Java性能优化方法

李宏毅深度学习笔记（各种优化方法）

主要思路有两种：固定学习率和动态变化学习率固定学习率：代表算法SGD,SGDM（SGDwithMomentum）动量梯度下降法SGD最大的缺点是下降速度慢，而且可能会在沟壑的两边持续震荡，停留在一个局部最优点。为了抑制SGD的震荡，SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。下坡的时候，如果发现是陡坡，那就利用惯性跑的快一些。SGDM全称是SGDwithmomentum，在SGD基础上引入了一阶动量mt
在水一方_果爸·2023-02-01 20:09

双线程冒泡排序算法

我的优化方法就是，一个线程从左往右执行冒泡排序算法，另外一个线程从右往左执行冒泡排序算法。两个线程分别执行到数组的中间位置，之后停止排列。最后把排列好的右边一半的数组和左边一半的数组，拼接起来就得到
我明白了我是一条鲶鱼·2023-02-01 15:52

分享一个 HIVE SQL 性能优化点-使用公共表表达式 CTE 替换临时表

分享一个HIVESQL性能优化点-使用公共表表达式CTE替换临时表hive作业的性能优化是一个永恒的话题，其优化方法也有很多，在此分享一个优化点，即编写SQL时使用公共表表达式CTE替换临时表，经测试优化效果还不错
·2023-02-01 12:17

ios ipa安装包瘦身

近期做了个IPA减包，参考了几篇文章，记录一下ipa包的优化方法1、删掉架构armv7armv7用于支持4s和4FE7C1AEF-FBB8-4E9E-8784-2BD3A05D5E52.png2、删掉无用的代码
颜小宋·2023-02-01 10:05

python小波神经网络_神经网络模型，应用程序，优化器和示例代码

神经网络模型，应用程序，优化器和示例代码在此之前，请先阅读第一个教程(神经网络入门)：神经网络简介介绍在这一部分中，我们将讨论神经网络的类型及其应用，最常用的模型，优化方法和简单的示例代码。
weixin_39618574·2023-01-31 10:13

python自然语言处理—Beam Search及其优化方法—two

BeamSearch及其优化方法（two）上一篇文章我们介绍了基础版的BeamSearch及其优化方法，这篇文章接着对上一篇文章进行扩展，可以在模型不改的情况下获得更好的生成结果。
诗雨时·2023-01-31 08:20

【6-循环神经网络】北京大学TensorFlow2.0

：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-31 07:06

【数据库】必须知道的MySQL优化

优化方法有哪些？SQL层面优化MySQL配置方面架构设计方面硬件和操作系统方面.SQL语言有哪几部分组成数据定义语言，简称DDL：DROP,CREATE,ALTER等语句。
小冷coding·2023-01-30 22:22

使用jvisualvm排查Java程序性能

2、使用jvisualvm来分析dump文件jvisualvm是JDK自带的Java性能分析工具，在JDK的bin目录下
mrnx2004·2023-01-30 22:45

信息流广告如何优化

所以以下优化方法分别从这三个阶段的影响因素拆分细讲如何把控每个环节，希望对大家有所帮助。优秀的推广效果，一般需要满足转化量大、转化成本低这两个条件或者其中之一，在
左岸健·2023-01-30 19:15

梯度下降（Gradient Descent）的收敛性分析

©作者|黄秋实单位|香港中文大学（深圳）研究方向|智能电网梯度下降是一种简单且常用的优化方法，它可以被用来求解很多可导的凸优化问题（如逻辑回归，线性回归等）。
PaperWeekly·2023-01-30 12:53

梯度下降法学习心得

随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。
曦微熹未·2023-01-30 12:19

梯度上升和梯度下降

对于梯度下降法来说，在神经网络中用到，最小化误差的一种优化方法。如用梯度下降法求此函数的极小值，在x1,x2点分别可导，在x1处导数为负数，在此函数中，(-∞,0)区间，对任意一点xi，导数都为负数
风筝__·2023-01-30 11:55

SEO基本介绍(第一章节)

