XCache 是一个又快又稳定的 PHP opcode 缓存器. 经过良好的测试并在大流量/高负载的生产机器上稳定运行. 经过(linux上)测试并支持所有现行 PHP 分支的最新发布版本, 如 PHP4.4 PHP5.2, 并支持线程安全。 与同类 opcode 缓存器相比更胜一筹, 比如能够快速跟进 PHP 版本. 详情请参考http://xcache.lighttpd.net/ 介绍.
梯度下降（Gradient Descent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。【思想】：要找到某函数的最小值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向探寻，例如物理学上的加速度与速度的关系。当加速度为零时，此时速度可能是最大，也有可能是最小，这取决于函数曲线。【步骤】：随机取一个自变量的值 ；对应该自变量算出对应点的因变量值：；计
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2024-05-11 10:24:17
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ARM处理器从cortex系列开始集成NEON处理单元，该单元可以简单理解为协处理器，专门为矩阵运算等算法设计，特别适用于图像、视频、音频处理等场景，应用也很广泛。 本文先对NEON处理单元进行简要介绍，然后介绍如何在内核态下使用NEON，最后列举实例说明。 一.NEON简介Cortex™-A Series Programmer’s Guide
Nesterov’s Accelerated Gradient Descent一般的梯度下降算法的收敛速率为 o(1/t),t表示迭代的次数。但是人们已经证明了随着迭代次数t的增加。收敛速率可以到达o(1/t2).1.简介:加速梯度算法(AGD)是梯度算法(GD)的一个改进的版本。Nesterov 在1983年首次提出。人们已经证明AGD算法是所有基于梯度算法（或者说一阶）算法中最好的方法。然而原
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2024-03-16 17:04:53
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梯度下降 （一）： 批梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、Nesterov加速梯度下降法前言梯度下降法（GD / Gradient Descent）单变量线性回归模型（Univariate Linear Regression）批梯度下降法（Batch GD / Batch Gradient Descent）随机梯度下降法（SGD / Stochastic Gradient De
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2024-06-03 10:05:50
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【翻译自 ： Gradient Descent With Nesterov Momentum From Scratch】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！
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2024-06-05 06:30:56
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目录1. 背景知识1.1 RISC-V设计核心：RISC-V指令集ISA1.1.1 精简指令集1.1.2 模块化指令集1.2 用户自定义指令集扩展1.3 GPU层次结构2. Vortex RISC-V GPGPU System2.1 设计核心：扩展了一个自定义R指令集2.1.1 Wavefront Control（波阵面控制）: wspawn2.1.2 Thread Control（线程
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2024-02-26 12:35:13
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前文我们讲过FFD形变与梯度下降优化算法的原理：梯度下降法详解图像配准系列之基于B样条的FFD自由变换原理与C++实现图像配准系列之基于FFD形变与梯度下降法的图像配准1. “FFD形变+梯度下降法”配准的主要耗时点我们知道，基于“FFD形变+梯度下降优化”图像配准的核心思路是：假设图像A为基准图像，图像B为浮动图像，使用FFD形变作为形变模型，对图像B进行形变，并计算图像A与形变之后的图像B的相
文章目录前言NAG优化器APG 与 NAG的结合Pytorch 代码实现总结附录公式(11)推导引用 前言近期在阅读Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks论文时，用到里面APG-NAG相关优化器的知识，原论文方法采用mxnet去实现的，在这里想迁移到pytorch中。因此手撕一下APG和NAG相关的知识。 在
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2024-04-10 12:34:09
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一、背景随着机器学习和深度学习的发展，优化算法也变得越来越重要。而梯度下降是深度学习中最常用的优化算法之一。然而，传统的梯度下降算法在训练深度神经网络时存在一些问题，例如收敛速度慢、易陷入局部最优解等。因此，研究人员提出了一系列的改进算法，其中包括了Nesterov加速梯度法。Nesterov加速梯度法是一种优化算法，它可以更快地找到全局最优解，并且在训练深度神经网络时具有良好的性能。它是由Yur
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2024-02-21 14:04:07
