最优解第56页

PyTorch学习率衰减策略：指数衰减（ExponentialLR）、固定步长衰减（StepLR）、多步长衰减（MultiStepLR）、余弦退火衰减（CosineAnnealingLR）

一般来说，我们希望在训练初期学习率大一些，使得网络收敛迅速，在训练后期学习率小一些，使得网络更好的收敛到最优解。

u013250861·2022-08-15 07:59

pytorch----深度学习中学习率的衰减策略

本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来控制，这个参数就是学习率（Learningrate）,也称为步长。学习率是神经网络优化时的重要超参数。

一只小小的土拨鼠·2022-08-15 07:56

禁忌搜索算法（Tabu Search，TS)）

TS模仿人类的记忆功能，在搜索过程中标记已经找到的局部最优解及求解过程，并于之后的搜索中避开它们算法通过禁忌策略实现记忆功能，通过破禁准则继承LS的强局部搜索能力。

予安杂记·2022-08-12 17:02

《量化交易学习指南——基于R语言》第8章最优化

因此，最优化过程的第一步是根据给定的约束条件来描述问题，并应用高级的分析方法来寻得最优解，辅助决策者做出更好的决策。

人民邮电出版社有限公司·2022-08-10 19:36

整数规划，背包问题、指派问题、钢管切割问题的Matlab和python实现

整数规划的分类如不加说明整数规划就是指整数线性规划变量全部限制为整数时，称纯（完全）整数规划变量部分限制为整数时，称混合整数规划整数规划特点原线性规划有最优解，当自变量限制为整数后，可能无

weixin_961876584·2022-08-10 18:53

集成学习lgb库调参的粒子群方法

基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。试着想一下一群鸟在寻找食物，在这个区域中只有一只虫子，所有的鸟都不知道食物在哪。

weixin_33915554·2022-08-10 07:24

目标检测中的BBox 回归损失函数-L2，smooth L1，IoU，GIoU，DIoU，CIoU，Focal-EIoU，Alpha-IoU，SIoU

L1、L2、smoothL1loss提出smoothL1loss的论文：L1最低点是不可导的，所以势必不会收敛到最低点，可能会在最优解附近震荡。而L2损失容易在离群点产生梯度爆炸的问题。

cartes1us·2022-08-10 07:10

C++示例详解Prim算法与优先队列

目录Prim算法prim代码实现优先队列优先队列代码实现自定义类型优先序列贪心算法的本质是：一个问题的局部最优解，也是该问题的全局最优解。

·2022-08-09 11:25

凭借左程云（左神）的这份 “程序员代码面试指南”我入职了字节

《程序员代码面试指南--IT名企算法与数据结构题目最优解》的作者。这篇文章就是给大家分享左神这本《程序员代码面试指南--IT名企算法与数

Java技术那些事儿·2022-08-09 09:47

基于 RocksDB 实现高可靠、低时延的 MQTT 数据持久化

这种基于内存、非持久化的会话存储方式虽然是基于吞吐量和延迟之间相互权衡下的最优解，但在某些场景下仍会给用户使用带来一定的限制。本着关注社区反馈、不断完善为用户带来更易用产品的理念，我

·2022-08-08 14:07

拉格朗日乘子法的简单数学推导

对其两边同时进行求导得二、原问题的转换原问题结合等式可以等价为对式求解，即为观察式，等式中含有共同项，式子两侧同除以共同项，可以变换为将式依次带入式，得令代入得同时，式可变换为结合式，即可等价于意其即为式的最优解证毕

andyhacker·2022-08-06 15:47

Python实现多项式拟合正弦函数详情

、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)2.实验要求生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线；用解析解求解两种loss的最优解

·2022-08-01 16:41

数据结构 --- 贪心算法

------使用java编写，逻辑上所有语言通用一、什么是贪心算法（1）概念贪心算法,是指在对一个问题求解时,总是选择当前看起来最好的情况；在不从整体最优的情况上考虑，贪心算法所做出的是在某种意义上的最优解

