Java性能优化方法

MNIST 数据集输出手写数字识别准确率

实现手写体mnist数据集的识别任务，共分为三个模块文件，分别是描述网络结构的前向传播过程文件（mnist_forward.py）、描述网络参数优化方法的反向传播过程文件（mnist_backward.py
南海有鹏·2022-11-19 08:23

NB-IoT设备并发错峰及优化方法

通过上一篇《重要！NB-IoT模组选型及项目初始必看！》（网址：http://onemo10086.com/#/school/article/270）我们知道了NB-IoT并发能力有限这个短板，那有什么方法可以优化避开它吗。方法肯定是有的，但首先要明白优化改善和彻底解决是不一样的。这是一个系统工程，必须多管齐下才能效果明显，下面我们讲一讲实际项目经验中总结的一些有效方法。这些方法主要从以下几个角度
chinacodec·2022-11-19 06:45

李宏毅机器学习Day01之回归

之回归回归定义模型步骤Step1：模型假设-线性模型Step2：模型评估-损失函数如何判断众多模型的好坏Step3：最佳模型-梯度下降如何筛选最优的模型（参数w，b）如何验证训练好的模型的好坏针对过拟合问题的优化方法
心yu·2022-11-19 04:46

numpy对图像重映射的通用优化方法

文章目录映射函数从映射函数计算查找表使用数组切片并行处理最近的图像处理涉及到了很多重映射的算法，比如线性对比度变换，伽马变换，二值化，对数变换，直方图均衡化等，这些算法具有以下特性：基于每一个像素点的处理一对一或多对一的映射，不存在一对多的映射每一个像素点之间没有关联以上特点使得这类重映射算法可以用向量化运算做并行处理。映射函数这里以图像的伽马变换为例子，伽马变换实际上是将颜色数据规格化到[0,1
小狸卡·2022-11-19 03:47

【显存优化】深度学习显存优化方法

深度学习gpu的显存至关重要，显存过小的话，模型根本无法跑起来，本文介绍几种显存不足时的优化方法，能够降低深度学习模型的显存要求。
嘟嘟太菜了·2022-11-19 03:19

【李宏毅-机器学习笔记】-2：回归算法

梯度下降算法：单个特征-一元线性模型；多个特征-多远线性模型评估损失函数：看在训练集和测试集上的实际结果带学习速率的梯度下降提高模型精度-降低损失函数总和4、注意事项：过拟合：提高模型阶次可能造成过拟合优化方法
一瞬灵眸·2022-11-19 02:33

java 最少货币单元组合换钱_动态规划. 换钱的最少货币数和最多方法数

通过对换钱类题目的学习，我们将了解到暴力递归及优化方法记忆搜索(优化一)动态规划的基本实现方法(优化二)动态规划的空间优化(优化三)1.换钱的最少货币数，货币可重复使用给定数组arr，arr中所有的值都为正数且不重复
太球·2022-11-19 01:17

关于Vue项目性能优化

一、存在的性能问题及其优化方法针对Vue项目的性能优化，大佬经过分析后整理出以下几个优化的问题：1、[错误]项目打包时开启了gzip压缩，但部署的时候没有使用上，需要开启nginx的静态压缩支持，否则请求的时候会实时动态压缩
GY程序源·2022-11-18 09:50

深扒，Java性能调优手册：编程+多线程+JVM+设计模式+数据库+实战

Java性能调优Java性能调优，是一个老生常谈的话题。可能有些人觉得没用，一些细小的地方没有好修改的，改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢？
跟着我学Java·2022-11-17 13:46

最优化方法----有约束优化问题C++实现

问题描述在可行域内，沿着目标函数的负梯度方向移动；沿着被破坏的约束的梯度方向与目标函数梯度方向的和向量移动。优化问题：minx^2+2*y^2s.t.x+y>=4起始点：z=[1,4.5]固定步长k=1由KKT条件可以解出x*=[8/3,4/3]代码实现：#include#include#include#includeusingnamespacestd;doubleC=0;vectorB={0,0
weixin_35338624·2022-11-17 13:14

二次优化问题dfp_【复习笔记】最优化方法 - 3. 无约束优化方法

第三章无约束优化方法本文是本人研究生课程《最优化方法》的复习笔记，主要是总结课件和相关博客的主要内容用作复习。
Avatar Ye·2022-11-17 13:14

