多目标优化的解集 单目标优化的最优解定义在多目标优化问题（MOO）问题中通常不适用。MOO的解集通常可以通过绝对最优解、有效解和弱有效解来描述。 先对多目标中的相等、严格小于、小于和小于且不相等进行说明。 \[\left\{ \begin{array}{} 相等&y=z\Leftrightarrow y_i=z_i,i=1,2,\c
1，复杂SQL语句类型 1,1 笛卡尔连接 题目1：找出工资超过各自经理的员工姓名 表：employee（id , name , depid , salary, manager_id ） SELECT e1.name AS employee_name, e1.salary, e2.name AS manager_name, e2.salary FROM employee e1, employee e2 WHERE e1.manager_id =
Pytorch训练结束后保存模型参数，接着再加载这个模型参数，继续训练但是训练效果变差很多？ - Cai Yichao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/482169025/answer/2081124014 官方文档： https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/saveloadrun_tutorial.html
5-7 优化器optimizers 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。 机器学
UI优化 动静分离、拆分UI、预加载、字体拆分、滚屏优化、网格重构优化、展示关闭优化、对象池、贴图优化、图集拼接优化、UI业务逻辑中GC优化等。 一、动静分离 ** 问题：**unity中UGUI系统都是使用网格模型来构建，UI元素只要“动”，就会发生网格的重构合并。正所谓牵一发而动全身，少
1、不重启机器刷新注册表：任务管理器 —》explorer.exe 结束任务——》新建任务——》explorer.exe 2、内存优化：regedit:HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Memory Management。然后在右侧栏中分别找到DisablePagingExecutive、LargeSystemCach
一些问题 Q1:multi-model optimization 、multi-objective optimization以及多模态多目标优化的定义、联系和区别？ 多模态多目标优化简介（by岳老师的PPT） 优化问题可以从下面四个方面进行分类：目标数、约束、时间、模态。如下图 单目标优化问题 多模态单目标优化问题 多模态
什么情况下，遇到了PHP性能问题？ 答： PHP语法使用的不恰当 使用PHP语言做了它不擅长做的事 用PHP语言连接的服务不给力 PHP自身的短板 也不知道的问题！！！ PHP的性能问题的解决方向： 压力测试工具简介： Apache Benchmark（ab） 简介：ab是由Apache提供的压力测试软件。安装apache服务器时
在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，之后通过优化算法对损失函数进行优化，寻找到最优的参数。求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)，梯度下降法的含义是通过当前点的梯度方向寻找到新的迭代点。基
一、缓存概念 缓存是为了调节速度不一致的两个或多个不同的物质的速度，在中间对速度较慢的一方起到加速作用，比如CPU的一级、二级缓存是保存了CPU最近经常访问的数据，内存是保存CPU经常访问硬盘的数据，而且硬盘也有大小不一的缓存，甚至是物理服务器的raid 卡有也缓存，都是为了起到加速CP
本章是系列文章的第八章，用着色算法进行寄存器的分配过程。 本文中的所有内容来自学习DCC888的学习笔记或者自己理解的整理，如需转载请注明出处。周荣华@燧原科技 寄存器分配 寄存器分配是为程序处理的值找到存储位置的问题 这些值可以存放到寄存器，也可以存放在内存中 寄存器更快
关于MobileIMSDK MobileIMSDK 是一套专门为移动端开发的开源IM即时通讯框架，超轻量级、高度提炼，一套API优雅支持UDP 、TCP 、WebSocket 三种协议，支持iOS、Android、H5、标准Java平台，服务端基于Netty编写。 工程开源地址是： 1）Gitee码云地址：https://gitee.com/jackjiang/MobileI
近几天面试管常问起我sqlserver数据化都用了那些方法时，老是反应迟钝，只回答了看索引和IO，结果让自己都备感伤心啊。现在将自己知道的人优化写下来，只有目录，详细的可以在网上找到很多详细的方案哦。 优化方法一：使用索引。 优点：可以增加查询速度； 缺点：会增加更新和插入速度，增加表空间容
