算法优化

【代价函数】Cross_entropy：交叉熵损失函数（Cross_entropy loss）

1.Cross_entropy公式及导数推导损失函数：a=σ(z),wherez=wx+b利用SGD等算法优化损失函数，通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数：对两个参数权重和偏置进行求偏导：推导过程如下
yuanCruise·2018-08-27 16:41

手机淘宝推荐中的排序学习-博客-云栖社区-阿里云

周梁：淘宝推荐机器学习技术专家，中国科学院自动化研究所机器学习博士，主要研究工作方向是机器学习、大规模并行算法优化。先后从事过广告CTR预估，MPI机器学习平台搭建，手淘个性化推荐等多方面工作。
·2018-08-20 16:00

MySql索引

如果创建了索引，则根据算法优化排序指定列，能快速定位到数据的地址，提高查询速度。二、索引列数据类型的选择不同数据类型在创建
hanxs·2018-08-19 11:00

深度学习（六）——BN算法（Batch Normalization）的原理和作用

基础知识掌握情况决定研究的高度，我们刚开始接触深度学习时，一般都是看到别人的概括，这个方法很好能让我们快速上手，但是也有一个很大的缺点，知识理解的不透彻，导致我们对算法优化时一头雾水。
machine-lv·2018-08-17 15:25

深度学习（四）——目标检测算法YOLO的训练和检测过程的基本思路介绍

基础知识掌握情况决定研究的高度，我们刚开始接触深度学习时，一般都是看到别人的概括，这个方法很好能让我们快速上手，但是也有一个很大的缺点，知识理解的不透彻，导致我们对算法优化时一头雾水。
machine-lv·2018-08-15 17:43

深度学习（二）—图像检测算法（faster R-cnn）简单易懂的思路整理

基础知识掌握情况决定研究的高度，我们刚开始接触深度学习时，一般都是看到别人的概括，这个方法很好能让我们快速上手，但是也有一个很大的缺点，知识理解的不透彻，导致我们对算法优化时一头雾水。
machine-lv·2018-08-14 10:36

SSE图像算法优化系列二十：一种快速简单而又有效的低照度图像恢复算法。

又有很久没有动笔了，主要是最近没研究什么东西，而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了，但自己没这方面的需求，同时也就很少有动力再去看传统算法，今天一个人在家，还是抽空分享一个简单的算法吧。前段日子在看水下图像处理方面的资料时，在github搜到一个链接，里面居然有好几篇文章附带的代码，除了水下图像的文章外，我看到了一篇《AdaptiveLocalToneMappingBasedonRetinexf
Imageshop·2018-08-11 21:00

如何开启BBR算法优化ss

启用BBR算法之前首先要确定系统的Linux内核版本在4.9以上。1.查看内核版本uname-a如果内核版本小于4.9则需要更新内核，4.9及以上跳过第二步2.更新内核此方法仅适用于Ubuntu和Debian首先查看系统位数，执行以下命令getconfLONG_BIT在UbuntuKernel上下载对应的内核安装包下载4.11的内核：#32位wgethttp://kernel.ubuntu.com
dta0502·2018-08-09 21:30

代码之道

他们只会告诉你他想要什么，其中的细节推理，边界划分，算法优化这些都是我们自己来处理。写代码时不要只图一时洋洋洒洒，更要结合上下代码环境和业务角
oopts·2018-08-07 11:44

基于Tpot的遗传算法自动化建模之核心源码解读

article/details/81287490Tpot的涉及到的建模过程，以TPOTlight为例主要有3块：Classifiers、Preprocesssors、Selectors，tpot的遗传算法优化是以
hgy0403·2018-07-31 14:09

如何提升AI算力？他们这样说......

