Java性能优化方法

深度剖析UIScrollView与阻尼动画

本文从基本的参数观测开始，以数学、物理学和优化方法
Liu____·2022-11-02 10:17

《机器学习实战》5.Logistic回归

目录1基于logistic回归和sigmoid函数的分类2基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1梯度上升法2.2训练算法：使用梯度上升找到最佳参数2.3分析数据：画出决策边界2.4训练算法：随机梯度上升
豆豆豆豆芽·2022-11-02 08:54

matlab用最小欧氏距离,一种基于欧氏距离线性化逼近的设施选址最优化方法与流程...

本发明提供一种基于将欧氏距离线性化的设施最优选址的方法，它可用于在城市公共设施规划，针对现有的城市居民的分布，求解最优的垃圾仓库点坐标选址以及相应的居民分配，以减少居民与其所分配的垃圾仓库之间的运输成本，属于物流设施规划与选址领域。二、背景技术：在物流设施规划领域，仓库选址问题是影响运输成本和效率的关键问题。。在经济发展过程中，我们经常需要设置一个或多个集散物质、传输信息或执行某种服务的“仓库”点
赵和玉·2022-11-01 14:23

最优化方法：五、无约束最优化方法

主要参考书目：最优化方法及其应用/郭科，陈聆，魏友华.-北京：高等教育出版社,2007.7(2013.7重印)在第四章中，我们解决了确定搜索步长的问题，现在解决确定搜索方向的问题。
寂风如雪·2022-10-31 18:45

无约束最优化方法-牛顿法

无约束最优化方法-牛顿法牛顿法（Newton'smethod）又称为牛顿-拉弗森方法（Newton-Raphsonmethod），它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法,迭
元宇宙iwemeta·2022-10-31 18:45

无约束优化方法

无约束优化方法1.简介无约束问题是指只有优化目标，而不存在约束条件的问题，用数学模型可表示为2.无约束优化方法无约束优化方法是通常是由给定的初始点出发，按一定的规则不断向最优解趋近，根据不同的趋近思想/
_2312·2022-10-31 18:45

最优化问题——无约束优化方法(一)

最优化问题——无约束优化方法在只前的文章中，我们关注的是非线性规划问题，以及对应步长因子的搜索方法。
隔壁的NLP小哥·2022-10-31 18:41

非线性规划（凸规划，无约束最优化方法，约束最优化方法）

非线性规划非线性规划的最优解可能在可行域的任何地方取得。一元函数：二阶导数>=0,曲线凹，即下凸。二元函数：图解法凸集：集合中任意取两个点x1和x2，若x1和x2之间的任意一个点都在该集合中，则该集合为凸集。凸规划凸规划：可行域是凸集，函数是凸函数。求f(x)的H矩阵，H矩阵一定是对称矩阵（除了主对角线以外，其余元素关于主对角线对称）。若H矩阵半正定，则f(x)是凸集上的凸函数；若为正定，则为严格
-Yii·2022-10-31 18:10

无约束最优化方法

文章目录最速下降法Newton法共轭梯度法无约束最优化问题minf(x)f:Rn−>R(1)求解(1)，就是找到Rn中的一点x∗，使得∀x∈Rn，均有f(x∗)≤f(x)，称x∗为(1)的全局极小点。minf(x)\qquadf:R^n->R\qquad(1)\\\\\求解(1)，就是找到R^n中的一点x^*，使得∀x∈R^n，\\均有f(x^*)≤f(x)，称x^*为(1)的全局极小点。minf
Y丶bs·2022-10-31 18:38

《计算机视觉基础知识蓝皮书》第10篇 模型部署基础

本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略
迪菲赫尔曼·2022-10-31 10:54

linux jconsole 监控jvm,JVM监测分析JConsole

JConsole是一个内置Java性能分析器，可以从命令行或在GUIshell中运行。
超人越山峰·2022-10-30 18:58

通过Jconsole监控本地和远程Java进程JVM(Tomcat示例)和jstat命令

1、Jconsole介绍Jconsole是一个内置Java性能分析器，是基于JavaManagementExtensions(JMX)的实时图形化监测工具，这个工具利用了内建到JVM里面的JMX指令来对
fen_fen·2022-10-30 17:55

