最小二乘擬合的算法效率SEARCH AGGREGATION
回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個位數(shù)拆分進(jìn)行位數(shù)比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個桶子，然后遞歸將數(shù)值塞進(jìn)對應(yīng)值的桶里，具體代碼如下：第三、計數(shù)排序算法該算法計算數(shù)值序列中每個數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后存放到單獨(dú)的數(shù)組中計數(shù)累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...
molyzzx
|
1344人閱讀
回答:謝謝邀請。提高asp環(huán)境下的SQL運(yùn)行效率的方向1) 盡量減少從asp向數(shù)據(jù)庫發(fā)起請求;能用一個SQL處理的，盡量別放在循環(huán)多次執(zhí)行SQL.2) 盡量使用update語句，而不是使用可更新RecordSet;3) 更新數(shù)據(jù)庫時，盡量采用批處理更新;而不是組裝成多條SQL語句執(zhí)行。4) 合理使用數(shù)據(jù)庫索引;5) 避免使text字段太大;6) 復(fù)雜業(yè)務(wù), 建議寫進(jìn)存儲過程中，asp代碼僅負(fù)責(zé)傳參;希望...
cnsworder
|
1041人閱讀
回答:以下內(nèi)容轉(zhuǎn)載至IT168：《如何提高超融合基礎(chǔ)設(shè)施的資源配置效率》，原文作者George Crump。今天，IT專業(yè)人員使用兩種主要方法來提高下一代HCI環(huán)境在提供計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲資源方面的效率。 方法1：節(jié)點(diǎn)更少，更強(qiáng)大 第一個方法是將功能更強(qiáng)大、容量更大的節(jié)點(diǎn)與可以利用它們的HCI軟件集成在一起。第一代HCI往往會出于性能和可用性的原因而首選高節(jié)點(diǎn)數(shù)的集群，在這種情況下，使用更強(qiáng)大節(jié)點(diǎn)的H...
ZHAO_
|
951人閱讀
回答:后臺不等于內(nèi)核開發(fā)，但了解內(nèi)核肯定有助于后臺開發(fā)，內(nèi)核集精ucloud大成，理解內(nèi)核精髓，你就離大咖不遠(yuǎn)了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數(shù)據(jù)庫支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內(nèi)核贏工具活動，你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
|
706人閱讀
回答:寫sql主要注意以下幾個問題:1、查什么字段寫什么字段，千萬不要隨便用*代替。比如查詢玩家表里等級大于50的玩家姓名，很多初學(xué)者會這樣:select * from g_player where lvl>50；然后再獲取里面的玩家名，這樣非常影響效率，查詢速度相當(dāng)緩慢，把*替換成name會大大提升速度。2、能通過連表查詢得到的千萬不要用子查詢，子查詢的效率也是很低的。可能不少同學(xué)會問子查詢是什么，所...
Raaabbit
|
726人閱讀
回答:Python是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀嬎銠C(jī)程序設(shè)計語言，可以在Windows、Linux、macOS系統(tǒng)中搭建環(huán)境并使用。其強(qiáng)大之處在于它的應(yīng)用領(lǐng)域范圍遍及人工智能、科學(xué)計算、大數(shù)據(jù)及云計算、Web開發(fā)、系統(tǒng)運(yùn)維、游戲開發(fā)等。通過Anaconda安裝Python（Windows系統(tǒng)）工欲善其事必先利其器，Anaconda指的是一個開源的 Python 發(fā)行版本，其包含了conda、Python等18...
didikee
|
920人閱讀
...，這種原則稱為正則化。 一般來說，監(jiān)督學(xué)習(xí)可以看做最小化下面的目標(biāo)函數(shù).其中，第一項(xiàng)L(yi,f(xi;w)) 衡量我們的模型（分類或者回歸）對第i個樣本的預(yù)測值f(xi;w)和真實(shí)的標(biāo)簽yi之前的誤差.第二項(xiàng)，也就是對參數(shù)w的規(guī)則化函...
...連續(xù)體，而不僅僅是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 在前面的文章中，普通最小二乘算法完成了這一工作，它發(fā)現(xiàn)了使誤差平方和（即最小二乘）最小化的系數(shù)組合。??我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸器會做同樣的事情。 它將迭代訓(xùn)練數(shù)據(jù)提取特征值，計...
...，線性回歸（Linear regression）是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數(shù)對一個或多個自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析維基百科。 簡單線性回歸 當(dāng)只有一個自變量的時候，成為簡單線性回歸。 簡單線性回歸模型...
...歸的具體示例下（即用直線進(jìn)行預(yù)測），計算梯度是求解最小二乘問題的方法。在優(yōu)化問題中，除了使用梯度求解較佳解決方案之外，還有許多其他可供選擇的方法。事實(shí)上，隨機(jī)梯度下降可能是最基本的優(yōu)化方法之一，所以人...
...體情況下（如對一條線進(jìn)行擬合預(yù)測），計算梯度是求解最小二乘問題。在優(yōu)化領(lǐng)域，除了使用梯度找到最優(yōu)解之外，還有許多其他方法。不過，事實(shí)上，隨機(jī)梯度下降可能是最基本的優(yōu)化方法之一。所以它只是我們能想到的很...
...術(shù)來解決這兩個問題。梯度下降是一種優(yōu)化技術(shù)，它通過最小化代價函數(shù)的誤差而決定參數(shù)的最優(yōu)值，進(jìn)而提升網(wǎng)絡(luò)的性能。盡管梯度下降是參數(shù)優(yōu)化的自然選擇，但它在處理高度非凸函數(shù)和搜索全局最小值時也存在很多局限性...
...情況下，數(shù)值的擴(kuò)散似乎有相對相等的變化。 使用普通最小二乘算法的線性回歸的另一個重要假設(shè)是沿點(diǎn)的均勻隨機(jī)分布。 使用逐步回歸建立一個健壯的模型 ??一個強(qiáng)大的線性回歸模型必須選取有意義的、重要的統(tǒng)計指標(biāo)的...
...試使用一條直線來擬合數(shù)據(jù)，使所有點(diǎn)到直線的距離之和最小。實(shí)際上，線性回歸中通常使用殘差平方和，即點(diǎn)到直線的平行于y軸的距離而不用垂線距離，殘差平方和除以樣本量n就是均方誤差。均方誤差作為線性回歸模型的代...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
