Python代码优化技巧和窍门1-分析你的代码1.1. 使用timeit模块1.2. 使用高级的cProfile分析1.2.1. 关于 cProfile 的结果说明?2-使用生成器和键进行排序3-优化你的循环语句3.1. 在Python中优化for循环4-利用哈希5-避免使用全局变量6-使用外部的包或者库7-使用内置的运算符8-限制循环中的方法调用9-字符串优化10-if语句进行优化11-使用装饰
1.投影模型和BA代价函数 这个流程就是观测方程 之前抽象的记为： \(z = h（x, y）\) 现在给出具体的参数话过程，x指此时相机的位姿R,t，它对应的李代数为\(\xi\)。路标y即为这里的三维点p，而观测数据则是像素坐标(u,v)。 此次观测的误差为： \(e = z - h(\xi, p)\) 如果把其他时刻的观测量也考虑进来，则整体的代价函数为： 相当于对位姿和3D路标点同时进行优
使用Listview等控件加载数据时，第一时间想到的就是ObservableCollection，这个东西蛮好，如果新增、删除、修改数据，都会自动更新UI。可是，如果不需要增删改，显示大数据量，这个东西的加载性能怎么样呢？做个实验。1.准备数据，在本地磁盘上创建20000个文件，将其加载到ListView中。 Create file var testPath = @"D:\
测试用TVM编译出的resnet50在CPU上的效果测试resnet50在CPU上的效果编译后的resnet50模型图像预处理运行编译后的模型查看输出结果resnet50自动调优模型调优 auto-tune编译调优过的模型 测试resnet50在CPU上的效果如果直接点开了这篇，可能你会不知道编译过的模型是咋来的，戳这里。再回顾一下，编译过的模型会被压缩后存在一个tar压缩包里面。首先解压出来他
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2019-12-12 20:36:00
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optimizer-Mycat2.0Mycat2优化器author:chenjunwen 2020-8-20 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.前言 本文描述的设计细节，大部分已经实现，有小部分没有完全实现。 Mycat2
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2024-08-10 06:51:05
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1、梯度下降法梯度下降法是最早最简单的，也是最为常用的最优化算法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为“最速下降法”。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展
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2023-11-01 19:35:56
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Ceres除了能够解决非线性最小二乘问题外，还能解决一般无约束优化问题，此时只需要有目标函数和梯度，也不需要提供数据。与一般优化问题不同的是，非线性最小二乘优化问题的目标函数具有明确的物理意义——残差。本文将以Rosenbrock函数为例，使用Ceres优化出能够使其最小化的参数值，Rosenbrock函数表达式如下： 在数学最优化中，Rosenbrock函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函
如何实现Python SLAM（同时定位与地图构建）
## 概述
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位与地图构建，是指在未知环境中，通过传感器获取环境信息，同时实现对机器人的定位和构建环境地图。Python作为一种强大的编程语言，提供了众多的库和工具，可以用于实现SLAM算法。本文将介绍在Python中实现SLAM的基本流程和代码示
原创
2024-02-01 05:50:06
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算法的优化 算法的优化分为全局优化和局部优化两个层次。全局优化也称为结构优化，主要是从基本控制结构优化、算法、数据结构的选择上考虑；局部优化即为代码优化，包括使用尽量小的数据类型、优化表达式、优化赋值语句、优化函数参数、全局变量及宏的使用等内容。 一、全局优化 1.优化算法设计 例如，在排序中用快速排序或者堆排序代替插入排序或冒泡排序；用较快的折半查找代替顺序查找法等，都可以极
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2024-01-03 08:15:29
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Python简介 python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。 最新的TIOBE排行榜，Python赶超PHP占据第五！！！由上图可见，Python整体呈上升趋势，反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认
人工智能的本质就是最优化。假设把任务比作是一碗饭， 传统的解决方法，就是根据数学公式，然后一口气吃完饭，如果饭碗小，数学公式还行，如果饭碗大，数学公式能一口吃完饭吗？ 人工智能的本质就是最优化，得益于有很多优化算法，优化算法等于是一口一口吃饭，再大的饭碗,再多的饭，也能干。 本文以一元线性回归为例， 通过代码来感受下神经网络的优化算法。一.梯度下降算法SGD梯度下降是一种非常通用的优化算法。 假设
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2023-11-07 10:57:59
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定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。
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2023-05-29 19:52:03
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学习高博的书已有很长一段时间了，一直看理论，看代码，而没有自己亲自上手，最近在做BA优化，大部分SLAM是用g2o进行的，而对于ceres用的很少，由于博主根本看不懂g2o的代码风格，个人觉得很无语（其实是博主zz），那咋办？，于是就想干脆用ceres实现BA优化吧。而关于ceres，其实主要还是残差的定义了，然后求解过程都是大同小异，直接上我写的代码struct cost_function_de
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2024-05-01 20:41:05
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目前求局部极小化的方法相对成熟并有有效的判别准则，而且已有许多教科书和专著。而求全局极小化方法，近年来已有不少进展，但相对于局部极小化方法，它在理论和算法上远没有那么成熟和完善。一般来说，全局最优化都没有判别准则。但是，近年来随着科学技术，特别是信息技术的飞速发展，全局优化在经济模型、固定费用、金融、网络和运输、图像处理、核能和机械设计、化学工程设计、分子生物学以及环境工程等众多领域中的应
# Python 全局优化算法库概述
随着数据科学的不断发展，优化算法在机器学习、数据分析和工程设计等领域的应用愈显重要。全局优化算法旨在寻找全局最优解，而非局部最优解，在许多复杂问题中尤其重要。Python 提供了一些强大的库，帮助开发者更高效地实施全局优化策略。
## 什么是全局优化
全局优化是寻找函数的全局最优值的过程。在现实问题中，最优解可能不是唯一的，具体方法也会因问题特性而有所区
随着数据科学与机器学习的飞速发展，全局优化算法的使用变得愈加广泛。其中，Python全局优化算法包如 scipy.optimize、DEAP 等，为工程师提供了强大的工具集，以解决复杂的优化问题。然而，在实际应用中，涉及具体场景时，可能会遇到各种问题。本文记录了一个关于“Python全局优化算法包”的问题解决过程，涵盖从背景到系统优化的完整思路和方法。
### 问题背景
在一家金融科技公司，我
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ba 无标度 python 是一个在数据处理和算法分析中遇到的挑战，尤其是在处理大规模图数据时。这种无标度特性使得图的节点数和边数之间没有固定的比例，使得对算法的性能和资源消耗的分析变得复杂。以下是对解决这一问题的详细总结与复盘。
## 背景定位
在很多推荐系统、社交网络及其他大规模数据分析的场景中，用户经常反馈关于性能不佳的问题。特别是，当处理无标度网络的特性时，系统的响应时间和资源
常见的优化算法 文章目录1. 梯度下降法（batch gradient densent BGD)2. 随机梯度下降法 (Stochastic gradient descent SGD)3. 小批量梯度下降 (Mini-batch gradient descent MBGD)4. 动量法5. AdaGrad6. RMSProp7. Adam 1. 梯度下降法（batch gradient dense
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2024-05-30 13:10:34
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在现代网络科学中，Barabási-Albert (BA) 网络模型是用来生成具有无标度特性的复杂网络的重要工具。该模型通过增长和优先连接的原则生成含有高度集中节点的网络，其特性在社交网络、互联网结构等领域具有重要应用。本文将详细描述在Python中生成BA网络的整个过程，并围绕该过程的业务影响进行分析。
### 背景定位
在过去的几个月中，我们的团队在研究复杂网络时发现，在社交平台用户行为模