想写程序的毛毛虫·2022-07-31 07:53

【总结】DFS常用技巧详解 —— 奇偶剪枝

以下内容整合了网上收集以及自己写的部分剪枝剪枝策略就是在搜索过程中利用过滤条件来剪去完全不用考虑（已经判断这条路走下去得不到最优解）的搜索路径，从而避免了一些不必要的搜索，大大优化了算法求解速度，还保证了结果的正确性

跑起来要带风！·2022-07-28 07:46

【数学建模】常用基本模型总结

概念：可行解、最优解、可行域。Matlab中求解线性规划的命令为如下，x返回决策向量的取值；fval返回目标函数的最优值；f为价值向量。

沐兮Krystal·2022-07-26 08:02

【插值与拟合~python】

目录插值与拟合例1：求估计值运行结果如下：用拉格朗日插值运行效果图如下：例2：求最小值相关程序代码如下：运行结果如下：运行效果图如下：例3：求最优解：相关程序代码如下：例4：求拟合值：每日一言：持续更新中

lxw-pro·2022-07-22 20:37

遗传算法基本思路与0-1决策背包问题

由于遗传算法与一般线性规划和动态规划不同，本问题使用遗传算法难以一次性得出最优解。因此，可以多次使用遗传算法

不打呼噜的猫·2022-07-20 21:15

如何保障 MySQL 和 Redis 的数据一致性？

Java烟雨·2022-07-20 18:20

Codeforces Round #801 (Div. 2) and EPIC Institute of Technology Round（C，D题解）

动态规划考虑最优解，这里所需要求的是0，不可以直接考虑是否与0相接近，需要考虑其他解法。最大值以及最小值是唯一的，所

xjsc01·2022-07-19 20:28

人工神经网络评价法案例_人工神经网络评价法

人们通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解来得到最佳方案。由于数学模型有较强的条件限制，导致得出的最佳方案与现实有较大误差。

新德里的雨·2022-07-19 07:48

【云原生丨Docker系列4】用Dockerfile脚本定制镜像（最优解）

前言镜像的定制实际上就是定制每⼀层所添加的配置、⽂件等信息。但是命令毕竟只是命令，一般用dockercommit每次定制都得去重复执⾏这个命令，⽽且还不够直观，如果我们可以把每⼀层修改、安装、构建、操作的命令都写⼊⼀个脚本，⽤这个脚本来构建、定制镜像，那么这些问题就迎刃而解了，而这个脚本就是我们今天要说的Dockerfile。目录一、Dockerfile介绍二、FROM指定基础镜像三、RUN执行命

陈橘又青·2022-07-18 09:43

剑指offer 思路总结 python3 次序乱

思路：1.O(n2)最优解O(n)水题2.替换空格题目描述请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20

jl先生·2022-07-17 23:10

关于产品 | 要怎么进行产品规划？

作为一个在追求确定性与不确定性之间摇摆的人，我总是希望能有一些自己的模型，保证输出的质量，一次性的问题寻求可行解，重复性的问题寻求最优解，大概就是这样。

·2022-07-16 11:48

StoneDB 宣布开源，一体化实时 HTAP 架构为何是当前最优解

国产开源数据库赛道又有了新玩家。近日，一体化实时HTAP开源数据库StoneDB宣布正式开源。以下内容源自StoneDB首席架构师、StoneDBPMC李浩的演讲。在2014年，Gartner给出了HTAP的严格定义，其目的是为了打破事务型负载和分析型负载之间的壁垒，使系统能够支持更多的“数据”在两个系统之间流动，以及以这些数据为基础的“实时业务”的决策。回到Gartern所提出的问题的本源：我们

