《算法优化》专题

将浮点转成定点运算，就一个目的，减少算法运算的 cycles 数，提高算法的效率。

将浮点转成定点运算，就一个目的，减少算法运算的 cycles 数，提高算法的效率。

主要内容：Nelder–Mead单纯形算法,　最小二乘,求根包提供了几种常用的优化算法。 该模块包含以下几个方面 - 使用各种算法(例如BFGS，Nelder-Mead单纯形，牛顿共轭梯度，COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数() 全局(蛮力)优化程序(例如，，) 最小二乘最小化()和曲线拟合()算法 标量单变量函数最小化()和根查找() 使用多种算法(例如，Powell，Levenberg-Marquardt混合或Newton-Kr

  梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。 1 批量梯度下降算法   假设h(theta)是要拟合的函数，J(theta)是损失函数，这里theta是要迭代求解的值。这两个函数的公式如下,其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数：   梯度下降法目的就是求出使损失函数最小时的theta。批量梯度下降的求解思路如下： 对损失函数求th

几周前，我问了一个关于如何在R中进行优化（使用Optimize R优化向量）的问题。现在我已经掌握了R中的基本优化，我想开始使用遗传算法来解决问题。 考虑到目标函数： 我使用genalg软件包进行优化，特别是“rbga.bin”函数。但问题是一个人似乎不能传递多个参数，即不能传递vol和cov。小地毯是我遗漏了什么，还是理解错误了。 编辑：在genalg包中，有一个名为rbga的函数。垃圾箱就是我

Reference 【必读】An overview of gradient descent optimization algorithms - Sebastian Ruder 梯度下降 ../数学/梯度下降法 梯度下降是一种优化算法，通过迭代的方式寻找模型的最优参数； 所谓最优参数指的是使目标函数达到最小值时的参数； 当目标函数是凸函数时，梯度下降的解是全局最优解；但在一般情况下，梯度下降无法保证

  设f(x)是二次可微实函数，又设$x^{(k)}$是f(x)一个极小点的估计，我们把f(x)在$x^{(k)}$处展开成Taylor级数， 并取二阶近似。   上式中最后一项的中间部分表示f(x)在$x^{(k)}$处的Hesse矩阵。对上式求导并令其等于0，可以的到下式：   设Hesse矩阵可逆，由上式可以得到牛顿法的迭代公式如下 (1.1)   值得注意 ， 当初始点远离极小点时，牛顿法

我在模拟中使用下面的代码。因为我一遍又一遍地调用dijkstra方法，性能对我来说非常关键。，我使用PriorityQueue将图的节点保持相对于它们到源的距离的升序。PriorityQueue为我提供了以O（log n）复杂度访问距离最小的节点。但是，要在重新计算节点距离后保持节点有序，我需要首先删除节点，而不是再次添加它。我想可能有更好的方法。我感谢任何反馈。提前感谢所有社区。

假设给你一个数字，N，这是你的目标数字。然后给你一系列p个数，你必须找到这些数中大于N的最小和，也就是说，它最小地超过了N（或者等于N）。 你可以取任意元素组合的任意和。p可以大到100。 我目前的算法：在扫描所有信息后，我创建了一个100位长的位集，并通过使用循环将从0到（2^p）-1的所有整数转换为它，有效地结束了000…000和111…111之间的所有二进制数。 如您所知，这些向量可以被解释

DFS（深度优先搜索）是一种常见的算法，我们平时遇到的大部分题目都可以用 DFS 解决，但是一般情况下，这都是骗分算法，很少会有爆搜为正解的题目。因为 DFS 的时间复杂度特别高。 一、定义 DFS（深度优先搜索）定义上的深度优先搜索的思路与树的先序遍历非常相似，是针对图的搜索而提出的一种算法，下面是算法导论上的解释： 在深度优先搜索中，对于最新发现的顶点，如果它还有以此为顶点而未探测到的边，就沿

GC算法简介 1、GC是一种机制，垃圾回收器完成具体的工作 2、工作的内容就是查找垃圾释放空间、回收空间 3、算法就是工作时查找和回收所遵循的规则 常见的GC算法 1、引用计数 2、标记清除 3、标记整理 4、分代回收 GC算法之引用计数算法 1、核心思想：设置引用数，判断当前引用数是否为0 2、引用计数器 3、引用关系发生改变时改变引用数字 4、引用数字为0是立即回收 代码演示如下 co

推荐算法优化试验 推荐算法和AppAdhoc A/B Testing 许多网站或APP都涉及到推荐系统，比如电商产品会涉及在结算月推荐“购买了此商品房的用户也购买了…”，比如新闻资讯类的首页动态推荐Feed流，影视和音乐类的产品会在最显著的地方有推荐板块等等。。。 无论是基于内容，基于协同过滤，或是基于标签的算法模型，都会面临同样的问题：如何衡量算法模型的好坏？很多时候，只能凭感觉，实际效果往往差

我试图实现Prim的算法Java优先级队列。 我找不到我的错误我只是认识到队列没有正确地排列节点。 图表示例： 它始终将节点 4 作为第二个节点。因此，它对队列进行排序，如 [node1， node4， node2， node3]，而不是 [node1，node2， node3， node4]。我对优先级队列执行了哪些操作？ 问候语

一面（8.16） 首先自我介绍 然后问了实验室的项目，跟着老师具体做什么 然后问了之前实习的一个项目，具体怎么做的？因为涉及了bert，还问了bert怎么训练的，训练时的loss怎么设计的 了解哪些优化器，这些优化器有什么区别。问RMSprop 学习率怎么decay的 接下来就是两个场景题 1、电商背景，有用户和商品，之前有了模型，现在加入优惠券特征，问如何设计让用户购买倾向和优惠券价值成正比 2

平台，问了面试官是二轮技术面+一轮HR面 9.21一面 1.拷打项目和论文，详细问了VRP精确算法里的创新点（是论文里的） 2.国赛项目建模优化办法 3.八股：启发式算法，精确算法 4.手撕：矩阵左上角到右下角的路径数 9.22约二面 9.25二面 1.继续拷打项目和论文，硕士期间成果因为全是数学理论的东西所以说的很一般 2.实习经历，什么场景，做了什么 3.继续国赛项目，什么场景，做了什么，有什