求教导怎么优化算法只是第1,2次选择。还要再做2次。后面基本一样重复第二次志愿的。100个学生运行数据大概花了6-7秒。求指导怎么可以优化下~~谢谢if($_POST['cal']){//--------------------------------------------第一志愿-------------------------------------------$sql = "select * from hos;";$res = mysql_query($sql)or die(mysql_error());$info = mysql_fetch_array($res)or die(mysql_error()); //echo $info['tot...
本文实例讲述了PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 基本思想： 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。他的基本思想是：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以达到整个序列有序的目的。 基本算法步骤： 举个栗子： 假如现在待排序记录是： 6 ...
循环处理是最常见的编程模式之一，也是提升性能必须关注的要点之一。 常见的优化方案有： ①JavaScript的四种循环(for、do-while、while、for-in)中，for-in循环比其他几种明显要慢。由于每次迭代操作会同时搜索实例或原型属性，for-in循环的每次迭代都会产生更多的开销，所以比其他类型要慢。因此遍历一个属性数量有限的已知属性列表，可以这样优化： var props = [prop1, prop2],i = 0; whlie(i < props.length){precess(object[...
python视频教程栏目介绍各种最优化算法相关免费学习推荐：python视频教程二分法函数详见rres，此代码使该算法运行了两次def asdf(x):rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3return rresi=2 left=0 right=1 while i>0 :i = i-1ans = 0.1mid1 = (left + right + ans) / 2mid2 = (left + right - ans) / 2a=asdf(mid1)c=asdf(mid2)if a > c :right = mid1else :left = mid2 b=(left+right) / 2 print("左极限=%s,右极限=%s,极小值x=%s"%(left,right...
python视频教程栏目介绍各种最优化算法相关免费学习推荐：python视频教程二分法函数详见rres，此代码使该算法运行了两次def asdf(x):rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3return rresi=2 left=0 right=1 while i>0 :i = i-1ans = 0.1mid1 = (left + right + ans) / 2mid2 = (left + right - ans) / 2a=asdf(mid1)c=asdf(mid2)if a > c :right = mid1else :left = mid2 b=(left+right) / 2 print("左极限=%s,右极限=%s,极小值x=%s"%(left,right...
梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有：梯度下降法批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Decent, MBGD)梯度下降优化动量梯度下降(Gradient Descent with Momentum) 均方根支(Root Mean Square Prop, RMSprop) 自适应矩估计(Adaptive Moment Estimation, Adam)简单介绍上述优化方法 知识储备 梯度下降法 梯度下降法(gra...
论文整体大思路是：以前的PU学习都基于假设、类先验信息以及其他先验信息，并且由于目标函数的不平滑。不可微分等特点，使得没有办法应用传统的基于梯度的优化方法。基于此，我们想到可以将多目标（二目标）优化框架应用于PU学习，去优化分类器。 1.初始化杰出贡献： （1）采取了PU相似度的初始化策略，利用positive样本和unlabeled样本之间的距离，可以利用正样本已经标注过标签的这个数据，计算所有的样本的PU相似度的值，这里就...
线性回归模型 线性回归模型是一个非常简单的算法模型，它属于机器学习中的监督学习算法。假设数据集中有特征xi和特征yi，现在每个i对应于一个样本点（xi，yi），希望通过线性回归算法建立如下所示的一个模型。其中yi为线性模型的预测值，我们肯定是希望yi能够准确预测未知的样本。通俗来讲就是找到一个函数（wxi+b）拟合 yi使得误差最小，即最小化该模型的损失函数： 只要能够使得损失函数最小化，那么此时建立的回归模型就能够较...
比Momentum更快：揭开NAG的真面目?作为一个调参狗，每天用着深度学习框架提供的各种优化算法如Momentum、AdaDelta、Adam等，却对其中的原理不甚清楚，这样和一条咸鱼有什么分别！（误）但是我又懒得花太多时间去看每个优化算法的原始论文，幸运的是，网上的大神早就已经帮人总结好了：《An overview of gradient descent optimization algorithms》，看完了这篇文章，总算可以说对自己平时用的工具有一个大概的了解啦！ 文章的内容...
MATLAB实现智能优化算法 代码实现 分别使用了遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、模拟退火算法（SA）、蚁群算法（ACO），针对函数 f(x)=x+10sin(5x)+7cos(4x);在定义域[0,10]内寻找最大值的迭代优化，源代码如下所示： function test(para) %%%% para为1 %%%%%%%%%遗传算法%%%%%%%% if para==1%%%%%参数设置NP=50;L=20;G=100;Pc=0.8;Pm=0.1;xmax=10;xmin=0;prex=randi([0,1],NP,L); %二进制编码形式for k=1:Gfor i=1:NPm=0;fo...
小编今天为大家讲解NSGA-II多目标优化算法，提到多目标优化，大家可能第一个就想到NSGA-II算法，今天小编就带领大家解开NSGA-II的神秘面纱。NSGA-II全称是快速非支配排序遗传算法，这个算法的精髓体现在“快速非支配排序”这7个字上，那么究竟什么是“快速非支配排序”，NSGA-II是如何实现“快速非支配排序”的呢？各位先别急，且听小编慢慢道来，在基于粒子群算法的多目标搜索算法讲解（附MATLAB代码）中，已经讲到，多目标优化问...
4 MATLAB与智能优化算法 写在最前4.1 遗传算法4.1.1遗传算法的基本概念4.1.2 遗传算法的操作和流程4.1.3遗传算法实例写在最前 本栏参考《智能优化算法及其MATLAB实例（第二版）》包子阳 余继周 杨彬 编著 4.1 遗传算法 4.1.1遗传算法的基本概念 简单而言，遗传算法使用群体搜索技术，将种群代表一组解，通过对当前种群施加选择、交叉和变异等一系列遗传操作来产生新一代种群。并逐步使种群进化到包含近似最优解的状态。 遗传算法中...
元启发式优化算法是一种解决全局优化问题常用的方法，它主要是通过模拟自然和人类智慧来实现最优解的求解。 相比于传统的优化方法，如模拟退回，梯度下降等，1960年。元启发式优化方法首次被提出，是一种灵活且无视梯度变化的方法。 元启发式的优化算法主要可被分为四类： （1）基于进化的算法 （2）基于群体智能的算法 （3）基于人类的算法 （4）基于物理和化学的算法 下面我们逐步介绍一下上述四种主要的智能优化算法。 1、基于进...
智能优化算法1-冠状病毒群免疫优化算法（CHIO） 1.算法简介 2020年Mohammed Azmi Al-Betar等人提出的一种新的基于自然的优化算法——冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)。其灵感来源于世界传播的灾难性的新冠病毒，模仿了群体免疫策略和社会距离概念。三种类型的个体病例用于群体免疫:易感、感染和免疫。 本文研究了CHIO对其参数的敏感性。然后，CHIO使用23个著名的基准测试函数进行评估对七种最先进的方法进行了比较评价。比较分析表...
配置优化算法和超参 当搭建好神经网络模型后，需要经过训练才能用来做预测。而训练的过程就是网络模型中的参数被优化的过程，通常采用反向传播算法和指定的 Optimizer 更新参数，本文重点介绍在 OneFlow 中如何设置 Optimizer 和 超参(Hyperparameters) 。 文章主要内容如下：用于训练的作业函数和用于预测的作业函数的配置示例； optimizer 及 学习策略的使用； 由于错误配置导致的常见错误及解决方法可以在不了解 OneFlow 设计和...