2.什么是SEM:1.SEM的全称就是:SearchEngineMarketing(中文名称:搜索引擎营销)3.SEO现在分为两种:  1.白帽SEO1.这种优化方法起到了改良和规范网站设计的多占用;使之对搜索引擎和用户更加友好
黑木令·2023-01-30 09:19

这么骚的SQL进阶技巧，不怕被揍么？

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SQL的书写规范在介绍一些技巧之前，有必要强调一下规范，这一点我发现工作中经常被人忽略，其实遵循好的规范可读性会好很多，应该遵循哪些规范呢
码农小光·2023-01-30 08:48

阿里的又一款数据高效同步工具DataX，真香！

或者存储的方式来进行同步，但是尝试后发现这些方案都不切实际：推荐Java工程师技术指南：https://github.com/chenjiabin...关注公众号：码猿技术专栏，回复关键词：1111获取阿里内部Java
·2023-01-29 13:02

前端性能优化点

HTTP请求(3)服务器发送永久重定向响应(4)浏览器跟踪重定向地址(5)服务器“处理”请求(6)服务器发回一个HTML响应2、浏览器渲染解析HTML↓构建DOM树↓渲染树构建↓渲染树布局↓绘制渲染树二、优化方法
码狼先生·2023-01-29 12:26

Pytorch深度学习笔记①：线性回归+基础优化方法

一、线性回归首先，在介绍线性回归之前，先用一个简化的模型作为引入。假设某地的房价影响因素有地理位置、人流量以及面积大小，分别记为x1、x2、x3。而房屋的最终成交价y=w1x1+w2x2+w3x3+b。此即为线性模型，给定了n维输入X=[x1,x2,...,xn]T，以及模型的n维权重w=[w1,w2,...,wn]T和标量偏差b，模型的输出即为输入的加权和：y=w1x1+w2x2+...+wnx
元気Hu.sir·2023-01-29 11:10

【JavaGuide笔记】2.1 Java 基础

注意：Java性能差的主要原因不是因为它是面向对象语言，而是因为Java是半编译语言，最终执行的代码并不是CPU直
linyk3·2023-01-29 02:32

【5-卷积神经网络】北京大学TensorFlow2.0

：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-28 13:43

android混淆

优化环节会分析以及优化方法的字节码。混淆环节会用无意义的短变量去重命名类、变量、方法。这些步骤让代码更精简，更高效，也更难被逆向（破解）。
pisfans·2023-01-28 12:24

PyTorch 笔记（18）— torch.optim 优化器的使用

到目前为止，代码中的神经网络权重的参数优化和更新还没有实现自动化，并且目前使用的优化方法都有固定的学习速率，所以优化函数相对简单，如果我们自己实现一些高级的参数优化算法，则优化函数部分的代码会变得较为复杂
wohu1104·2023-01-28 09:18

Android 性能优化

1.2优化方法1.2.1合理运用布局，减少布局嵌套层级：  Android中单独的布局性能：   Fr
小龍蛋·2023-01-27 23:52

遗传算法原理与代码解析

写在前面：随着研究问题的复杂化，有的时候会有一些寻找最优参数的科研任务，这就需要我们会使用一些优化方法，而遗传算法则是众多优化算法中最基础和最常见的方法。
交通科研Lab·2023-01-27 20:14

Flutter 优化记录(持续完善~)

本篇记录App优化方法,配合工具,可以排查部分的性能和渲染问题.调试性能问题1.跟踪启动时间flutterrun--trace-startup--profile跟踪输出保存为start_up_info.json
Lcc不想混_b503·2023-01-27 09:12

逻辑回归(Logistic Regression)知识点

文章目录1Logistic分布几率（odds）2逻辑回归模型2.1先验假设2.2似然函数与损失函数的推导3交叉熵损失(Cross-Entropyloss)3.1损失函数优化方法Sigmoid层反向传播Softmax
夢の船·2023-01-27 09:29