·2022-07-16 09:14

线性回归——梯度下降法_实例

上篇文章介绍了梯度下降法在线性回归中的相关理论与证明，这里使用程序实例代码方式看梯度下降法是怎样一步一步下降求出最优解的；X=[14;25;51;42];y=[19;26;19;20];m=length

weixin_30776863·2022-07-14 07:05

梯度下降法详解+代码：批量梯度下降(Batch GD)、小批量梯度下降(Mini-batch GD)、随机梯度下降(Stochastic GD)

一个简单的线性回归模型，有两种不同的训练方法来得到模型的最优解:直接使用封闭方程进行求根运算，得到模型在当前训练集上的最优参数(即在训练集上使损失函数达到最小值的模型参数)。

Sany 何灿·2022-07-14 07:48

SVG 在前端的7种使用方法，你还知道哪几种？

每个时期都有对应的最优解。

德育处主任Pro·2022-07-12 08:14

【VRP】基于matlab遗传算法求解多中心车辆路径规划问题【含Matlab源码 1965期】

遗传算法从一组随机产生的种群开始,经过选择、杂交和变异3个遗传操作算子使目标函数向着最优解进化,使遗传算法具有了其他传统方法所没有的特性

海神之光·2022-07-11 17:58

列生成算法求解矩形下料问题（Matlab代码）

目录深切哀悼抗击新冠肺炎疫情斗争牺牲烈士和逝世同胞Matlab代码算例文件运行结果最优解方案展示深切哀悼抗击新冠肺炎疫情斗争牺牲烈士和逝世同胞这学期接了《运筹学》课程，在国内抗疫的大环境下，勉勉强强当了七周主播

天道酬勤china·2022-07-11 07:11

MySQL：强制索引force index与using filesort

**forceindex本周了解到MySQL索引优化器有时候并不会用到最优的索引，当然这时候大多数时候是因为你索引创建的不合理，导致mysql没有找到最有索引，最优解是优化索引，其次可以使用forceindex

·2022-07-10 23:52

数学建模学习（73）：用Python敏感性分析,如此轻松简单

敏感性分析的主要目的是观察特征变化对LP模型最优解的影响。我们通过以下3种方式进行敏感性分析,具体内容请参考目录内容：目标函数系数值的变化常数右侧值的变化。常数系数的变化。

川川菜鸟·2022-07-10 07:17

C++回溯与分支限界算法分别解决背包问题详解

回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的所有解,而分支限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解，或是在满足约束条件的解中找出使某一目标函数值达到极大或极小的解，即在某种意义下的最优解。

·2022-07-08 12:13

动态规划（树形dp）

（一）、基础树形dpdpdp是在树的dfsdfsdfs中进行dpdpdp，在树形dpdpdp中，我们动态规划的过程大概就是先递归访问所有子树，再在根上合并，我们求解的往往是所有的在子树范围内的最优解（二

Dαīsч·2022-07-06 10:34

PyTorch训练模型添加L1/L2正则化的两种实现方式

L1/L2正则化的作用L1正则化作用到参数会产生更稀疏的解，既能使参数在训练过程中尽量靠近最优解的同时，一些参数为0。

hlld26·2022-07-03 07:07

MATLAB程序详细解析,遗传算法——matlab代码解析

算法定义遗传算法(GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和孟德尔遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

大豆小米·2022-07-02 07:29

【优化求解】狼群优化算法matlab源码

1狼群算法的优缺点狼群算法是一种随机概率搜索算法，使其能够以较大的概率快速找到最优解；狼群算法还具有并行性，可以在同一时间从多个点出发进行搜索，点与点之间互不影响，从而提高算法的效率。

Matlab科研辅导帮·2022-07-02 07:20

学习贪心算法

也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。二、什么时候采用贪心算法1.最优子结构性质当一个问题的最优解一定包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。如何理解？

AllenC6·2022-07-01 19:38

跟着李沐大神动手深度学习笔记——权重衰退

其中，w∗w^*w∗表示www的最优解。λ=0:\lambda=0:λ=0:无作用，即不会影响w的取值，等价于之前的θ−>∞\theta->\inftyθ−>∞λ−>∞\lambda->\inf

