简介Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降（SGD）过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文（Adam: A Method for S... ...
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2018-01-03 15:50:56
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决策树是一种基本的分类和回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最 ...
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2017-12-28 23:27:58
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Nginx的主要应用场景：代理服务动态缓存动静分离负载均衡Nginx与Lua开发....等等中间件架构问题：Nginx的应用层安全防护(对sql注入防攻击，对请求的访问控制，对请求的频率控制，对防爬虫等)基于Nginx的中间件架构性能优化问题(http性能压测，性能瓶颈分析，系统性能优化，基于Nginx的性能配置优化等)后续展开。。。
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2017-12-28 19:52:37
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一 数据库 1．常问数据库查询、修改（SQL查询包含筛选查询、聚合查询和链接查询和优化问题，手写SQL语句，例如四个球队比赛，用SQL显示所有比赛组合；举例2：选择重复项，然后去掉重复项；） 数据库里的密码如何加密（md5）； (1)数据库的密码加密:单向加密,insert into users ( ...
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2017-12-27 20:51:26
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上一篇我们讲到了AI架构之一的行为树，本篇文章和下一篇文章我们将对行为树进行优化，在本篇文章中我们讲到的是内存优化 问题 上一篇中我们设计的行为树由于直接采用new进行动态内存分配，没有自己进行管理。因此行为树各节点的存储位置会散布在内存空间的各处，行为树在不同节点中切换时会导致Cache频繁失效。 ...
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2017-12-24 23:00:34
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拟牛顿法 拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的拟牛顿法。 求函数的根 对f（x）在Xn附近做一阶泰勒展开 f(x)=f(Xn)+f’(Xn)(x-Xn) 假设Xn+1是该方程的根 那么就得到 Xn+1=Xn-f(Xn)/f’(Xn) 通过不断迭代 ...
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2017-12-23 17:23:48
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几种常见的优化算法： 参考：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532830.html 我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究 ...
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2017-12-21 15:55:18
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1. 问题描述 在做爬虫的时候，数据量很大，大约有五百百万条数据，假设有个字段是conmany_name（拍卖公司名称）,我们现在需要从五百万条数据里面查找出来五十家拍卖公司， 并且要求字段 time（时间） 大于7月一号，小于10月31号。 2. 问题解决 我们首先想到的解决办法是添加索引，对拍卖... ...
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2017-12-19 19:37:16
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【前言】 28号完成了预测模型的雏形之后由于性能问题几经修改，在上次的日志里也说到了，今天还是这个主题：性能的优化。 【问题描述】 在28号之后，由于预测模型的工作速度仍不满意，于是考虑是频繁的文件读写造成了计算速度慢，于是在数据库里新建了一个表，专门存放各个城市的预测模型数据。同时也编写了该表对应 ...
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2017-11-30 17:18:39
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动态规划（Dynamic Programming）是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。它的名字和动态没有关系，是Richard Bellman为了唬人而取的。 动态规划主要用于解决包含重叠子问题的最优化问题，其基本策略是将原问题分解为相似的子问题，通过求解并保存重复子 ...
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移动开发 时间：
2017-11-29 17:02:18
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