相控阵天线（二）：非规则线阵（稀布阵列、稀疏阵列、平方率分布阵列）

目录非规则线阵概述不均匀递变间距阵列稀布阵列稀疏阵列不均匀相位递变阵列不均匀幅度激励阵列代码示例非规则线阵概述非规则线阵主要包括以下情况：1.不均匀间距阵列：a）不均匀间距递变阵列：单元间距按照一定的系数递增；b）稀布阵列：阵元间隔不是固定的，没有规律；c）稀疏阵列：把均匀直线阵列按照一定的优化方法
死线·2022-11-17 13:39

机器学习:完全线性可分/近似线性可分/非线性可分的支持向量机

文章目录0前言1完全线性可分支持向量机1.1模型的数学形式1.2模型的评价策略1.3模型的优化方法2近似线性可分支持向量机2.1支持向量2.2合页损失函数3非线性可分的支持向量机3.1非线性分类问题3.2
流动的风与雪·2022-11-17 09:25

美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一）

美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。
·2022-11-17 05:45

浪潮信息工程师：谈一谈设备透传虚拟机启动慢背后的原因及其优化方法 | 第 51 期

本周「龙蜥大讲堂」预告来啦！龙蜥社区邀请了浪潮信息操作系统研发工程师崔士伟分享《设备透传虚拟机的快速启动优化》，快来扫码入群，预定前排小板凳观看直播吧！直播主题及内容介绍直播主题：设备透传虚拟机的快速启动优化直播时间：2022年11月16日（今天）16：00-17：00直播内容：将物理设备通过vfio透传给虚拟机是虚拟化常用的技术，但当为虚拟机分配比较大的内存时，虚拟机的启动时间会明显变慢，可能由
·2022-11-16 23:31

Python机器学习算法入门教程（一）

深度学习学习形式分类1、有监督学习2、无监督学习预测结果分类1、回归&分类2、聚类机器学习常用术语机器学习术语1、模型2、数据集3、样本&特征4、向量5、矩阵假设函数&损失函数1、假设函数1、损失函数1、优化方法拟合
热爱科技的刘同学·2022-11-16 10:18

JVM虚拟机

推荐书籍：《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践（第3版）》看Java性能优化实战9.1JVM是基于栈的解释型机器。
wanglei1598·2022-11-15 20:31

美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一）

美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。
美团技术团队·2022-11-15 19:08

李宏毅机器学习笔记二

8Keras使用adam高级优化方法不需要自己设置学习速率如果有100个batch，1个epoch就更新参数100次可以看出，batch_size为1和为10，参数更新速度是一样的(相同时间下，都用166s
niuyoudao·2022-11-15 17:44

php mysql百万级数据_PHP + MySQL百万级数据插入的优化

插入分析在MySQL中插入记录所需的时间由以下因素组成，其中的数字代表大约比例:如果每次插入一条语句都执行一条SQL语句，则需要执行除连接和关闭N次以外的所有步骤，这非常耗时.有几种优化方法:在每个insert
机智啵啵鸡·2022-11-15 14:06

最优化方法——K-means实现手写数字图像聚类

目录系列文章目录一、问题二、实验思路综述（1）实验工具（2）实验数据（3）实验目标（4）实验步骤三、K-means聚类算法的原理与算法过程（1）K-means算法原理（2）K-means算法流程（3）K-means算法分析四、手写数字图像聚类（1）导入并处理MNIST数据集（2）K-means聚类（3）结果可视化3.1PCA3.2LDA五、存在问题与优化及创新聚类算法设计六、结果与分析（1）复杂度
@李忆如·2022-11-15 08:25

机器学习：算法与应用 by XDU 2022冬季课程笔记1：线性回归与逻辑回归

逻辑回归（LogisticRegression）分类器4.总结1.回顾与总览上节课程概括了整个机器学习算法流程，以及算法中最重要的三个方面：选择合适的模型来拟合数据选择一类损失函数1用于训练模型选择一种最优化方法来求解模型
spon-gia·2022-11-15 07:10

减少if...else面条代码

一旦当我们写到超过两个if…else的函数的时候就该想想是否有更好的优化方法。
vivk2017·2022-11-14 18:04

机器学习中的数学知识1——导数、向量、偏导与梯度

数学是机器学习的基础，各种算法需要大量使用微积分，线性代数，概率论，最优化方法等数学知识，特别是最优化理论，可以说机器学习中的大多数算法研究到最后都是一个数学优化问题。
qq_37791263·2022-11-14 13:44

python和matlab拟合_梯度下降算法 线性回归拟合（附Python/Matlab/Julia源代码）

梯度下降梯度下降法的原理梯度下降法(gradientdescent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
小宏i·2022-11-14 12:04

python二元函数求导_用Excel和python实现二元函数梯度下降的人工智能,之用,excel,一元...