分享会从AI算力的现状和趋势谈起，并从硬件设计和算法优化两个层面切入，剖析算力提升的最新落地经验和误区，最后针对算力成本居高不下的普遍现状，引入算力的新型协作方式---借用区块链生态的分布式协作，大幅降低企业算力成本
csdn人工智能头条·2018-07-30 22:33

Mysql查询优化概念

广义的查询优化：1，查询重用2，查询重写规则3，查询优化算法4，并行查询优化5，分布式查询优化狭义的查询优化：1，查询重写规则（逻辑优化方式）2，查询算法优化（物理优化方式）查询重用是指尽可能利用先前的执行结果
qq_36594703·2018-07-26 20:18

PID控制（下）

一、PID算法优化先讲PID算法优化。
这个飞宏不太冷·2018-07-18 21:55

PID控制（下）

一、PID算法优化先讲PID算法优化。
这个飞宏不太冷·2018-07-18 21:55

黑科技揭秘：面对海量的文本翻译任务，阿里翻译团队是如何解决的

阿里翻译团队在机器翻译领域做了大量技术储备，并针对我们所处的电子商务领域进行算法优化，进而打造阿里巴巴自己的机器翻译平台。
阿里云云栖社区·2018-07-18 00:00

机器学习之常见聚类方法

一、kmeans1、算法流程2、使用距离3、k值的选择4、算法优化5、K-means附加问题二、层次聚类1、流程：2、层次聚类方法三、基于密度（DBSCAN）1、定义2、流程3、K-means与DBSCAN
平原2018·2018-07-17 18:34

图像特征点检测与匹配评价准则——量化

目前图像匹配中，局部特征匹配占据了绝大部分，常用的局部特征匹配方法有Harris、SIFT、SURF、ORB等等，不同的特征点检测和匹配方法尤其独特的优势和不足；特征点匹配经过Ransac算法优化后仍存在错误匹配点对
Darlingqiang·2018-07-04 21:46

机器学习----聚类分析（Kmeans聚类算法）

4.2、肘部法则代码部分五、算法效果衡量标准5.1、轮廓系数5.2、最近簇5.3、轮廓系数法代码如下5.4、Canopy算法配合初始聚类5.5、优点5.6、Calinski-HarabaszIndex六、算法优化
sakura小樱·2018-07-03 16:26

动态路由------------RIP(路由信息协议)

前言:动态路由就是配置网络中的路由器运行动态路由协议,路由表项是通过相互连接的路由器之间交换彼此信息,然后按照一定的算法优化出来的,而这些路由信息是在一定间隙里不断更新的,以适应不断变化的网络,以随时获得最优的寻劲效果
山水***·2018-06-17 16:53

Fashion MNIST with Tensorflow + CNN

其数据格式，图片尺寸，数据集大小都保持和手写数字MNIST一模一样，完全可以起到替代的作用，而且可以提升挑战难度和算法优化的空间。
Jeru_d39e·2018-06-14 08:15

SSE图像算法优化系列十九：一种局部Gamma校正对比度增强算法及其SSE优化。

这是一篇2010年比较古老的文章了，是在QQ群里一位群友提到的，无聊下载看了下，其实也没有啥高深的理论，抽空实现了下，虽然不高大上，还是花了点时间和心思优化了代码，既然这样，就顺便分享下优化的思路和经历。文章的名字为：Contrastimagecorrectionmethod，由于本人博客的后台文件已经快超过博客园所容许的最大空间，这里就不直接上传文章了，大家可以直接点我提供的链接下载。文章的核心
Imageshop·2018-06-03 22:00

归并排序 详解

算法复杂度：O（nlogn）；也许有很多同学说，原来也学过很多O（n^2）或者O（n^3）的排序算法，有的可能优化一下能到O（n）的时间复杂度，但是在计算机中都是很快的执行完了，没有看出来算法优化的步骤
星河呀·2018-05-30 13:53

SSE图像算法优化系列十八：三次卷积插值的进一步SSE优化。

本文是在学习https://blog.csdn.net/housisong/article/details/1452249一文的基础上对算法的理解和重新整理，再次非常感谢原文作者的深入分析以及分享。三次卷积插值的基础原理也是对取样点附近的领域像素按照某种权重分布计算加权的结果值，比起双线性的4个领域像素计算，三次卷积涉及到了16个领域像素，这也决定了其取样点位置不是对称的，同时耗时比双线性也大为增
Imageshop·2018-05-22 23:00