非生而知之者·2022-07-01 07:41

深度学习笔记 —— 权重衰退 + 丢弃法

硬性限制柔性限制“罚”（即后一项）的引入，使得最优解往原点走，使得w的绝对值会小一些，从而降低了整个模型的复杂度为什么要用权重衰退呢？

Whisper_yl·2022-07-01 07:10

权重衰退（PyTorch）

https://courses.d2l.ai/zh-v2/文章目录权重衰减范数与权重衰减演示对最优解的影响参数更新法则总结从零开始实现高维线性回归初始化模型参数定义L2L_2L2范数惩罚定义训练代码实现忽略正则化直接训练使用权重衰减简洁实现

-素心向暖·2022-07-01 07:32

leetcode刷题计划和每日刷题记录

直接看答案，不要自己想，了解所有最优解，方法技巧第一。做题套路，以印象为主。第二遍：熟悉。过easy题，记住；做medium，重点题背，反复背。最简单会，大多不会。记住做题套路，以记住为主。

迪士尼在逃辣妹的帐号:D·2022-06-29 18:34

梯度下降算法实现原理(Gradient Descent)

概述梯度下降法(GradientDescent)是一个算法，但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法，而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的，所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它

叶小小qaq·2022-06-29 18:00

mysql signal函数_mysql

一.贪心算法对于一些最优解问题，每一步都做当前的最优选择，最后得到的选择结果就是最终问题的最优解，这样的问题就适用贪心算法。贪心算法在每一步做出局部的最优选择，最后得到整个问题的最优解。

魔王不造反·2022-06-29 09:49

【前端大屏实战1】Vue+Echarts -- 大屏简介初体验 =＞大屏自适应缩放解决方案 =＞使用transform:scale =＞组件化抽离ScaleBox=＞【两分钟实现大屏宽高等比例】

数据可视化2.大屏用途3.大屏效果展示二、大屏需求分类1.固定尺寸的“真实”大屏2.系统使用的“驾驶舱”页面三、大屏自适应1.前端自适应解决方案（1）使用felx布局（2）使用rem单位2.大屏自适应最优解决方案

小白Rachel·2022-06-28 18:02

动态规划算法解决背包问题（Java实现）

目录1、动态规划算法的概述2、背包问题3、动态规划算法解决背包问题3、1不可重复装入商品3、2思路分析1、动态规划算法的概述（1）动态规划算法的思想是：将大问题分为小问题进行解决，使得一步步获得最优解的处理算法

小二同学呵呵·2022-06-27 23:38

基于蜜蜂算法的函数寻优及TSP搜索算法

仿真实验与结果分析1、函数寻优2、TSP搜索三、参考文献一、理论基础1、连续型蜜蜂算法文献[1]的目的是从蜜蜂的自然觅食行为出发，描述一种称为蜜蜂算法(BeesAlgorithm,BA)的优化算法，以找到最优解

心️升明月·2022-06-27 22:10

【华为机试真题 Python实现】数大雁题目详解

本文解法非最优解（即非性能最优）。详解试题平台试题LeetCode1419.数青蛙（中等）华为机试【华

不太灵光的程序员·2022-06-27 22:27

人工智能大作业啊。。。

人工智能大作业1.求解如下问题的最优解本题目是一个194个城市的TSP问题。方法不限，给出解决思路，并给出最后的路径以及路径长度。

专注成就专业_·2022-06-27 07:36

Pytorch随机种子设置及原理

深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数，而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，下面介绍Pytorch中随机种子的设置及其原理。

晓柒NLP与药物设计·2022-06-27 01:13

AI-机器学习-自学笔记（十）装袋算法

装袋算法是一种提高分类准确度的算法，通过给定组合投票的方式获得最优解。

阿尔法羊·2022-06-26 07:18

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