梯度下降法和牛顿法的总结与比较机器学习的本质是建立优化模型，通过优化方法，不断迭代参数向量，找到使目标函数最优的参数向量。最终建立模型通常用到的优化方法：梯度下降方法、牛顿法、拟牛顿法等。
又可乐·2022-11-14 12:02

牛顿-拉夫逊迭代法求解非线性优化问题

这些非线性优化方法都是建立在牛顿法基础上的一个方法。牛顿法可以求方程的根以及求目标函数的极小值（优化问题）。引1：牛顿法迭代求解方程首先我们引入牛顿法：例：迭代法求函数y=3x−2y=3
Tall-Tree·2022-11-14 11:28

pytorch_lesson5 基本优化思想与最小二乘法— 建模思路+最小二乘法(最小二乘法代数表示方法+手动实现最小二乘法+lstsq最小二乘法)

转化为优化问题3.最优化问题的求解方法图形展示目标函数函数的凹凸性凸函数的最小值SSE最小值4.机器学习建模一般流程Step1：提出基本模型Step2：确定损失函数和目标函数Step3：根据目标函数特性，选择优化方法
斯外戈的小白·2022-11-14 07:27

机器学习之多种算法优缺点总结及优化方法

文章目录一、无监督算法：1、聚类算法：Kmeans2、关联规则算法：Apriori3、关联算法：FP--growth二、有监督算法1、分类算法决策树(DecisionTree)支持向量机(SVM)K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)朴素贝叶斯逻辑回归2、回归算法线性回归多项式回归3、集成算法a、bagging（BootstrappedAggregation）随机森林b、boosti
平原2018·2022-11-12 11:11

matlab试用SUMT外点法求解,数学建模集训知识大纲

层次分析法主成分分析法模糊综合评价法聚类分析法秩和比法人工神经网络熵权法灰色关联度分析预测算法插值拟合回归模型预测灰色预测GM时间序列神经网络统计分析方差分析回归分析多元统计分析分类问题假设检验(非参数)聚类最优化方法常用算法无约束优化有约束优化二次规划一般有约束非线性规划计算机算法动态规划回
刘一树·2022-11-10 23:18

遗传算法详解

它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。
weixin_33724059·2022-11-10 23:18

遗传算法原理

它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。
vivian_ll·2022-11-10 23:48

Python机器学习算法入门教程（四）

Logistic回归算法数学解析Logistic回归算法分类数据表示形式1.向量形式2.数字形式4.概率形式Logistic函数数学解析1.假设函数2.损失函数梯度上升优化方法Final~Logistic
热爱科技的刘同学·2022-11-09 14:45

李宏毅深度学习2021(P1-P9)

文章目录机器学习基本概念机器学习步骤GradientDescent（优化方法）线性模型loss优化分batch优化deep的意义反向传播chainrulepytorch了解HomeWork1模型优化优化中遇到的问题分类
zhaoliguaner·2022-11-09 12:50

mysql多个关联条件优化_mysql多表关联查询的优化方法

下面就对多表关联查询的优化方法，举例说明。现在社区分享类网站很火，就拿方维购物分享网站举例说明吧。也是对二次开发方维购物分享网站的一点总结，高手可以飞过。
郁生姜·2022-11-09 12:38

Hive及Hive SQL优化

Hive及HiveSQL优化参考Hive/HiveSQL常用优化方法全面总结1.列裁剪和分区裁剪最基本的操作。所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。
hopeAnyDay·2022-11-08 10:39

HiveSQL常用优化方法经验总结

1.写在前面的话此处省略150字…2.Hive中解决数据倾斜的场景2.1大表Join小表时的数据倾斜(mapjoin)  在大表Join小表时,解决数据倾斜最好的方式是使用MapJoin,避免Shuffle,从而也避免了数据倾斜.mapjoin主要通过下面的参数来调节:#默认是truesethive.auto.convert.join=true--开启mapjoin//1.x版本及以后默认是开启的
enoughgood·2022-11-08 10:08

基于深度学习的自然语言处理复习笔记 第五章

非线性神经网络的目标函数并不是凸函数，因此使用基于梯度的优化方法可能会陷入局部极小。但是，基于梯度的优化方法在实际应用中仍然取得了良好的效果。梯度计算是神经网络训练的核心。
weixin_42003117·2022-11-08 10:06