斜率优化 介绍 斜率优化就是把 dp 的过程转换为求函数截距最小值和最大值的奇妙方法 网上的绝大部分博客都是一来就讲要怎么怎么做，却没有人讲怎么想到这么做的，这里就来讲一下究竟是怎么从一个普普通通的转移式想到去把它转换为求截距的 对于一个 dp 式子，比如 \(f_i=\min\limits_{1
LIS和LCS的结合。 容易写出方程，复杂度是nm2，但我们可以去掉一层没有必要的枚举，用一个变量val记录前一阶段的最优解，这样优化成nm。 1<=k<j，j增加1，k的上界也增加1，就可以考虑用变量优化去掉一层循环。 1 #include<cstdio> 2 #include<cstring> 3 #include<algorithm> 4 using name
如何迅速判断 \(n\) 是否为质数？ 方法一 枚举 \(i\) 满足 \(1 < i < n\)，则 \(n\) 不是质数，当且仅当全部的 \(i \nmid n\)。 时间复杂度 \(O(n)\)。 bool isp(int n) //isp = is_prime { if (n <= 1) return false; for (int i = 2; i < n; i++) if (n % i == 0) return fals
dp斜率优化 T1 hdu3507 打印文章 题目描述： 给定一个含 $ n $ 个数的数列 $ C_n $ 和 $ M $ ,将 $ C_n $ 分为若干段 $ [a,b] $ ,求所有子段的 $ W $ 之和的最小值. \[W_{a,b}=(\sum^b_{i=a}C_i)^2+M \]$ n\le 5*10^5\quad M\le 1000 $ 思路： \[\begin{align} &\quad\ 令S_i=\sum^i_
nginx优化 隐藏nginx版本号 http{ server_tokens off; ... } 白嫖知识 # php服务优化 # Error logging ; #错误日志设置 expose_php = Off # 关闭php版本信息 display_error = Off # 屏幕不显示错误日志 error_reporting = E_ALL
SEO：搜索引擎优化（vue不利于搜索引擎优化） SPA：单页web应用 1.什么是SEO？SEO是Search Engine Optimization的缩写，意思是“搜索引擎优化”。简单地说，SEO优化就是人们在各浏览器通过搜索结果获得网站流量，提升网站排名的一种技术实现过程。2.为什么说Vue不利于SEO？首先，搜索引擎的实现是基于
1.1 hive的随机抓取策略 理论上来说，Hive中的所有sql都需要进行mapreduce，但是hive的抓取策略帮我们 省略掉了这个过程，把切片split的过程提前帮我们做了。 set hive.fetch.task.conversion=none; (一旦进行这么设置，select字段名也是需要进行mapreduce的过程，默认是more) Fetch抓取
1 随机优化算法概述 随着大数据的出现，确定性优化算法的效率逐渐称为瓶颈。为了说明这一点，我们来看一个用梯度下降法求解线性回归的例子。 给定训练样本\(D = \{(x_i, y_i)\}_{i=1}^n\)，线性回归的目标函数如下： \[f(w) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^nf_i(w)= \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(w^
前端图片加载速度优化方案，建议检查以下： 1、压缩图片、js、css，色彩较少的建议用git格式2、开启服务器的gzip、open-cache3、有条件时，可以把不需要程序渲染的文件加入CDN4、根据具体的业务需求，可以考虑异步加载图片，避免影响用户操作5、如果做了多级nginx代理，建议在对外的nginx服务中
1，原理对比 MPP方案中的数据通常在节点之间拆分（分片），每个节点仅处理其本地数据。而且，每家都有专门为 MPP 解决方案开发的复杂而成熟的 SQL 优化器。它们都可以在内置语言和围绕这些解决方案的工具集方面进行扩展，支持地理空间分析、数据挖掘的全文搜索。在任务执行过程中，单一的 Execu
原文阅读： 假如，面试的时候说真话 做程序员这么长时间了，经常能够听到一句话：面试造火箭，入职拧螺丝。而且，随着就业环境越来越卷，现在只会造火箭恐怕都不行了，得能造个空间站才行。 回想自己刚毕业那会儿，哪有什么八股文需要背，而且面试内容也更贴近实际。更不会有面试官刻意挖一些生僻的技
\(NOI\) 复习(待施工) 动态规划 一.插头\(DP\) 二.数位\(DP\) 三,\(DDP\) 四,概率\(DP\) 五.\(DP\)优化 \((1)\)决策单调性 \((2)\)斜率优化 \((3)\)单调队列优化 字符串 一.扩展\(KMP\) 二.\(SAM\) 三,\(SA\) 数学 一.基础数论 二.多项式与生存函数 三.线性基 四.矩阵与行列式 五
