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
序言前面讨论过一些迭代算法，包括牛顿法、梯度方法、共轭梯度方法和拟牛顿法，能够从初始点出发，产生一个迭代序列。很多时候，迭代序列只能收敛到局部极小点。因此，为了保证算法收敛到全局最小点，有时需要在全局极小点附近选择初始点。此外，这些方法需要计算目标函数。全局优化算法又称现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合于并行处理的算法。 这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验
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
在hive sql中进行全局排序时,和sql一样使用order by 进行全局排序. 但是需要注意, hive会将所有数据交给一个reduce来进行计算排序, 这样数据量就很大, 很耗费时间. Hive的适用场景为离线批处理，在执行全量数据计算任务时，一般是不会用到全局排序的。但在数据查询中，全局排 ...
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2021-08-31 15:20:00
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为什么查询速度会慢在尝试编写快速的查询之前，需要清楚一点，真正重要是响应时间。如
原创
2023-04-23 10:32:45
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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
摘要：针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,提
原创
2023-05-04 12:02:37
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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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select的语法概述(掌握每个关键字的含义和使用):SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list [HAVING condition]]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBU
最优化方法笔记2：多维无约束最优化1 多维无约束最优化问题（待更新）1.1 随机搜索法1.2 共轭方向法（鲍威尔(Powell方法）1.3 梯度法1.2.1 最速上升法1.2.2 改进的梯度法1.2.2.1 共轭梯度法（待更新）1.2.2.2 牛顿法1.2.2.3 马夸特方法1.2.2.4 准牛顿法 1 多维无约束最优化问题（待更新）1.1 随机搜索法此方法重复计算函数随机生成的自变量的函数值。
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。 由于在写的过程中发现篇幅过长，因此决定拆成上下两篇发布。上篇包含从开头到join优化的内容。目录列裁剪和分区裁剪谓
读者在China-pub中指出《JavaScript语言精髓与编程实践》的一个示例在FF上不正常。具体来说，就是第“4.6.6 语句或语句块中的闭包问题”中的第二、三、四三个示例。这个问题我反复测试过，只出现FireFox(SpiderMonkey JavaScript)
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2008-07-23 22:38:00
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写mapreduce程序时，如果reduce个数>1，想要实现全排序需要控制好map的输出，详见hadoop简单实现全排序现在学了hive，写sql大家都很熟悉，如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗？事实上，hive使用order by会默认设置reduce的个数=1，既然reducer的个数都是1了，结果自然全排序！这也违背了充分利用分布式计算进行海量
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2023-07-26 14:26:17
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# Python全局优化线性非线性约束实现教程
## 概述
在Python中，我们可以使用优化算法来解决包括线性和非线性约束的全局优化问题。对于刚入行的小白，了解如何实现这些约束是非常重要的。本文将指导你如何在Python中实现全局优化问题，并包括了解决线性和非线性约束的方法。
### 流程
下表展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要
多点优化损失函数地图全局描述
莫斯科物理技术研究所近日发表了一篇名为「多点优化损失函数地图全局描述」的研究。
在文中，研究团队提出了多点优化：一种可以同时训练多个模型，而无需单独保留每个模型的参数的优化技术。
该方法用于对神经网络的损失情况进行全面的经验分析。
通过 FashionMNIST 和 CIFAR10 数据集上进行的广泛实验，研究团队有了以下两个发现：
1）损失表面令人惊讶
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2019-11-09 09:46:07
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有一个常见的问题：你想使用某个机器学习算法，但它总有一些难搞的超参数。例如权重衰减大小，高斯核宽度等等。算法不会设置这些参数，而是需要你去决定它们的值。如果不把这些参数设置为“良好”的值，这个算法就不会起作用。那么你会怎么做呢？下面我列出了我见过的人们的做法，从最常见到最不常见排序： 猜测和检查：听从你的直觉，选择感觉不错的数字，看看它们是否工作。一直持续这样做，直到厌倦。网格搜索：让计算机尝试
一，全局变量和局部变量概念1，作用域能使用某个变量的所有语句叫做变量的作用域。声明在函数内部的变量叫局部变量，局部变量的作用域是它所在函数内部的所有语句，声明在所有函数外边的变量叫全局变量，它们的作用域是程序中的所有语句。2，全局变量全局变量定义在函数体外部，在全局数据区分配存储空间，且编译器会自动对其初始化。普通全局变量对整个工程可见，其他文件可以使用extern外部声明后直接使用。也就是说其他
原创
2022-06-09 13:41:56
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Nginx是一款高性能的Web服务器软件，但是在高并发情况下仍然需要进行优化才能更好的发挥其性能。下面是一些Nginx性能优化方法：调整worker_processes参数worker_processes是Nginx处理请求的进程数目，默认值为1，可以根据服务器的CPU核数进行调整，建议设置为核数的倍数。如果worker_processes设置过多，会导致服务器内存占用过多，从而影响性能，设置过少
拉格朗日乘子、KKT条件等相关理论现在由于机器学习的热度经常可以看到介绍它们的文章，因为它们是一些机器学习模型例如支持向量机的底层原理；更一般的来说，它们属于处理非线性优化问题的典型技术。这篇文章先用一个具体的例子来演示非线性优化问题的处理过程，然后用二维平面的例子来辅助理解拉格朗日定理，最后列出该定理严格的数学描述最简单的方法: 替换法只要优化问题中存在非线性关系，无论是目标函数还是约束条件，那