算法题：Climbing Stairs 爬楼梯问题

LeetCode的第70题：https://leetcode.com/problems/climbing-stairs/description/该题在Solution中囊括了六种解法，包括从暴力破解到斐波那契以及算法优化
铭钥·2018-05-18 12:30

二叉搜索树的搜索和插入与删除算法优化

代码是根据之前的二叉树模板修改来的，删去了非递归遍历，加入二叉搜索树的搜索、插入和删除，实现方法在73~153行1#include2#include3#include4usingnamespacestd;5templateclassBinaryTree;6template7classBinaryTreeNode8{9friendclassBinaryTree;10private:11Tdata;/
LowBee·2018-05-11 12:00

基于FPGA的CNN算法移植（五）算法优化方向汇总

以下才是真正意义上的优化，有时候我们在面试的时候遇到招FPGA算法优化工程师，糊弄起来，是，我们用FPGA对算法实现了优化加速，其实不是真正意义上的算法优化。
FPGAerClub·2018-05-08 19:38

冒泡排序—冒泡排序算法优化

常用的排序算法主要包括：1、插入排序直接插入排序希尔排序2、交换排序冒泡排序快速排序3、选择排序简单选择排序堆排序快速排序4、归并排序其中，冒泡排序算是最简单的一种排序算法排序思想:对一组数字进行从小到大或者从大到小的进行排序。它是通过让相邻的两个元素进行比较，大的元素向下沉，小的元素向上冒arr[0]与arr[1]进行比较，如果前者大于后者，则交换位置然后arr[1]与arr[2]进行比较，以此
石小令·2018-05-06 08:46

联系人算法优化

先说下功能需求，上传联系人，因为联系人可能过多，不上传联系人头像，只上传联系人姓名，号码，但是UI上展示已经上传的联系人的时候又需要展示头像，这时候，只能是从服务器获取到联系人，然后去匹配本机的联系人，找到头像，然后展示。有的同学说了，那简单啊，两层for循环嵌套下，找到本地的联系人头像展示就完事了，代码大致是这种：无脑循环法上面这种，的确没有BUG，但却是一种很烂的算法，复杂度达到了O(N²)，
满满满的日落·2018-05-04 16:04

干货 | H.265编码SAO算法优化

作者：姜生，PP云高级技术经理，10余年视频编解码算法设计优化，流媒体应用等领域开发经验。一SAO技术介绍SAO的全称是Sampleadaptiveoffset，对应的中文意思是采样自适应补偿。SAO是H.265编码规范中一项重要的压缩技术，该技术的思想源于Samsung提案JCTVC-A124。实验测试结果显示SAO能够带来的压缩增益远超过Deblock和ALF。SAO模块在编码器的结构图一中所
朵朵的妈_1f35·2018-05-03 18:08

Kotlin算法入门求回文数数算法优化二数字生成规则

classPalindromeNumber2{/*生成一位数字的回文数*/privatefunadigit(parentNumber:Long,tenID:Long){valtenIDResult=Math.pow(10.0,tenID.toDouble()).toLong()for(iin0..9){println(parentNumber+i*tenIDResult)}}/*生成两位数字*/p
易庞宙·2018-04-29 08:46

java数据生成法遍历求从个位数都n位数字的回文数算法优化

publicclassPalindromeNumber2{/*生成一位数字的回文数*/privatevoidadigit(longparentNumber,longtenID){longtenIDResult=(long)Math.pow(10,tenID);for(inti=0;i>>>>"+i);adigit(result,tenID);}++i;}}/*生成四位数字位数字*/privatev
易庞宙·2018-04-28 13:29

java求回文数算法优化

publicclassPalindromeNumber{/***创建map集合存储数据然后对数据进行判断抛出*/privateMap>palindromeData=newHashMap100&&numbernewArrayList());palindromeData.get(5).add(numbers);returntrue;}elsereturnfalse;}if(number>=1001&&
易庞宙·2018-04-27 15:49

