首先感谢吴恩达老师的免费公开课,以下图片均来自于Andrew Ng的公开课 指数加权平均法 在统计学中被称为指数加权移动平均法,来看下面一个例子: 这是伦敦在一些天数中的气温分布图 Vt = βVt-1 + (1 - β)θt  β指的是加权系数 0<β<1 θt 指的是当前时刻的温度 当β=0.9的时候 1/1-β = 10 所以看到上图的红线其实就是考虑了10天之内的平均气温,其拟合度较好 当β=0.98的时候 1/1-β = 50 所以上图中的绿线是考虑了50天之内的平均气温,于是这种平

php程序效率优化的一些策略小结   1.在可以用file_get_contents替代file.fopen.feof.fgets等系列方法的情况下,尽量用 file_get_contents,因为他的效率高得多!但是要注意file_get_contents在打开一个URL文件时候的PHP版本问题; 2.尽量的少进行文件操作,虽然PHP的文件操作效率也不低的; 3.优化Select SQL语句,在可能的情况下尽量少的进行Insert.Update操作(在update上,我被恶批过); 4.尽可能

芒果TV暑期重磅活动-青春芒果节拉开帷幕,炫酷的3D视觉大秀.王牌IP互动体验馆.众星云集的青春炙燥夜晚会.神秘的芒果吉祥物发布,Win10版<芒果TV>全平台同步更新青春版v3.8.40,优化推送策略.新增缓存清理等功能. Win10版<芒果TV>V3.8.40更新内容清单: 1.优化缓存策略,平衡性能速度. 2.新增高级设置-缓存清理功能. 3.改进推送策略,避免重复标题. 加入<芒果TV>预览版计划,因你参与而加速 Win10版<芒果TV>团队非常重视

Linux性能优化-平均负载 目录 Linux性能优化-平均负载 平均负载的含义 平均负载为多少时合理 平均负载与 CPU 使用率 平均负载案例分析 场景一:CPU 密集型进程 场景二:I/O 密集型进程 场景三:大量进程的场景 当系统变得卡顿时,我们通常会通过top或者uptime命令来了解系统负载情况. $ uptime 19:47:30 up 6:00, 1 user, load average: 0.00, 0.01, 0.05 前3列分别是当前时间.系统运行的时间以及正在登录的用户数

分治策略:解决问题的典型策略,分而治之 将问题分为若干更小规模的部分 通过解决每一个小规模部分问题,并将结果汇总得到原问题的解 递归算法与分治策略 递归三定律 体现了分支策略 应用相当广泛 排序 查找 遍历 求值等 优化问题 计算机科学中许多算法都是为了找到某些问题的最优解 两点之间最短路径 能最好匹配一系列点的直线 满足一定条件的最小集合 经典案例:找零兑换 贪心策略 兑换最少个数的硬币 贪心策略及失效 63=252+101+1*3 63=21*3 递归解法 步骤 确定基本结束条件 需要兑换的

tomcat压缩内容 tomcat的压缩优化就是将返回的html页面等内容经过压缩,压缩成gzip格式之后.发送给浏览器,浏览器在本地解压缩的过程. 对于页面量信息大或者带宽小的情况下用压缩方式还是蛮适用的. 开启tomcat进行压缩的设置 将 1 2 3 4 <Connectorport="8080"  protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="844

为了讨论索引策略,需要一个数据量不算小的数据库作为示例.本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一:employees.这个数据库关系复杂度适中,且数据量较大.下图是这个数据库的E-R关系图(引用自MySQL官方手册): 图12 MySQL官方文档中关于此数据库的页面为http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html.里面详细介绍了此数据库,并提供了下载地址和导入方法,如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容. 最左前缀原

策略复制地址:https://www.fmz.com/strategy/21023 策略原理 比特币搬砖策略是入门程序化交易的基础策略.原理简单,是新手尝试程序化的好选择,在其黄金时期,比特币搬砖也带来大量的利润.掌握此策略需要有一定的基础.长期来看,两个交易所比特币的差价应该稳定的,如果存在足够的差价,我们便可以在价格低的交易所买入币,在价格高的交易所卖出币.这样一来两个交易所持有的币总量没变,但价值却增加了.这就是搬砖的基础原理. 策略参数: 主要设置差价和操作量,其中差价设为交互模式  

