非精確線搜尋之Armijo搜尋
線搜尋技術是求解許多優化問題下降演算法的基本組成部分, 但精確線搜尋往往需要計算很多的函式值和梯度值, 從而耗費較多的計算資源.特別是當迭代點遠離最優點時, 精確線搜尋通常不是十分有效和合理的.對於許多優化演算法, 其收斂速度並不依賴於精確搜尋過程. 因此, 既能保證目標函式具有可接受的下降量又能使最終形成的迭代序列收斂的非精確線搜尋變得越來越流行.下面介紹非精確線搜尋中Armijo準則：
Armijo 準則是指: 給定
相關推薦
非精確線搜尋之Armijo搜尋
線搜尋技術是求解許多優化問題下降演算法的基本組成部分, 但精確線搜尋往往需要計算很多的函式值和梯度值, 從而耗費較多的計算資源.特別是當迭代點遠離最優點時, 精確線搜尋通常不是十分有效和合理的.對於許多優化演算法, 其收斂速度並不依賴於精確搜尋過程. 因此, 既能保證目標函
使用非精確線搜尋Armijo演算法確定步長的最速下降法（MATLAB）
Armijo演算法實現： function mk = armijo( fun, xk, rho, sigma, gk ) assert( rho > 0 && rho < 1 ); assert( sigma > 0 &&
精確線搜尋之黃金分割法（0.618法）
黃金分割法也稱為 0.618 法, 其基本思想是通過試探點函式值得比較, 是包含極小點的搜尋區間不斷縮小. 該方法僅需要計算函式值,適用範圍 廣, 使用方便. 下面我們來推導 0.618 法的計算公式
poj2718 Smallest Difference(窮竭搜尋之next_permutation)
題意 給你幾個位，用這些位湊成兩個數， 問這兩個數的差的絕對值最小是多少。 心得 n<=10，n!=362W也可以做， 直接就用o(n!)的做法就好啦，窮舉。 值得注意的幾個地方： ①沒說明位的個數，用字串即讀入掛處理。 ②用位數剪枝，顯然一個是n/
Linux常用命令之檔案搜尋命令
檔案搜尋命令 命令名稱：which 命令路徑：/usr/bin/which 執行許可權：所有使用者功能描述：顯示系統命令所在目錄 語法：while [命令名稱] Ex: which ls 相似命令:whereis [檔
和我一起打造個簡單搜尋之Logstash實時同步建立索引
用過 Solr 的朋友都知道，Solr 可以直接在配置檔案中配置資料庫連線從而完成索引的同步建立，但是 ElasticSearch 本身並不具備這樣的功能，那如何建立索引呢？方法其實很多，可以使用 Java API 的方式建立索引，也可以通過 Logstash 的外掛 logstash-input-jdbc
和我一起打造個簡單搜尋之IK分詞以及拼音分詞
elasticsearch 官方預設的分詞外掛，對中文分詞效果不理想，它是把中文詞語分成了一個一個的漢字。所以我們引入 es 外掛 es-ik。同時為了提升使用者體驗，引入 es-pinyin 外掛。本文介紹這兩個 es 外掛的安裝。 環境 本文以及後續 es 系列文章都基於 5.5.3 這個版本的 el
和我一起打造個簡單搜尋之ElasticSearch叢集搭建
我們所常見的電商搜尋如京東，搜尋頁面都會提供各種各樣的篩選條件，比如品牌、尺寸、適用季節、價格區間等，同時提供排序，比如價格排序，信譽排序，銷量排序等，方便了使用者去找到自己心裡理想的商品。 站內搜尋對於一個網站幾乎是標配，只是搜尋的強大與否的區別，有的網站只支援關鍵詞模糊搜尋，而淘寶，京東提供了精細的篩選
和我一起打造個簡單搜尋之ElasticSearch入門
本文簡單介紹了使用 Rest 介面，對 es 進行操作，更深入的學習，可以參考文末部分。 環境 本文以及後續 es 系列文章都基於 5.5.3 這個版本的 elasticsearch ，這個版本比較穩定，可以用於生產環境。 系列文章 一、和我一起打造個簡單搜尋之ElasticSearch叢集搭建
每日一題之LeetCode35搜尋插入位置
class Solution:def searchInsert(self, nums, target):""":type nums: List[int]:type target: int:rtype: int"""nums.sort()for idx,num in enumerate(nums):if tar
solr站內搜尋之suggest和詞頻統計
solr站內搜尋與詞頻統計 一、suggest關鍵字搜尋（帶聯想建議提示功能） 二、autocompleter外掛的使用 三、詞頻統計 package com.product.pojo; import java.io.Serializable; import java.util
[ElasticSearch]Java API 之 滾動搜尋(Scroll API)
一般搜尋請求都是返回一"頁"資料，無論資料量多大都一起返回給使用者，Scroll API可以允許我們檢索大量資料（甚至全部資料）。Scroll API允許我們做一個初始階段搜尋並且持續批量從Elasticsearch里拉取結果直到沒有結果剩下。這有點像傳統資料庫裡的cursors（遊標）。 Sc
學習筆記（七）模型的調參之網格搜尋和交叉驗證的簡單應用
學習筆記（七）模型的調參之網格搜尋和交叉驗證的簡單應用 資料概述 交叉驗證 1. Cross——Validation 交叉驗證 2. k折交叉驗證（kfold） 3.留一法Leave-one-out Cross-validation
看得見的資料結構Android版之二分搜尋樹結構的實現
零、前言 1.個人感覺這個二叉搜尋樹實現的還是很不錯的，基本操作都涵蓋了 2.在Activity中對view設定監聽函式，可以動態傳入資料，只要可比較，都可以生成二分搜尋樹 3.二分搜尋樹的價值：搜尋、新增、刪除、更新速度快,最佳狀態複雜度logn，但極端情況下會退化成單鏈表 4.本例操作演示原始碼：
Elasticsearch學習之深入搜尋一 --- 提高查詢的精準度
為帖子增加標題欄位 POST /forum/article/_bulk { "update": { "_id": "1"} } { "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} } { "update":
深度優先搜尋之城堡問題
#include<iostream> #include<stack> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; int R, C; int rooms[60][60];
linux總結之find搜尋檔案（times 3）
個人原創，轉自請在文章頭部顯眼位置註明出處：https://www.cnblogs.com/sunshine5683/p/10091341.html find命令的各種搜尋 一、根據檔名進行查詢 命令：find [路徑，其中/表示根目錄搜尋，即全盤搜尋] -nam
【android學習筆記】ormlite學習之模糊搜尋like
【目標】實現表中多個欄位模糊搜尋。 【方法】ormlite like 方法 ：like(columnName,pattern) 使用%萬用字元來匹配，指定行資料，返回匹配到的結果 使用示範：mDao.queryBuilder().where().like("Last
二分搜尋之搜尋陣列中目標元素的首尾下標
今天總結一下二分搜尋。假設這裡的陣列已經是升序排序好了的。 我們知道二分搜尋的效率很高，它充分利用了元素間的次序關係，採用分治策略，可在最壞的情況下用 O(log n) 完成搜尋任務。它的基本思想：將
Linux 常用命令之——檔案搜尋命令find、locate、which、whereis、grep
一、命令名稱:find 命令所在路徑：/bin/find 執行許可權：所有使用者 語法： find [搜尋範圍] [匹配條件] $find /etc -name init -name 在某路徑下根據檔名稱搜尋檔案 $find