神经网络学习率（learning rate）的衰减

一、学习率衰减的概念和必要性学习率过大，在算法优化的前期会加速学习，使得模型更容易接近局部或全局最优解。
农夫左三拳·2018-04-26 11:47

Ncnn使用详解(1)——PC端

写在前面本系列文章的内容关于ncnn会有两篇文章（一篇介绍pc端使用，一篇介绍android端使用），主要是因为之前在使用ncnn的时候网上的资料比较少，可能是大佬们的主要精力都放在了算法优化上，所以相关的基础实践资料就感觉比较少
ai-exception·2018-04-13 15:24

【Java面试题八】Java算法优化篇

1.替换空格题目要求：请实现一个函数，把字符串中的每个空格替换成"%20",例如输入"Wearehappy.",则输出"We%20are%20happy."应用场景：在网络编程中，如果URL参数中含有特殊字符，如空格，“#”等，可能导致服务器端无法获得正确的参数值。我们需要将这些特殊符号转换成服务器可以识别的字符。转换的规则是"%"后面跟上ASCII码的两位十六位进制的表示。比如空格的ASCII码
mind_programmonkey·2018-03-21 20:56

算法设计与优化策略——滑动窗口

“滑动窗口”和上篇博客中介绍的“等价转换”一样也为一种算法优化的思想。同样，下面通过一个例子，来介绍这种思想。
YXQiang·2018-03-19 22:29

算法优化策略之“中途相遇”算法思想

中途相遇法，这是一种特殊的算法，大体思路是从两个不同的方向来解决问题，最终“汇集”到一起。“双向广度优先搜索”算法就有一点中途相遇的味道。下面我们通过一道具体的题目，来了解一下这种算法思想的应用。和为0的4个值（4ValueWhoseSumisZero，ACM/ICPCSWERC2005，UVa1152）给定4个n(1<=n<=400)元素集合A，B，C，D，要求分别从中选取一个元素a,b,c,d
YXQiang·2018-03-13 22:49

深度学习优化算法总结

1深度学习中的优化算法优化算法之前讨论两个问题：(1)局部最小值问题在深度学习中，最优化问题其实并不容易困在局部最小值点。
Vico_Men·2018-03-13 09:47

SSE图像算法优化系列十七：多个图像处理中常用函数的SSE实现。

在做图像处理的SSE优化时，也会经常遇到一些小的过程、数值优化等代码，本文分享一些个人收藏或实现的代码片段给大家。一、快速求对数运算对数运算在图像处理中也是个经常会遇到的过程，特备是在一些数据压缩和空间转换时常常会用到，而且是个比较耗时的函数，标准的SSE库里并没有提供该函数的实现，如果需要高精度的SSE版本，网络上已经有了，参考：https://github.com/to-miz/sse_mat
Imageshop·2018-02-25 13:00

嵌入式C代码优化

之前刚开始工作时，参与做过嵌入式代码优化，除了最基本的函数实现细节算法优化外，还有一些细节的处理。当然之前优化时，也是借助了分析工具来分析哪些函数调用频繁，哪些开销比较大。
小炉灶·2018-02-23 21:13

嵌入式C代码优化

之前刚开始工作时，参与做过嵌入式代码优化，除了最基本的函数实现细节算法优化外，还有一些细节的处理。当然之前优化时，也是借助了分析工具来分析哪些函数调用频繁，哪些开销比较大。
小炉灶·2018-02-23 21:13

SSE图像算法优化系列十六：经典USM锐化中的分支判断语句SSE实现的几种方法尝试。

分支判断的语句一般来说是不太适合进行SSE优化的，因为他会破坏代码的并行性，但是也不是所有的都是这样的，在合适的场景中运用SSE还是能对分支预测进行一定的优化的，我们这里以某一个算法的部分代码为例进行讲解。在某一个版本的USM锐化算法中有这样的一段代码：intIM_UnsharpMask(unsignedchar*Src,unsignedchar*Dest,intWidth,intHeight,i
Imageshop·2018-02-23 13:00