代理模型学习记录

概述代理模型是工程问题中常用的一个优化方法。当实际问题（高精度模型）计算量很大、不容易求解时，可以使用计算量较小、求解迅速的简化模型来替代原模型，加速优化过程。
MSTIFIY·2022-11-07 21:11

03机器学习--梯度下降及python实现

梯度下降法简单模拟③多元线性回归中使用梯度下降④优化（梯度下降法的向量化）⑤数据的归一化⑥随机梯度下降法⑦scikit-learn中的随机梯度下降⑧关于梯度的调试⑨总结①概述不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用
小徐爱吃_山楂锅盔·2022-11-07 16:01

火山引擎 RTC 自研音频编码器 NICO 实践之路

为解决此类音频弱网问题，业界一般采用前向纠错（ForwardErrorCorrection，FEC）或者重传等网络策略优化方法，但这些方法存在冗余率过高、
字节跳动技术团队·2022-11-07 11:20

决策树和随机森林的实现,可视化和优化方法

决策树原理决策树原理这篇文章讲的很详细。本文仅写代码实现。构造决策树%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.datasets.california_housingimportfetch_california_housinghousing=fetch_california_housing()ho
Members only·2022-11-07 10:37

超级简单的机器学习入门

机器学习算法的类型2.1监督学习2.2无监督学习2.3监督学习和无监督学习的对比2.4强化学习3.机器学习的三个基本要素3.1模型3.2学习准则3.2.1损失函数3.2.2欠拟合和过拟合（包含正则化）3.3优化方法
叫我胡萝北·2022-11-07 08:09

机器学习4种调参自动优化方法，第二款是我的最爱！

关注我，了解更多学术论文、机器学习、人工智能、Python技巧本文旨在介绍当前被大家广为所知的超参自动优化方法，像网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和Hyperband，并附有相关的样例代码供大家学习。
机器学习社区·2022-11-05 14:03

超参自动优化方法总结

说这四种网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和Hyperband一、网格搜索(GridSearch)网格搜索是暴力搜索，在给定超参搜索空间内，尝试所有超参组合，最后搜索出最优的超参组合。sklearn已实现该方法，使用样例如下:from sklearn import svm, datasetsfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVimport p
tt姐whaosoft·2022-11-05 14:55

机器学习——逻辑回归（梯度下降法、牛顿法）

——逻辑回归一、实验题目二、实验目的三、实验平台四、基本原理1.逻辑回归2.损失函数五、实验步骤1.数据可视化2.将线性回归参数初始化为0，计算代价函数(costfunction)的初始值3.选择一种优化方法求解逻辑回归参数
Flechazo_z·2022-11-05 01:06

机器学习——逻辑回归（实例+代码）

提取码：91vd逻辑回归一、题目二、目的三、平台四、基本原理1.逻辑回归2.损失函数五、实验步骤1.数据可视化2.将线性回归参数初始化为0，计算代价函数(costfunction)的初始值3.选择一种优化方法求解逻辑回归参数
Flechazo_z·2022-11-05 01:36

基于寄生-捕食算法的函数寻优算法

初始化（2）筑巢阶段(鸟窝)（3）寄生阶段(乌鸦-布谷鸟)（4）捕食阶段(乌鸦-猫)2、PPA算法伪代码二、仿真实验与结果分析三、参考文献一、理论基础1、寄生-捕食算法文献[1]提出了一种新的元启发式优化方法
心️升明月·2022-11-04 17:06

pytorch 图像分割的交并比_Pytorch深度学习实战教程：UNet模型训练

选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，都是根据具体的任务而定的。所以，让我们先看一下今天的任务。没错，就是UNet论文中的经典任务：医学图像分割。选
weixin_39525118·2022-11-04 11:00

论文精读 | slam中姿态估计的图优化方法比较

一、摘要对于位置环境中的自主导航问题，同步定位与建图(Simultaneouslocalizationandmapping,SLAM)是一个非常重要的工具框架。根据SLAM字面含义可以得知，获取正确的环境表征和估计机器人正确的运动轨迹这两点在SLAM问题中至关重要。在解决优化估计问题上表现SOTA方法的主流思路是基于图优化的最小二乘，比较流行的算法框架有g2o、Ceres、GTSAM、SE-Syn
深蓝学院·2022-11-03 08:04
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