常见页面优化方法

dns在请求任何资源前，浏览器需要知道你的目标服务器ip是什么，此时会将目标资源的域名通过dns解析出相应的ip，再进行链接获取；日常应该很难体验到dns解析带来的阻塞，但是在弱网情况下dns解析就会有明显的延迟了，我们可以通过在link标签上添加dns-prefetch来进行预解析，预解析是在页面加载的同时进行的所以不会带来体验负担，解析之后的ip会存储到操作系统的缓存中相比于从路由器中获取缓存
薯条你哪里跑·2023-01-27 05:54

前端性能优化认知

前端性能优化认知什么是前端性能优化通常来讲，前端性能优化是指：从用户开始访问网站到整个页面完整地展现出来的过程中，通过各种优化策略和优化方法，让页面加载得更快，让用户的操作相应更及时，给用户更好的使用体验
乐夫天命兮·2023-01-26 20:52

机器学习（五）logistic回归进行二分类以及多分类（Python代码）

文章目录一、相关概念1.logistic回归1.1前言1.2目的1.3流程1.4Sigmoid函数1.4.1公式1.4.2图像1.5优缺点2.最优化方法2.1梯度上升算法2.1.1梯度公式2.1.2例子
yunggemmy·2023-01-26 14:19

参数优化多尺度排列熵算法

目录一、多尺度排列熵原理1.1排列熵（PE）1.2多尺度排列熵（MPE）1.3参数对MPE的影响二、参数优化方法2.1遗传算法（GA）2.2粒子群优化算法（PSO）2.3多作用力粒子群优化算法（MFPSO
Zhi Zhao·2023-01-26 10:29

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

原文地址为：Deeplearning：三十七(Deeplearning中的优化方法)内容：本文主要是参考论文：Onoptimizationmethodsfordeeplearning，文章内容主要是笔记
dearbaba_8520·2023-01-26 08:44

LESSON 10.4&10.5&10.6 贝叶斯优化的基本流程&BayesOpt vs HyperOpt vs Optuna batch&基于BayesOpt实现高斯过程gp优化

超参数优化-贝叶斯优化方法importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimporttimeimportre
Grateful_Dead424·2023-01-26 07:12

粒子群优化算法

姓名：杨晶晶学号：21011210420学院：通信工程学院转载自：https://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51507671【嵌牛导读】传统的多目标优化方法是将多目标问题通过加权求和转化为单目标问题来处理的
归去来兮_c94f·2023-01-26 05:06

机器学习笔记三：经典算法

skLearnAPI:sparkAPI:二、朴素贝叶斯分类算法原理：应用场景：优缺点：API:三、决策树分类原理：API优缺点：四、随机森林原理：API：优缺点：五、线性回归原理：目标：损失函数：最小二乘法优化方法
roykingw·2023-01-25 15:42

【4-网络八股扩展】北京大学TensorFlow2.0

：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:21

最小二乘法least-squares

又称最小平方法，一种优化方法，由高斯，勒让德独立提出，但高斯先发现（1809发表），勒让德先发表（1805发表）最早是因为意大利天文学家皮亚齐发现的1号小行星“谷神星”转到太阳背后，皮亚齐就观测不到了，
doubleslow;·2023-01-24 11:51

【3-神经网络八股】北京大学TensorFlow2.0

：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:43

深度学习梯度下降优化方法分类汇总

第一类：基于梯度和moment（核心：衰减）适用于一般的任务，有一个好的初始化值，收敛到全局或者局部的最优解；SGD（StochasticGradientDescent）（直接梯度下降）momentum（历史值在更新重占有一定的权重）NAG（NesteroAccelerateGradient）（超前一次计算，然后再来更新）ASGD空间换时间的一种SGD第二类：自适应更新adaptive（核心：不同
手口一斤·2023-01-23 21:15

深度学习： 梯度下降是如何实现的？

写这个系列博客的目的也是为了整理这些相关的优化方法。对于之前会的，可以在这里加深了解一下，对于之前没有听说过的，这里就当认识一下了。老规矩，我不生产知识，我只是尽量把知识摆放的姿势优美一些。。。
三景页三景页·2023-01-23 21:45