模型训练技巧——学习率设定与warm up

constantwarmup-gradualwarmup4.常见warmup方法4.1constantwarmup4.2Linearwarmup4.3Cosinewarmup在模型训练过程中，很重要的一点就是如何调学习率（lr）这个超参，针对学习率的优化方法有很多
小潘同学️·2022-10-30 17:09

阿里技术官神作！大厂亿级流量性能调优学习手册

Java性能调优不像是学一门编程语言，无法通过直线式的思维来掌握和应用，它对于工程师的技术广度和深度都有着较高的要求。
跟着我学Java·2022-10-29 07:20

Hadoop 3.x（生产调优手册）----【Hadoop综合调优】

Hadoop3.x（生产调优手册）----【Hadoop综合调优】1.Hadoop小文件优化方法1.Hadoop小文件弊端2.Hadoop小文件解决方法2.测试MapReduce计算性能3.企业开发场景案例
在人间负债^·2022-10-28 20:00

优化方法 - 牛顿法 以及Python实现

一开始没太搞明白为什么是教材上的迭代方式，其中最为困惑的就是为什么就直接假设以f(x0)f(x_0)f(x0)展开的f(x)f(x)f(x)处的导数，也就是f′(x)f'(x)f′(x)为0，并且以这个条件引出了迭代公式呢？归根结底，这里直接使用以x0x_0x0表示出来的f(x)f(x)f(x)还是要从泰勒展开进行理解。x0x_0x0未必就是实际的极值点处，只是用之作为一个初值表示出xxx处，最后
ANTennaaa·2022-10-28 15:27

Pandas性能优化:进阶篇

在这里介绍一些更高级的pandas优化方法。
ABCDLEE·2022-10-28 09:18

各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法

这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。
区块链斜杠青年·2022-10-27 18:31

拉格朗日对偶

对偶是最优化方法里的一种方法，它将一个最优化问题转换成另外一个问题，二者是等价的。拉格朗日对偶是其中的典型例子。
喜欢打酱油的老鸟·2022-10-27 09:17

Kmeans&DBSCAN

文章目录KmeansK-means定义K-Means算法流程K-Means优缺点K-means优化K-means初始化的优化方法K-Means++K-Means距离计算优化elkanK-Means大样本优化
Hayden112·2022-10-26 16:00

《计算机视觉基础知识蓝皮书》第8篇 模型超参数调整策略

本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略
迪菲赫尔曼·2022-10-26 09:28

《计算机视觉基础知识蓝皮书》第9篇 模型改进及期刊发表

本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略
迪菲赫尔曼·2022-10-25 07:21

python矩阵乘法分治算法_矩阵乘法的Strassen算法详解 --（算法导论分治法求矩阵）...

1题目描述2思路分析3解法4小结1题目描述请编程实现矩阵乘法，并考虑当矩阵规模较大时的优化方法。
weixin_39845206·2022-10-24 20:06

4-2.矩阵乘法的Strassen算法详解

题目描述请编程实现矩阵乘法，并考虑当矩阵规模较大时的优化方法。思路分析根据wikipedia上的介绍：两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义。
weixin_33878457·2022-10-24 20:35

矩阵乘法

题目描述请编程实现矩阵乘法，并考虑当矩阵规模较大时的优化方法。思路分析根据wikipedia上的介绍：两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义。
Z-Calar·2022-10-24 20:05

矩阵乘法的Strassen算法

题目描述请编程实现矩阵乘法，并考虑当矩阵规模较大时的优化方法。思路分析根据wikipedia上的介绍：两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义。
hello_lite·2022-10-24 20:03