遗传算法优化神经网络小车自动寻路走出迷宫(3) 结果演示

依据之前写过的代码，我设计了两个迷宫，一个是最简单的直线，另一个是稍复杂的曲线。结果演示如下：https://www.bilibili.com/video/av19519131/?from=search&seid=216891970615103945可以发现，遗传算法可以保留所有子代中最优的一代，但是要想得到更优的个体只能靠变异这个过程，而变异出来的个体结果其实大部分都是较差的。所以在这种神经网络
Cfather·2018-02-21 08:06

遗传算法优化神经网络小车自动寻路走出迷宫(3) 结果演示

依据之前写过的代码，我设计了两个迷宫，一个是最简单的直线，另一个是稍复杂的曲线。结果演示如下：https://www.bilibili.com/video/av19519131/?from=search&seid=216891970615103945可以发现，遗传算法可以保留所有子代中最优的一代，但是要想得到更优的个体只能靠变异这个过程，而变异出来的个体结果其实大部分都是较差的。所以在这种神经网络
Cfather·2018-02-21 08:06

遗传算法优化神经网络小车自动寻路走出迷宫(2) 神经网络与遗传算法应用

在这里我之前已经写过了一个遗传算法的模型，核心部分直接用上就好。遗传算法入门&python实现我们关心的是神经网络的参数如何转化成个体的基因信息。我之前尝试的是直接将权重和偏执以实数矩阵的形式作为基因信息来利用，但是发现这样范围太大了，因为遗传算法的进化完全依靠变异，实数的范围太大了，不知要优化多少代才能找到一个可用的神经网络。于是我还是改用了二进制编码的形式，不过是带小数的，至少能做到取到一定的
Cfather·2018-02-12 23:36

遗传算法优化神经网络小车自动寻路走出迷宫(1)基于OpenGL的基本框架

之前简单地学习了神经网络相关的知识，回想起了之前在B站上看到的小车自动在迷宫寻路的视频（还有用类似方法解决flappybird的视频：https://www.bilibili.com/video/av13940007/?from=search&seid=8284022935044659565），就寻思着利用神经网络的知识自己也写一个出来。其实其结构并不用非常复杂，可以先考虑小车上有几个传感器，可以
Cfather·2018-02-12 23:42

遗传算法优化神经网络小车自动寻路走出迷宫(1)基于OpenGL的基本框架

之前简单地学习了神经网络相关的知识，回想起了之前在B站上看到的小车自动在迷宫寻路的视频（还有用类似方法解决flappybird的视频：https://www.bilibili.com/video/av13940007/?from=search&seid=8284022935044659565），就寻思着利用神经网络的知识自己也写一个出来。其实其结构并不用非常复杂，可以先考虑小车上有几个传感器，可以
Cfather·2018-02-12 23:42

python实现svd++推荐算法

它的含义是这样的：评分行为从侧面反映了用户的喜好，可以将这样的反映通过隐式参数形式体系在模型中，得到的就是上式的部分，其中Iu是用户u评论过的物品的集合，yj为隐藏的评价了物品j的个人喜好偏置，也通过梯度下降算法优化
akiyamamio11·2018-02-11 22:48

SSE图像算法优化系列十五：YUV/XYZ和RGB空间相互转化的极速实现(此后老板不用再担心算法转到其他空间通道的耗时了)。

在颜色空间系列1:RGB和CIEXYZ颜色空间的转换及相关优化和颜色空间系列3:RGB和YUV颜色空间的转换及优化算法两篇文章中我们给出了两种不同的颜色空间的相互转换之间的快速算法的实现代码，但是那个是C#版本的，为了比较方便，我们这里提供C版本的代码，以RGB转到YUV空间的代码为例：voidRGBToYUV(unsignedchar*RGB,unsignedchar*Y,unsignedcha
Imageshop·2018-02-02 22:00

tensorflow中如何直接读取网络的参数（weight and bias）的值

训练好了一个网络，想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过，可以直接读取网络里面的参数，如果一直是随机初始化的值，则证明训练代码有问题，需要改。下面介绍如何直接读取网络的weight和bias。
OsgoodWu·2018-01-29 17:41
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