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最优化方法和算法问答精选

怎么优化网页载入速度和流量

问题描述:关于怎么优化网页载入速度和流量这个问题,大家能帮我解决一下吗?

魏宪会 | 446人阅读

Net Core已经开源好几年了, 为什么不像JVM那样很多人研究和调优其GC算法?

回答:我们已经上线了好几个.net core的项目,基本上都是docker+.net core 2/3。说实话,.net core的GC非常的优秀,基本上不需要像做Java时候,还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话,如果一个GC还要做很多优化,这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候,常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。

ZweiZhao | 685人阅读

社交媒体推广都有哪些渠道和方法?

问题描述:该问题暂无描述

Object | 491人阅读

手机空间有限,有什么方法保存宝宝照片和视频,并且保证画质?

回答:从题目就能看到一位父母对宝宝无尽的爱。现在不管是宝宝照片和视频、还是个人的音频,随着手机像素的提高,所占用的存储空间越来越大。而尤其是宝宝的成长点滴,做父母的都不想错过分毫。这里结合需求,提供几种解决方案:固定存储方案硬盘,目前硬盘的价格也不贵,建议最起码是红盘,条件允许直接上企业级金盘。关键点是不要买大容量的,分散存储绝对是最优方案。俗话说,鸡蛋不能放到一个盘子里。在宝宝成为熊孩子之前,估计用不...

only_do | 1641人阅读

互联网公司最常见的面试算法题有哪些?

回答:大家好,我们以java排序算法为例,来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较,具体代码如下:第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子,然后递归将数值塞进对应值的桶里,具体代码如下:第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数,然后存放到单独的数组中计数累加,具体代码如下:第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来,然后通过递归将剩...

molyzzx | 978人阅读

mysql优化教程?

问题描述:有时候我们在使用mysql数据库的时候,想对mysql进行优化,怎么优化呢?

cikenerd | 407人阅读

最优化方法和算法精品文章

  • 深度学习中的优化算法

    ...的学习率变化过于激进,我们考虑一个改变二阶动量计算方法的策略:不累积全部历史梯度,而只关注过去一段时间窗口的下降梯度。这也就是AdaDelta名称中Delta的来历。修改的思路很简单。前面我们讲到,指数移动平均值大约...

    supernavy 评论0 收藏0
  • 利用遗传算法优化神经网络:Uber提出深度学习训练新方式

    ...优的问题)的探索。要知道,这些欺骗性问题通常对奖励最优化算法形成障碍,例如 Q 学习(DQN)、策略梯度算法(A3C)、进化策略(ES)以及遗传算法。左:遗传算法在 Frostbite 中得分 10500。DQN、AC3 和 ES 的得分均未超过 1000;...

    AlienZHOU 评论0 收藏0
  • 贪心算法

    ...划算法的主要区别。贪心选择是采用从顶向下、以迭代的方法做出相继选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题。对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择的性质,我们必须证明每一步所作的贪...

    missonce 评论0 收藏0
  • 基本算法思想:递归+分治+动态规划+贪心+回溯+分支限界

    ...得到原问题的解。 算法使用例子 【题目】 使用快速排序方法排列一个一维数组。 【思路】 对于输入的子数组a[p:r],按照一下3个步骤进行排序:1)分解divide:以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r],其中a[q]不小...

    EscapedDog 评论0 收藏0
  • 一文概览深度学习中的五大正则化方法七大优化策略

    ...强、早停、dropout 及其变体是深度神经网络中常用的调整方法。本论文作为之前文章《徒手实现 CNN:综述论文详解卷积网络的数学本质 》的补充,旨在介绍开发典型卷积神经网络框架时最常用的正则化和优化策略。主体论文:Re...

    2shou 评论0 收藏0
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    ...法和启发式算法两大类。 在精确解算法方面,最基本的方法为分支定界算法,虽然其能够从理论上保证在有限时间内获得最优解,但是在实际计算中存在计算耗时巨大的情况。为了提高求解效率,研究者们先后提出了多种Branch-a...

    CoreDump 评论0 收藏0
  • 算法分析 - Algorithms, Part I, week 1 ANALYSIS OF ALGO

    ...分析的一些知识。此篇主要涉及一些基础数学知识和科学方法,以及如何在实践应用中使用这些方法理解算法的性能。我们的重点放在获得性能的预测上。主要分为5部分: 观察特点 (observations) 数学模型 (mathematical models) 增长阶...

    Leo_chen 评论0 收藏0
  • 为什么Kaggle不会让你成为一名出色的数据科学家?

    ...释性 算法的可解释性越来越重要。你可以使用高大上的方法和最复杂的算法,但如果无法解释算法是怎样得到预测的,在企业中这将是一个大问题。这种说不清缘由的算法被称为黑匣子算法。 使用黑盒算法存在一定的隐患...

    evin2016 评论0 收藏0

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