最近的工作是基于 Apache HUE 做二次开发.刚接手 HUE 的代码的时候,内心是崩溃的:开源的代码,风格很多种, 代码比较杂乱; 虽是基于 Django 开发的,但是项目的结构改变很大; 很多地方留下了坑; 前人基于此项目做了一些开发, 考虑欠佳, 杂乱中又增添了些杂乱...... 没办法,既然参与了进来,就贡献自己的一份力量. 今天在优化 Lib Sentry 的时候,不经意间就出现了一个 Bug. 项目中,有处使用了全局锁的形式,来将 Sentry 的链接存入到全局变量中. 我试着用

一名优秀的程序员,在穿越单行道时也会确认双向的来车情况 ——道格拉斯.林德(Doug Linder) 大家可能好奇Python是什么东东,今天是小猿开始学习Python的第一天.周五在公司的时候收到了小猿刚买的第一本Python学习书籍(Python编程).小猿很高兴,但是的当场就被打击到了.大家想知道为什么被打击到了吗?一同事之前是做开发工作的现在转做了网站优化. 但是不得不说这是一位大神级人物,同事本人从事开发工作有十几年的工作经验了,刚给同时看自己买的Python教程书的时候,同时就来一句

对于前端工程师来说,浏览器缓存优化是个永远的话题.前几天看了知乎上的一个问答:<大公司里怎样开发和部署前端代码?>,深以为然,所以决心使用 FIS 来优化自身的前端文件. 我们的项目使用了 go 语言的 revel 做 web 框架.这个框架的目录结构混合了前后端的文件,没法做到前后端开发的完全分离.所以我们要做的第一步,就是分离前后端的文件. 分离前后端 因为已经决定使用 FIS 来优化前端,所以特别利用了 FIS 的编译文件这个功能.既然没法做到完全的前后端分离,至少也要分离一部分吧. 首

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基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之

过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不可避免的现象.然而为了追求策略的稳定性,我们应当尽可能地使过拟合风险最小化.     为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险,David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为<THE PROBABILITY OF BACKTEST OVERFITTING>的文章,给出了一种估计

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

前天,20161012,到望京面试.第四个职位,终于进了二面.好么,结果人力安排完了面试时间竟然没有通知我,也没有收到短信邀请.如果没有短信邀请门口的保安大哥是不让我进去大厦的.然后,我在11号接到了面试官直接打来的电话,问我为啥还没到,我说没人通知我我不知道呀.结果我就直接被他邀请去以访客的身份参加面试了.不知道人力的姑娘是不是认识我,且和我有仇,终于可以报复了... 然后,我终于如约到了,面试官带着我去前台登记.前台的妹子更萌...认为我是面试官,面试官是才是来面试的.我气质真的那么合吗?

前言 如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题.本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向. 优化前准备 首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好. 但这里存在一个优化成本的问题.在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量.提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了. 然后,需要将这个

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EasyPlayer-RTSP-Android安卓RTSP播放器低延迟播放延时优化策略 EasyPlayer-RTSP-Android播放器是一款专门针对RTSP协议进行过优化的流媒体播放器,其中我们引以为傲的两个技术优势就是起播速度快和播放延迟低.最近我们遇到一些需求,其对延迟要求非常苛刻,于是我们再把代码捡起来,针对之前的播放策略进行再优化,果然又发现一些可以更改和调优的地方,于是又对性能进行了一次压榨,再一次降低了延迟: 提高解码线程的优先级 一个不容忽视且容易被人忽略的事实,就是安卓层在

python属于动态语言,我们可以随意的创建和销毁变量,如果频繁的创建和销毁则会浪费cpu,那么python内部是如何优化的呢? python和其他很多高级语言一样,都自带垃圾回收机制,不用我们去维护,也避免了出现内存泄漏,悬空指针等bug,那么python内部如何进行垃圾回收的呢? python的垃圾回收,我们用gc模块去开启或者关闭它,那么gc模块又是什么呢? python的优化机制 python垃圾回收之引用计数 关于循环引用进行一个测试 import gc # python的一个垃圾回收