基于双参数蜜蜂算法解决车辆路径问题（Matlab代码实现）

受到生态系统中一些具有社会群体特征的物种的行为启发,模仿自然与生物机理的群智能优化方法应运而生。群智能优化方法的发展为使用传统的优化方法难以解决的NP-困难问题提供了有效的求解工具。
我爱Matlab编程·2022-10-24 17:35

【老生谈算法】matlab实现遗传算法源码——遗传算法

点击下载）本项目文档【老生谈算法】遗传算法及其MATLAB程序代码.docx2、算法详解：主要内容：遗传算法简介遗传算法的MATLAB实现应用举例在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用传统的优化方法来求解
阿里matlab建模师·2022-10-24 14:09

神经网络的优化方法介绍与比较

文章目录前言一、梯度下降方法（gradientdecent）批量梯度下降（Batchgradientdecent）随机梯度下降（Stochasticgradientdecent）动量（Momentum）Nesterov加速梯度下降法（NesterovAcceleratedGradient，NAG）自适应梯度算法（Adagradalgorithm）Adadelta算法(Adadeltaalgorit
Arwin（Haowen Yu）·2022-10-22 07:14

神经网络深度学习（三）优化器

GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientDescent)及批量梯度下降法(BGD,BatchGradientDescent)；动量优化法：包括标准动量优化方法
china1000·2022-10-22 07:36

最优化方法 1（交大

最优化方法1:介绍（2022重录）_哔哩哔哩_bilibili交大许志钦教授听课笔记优化得到的解有一定分析、刻画：一些问题，不同限制条件得到的解不一样；优化过程中收敛的速度不同算法：梯度下降、牛顿法、内敛法
linyuxi_loretta·2022-10-19 19:41

林轩田-机器学习基石-作业3-python源码

Python方面没有工程经验，如有错误或者更好的代码优化方法，麻烦大家留言提醒一下下，大家互相交流学习，谢谢。
周周周睿·2022-10-19 13:06

AutoML-第一章 超参数优化

我们首先讨论基于无模型方法和贝叶斯优化的黑盒函数优化方法。由于许多现代机器学习应用程序对计算的高需求使得纯黑盒优化的成本极其高昂，因此我们接下来将重点介绍现代多保真方法，该方法使用黑
天才少年Melody·2022-10-17 07:18

Transformer在量化投资的应用

这样，一是使得RNN的训练时间会相对比较长，对其的优化方法也比较少，二是对于长时间记忆来说，其的效果也大打折扣。而Transfor
BigQuant·2022-10-17 07:46

动手学深度学习Pytorch（二）——线性回归

文章目录1.基础知识1.1线性模型1.2模型评估1.3模型训练1.4优化方法——梯度下降小批量随机梯度下降2.代码2.1构造人为数据集2.2构造Pytorch数据迭代器2.3初始化模型2.4模型训练代码总结参考资料
冠long馨·2022-10-16 10:19

c语言程序代码优化11种实用方法,C语言编程之代码优化（三）***

C语言优化方法最简单的优化方法是借助prof工具判断程序的瓶颈在哪里,你必须判断出程序的那些部分消耗了大量资源.一旦你判断出瓶颈(比如说执行上万次的循环),你所做的第一件事就是重新设计程序,减低循环次数
weixin_39729837·2022-10-15 01:50

排序算法总结笔记

文章目录冒泡排序插入排序希尔排序选择排序堆排序快速排序递归法优化方法，三数取中hoare版本挖坑法前后指针法非递归快排归并排序递归法非递归的归并排序计数排序冒泡排序冒泡排序思想简述：假设有10个元素，其实要跑
通过全部用例·2022-10-14 18:18

CSDN独家 | 全网首发 | 《计算机视觉基础知识蓝皮书》目录

本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略
迪菲赫尔曼·2022-10-13 07:20

YOLOv1——YOLOX系列及FCOS目标检测算法详解

文章目录一、开山之作：YOLOv11.1.YOLOv1简介1.2YOLOv1检测原理1.3YOLOv1网络结构1.4YOLOv1损失函数1.5YOLOv1优缺点二、YOLOv22.1Darknet-192.2优化方法三
神洛华·2022-10-12 09:40

