心得： 总感觉自己要学的东西还有很多，一方面让自己工程能力，代码能力或者新学习一门语言来进一步提高自己的技术，另一方面，自己在机器学习上的成就还得继续研究，不仅仅只是懂工程而且还要学习一定的算法，所以算法不能说研究的太通，但还需要一定的理解，毕竟还是要以工程能力为主。一、优化器是什么一言以蔽之，优化器就是在深度学习反向传播过程中，指引损失函数（目标函数）的各个参数往正确的方向更新合适的大小，使得更
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2023-12-16 16:41:29
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文章目录前言一、optimizer构建二、几种常见的优化器1.Adadelta2.Adagrad3.Adam4.Adamax5.ASGD6.LBFGS7.RMSprop8.Rprop9.SGD用法 前言PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使
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2023-08-12 01:20:15
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# Barra 优化器 Python 包科普
在投资组合管理中，优化器是不可或缺的工具，它帮助投资者选择最佳的资产配置，从而在风险可控的情况下获取更高的回报。Barra 优化器是一个很受欢迎的资产组合优化工具，主要用于风险分析和投资组合优化。本文将介绍如何使用 Python 包进行 Barra 优化，并提供具体的代码示例。
## 什么是 Barra 优化器？
Barra 优化器是一个专门用于
【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（二）learning rate 学习率momentum 动量torch.optim.SGDPytorch的十种优化器 前面学习过了Pytorch中优化器optimizer的基本属性和方法，优化器optimizer的主要功能是 “管理模型中的可学习参数，并利用参数的梯度grad以一定的策略进行更新”。本节内容分为4部分，(1)、（2）首先了解2个重要概念
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2024-01-04 14:12:13
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原标题：Github项目推荐 | mlrose：机器学习随机优化和搜索算法包mlrose是用于实现大量机器学习，随机优化和SEarch算法的Python包。Website：https://mlrose.readthedocs.io/Github项目地址：https://github.com/gkhayes/mlrosemlrose是一个Python包，可以将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于离散
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2023-09-28 14:21:27
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因为需要使用无约束非线性优化问题，所以想用拟牛顿法中的BFGS算法，在此记录一下资料收集的过程。1. 参考链接对于优化算法的介绍，可以参考这篇博文，博主写的比较清楚。常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等） 对于scipy中一些优化算法的介绍，可以参考官方文档。scipy.optimize2.实践使用不同的方法，求解最小值问题，可以使用?scipy.optimize.mi
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2023-10-16 21:50:30
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Python 性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，这些在本文中统称为优化工具。python 有很多自带的优化工具，如 Psyco，Pypy，Cython，Pyrex 等，这些优化工具各有千秋，本节选择几种进行介绍。psyco 是一个 just-in-time 的编译器，它能够在
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2023-08-14 14:22:14
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优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与d
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2024-02-02 23:21:53
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cvxpy介绍官网：https://www.cvxpy.org/基于python语言的凸优化问题求解用过matlab的读者可能听过matlab中cvx工具包，这是解决凸函数的工具包。而python中也有成型的处理凸函数的模块cvxpy，很巧的是这两个库都是由Stephen Boyd教授的团队研发而成。在网址（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）
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2023-09-21 09:59:01
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Apk体积优化实战总结今日领导在公司内部做了一个关于ios app性能优化的技术分享，就突然对Android端的apk体积优化有了兴趣，于是跟领导讨论了一下，就开始了第一次体积优化的实践。经过几天的工作，最后成功减少了22%左右的大小，最后也成功上线，下面就根据自己实践的经历，做一次体积优化总结。前期储备知识apk结构技术调研首先着手调研了一下Android apk包体优化的技术方案，包括：大图压
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2023-09-22 18:45:23
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# 凸优化与 Python 包的应用
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，优化问题无处不在。特别是“凸优化”，作为优化理论中的一个重要分支，因其良好的数学性质和广泛的应用场景，越来越受到研究者和工程师的关注。本文将通过介绍凸优化的基本概念、简单的理论基础以及 Python 中常用的优化包，帮助读者理解凸优化的基本应用。
## 什么是凸优化？
凸优化是一个非常特殊的优化领域，它研究的是在
前言由于最近新参与了一个与智能优化相关的科研课题，所以需要了解一些计算智能的算法知识。经老师推荐，从网上购买了张军老师的这本《计算智能》，尽管出版年份距今已有一些年日，但因该领域多年来并未有太多新的大改变，且该书对新手相对友好，故仍具很大研读价值。整理感悟：静下心来学，世界一切都变得那么美好。希望大家也能沉下心来，学完这本书，或者看完这篇博客。共勉！第1章 绪论1.1 最优化问题 最优化问题的求解
# 使用 Python 实现包凸优化的详解
凸优化是优化理论中的一个重要分支，广泛应用于机器学习、经济学、工程等领域。对于初学者来说，理解并实现一个简单的凸优化包可能会有些复杂。本文将带你逐步实现一个简单的“包凸优化”，并展示如何使用 Python 进行相关的编程工作。
## 整体流程
为了便于理解，我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的Nu
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2023-11-09 01:11:28
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Python是一门简洁、优美且强大的编程语言，它的强大，很大一部分原因来自于丰富的第三方工具包。通过这些第三方工具包，它可以轻松应对机器学习、数据分析、前端、后端等不同种类的需求和工具，这使得它的应用范围几乎覆盖了当前各大主流方向。就如同前面所说，它的强大，离不开丰富的第三方工具包，pandas、TensorFlow、matplotlib等，这些完善的工具包，让它不仅可以用于
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2023-08-21 13:02:06
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python优化包简介以下的内容简要介绍了qpsolver库、cvxopt库以及ortools。以下是将会用到的引用代码。import numpy as np
from qpsolvers import solve_qp
import cvxopt
from cvxopt import matrix,solversqpsolvers库中的solve_qp和cvxopt能够解优化问题，但是前者能够兼
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2023-08-30 20:02:18
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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
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2023-11-07 10:57:59
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1、优化pip下载加速windows环境配置如下：[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host = mirrors.aliyun.comwindows配置：2、vscode使用安装环境python3、python相关工具包与方法3.1、Bilibili.com（B站）数据下载工具
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2024-05-21 16:03:20
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烟花算法FWA的理论知识以及python代码实现一、获取代码方式二、烟花算法介绍三、烟花算法的python实现**Ackley测试函数的代码实现****初始化参数****相关数据的初始占位****种群的初始化****计算初始种群的适应****初始种群的相关数据****FWA算法的迭代寻优****烟花个体进行爆炸（计算数量Si，计算每个烟花的火花数）****计算火星振幅Ai****根据每个烟花的火
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2023-08-07 13:24:23
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Python函数优化@[TOC](Python函数优化)1. 环境配置2. 导入模块3. 优化问题的分类3. 单变量优化3.1 符号计算3.2 数值计算4. 多变量优化4.1 牛顿法4.2 拟牛顿法4.3 暴力搜索5. 非线性最小二乘问题6. 受约束的优化问题6.1 坐标范围6.2 拉格朗日乘子法6.3 不等式约束在方程求解的基础上，我们将研究问题优化相关的主题。通常，优化是从一组候选解中寻找和选
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2023-12-15 10:45:15
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