H2.64占用的存储空间要少理论50%。
天马行空爱做梦·2023-12-30 09:56

摘抄

但教师是支配课堂教学的权威,当学生的回答符合数师的要求时,教师立即肯定和表扬,而当学生的回答不符合教师的要求时,教师就迫不及待地否定，其他学生根本没有机会发表自己的想法,学生的不同估算方法也因教师过早地追求最优化而被否定
大雁南飞·2023-12-30 09:35

模板匹配方法

模板匹配类似于卷积，模板在原图像上从原点进行滑动，计算模板与原图像被覆盖的地方的差别程度，共用6种计算方法，将每次计算的结果放到一个矩阵里，作为结果输出。
为暗香来·2023-12-30 07:33

利用MATLAB进行求导

1、求导的定义求导是数学计算中的一个计算方法，它的定义就是，当自变量的增量趋于零时，因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时，称这个函数可导或者可微分。
每月一号准时摆烂·2023-12-30 06:30

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\
呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

单应性Homography估计：从传统算法到深度学习

这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。本文为入门级文章，希望能够帮助读者快速了解相关内容。单应性估计在
baidu_huihui·2023-12-30 06:32

最优化共轭梯度法matlab代码实现

FR共轭梯度法实际上是利用梯度和上一次的搜索方向来构造本次搜索方向：dk=-gk+βk-1dk-1即：用上一次的搜索方向修正最速下降法的负梯度方向，不仅避免了锯齿现象，与牛顿法相比也节约了计算量。运用共轭，线性无关的同时，也适应大条件数。共轭梯度法克服了最速下降法收敛慢，只需要利用一阶导数信息，避免了牛顿法存储和计算hesse矩阵的空间对大型线性或非线性方程组都非常有效共轭首先，什么是共轭设d1,
deer(écho)·2023-12-30 03:03

什么是B009长下影线选股指标？

该指标的计算方法如下：选取当日交易中价格低于N元的股票作为备选股票，N可以根据实际情况进行调整。对于备选股票中的每只股票，记录其当日的开盘价、最高价、最低价和收盘价。
股票·2023-12-30 03:37

模拟退火算法Python编程（2）约束条件的处理

1、最优化与线性规划最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。
youcans·2023-12-29 19:46

分支限界法求解01背包(优先队列)【java】

因为限界函数常常是基于向题的目标函数而确定的，所以，分支限界法适用于求解最优化问题。本次实验利用分支限界法解决0-1背包问题。算法核心思想
小俱的一步步·2023-12-29 18:21

并行进位加法器

前言在文章逻辑运算加法器中，介绍了两种加法运算方式，串行进位加法器和进位选择加法器，我们给出了逻辑门的实现并给出了C语言描述，本篇文章介绍另外一种加法计算方法：并行进位加法器写在前面使用⨁\bigoplus
SauronKing·2023-12-29 15:23

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

语音聊天厅一天能收入多少真实案例

配音兼职接单推荐公众号：配音新手圈，声优配音圈，新配音兼职圈，配音就业圈，有声新手圈二、语音聊天厅真实案例利润计算方法真实案例的利润计算是确定语音聊天厅收入的关键步骤。通常，利润计算包括运营成本
配音新手圈·2023-12-29 09:12

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

【贪心算法】找零钱

贪心算法：贪心算法（GreedyAlogorithm）又叫登山算法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但是适用范围有限的策略。
Krien666·2023-12-29 08:04

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
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