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[quote=""][url]http://winsystem.ctocio.com.cn/systemoptimize/356/7161356.shtml[/url][/quote]相信现在使用Windows Vista的用户已经不在少数了，但对于它像以前在XP时代的加速教程并不多，刚好发现了一篇Speed Up Windows Vista ，简要整理如
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2024-07-18 16:08:48
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梯度下降法又叫最速下降法，英文名为steepest descend method.用来求解表达式最大或者最小值的，属于无约束优化问题。梯度下降法的一种简单形式是：x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a为学习效率，可以是较小的常数，g(k)是x(k)的梯度,直观的说，就是在一个有中心的等值线中，从初始值开始，每次沿着垂直等直线方向移动一个小的距离，最终
最近因为项目需要，开始深入研究智能算法加速这个领域，本来也是做信号算法出身，遂做的稍微有点心得，跟大家分享一下，有不当之处还是希望跟大家沟通交流。现阶段的算法加速，我个人理解其实就可以跟算法并行化划等号了，常用的就是GPU，DSP，FPGA，在这些已经设计好的平台上进行算法移植，配合硬件平台的特性，对其计算过程进行加速。加速主要分三个层面吧：1.算法并行化排序算法中冒泡排序和选择排序算法的时间复杂
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2024-06-28 14:53:14
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Nesterov 加速算法梯度下降动量梯度下降Nesterov 梯度下降思考 梯度下降是我们在优化或者深度学习中经常要用到的算法，基于最原始的梯度下降算法，有很多加速算法被提出，今天我们着重介绍Nesterov 加速算法。Nesterov 加速算法可以在理论上证明有比梯度下降更快的收敛率，本文不会重点介绍收敛率的证明，而是会通过一些推导从几何直观上给出为什么使用Nesterov 的技术可以对原来
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2024-06-05 04:31:24
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实例：近似点梯度法、 Nesterov 加速算法求解 LASSO 问题实例：近似点梯度法、 Nesterov 加速算法求解 LASSO 问题考虑 LASSO 问题构建 LASSO 优化问题求解 LASSO 优化问题结果可视化结果分析 实例：近似点梯度法、 Nesterov 加速算法求解 LASSO 问题考虑 LASSO 问题在连续化策略下，分别利用近似点梯度法和两种 Nesterov 加速算法对
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2024-09-29 22:03:35
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近端梯度和Nesterov加速近端梯度以及DMM算法是十分经典的优化算法，本文首先对原算法进行了讲解推导，然后进行了编程实现。 目录1、Lasso问题2、PG算法3、APG算法4、ADMM算法5、程序6、结果6.1 实现细节6.2 优化结果7.3 总结讨论 1、Lasso问题 令,则是光滑的，而在x=0处不光滑，是凸函数。 当易求得 当则，2、PG算法Proximal gradient算法 Ini
目录Awesome Oscillator (AO)计算操作Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)计算Step 1: Efficiency Ratio (ER)Step 2: Smoothing Constant (SC)Step 3: KAMA操作Percentage Price Oscillator (PPO)计算操作Percentage Volume
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2024-05-10 01:55:46
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一、机器学习算法的常见流程一般的机器学习分类算法，我们可以通常从三个步骤得到，以SVM算法为例，这里规定正例的y为1，负例的y为-1Step 1: Function Set(Model) Step 2: Loss function理想情况下的loss function(ideal loss)是当g(x)和y不相等的情况下的样本相加，但是这种情况下的损失函数是不可微分的，所以无
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2024-05-14 15:05:32
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SGDSGD是最传统的梯度下降方法. 我们设需要优化的参数是θ,θt表示第t个时刻参数θ的值. 设输入是x,要优化的目标函数是f(x). gtΔθt==∇θt−1f(x,θt−1)−η∗gt其中,ηMomentumMomentum这种方法引入了动量的概念,除了当前得到的梯度,算法还会考虑上一次的梯度. mtΔθt==μ∗mt−1+gt−η∗mt其中,μ由于动量的缘故,Momentum相比起
梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降三种形式。目前，在训练深层神经网络时，训练数据的规模比较大。如果在梯度下降时，每次迭代都要计算整个训练数据上的梯度需要比较多的计算资源。此外，大规模训练集中的数据通常也会非常冗余，也没有必要在整个训练集上计算梯度。因此，在训练深层神经网络时，
原创
2022-05-01 19:29:09
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