多维优化问题的迭代求解算法中，经常遇到学习率（步长）参数问题，比如线性分类器。一般如果采用固定学习率，那么算法收敛将比较慢，为了提高收敛速度往往需要不断调整学习率。一般多维优化问题中的迭代算法中的迭代公式为： xk+1=xk+rk dk 其中 xk 从给定的初始搜索点 x0 迭代，rk>=0为第k次 ...
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2016-12-04 00:40:56
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目标函数为一元单值函数f：R->R的最小化优化问题，一般不会单独遇到，它通常作为多维优化问题中的一个部分出现，例如梯度下降法中每次最优迭代步长的估计。 一维搜索方法是通过迭代方式求解的，这不同于我们人脑的直接通过解表达式求解方法。迭代算法是从初始搜索点x(0)出发，产生一个迭代序列x(1),x(2) ...
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2016-12-03 18:35:19
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接上篇，这篇开始对现在比较的流行的第三方图片加载框架做一个对比总结。 这篇文章介绍内容如下： 1、目前流行的图片加载框架有什么？ 2、各自的使用方法 3、各自的优缺点 4、优化问题 一、目前流行的图片加载框架有什么？ ImageLoader Glide Picasso Fresso(2015年) 注 ...
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2016-12-03 00:39:41
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题目描述 一个餐厅在相继的 N 天里，每天需用的餐巾数不尽相同。假设第 i 天需要 ri块餐巾(i=1，2，…，N)。餐厅可以购买新的餐巾，每块餐巾的费用为 p 分；或者把旧餐巾送到快洗部，洗一块需 m 天，其费用为 f 分；或者送到慢洗部，洗一块需 n 天(n>m)，其费用为 s<f 分。每天结束 ...
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2016-12-02 22:36:23
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原文 接下来要说的东西其实不是松弛变量本身，但由于是为了使用松弛变量才引入的，因此放在这里也算合适，那就是惩罚因子C。回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题： 注意其中C的位置，也可以回想一下C所起的作用（表征你有多么重视离群点，C越大越重视，越不想丢掉它们）。这个式子是以前做SVM的人写的，大家也 ...
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2016-12-01 14:07:17
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本文是根据Hibernate帮助文档，以及一些书籍及项目经验整理而成，只提供要点和思路，具体做法可以留言探讨，或是找一些更详细更有针对性的资料。 初用Hibernate的人也许都遇到过性能问题，实现同一功能，用Hibernate与用Jdbc性能相差十几倍很正常，如果不及早调整，很可能影响整个项目的进 ...
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2016-11-27 12:02:15
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智能算法 蚁群算法 1 蚁群算法及其基本思想 蚁群算法是一种智能优化算法，通过蚁群优化求解复杂问题，ACO在离散优化问题方面有比较好的优越性。 基本思想（以旅行商问题为例） 设置多只蚂蚁，分头并行搜索。 每只蚂蚁完成一次周游后，在行进的路上释放信息素，信息素量与解的质量成正比。 蚂蚁路径的选择根据信 ...
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2016-11-23 20:07:59
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著名的模拟退火算法，它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。 一点历史——如果你不感兴趣，可以跳过 美国物理学家 N.Metropolis 和同仁在1953年发表研究复杂系统、计算其中能量分布的文章，他们使用蒙特卡罗模拟法计算多分子系统中分子的能量分布。这相当于是本文所探讨之问题的开 ...
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2016-11-21 07:55:19
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动态规划 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著 ...
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2016-11-13 19:22:59
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解决最优化问题 ： 稍微对它做一下改动，如下： 这是一个约束优化问题，更进一步说是一个二次规划问题，复习一下约束优化问题： 定义1：约束非线性问题是， 其中和都是定义在上的实值连续函数，且至少有一个是非线性的(反之为线性约束优化问题)，m是一个正整数，叫做目标函数，叫做约束函数，如果目标函数是二次函 ...
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2016-11-04 21:02:38
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