Lesson 14.3 Batch Normalization综合调参实战

一、BatchNormalization与Batch_size综合调参  我们知道，BN是一种在长期实践中被证明行之有效的优化方法，但在使用过程中首先需要
Grateful_Dead424·2023-01-23 20:40

理解实现八大排序

目录一、初步认识二、直接插入排序三、希尔排序四、直接选择排序五、堆排序六、冒泡排序七、快速排序7.1Hoare版本7.2挖坑法7.3前后指针法7.4非递归7.5优化方法7.5.1三数取中7.5.2小区间优化八
GG_Bond19·2023-01-22 19:41

1.人工智能的数学基础

1.2.2梯度下降1.2.3梯度下降的参数求解1.2.4梯度下降步骤1.2.5迭代的终止条件1.2.6代码实现1.3求最优解的方法1.3.1梯度下降法1.3.2牛顿法1.3.3拟牛顿法1.3.4启发式优化方法
data-master·2023-01-22 13:10

优化程序性能

但是编译器进行的优化又是保守的，他要保证编译出来的代码与预想的行为完全一致，因此有可能产生不同行为的优化方法他都不会采用，他会优化的非常小心，而且由于编译器是对静
zhousiyuan0515·2023-01-21 12:39

最优化理论与方法_《数值与最优化方法》（目录）

目录《数值与最优化方法》（一）包括：一.无约束最优化计算方法1.1数学基础1.1.1等值线；1.1.2可微与梯度；1.1.3方向导数；1.1.4Hesse矩阵；1.1.5多元函数的Taylor展开；1.1.6
weixin_39861918·2023-01-21 08:15

优化理论（归纳）

最优值的类型：全局与局部优化方法类型（根据问题特征）：无约束方法、约束方法、多目标优化方法、多解方法（小生境/物种生成算法）、多态方法（能够定位和跟踪改进的极值）
MXRSX·2023-01-21 08:43

Java应用调优实战-性能优化方法论

衡量指标有哪些？1.吞吐量和响应速度分布式的高并发应用并不能把单次请求作为判断依据，它往往是一个统计结果。其中最常用的衡量指标就是吞吐量和响应速度，而这两者也是考虑性能时非常重要的概念。像我们平常开发中经常提到的，QPS代表每秒查询的数量，TPS代表每秒事务的数量，HPS代表每秒的HTTP请求数量等，这都是常用的与吞吐量相关的量化指标。在性能优化的时候，我们要搞清楚优化的目标，到底是吞吐量还是响应
gonghaiyu·2023-01-21 08:12

27.四种常见的相关度分数优化方法

对相关度评分进行调节和优化的常见的4种方法一、query-timeboost,如果认为某一个term的比较重要，就把这个term的权重设的大一点，也就是把boost的值设的大一点。GET/forum/article/_search{"query":{"bool":{"should":[{"match":{"title":{"query":"javaspark","boost":2}}},{"mat
anlanmo0960·2023-01-21 08:12

常用的优化理论类型介绍

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、常用优化的概念1.凸优化与非凸优化2.建立优化问题一般思想二、常用的优化方法1
盒子君~·2023-01-21 08:41

优化算法（二）遗传算法及python实现

1.3组成要素1.3.1编码方式1.3.2适应度函数1.3.3选择方式1.3.4交叉和变异1.3.5算法终止方式1.4名词汇总2.数学机理2.1模式介绍2.2数学描述2.3推导过程2.4推论与结论3.优化方法
lqwh5354·2023-01-20 18:37

通过两组匹配好的3D点，计算相对位姿变换

通过两组匹配好的3D点，计算相对位姿变换采用的方法为ICP，求解方式分为两种：SVD或者非线性优化方法本文采用SVD的方法求解构建最小二乘的代价函数，求得使误差平方和达到最小的Rt首先定义两组点的质心代入代价函数上面三项中最后一项求和为零
三维重建及点云·2023-01-20 17:15
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