React 性能优化方法总结

目录前言为什么页面会出现卡顿的现象？React到底是在哪里出现了卡顿？React有哪些场景会需要性能优化？一：父组件刷新，而不波及子组件。第一种：使用PureComponent第三种：函数组件如何判断props的变化的更新呢？使用React.memo函数使用React.useMemo来实现对子组件的缓冲一：组件自己控制自己是否刷新三：减少波及范围，无关刷新数据不存入state中场景一：无意义重复调
·2022-10-09 19:29

神经网络之网络基础第4关：优化方法：梯度下降

任务描述本关任务：通过学习梯度下降法的相关知识，编写一个计算指定函数取得极值时对应的x的值的程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：优化算法概述；梯度下降法；梯度消失。优化算法概述优化算法的作用是通过不断改进模型中的参数使得模型的损失最小或准确度更高。在神经网络中，训练的模型参数主要是内部参数，包括权值（W）和偏置（B）。模型的内部参数在有效训练模型和产生准确结果方面起着非常重要的作用。常见的
OnlyForBetter·2022-10-09 11:47

GPU底层优化 | 如何让Transformer在GPU上跑得更快？

，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在GPU上实现基于Transformer架构的AI模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、InputPadding移除以及GEMM配置等优化方法
人工智能与算法学习·2022-10-08 11:57

【简单学习机器学习】简单易学的机器学习算法——Logistic回归

要进行最佳拟合，则需要寻找到最佳的拟合参数，一些最优化方法就可以用于最佳回归系数的确定。二、最优化方法确定最佳回归系数最优化方法有基于梯度的梯度下降法、梯度上升发，改进的随机梯度下降法等等。基于梯
feng_zhiyu·2022-10-07 07:58

复式学习笔记---0-1背包问题算法空间优化理解（动态规划）

在牛客网上做的题，对0-1背包问题算法的空间优化方法很纠结，顺了很久终于顺通了思路，记录下来以防忘记。
低调的网友·2022-10-05 17:43

《计算机视觉基础知识蓝皮书》第4篇 经典热门网络结构

本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略
迪菲赫尔曼·2022-10-05 07:54

2022-04-10 深度学习与应用 一（网课）

深度学习与应用（一）1、课程目标2、基础知识1、课程目标学习深度学习基础知识，包括经典模型、优化方法、训练技巧。很多知识已经被研究过了，多动手训练。
陈皮皮_mas·2022-10-04 07:28

《计算机视觉基础知识蓝皮书》第2篇 深度学习基础

本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略
迪菲赫尔曼·2022-10-03 07:37

含有PDE约束的双层深度学习优化方法

简介对于具有复杂约束-偏微分方程的问题，传统的方法主要依赖自伴随算子，随着深度学习方法的发展，许多基于神经网络的方法也开始出现，这些方法的核心是使用神经网络进行推理的加速，以实现几十倍甚至几百倍的提速，这是相较于传统方法的优势，劣势就是精度不够。深度学习就是这种取舍，通过深度学习来克服传统方法的一些不足，但是其自身也会有诸多问题，可解释性、计算复杂度和推理速度等，从目前来看基于物理机器学习的方法在
·2022-10-02 17:16

最优化方法01——向量、线性函数、范数

梯度与偏导4.泰勒公式4.1泰勒展开4.2一阶泰勒近似4.3泰勒展开例题5.回归模型3、范数1.无穷范数（lp范数的特例）2.lp范数与特殊不等式3.标准差、均方根总结系列文章目录本系列博客重点在深圳大学最优化方法课程的核心内容梳理
@李忆如·2022-10-02 07:41

深度学习:优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam

深度学习:优化方法1.指数加权平均（Exponentiallyweightedaverage）2.带偏差修正的指数加权平均（biascorrectioninexponentiallyweightedaverage
茫茫人海一粒沙·2022-10-01 08:58
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