说明:在C/C++中常见的排序方法有两种,第一种为选择排序法,第二种为冒泡排序法,本文将对这两种排序法进行优化,并给出一种更为快捷的排序法. 一.未优化的排序法 现在假如要对一个数组进行排序,假设这个数组为int arr[10],则对该数组元素进行排序常见有两种方法: 1.选择排序法 void sortlist1(int *arr,int n) { for(int i = 0;i < n-1;i++) { for(int j = i+1;j < n;j++) { if(arr[i] >…

目标:随机排序,使用高效的SQL语句查询获取随机数据样本. 反模式:使用RAND()随机函数 SELECT * FROM Employees AS e ORDER BY RAND() Limit 1 缺点:无法利用索引,每次选择的时候都不同且不可预测.进行全表遍历,性能极差. 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式 1.在SQL中,返回一个随机行速度非常慢: 2.要获取所有的记录然后随机一个.要如何增加程序可使用的内存大小? 3.有些列出现的频率比别的列要高一些,这个随机算法不是很随机.…

笔者在学习数据结构与算法时,尝试着将排序算法以动画的形式呈现出来更加方便理解记忆,本文配合Demo 在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法阅读更佳. 目录 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 双路快速排序 三路快速排序 堆排序 总结与收获 参考与阅读 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度.所以用到它的时候,数据规模越小越好.唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧. 1.算法步骤 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排…

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- Direct12优化 第一章:向量代数 1.向量计算的时候,使用XMVECTOR(可以利用SIMD优点):类成员变量使用XMFLOAT2 (2D),XMFLOAT3 (3D),和XMFLOAT4 (4D) . 2.向函数传递参数的时候(XMVECTOR可以直接传递到SSE/SSE2)前三个参数类型要定义为FXMVECTOR: 第四个要定义为GXMVECTOR: 第五个…

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误…

开启一个在线学习和在线凸优化框架专题学习: 1.首先介绍在线学习的相关概念 在线学习是在一系列连续的回合(rounds)中进行的: 在回合,学习机(learner)被给一个question:(一个向量,即为特征向量),为从instance domain:采样得到的.学习机给出一个预测值:,然后得到正确的答案:,从target domain:采样得到,定义损失函数为.在大多数情况下,在中,但是,允许学习者从更大的集合中选择预测有时很方便,我们用D表示prediction domain.下图展示了在…

本文Python实现了插入排序.基数排序.希尔排序.冒泡排序.高速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序的后面四种. 上篇:Python学习(三) 八大排序算法的实现(上) 1.高速排序 描写叙述 通过一趟排序将要排序的数据切割成独立的两部分,当中一部分的全部数据都比另外一部分的全部数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行高速排序,整个排序过程能够递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 1．先从数列中取出一个数作为基准数. 2．分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全…

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目…

python学习(游戏.爬虫.排序.练习题.错误总结) https://pan.baidu.com/s/1dPzSoZdULHElKvb57kuKSgl7bz python100经典练习题python-错误和异常小结python-大作业之五子棋游戏(附代码)python-网络爬虫几种排序方法python实现新手常见的python运行时错误汇总…

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…

本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.…

郑重声明:本片博客是学习<深入理解Java虚拟机>一书所记录的笔记,内容基本为书中知识． Java程序员有一个共识,以编译方式执行本地代码比解释方式更快,之所以有这样的共识,除去虚拟机解释执行字节码时额外消耗时间的原因外,还有一个很重要的原因就是虚拟机设计团队几乎把对代码的所有优化措施都集中在了即时编译器之中(在JDK 1.3之 后,Javac就去除了-O选项,不会生成任何字节码级别的优化代码了),因此一般来说,即时编译器产生的本地代码会比Javac产生的字节码更加优秀[1].本篇博客,我们将…

一.happns-before happns-before是学习指令重排序前的一个必须了解的知识点,他的作用主要是就是用来判断代码的执行顺序. 1.定义 happens-before是用来指定两个操作之间的执行顺序.提供跨线程的内存可见性. 在java内存模型中,如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见,那么这两个操作之间必然存在happens-before关系 2.happens-before规则 a.程序顺序规则 单线程中的每个操作,总是前一个操作happens-before于该线程中的任…

调优思路: 1.数据库设计与规划--以后再修该很麻烦,估计数据量,使用什么存储引擎 2.数据的应用--怎样取数据,sql语句的优化 3.mysql服务优化--内存的使用,磁盘的使用 4.操作系统的优化--内核.tcp连接数量 5.升级硬件设备 磁盘io规划 raid技术:raid0[xfs] swap分区:最好使用raid0 磁盘分区:一个库放到一个分区上或一个磁盘上 物理分区 create table t1(id int,name char(20)) data directory='/data…

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://android.blog.51cto.com/268543/308090 FrameLayout      先来看官方文档的定义:FrameLayout是最简单的一个布局对象.它被定制为你屏幕上的一个空白备用区域,之后你可以在其中填充一个单一对象 — 比如,一张你要发布的图片.所有的子元素将会固定在屏幕的左上角:你不能为FrameLayout中的一个子元素指定一个位置.后一个子元…

