torch.optim是一个实现了多种优化算法的包,大多数通用的方法都已支持,提供了丰富的接口调用,未来更多精炼的优化算法也将整合进来. 为了使用torch.optim,需先构造一个优化器对象Optimizer,用来保存当前的状态,并能够根据计算得到的梯度来更新参数. 要构建一个优化器optimizer,你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数(所有的参数必须是变量s)的列表. 然后,您可以指定程序优化特定的选项,例如学习速率,权重衰减等. optimizer = optim.SGD(mod

http://www.cnblogs.com/wangfang20/p/3196858.html 题意: 求集合Z中至少要包含多少个元素才能是每个区间[ai,bi]中的元素与Z中的元素重合个数为ci. 思路:对于dis[b]-dis[a]>=c的形式,我们建一条a到b的边,权值为c,最后求最长路就是要得到的最小值. 可举一例,[1,8]假使有7个不同的数,[1,4]假使有2个不同的数,[4,8]假使有3个不同的数,都满足f[8]-f[1]>=7,f[4]-f[1]>=2,f[8]-f[4

因为搜索关于CFRound277.5E题的题解时发现了这篇文章,很多地方都有值得借鉴的东西,因此转了过来 原文:http://www.cnblogs.com/perseawe/archive/2012/05/03/01fsgh.html [关键字] 0/1分数规划.最优比率生成树.最优比率环 [背景] 根据楼教主的回忆录,他曾经在某一场比赛中秒掉了一道最优比率生成树问题,导致很多人跟风失败,最终悲剧. 自己总结了一些这种问题的解法,因为水平有限,如果有错误或是麻烦的地方,尽管喷,邮箱或是下方留言

在之前的文章中,老猿已介绍过APS及规划的相关内容,也对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍,接下来的文章中,我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作来的小程序,并在这个小程序的基础上对Optaplanner中更多的概念,功能,及使用方法进行讲解.但在此之前,我需要先讲解一下Optaplanner在运行规则运算的原理.所以,本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容,作为后续通过示例深入讲解的基础.但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法,

传送门 Solution 由于重量只有三种情况,那么想到用差分约束. 由于范围比较小,想到可以floyed求差分约束,暴力求天平另一边 Code #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <algorithm> #define F(i,a,b) for(register int i=(a);i<=(b);i++)

P.S.又是一个抽时间学了2个小时的新东西......讲解在上半部分,题解在下半部分. 先说一下转的原文:http://www.cnblogs.com/perseawe/archive/2012/05/03/01fsgh.html我挑选部分转了过来:01分数规划问题 定义:给定两个数组,a[i]表示选取i的收益,b[i]表示选取i的代价.如果选取i,定义x[i]=1否则x[i]=0.每一个物品只有选或者不选两种方案,求一个选择方案使得R=sigma(a[i]*x[i])/sigma(b[i]*x

    这篇博文承接上一篇,详细推导了 SVM 算法,包括对偶算法,SMO 优化算法,核函数技巧等等,最后还提到用高度非线性的曲线代替超平面,就是神经网络的方法.     在第一篇中已经得到了最优间隔分类器的目标函数: \[\begin{align*} max_{\gamma,w,b} \quad \gamma \\ &s.t. \quad y_{i}\frac {wx+b}{||w||} > \gamma \end{align*}\]     接下来的任务就是要求解这个目标函数了.为了求解

从基础开始讲起,没有这些东西看支持向量机真的很难!   1.拉格朗日乘子(Lagrangemultiplier)   假设需要求极值的目标函数(objectivefunction)为f(x,y),限制条件为φ(x,y)=M 设  定义一个新函数  则用偏导数方法列出方程: . .  求出x,y,λ的值,代入即可得到目标函数的极值. 扩展为多个变量的式子为: F(x1,x2,...,xn,λ)=f(x1,x2,...,xn)-λg(x1,x2,...,xn) 则求极值点的方程为:∂F/∂xi=0(

复制表格时,如果要加上行标和列标.页面布局->工作表选项:标题,勾上打印->复制下拉框->复制为图片加上打印样式 一行长拆成几行短或几行短变成一行长的文本拆分,可以通过:填充->两端对齐. 单元格拆分:一个地区对应多个情况.通过分类汇总计数后,出现空白值,采用格式刷. 多行变单列:整齐的多行->最后一列的最后一行等于前一列的第一行->拖拽足够长->向前面拖拽. 工资条每个都加标题.排序出空格->然后筛选出空格->复制标题->粘贴 单元特定格式可以

