《算法工程师》专题

Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均 [1]。下面我们来介绍这个算法。 算法 Adam算法使用了动量变量$\boldsymbol{v}_t$和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$，并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数$0 \leq \beta_1 < 1$（算法作者建议设为0.9

除了RMSProp算法以外，另一个常用优化算法AdaDelta算法也针对AdaGrad算法在迭代后期可能较难找到有用解的问题做了改进 [1]。有意思的是，AdaDelta算法没有学习率这一超参数。 算法 AdaDelta算法也像RMSProp算法一样，使用了小批量随机梯度$\boldsymbol{g}_t$按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$。在时间步0，它的所有元

我们在“AdaGrad算法”一节中提到，因为调整学习率时分母上的变量$\boldsymbol{s}_t$一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低（或不变）。因此，当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时，AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小，可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题，RMSProp算法对AdaGrad算法做了一点小小

在之前介绍过的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子，假设目标函数为$f$，自变量为一个二维向量$[x_1, x_2]^\top$，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。例如，在学习率为$\eta$的梯度下降中，元素$x_1$和$x_2$都使用相同的学习率$\eta$来自我迭代： $$x_1 \leftarrow x_1 - \eta \f

当你编写一个针对一类问题的通用解法，而非针对某一个问题的特定解法时，你就写出了一个算法。我在第一章提到过这个词，但是没有给出详细定义。这也不太好定义，所以我会试用多种方式进行定义。 首先，考虑一些不是算法的问题。当你学习个位数乘法时，你可能会背乘法表。实际上你记住的是100个特定解法，这种知识并不是真正意义的算法。 但是，如果你很“懒”，你可能学习一些作弊技巧。比如，求n与9的乘积，你可以在第一位

算法策略 分治法T(n)=O(nlogn) 将问题分解成规模较小、相互独立的子问题，各个击破，分而治之。 归并排序 将数列分为几个序列片段，逐趟两两归并，到底层归并成有序数列 最大子段和问题 动态规划法T(n)=O(nW) 将问题分解成互不独立子问题，保存子问题解，需要时再用，例如多项式时间算法 0/1背包问题 LCS最长公共子序列 贪心/贪婪法T(n)=O(n) 不从整体最优考虑，只根据当前信息

一、前言 上一章《Memcached源码分析 - Memcached源码分析之增删改查操作（5） 》中，我们讲到了SET命令的操作。当客户端向Memcached服务端SET一条缓存数据的时候，会将生成的Item地址挂到LRU的链表结构上。这一章节，我们主要讲一下Memcached是如何使用LRU算法的。 LRU：是Least Recently Used 近期最少使用算法。 二、Memcached的

名称 原理 复杂度 插入排序 对于元素索引i（i>=1），从头开始，若能找到比 a[i] 大对元素 a[j]，则记录 a[i] 的值，将索引 j~i-1 的元素向后移动一位，使用 a[i] 替换 a[j]。优化思路：针对数组可以采用二分查找找到当前元素的插入位置，链表不需要位移操作。 O(n^2/2) 选择排序 从当前元素开始遍历，记录最小值的索引，根据索引交换当前值的最小值，选择排序每次选出最小

本文向大家介绍Java常用数字工具类 大数乘法、加法、减法运算（2），包括了Java常用数字工具类 大数乘法、加法、减法运算（2）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 上篇分享了一下数字转汉字的小功能，这里再分享一下大数相乘、相加、相减的功能。其他的不做过多的铺垫了，我先讲一下各个功能的计算原理。 Ⅰ. 乘法运算 为什么先说乘法运算——因为我先做了乘法运算。其实思路也是很多的，但是最终我参考了

4.3 库工程 在上面的多工程配置中，:libraries:lib1 和 :libraries:lib2 可能是Java工程，并且 :app Android工程会用到他们生成的jar报。 但是，如果你想共享访问 Android API 的代码或者使用 Android 的样式资源，那么这个库工程就不能是通常的 Java 工程，而应该是 Android 库工程。 4.3.1 创建一个库工程 一个 An

2023.09.06 一面 40mins 主要问实习经历，扣细节。 手撕：数组去重后排序。 2023.09.07 二面 40-45mins 问项目，问论文，问实习。 手撕：LC53 最大子数组和。手撕说给30mins做题，但是我暴力法做的1mins就做完了，面试官说怎么这么快哈哈哈！（其实要用dp，但是面试官说都可以，做出来就行） 2023.09.16 主管面 35mins 问了项目，后续就问一些

Lite 工程是一个最简化的 Rax 工程，没有复杂的配置，默认也没有路由系统。基于 Rax 的 CLI 工具，可以快速开始创建 Lite 项目进行开发。 应用初始化 执行 npm init rax <projectName>，在应用类型中选择 Lite App 即可： $ npm init rax lite-app What's your project typeApp (Build appli

HTML5工程 本工程包括工程化管理模块、框架管理、业务实现，涉及到技术主要就是javascript、html、css，工程化主要依赖于：Nodejs、Grunt、Bower等。 前端工程化 我们一般的概念里面，只有Java代码需要进行编译、打包、发布，其实更加需要这些自动化的开发步骤；这里所谓工程化，就是通过现有前端技术对我们的前端代码，实现编译、打包、发布、框架和组件的版本维护，实现自动化、获

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Burp工程用于管理您在不同任务或目标应用程序上的工作。 您可以创建两种类型的Burp工程： 临时工程 - 对于不需要保存工作的快速任务非常有用。所有数据都保存在内存中，并在Burp退出时丢失。 基于磁盘的工程 - 允许您保存您的工作并在以后恢复。所有数据都保存在工程文件中。 工程文件 Burp工程文件包含特定工作的所有数据和配置。在您工作时，数据会逐步保存到文件中。完成后无需专门“保存”您的工作