这个小程序是研一上学期的“工程优化”课程的大作业.其实这题本可以用 MATLAB 实现,但是我为了锻炼自己薄弱的编码能力,改为用 C 语言实现.这样,就得自己实现矩阵的运算(加减乘除.求逆.拷贝):难点是求偏导,通过查资料,发现可以通过导数定义,即取极限的方法,来逐步逼近求得梯度:另外,没法做到输入任意公式,只能将公式硬编码为函数,而求导函数需要传入公式,就直接传入函数指针了.思考.编码.调试.测试共耗费两周左右时间,完成于 2013/01/10.虽然为了认真做这个大作业而耽误了期末考试的复习,…

在上一篇<为什么房间的 Wi-Fi 信号这么差>中,猫哥从微波炉.相对论.人存原理出发,介绍了影响 Wi-Fi 信号强弱的几大因素,接下来猫哥再给大家介绍几种不用升级带宽套餐也能提升网速的路由器优化方法. 防蹭网 开启 UPnP QoS 与网络限速 设置正确的 MTU 值 使用路由器交换机模式 使用无线中继扩展 Wi-Fi 信号 1.防蹭网 这是最最首要的一条:确认没有陌生人在蹭网! 被蹭网意味着你的 Wi-Fi 密码被泄露(看看是不是不小心用万能钥匙把自家 Wi-Fi 共享出去了?),或者你…

一提到图片,我们就不得不从位图开始说起,位图图像(bitmap),也称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的.这些点可以进行不同的排列和染色以构成一副图片.当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块. 我们常见的图片格式中JPG.PNG.GIF亦属于位图,所以它们的数据结构大致相同,只是每一种图片格式都有不同的压缩算法,不同的扫描方式,但是优化的方法都有一个共同点,都是围绕着每个像素颜色值来下手,那么我们具体该如何进行优化呢?下面我就借助马海祥博客的平台来给大家介…

Android中的ListView应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面将介绍ListView几种比较常见的优化方法: 首先我们给出一个没有任何优化的Listview的Adapter类,我们这里都继承自BaseAdapter,这里我们使用一个包含100个字符串的List集合来作为ListView的项目所要显示的内容,每一个条目都是一个自定义的组件,这个组件中只包含一个textview: Activity: package com.alexchen.listviewoptimi…

以下内容为原创,欢迎转载,转载请注明 来自天天博客:http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/4139998.html 举个例子吧,以好友列表为例 ListView中每个Item表示一个好友,每个好友中都有一个头像,需要从服务端加载到本地,然后显示在item中. 显然,启动加载图片的过程应该是在getView()方法中触发,启动一个线程,然后下载头像图片.这里使用我写的一个开源框架ImageLoaderSample(https://github.com/w…

http://blog.csdn.net/rwecho/article/details/8951009 Android开发中的布局很重要吗?那是当然.一切的显示样式都是由这个布局决定的,你说能不重要吗.要实现一个好的布局,不只是实现了.显示出来就完了,不管层次,堆砌代码也可以实现功能,但是这显然违背了Android布局设计的原则.可能你会说,Android布局设计哪有什么原则,我可以明确告诉你,当然有,只要有利于提高最终效果的方法.意识,我们都可以把它提升为原则.在Android布局设计中,这个…

Android 中对于图片的内存优化方法,需要的朋友可以参考一下     1. 对图片本身进行操作 尽量不要使用 setImageBitmap.setImageResource. BitmapFactory.decodeResource 来设置一张大图,因为这些方法在完成 decode 后,最终都是通过 Java 层的 createBitmap 来完成的,需要消耗更多内存.因此,改用先通过 BitmapFactory.decodeStream 方法,创建出一个 bitmap,再将其设为 Imag…

优化Docker中的Spring Boot应用:单层镜像方法 1.Docker关键概念 2.镜像层内容很重要 3.镜像层影响部署 4.Docker中的Spring Boot应用 5.单层方法 5.1 深入地研究单层方法 5.2 镜像层生命周期 微信公众号:Aditya Bhuyan K8S中文社区 1.Docker关键概念 Docker有四个关键概念:images, layers, Dockerfile 和 Docker cache .简而言之,Dockerfile描述了如何构建Docker镜像…

上文提到,到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nesterov&qu…

逻辑回归优化方法-L-BFGS 逻辑回归的优化方法是一个经典的问题,如果我们把它视为一个最大熵模型,那么我们知道最早的优化方法是IIS,这个方法就不细讲了,因为它速度很慢.后来发现在最优化领域中非常常用的l-BFGS方法对于Logistic Regression的收敛速度优化是不错的. l-BFGS方法是Quasi-Newton方法中的一种,我想从工程角度谈一下我的看法,上次我们谈到在分布式环境下进行模型的优化,无非有两种思路,一,如果数据是mixture of exponent family的…