1 按照价格对书籍进行排序 下面我们通过一个简单的例子学习如何对书籍信息按照价格进行排序. 首先,我们在Controllers\BookController.cs文件中的SearchIndex方法添加一个switch语句段,实现按照价格对书籍信息进行排序的功能.代码如下列粗体显示: public ActionResult SearchIndex(string Category, string searchString, string sortBy) { //类型选项 var cateLst =…

  android性能优化相关的开发工具有很多很多种,这里对如下六个工具做个简单的使用介绍,主要有Android开发者选项,分析具体耗时的Trace view,布局复杂度工具Hierarchy View,应用启动时间,Memory.CPU.Network分析,静态代码检查工具Lint以及程序稳定性monkey.下面就开始学习下这些工具吧. 一.Android开发者选项   Andorid开发工具众多,首先就是手机自带的开发者选项了,至于手机怎么启动开发者选项,那么请自行百度或者google了,接…

                                                                                Oracle  sql 性能优化调整 1.选用适合的ORACLE优化器 ORACLE的优化器共有3种: a.  RULE (基于规则)  b. COST (基于成本) c. CHOOSE (选择性) 设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL…

 数据库的优化 概述 影响数据库性能的因素包括:系统.数据库.网络. 数据库的优化包括:优化数据库磁盘I/O.优化回滚段.优化Rrdo日志.优化系统全局区.优化数据库对象. 监控数据库的性能: 在init.ora参数文件中设置TIMED_STATISTICS=TRUE和在你的会话层设置ALTER SESSION SETSTATISTICS=TRUE.运行svrmgrl 用 connect internal注册,在你的应用系统正常活动期间,运行utlbstat.sql开始统计系统活动,达到一定…

最近学习C++容器,积累一下.下面介绍set和multiset,并使用sort对结构体进行排序.C++之路漫漫其修远兮! 一.对结构体进行排序 // sort_struct.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; typedef struct e…

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op…

最自然的学习规则是使用任何在过去回合中损失最小的向量. 这与Consistent算法的精神相同,它在在线凸优化中通常被称为Follow-The-Leader,最小化累积损失. 对于任何t: 我们谈到了能最小化累计损失不能说明此算法在在线学习场景是有效,我们需要探究算法的 Regret bound: 采用归纳法证明: 例子1:Online Quadratic Optimization 例子2:Online Linear Optimization 未完,待续...... 下一节将讲述FTRL算法…

近年来,许多有效的在线学习算法的设计受到凸优化工具的影响. 此外,据观察,大多数先前提出的有效算法可以基于以下优雅模型联合分析: 凸集的定义: 一个向量 的Regret定义为: 如前所述,算法相对于竞争向量的集合U的Regret被定义为: 备注: 在线凸优化问题中,学习机的预测应该来自集合S,而我们分析关于集合U的Regret.当我们不指定U时,我们默认U=S.另外,S的默认设置将是. 未完,待续...... 接下来,我们从凸化技术开始,展示了如何在非凸问题中利用在线凸优化框架.然后,我们开始描…

紧接上文,我们讲述在线分类问题 令,为0-1损失,我们做出如下的简化假设: 学习者的目标是相对于hypotheses set: H具有low regret,其中H中的每个函数是从到{0,1}的映射,并且regret被定义为: 我们首先证明这是一个不可能完成的任务——如果,没有算法可以获得次线性regret bound.考虑,是一个总是返0的函数,是一个总是返1的函数.通过简单地等待学习者的预测然后提供相反的答案作为真实答案,攻击者可以使任何在线算法的错误数等于T.相反,对于任何真实答案序列,令b…

[原文]https://www.toutiao.com/i6591634652274885128/ 常见排序算法总结与实现 本文使用Java实现这几种排序. 以下是对排序算法总体的介绍. 冒泡排序 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是最大的数. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较. 时间复杂度:O(n^2),最优…

1 Mini-batch梯度下降 在做梯度下降的时候,不选取训练集的所有样本计算损失函数,而是切分成很多个相等的部分,每个部分称为一个mini-batch,我们对一个mini-batch的数据计算代价,做完梯度下降,再对下一个mini-batch做梯度下降.比如500w个数据,一个mini-batch设为1000的话,我们就做5000次梯度下降(5000个mini-batch,每个mini-batch样本数为1000,总共500w个样本). 对于batch梯度下降(每次计算所有的样本),随着迭代…

冒泡排序原理在于两两比较,看你需要把大值放最前面还是最后面, 我们看看把大值放在后面:比如数组[7, 5, 6] 开始排序第1个数字 :7 arr:[7, 5, 6] 开始排序第2个数字 :5 arr:[7, 5, 6] 第1次 比较<5>和<7> -----5<7:true  交换位置 开始排序第3个数字 :6 arr:[5, 7, 6] 第2次 比较<6>和<5> -----6<5:false 第3次 比较<6>和<7>…

快速排序是排序算法之中的基本中的基本,虽然越来越多的接口函数将快速排序“完美的封装了起来”,比如C++中的qsort或者<algorithm>中的sort(与stable_sort相对应),但是深入思考,关于快速排序的优化你可曾想过?:-P (一)经典快速排序 首先我们来看一下这个百度百科之中的快速排序版本 在上面这张图中,我们一边纠错一边复习下基本的快速排序,基本快速排序的函数体可以明确分为三个块: 1.调整块,根据对称轴pivot(一般选取第一个)从数组的前后两端向中间扫描,pivot作对…

1.知识点:能够对比以下的录屏进行阅读 SQL> --字符串大写和小写敏感 SQL> --查询名叫KING的员工信息 SQL> select * 2 from emp 3 where ename = 'KING'; SQL> --日期格式敏感 SQL> --查询入职日期为17-11月-81的员工 SQL> select * 2 from emp 3 where hiredate='17-11月-81'; --正确样例 SQL> ed 已写入 file afiedt…