建议同学们先自学一下"复数(虚数)"的性质.运算等知识,不然看这篇文章有很大概率看不懂. 前言 作为一个典型的蒟蒻,别人的博客都看不懂,只好自己写一篇了. 膜拜机房大佬 HY 一. FFT是蛤?? FFT (快速傅里叶变换) 的作用时再 O(nlogn) 时间算出多项式乘法的一个特别神奇的算法. 大家平时码的多项式乘法都是 O(n^2) 的吧 #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; ],b

channels_last 和 channels_first keras中 channels_last 和 channels_first 用来设定数据的维度顺序(image_data_format). 对2D数据来说,"channels_last"假定维度顺序为 (rows,cols,channels), 而"channels_first"假定维度顺序为(channels, rows, cols). 对3D数据而言,"channels_last"

这是个终极问题,因为优化本身的复杂性实在是难以总结的,很多时候优化的方法并不是用到了什么高深莫测的技术,而只是一个思想意识层面的差异,而这些都很可能连带导致性能表现上的巨大差异. 所以有时候我们应该先搞清楚需求到底是什么,SQL本身是否合理,这些思考很可能会使优化工作事半功倍.而本文是假设SQL本身合理,从Oracle提供给我们的一些技术手段来简单介绍下Oracle数据库,该如何使用一些现有的技术来优化一个SQL执行的性能. 确定需要优化的SQL文本及当前SQL执行计划 确定SQL涉及的所有表及

  Django - 02 优化一个应用   上一篇中我们已经创建了一个blog app,现在来用一下~ 2.1 添加第一篇blog 这个post 列表很丑陋哦,连标题都木有显示~ 2.2 自定义blog list 自定义下 blog/model.py from django.db import models from django.contrib import admin # Create your models here. #django.db.models.Model is the cor

使用python可以实现将一个整数或者浮点数转换为一个复数: 演示如下: >>> # 演示复数函数:complex(x) ... >>> x = complex(100) >>> x (100+0j) >>> y = complex(1) >>> y (1+0j) >>> z = complex(2) >>> z (2+0j) >>>

<script type="text/javascript"> /** * 这里定义Complex类,用来描述复数 */ /** * 这个构造函数为它所创建的每个实例定义了实例字段r和i * 这两个字段分别保存复数的实部和虚部 * 他们是对象的状态 */ function Complex(real , imaginary){ if( isNaN( real ) || isNaN( imaginary )) //确保两个实参都是数字 throw new TypeError()

实验目的: 1．掌握用成员函数重载运算符的方法 2．掌握用友元函数重载运算符的方法 实验要求: 1．定义一个复数类,描述一些必须的成员函数,如:构造函数,析构函数,赋值函数,返回数据成员值的函数等. 2．定义运算符重载函数,通过重载运算符:+,-,*,/,直接实现二个复数之间的加减乘除运算.编写一个完整的程序,测试重载运算符的正确性.要求乘法“+”,“*”用友元函数实现重载,除法“-”,“/”用成员函数实现重载,参数是复数或实数. 3．通过重载运算符:>>,<<,=,直接实现复数的

因标题框有限,题目未显示完整,以下再放一份: 定义一个复数(z=x+iy)类Complex,包含: 两个属性:实部x和虚部y 默认构造函数 Complex(),设置x=0,y=0 构造函数:Complex(int i,int j) 显示复数的方法:showComp()将其显示为如: 5+8i或5-8i 的形式. 求两个复数的和的方法:(参数是两个复数类对象,返回值是复数类对象)public Complex addComp(Complex C1,Complex C2) 求两个复数的差的方法:(参数

#include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<complex> using namespace std; class Complex{ //复数为直角坐标形式,a+bj private: double real; double image; public: Complex() :rea

今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 一.SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法.就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不

之前在一个比较繁忙的系统抓到的耗时长.消耗CPU多的一条SQL,如下:SELECT * FROM Z_VISU_DATA_ALARM_LOG TWHERE TO_DATE(T.T_TIMESTR, 'MM/DD/YY HH24:MI:SS'))<=(TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, 'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss') - 1800 * 1000 / 1440/60/1000 1.先看看奇葩的表设计:设计表的同学看来很

一.网站问题 新网站建设有一个多月了,一直在优化,但是网站一直没有排名,不知道什么原因.接下来针对这个网站分析一下原因. 二.诊断分析 看一下网站的基础数据,如图: < 可以看出来网站只有一个多月,但是收录挺高的了100多了,到那时关键词没有排名,也没有什么流量. 仔细分析了一下可以发现以下几方面得问题: 1.网站的标题,多核心的关键词. 2.长标题!页面出现长标题是很严重的失误,长标题的意思就是首页的标题整个出现在其他页面的后面. 3.导航的引导性没有做好,一眼看上去找不到重要的栏目,判断不出

1. model 这里待求解的是一个 binary logistic regression,它是一个分类模型,参数是权值矩阵 W 和偏置向量 b.该模型所要估计的是概率 P(Y=1|x),简记为 p,表示样本 x 属于类别 y=1 的概率: P(Y=1|x(i))=p(i)=eWx(i)+b1+eWx(i)+b=11+e−Wx(i)−b 当然最终的目标是求解在整个样本集 D={(x(i),y(i)),0<i≤N} 的对数概率(关于 W和 b): ℓ(W,b)=−1N∑iNy(i)logp(i)+

1.性能简介 一个网络请求的等待: 减少等待时间方式 不同位置对性能的操控 开发人员优化性能的方式 性能指标 2.缓存 缓存是把一些需要计算或者访问数据库的数据,放到内存中,当客户端访问时,直接从内存读取,而不需要再进行计算或者访问数据库,从而减少了访问时间和计算时间:这种方式消耗了内存,通过提升空间复杂度来换取时间复杂度的减少. 分布式缓存 把缓存数据放到不同的几台机器中 那么我读取数据的时候,怎么知道应该从哪个服务器读取呢 缓存架构1 一单更新,即更新到其它几台缓存服务器 缓存架构2 在应用

今天刚清闲点,在网上看些资料,这时,用户QQ上发来求助,说一个更新数据的SQL语句很慢,都一个小时了也不出结果,于是,了解下具体的情况,略施小计,5s出结果,下面是我分析该SQL时用到的执行计划,略去部分细节,大家可以参考学习:

#include<iostream> #include<math.h> using namespace std; class Complex{ public: Complex(,); Complex(Complex &p); void add(Complex a); void show(); double mod(); private: double real; double imaginary; }; Complex::Complex(double real0,doubl

[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.

首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习

Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 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. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 说到优化算

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. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 说到优化算法,入门级必从SGD学起,老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDe

补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmsprop.sgd,效果最好的组合是:prelu+rmsprop.我的代码如下: # Simple example using recurrent neural network to predict time series values from __future__ import division, p