原文地址:http://www.cnblogs.com/best/p/5876559.html 目录 业务流程管理套件 字节码操作 集群管理 代码分析 编译器生成工具 构建工具 外部配置工具 约束满足问题求解程序 持续集成 CSV解析 数据库 数据结构 时间日期工具库 依赖注入 开发流程增强工具 分布式应用 分布式数据库 发布 文档处理工具 函数式编程 游戏开发 GUI 高性能计算 IDE 图像处理 JSON JVM与JDK 基于JVM的语言 日志 机器学习 消息传递 杂项 应用监控工具 原生开

古董级工具 这些工具伴随着Java一起出现,在各自辉煌之后还在一直使用. Apache Ant:基于XML的构建管理工具. cglib:字节码生成库. GlassFish:应用服务器,由Oracle赞助支持的Java EE参考实现. Hudson :持续集成服务器,目前仍在活跃开发. JavaServer Faces:Mojarra是JSF标准的一个开源实现,由Oracle开发. JavaServer Pages:支持自定义标签库的网站通用模板库. Liquibase:与具体数据库独立的追踪.管

Java资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-java 就是 akullpp 发起维护的 Java 资源列表,内容包括:构建工具.数据库.框架.模板.安全.代码分析.日志.第三方库.书籍.Java 站点等等.伯乐在线已经把 awesome-java 资源列表翻成中文后发布于 ImportNew. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更

最近的看的一些内容好多涉及到凸优化,没时间系统看了,简单的了解一下,凸优化的两个基本元素分别是凸函数与凸包 凸集 凸集定义如下: 也就是说在凸集内任取两点,其连线上的所有点仍在凸集之内. 凸函数 凸函数的定义如下: $\theta x+(1-\theta)y$的意思就是说在区间 $(x,y)$ 之间任取一点 $y – \theta(y-x)$ 即为 $\theta x+(1-\theta)y$ , 凸函数的几何意义表示为函数任意两点的连线上的取值大于该点在函数上的取值,几何示意图形如下: 凸函数

zoj2676:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=1676 题意:给出一个带权无向图 ,每条边e有一个权 .求将点 和点t分开的一个边割集 ,使得该割集的平均边权最小,即最小化: 题解:转化成求0-1分数规划,然后求最小割,注意e‘<0是直接加入割边的,对剩余边求最小割即可. #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm&

在2014 Esri UC上,Esri邀请不少用户到场分享了自己企业的案例,在这里与大家进行分享. 一.City of Mineapolis 1.案例背景 Mineapolis市使用GIS已经数十年,有专门的GIS团队.GIS数据分散存放于城市各个部门中,用户通过桌面软件维护和更新自己的数据.这些年GIS团队一直致力于数据集中和数据标准化,并创建很多企业级应用试图满足各部门的业务需求,可是没能取得非常好的效果.后来GIS团队从8人降低到3人,曾经的工作模式已经不能满足需求,他们開始寻找新的办法.

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Java 程序员必须收藏的资源大全 Java(27) 古董级工具 这些工具伴随着Java一起出现,在各自辉煌之后还在一直使用. Apache Ant:基于XML的构建管理工具.官网 cglib:字节码生成库.官网 GlassFish:应用服务器,由Oracle赞助支持的Java EE参考实现.官网 Hudson:持续集成服务器,目前仍在活跃开发.官网 JavaServer Faces:Mojarra是JSF标准的一个开源实现,由Oracle开发.官网 JavaServer Pages:支持自定义

支持向量机整理 参考: Alexandre KOWALCZYK大神的SVM Tutorial http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/9097111 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 http://blog.csdn.net/zy_zhengyang/article/details/45009431 介绍整理了SVM的基本数学推导,SMO算法的基本过程,LibSVM的用

前言 小伙伴们大家好呀!继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后,大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法.小编哪敢偷懒,这不,赶在考试周之际,又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程.快一起来看看吧. Part1 惯例科普篇 What is SCIP? 官方的介绍: SCIP is currently one of the fastest non-commercial solvers for mixed integer programming (MIP) and mixed

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 支持向量机 支持向量机(support vector machines,SVMs)是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题. 支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型:线

个人心得:不能说题目太难,而是自己思维太菜,我开始以为这怎么都想不到的,但是学长说不是很简单吗,好吧我信了,我太low. 其实单纯二分只用于搜索,但是这种逆向答案二分确实比较难理解.给大神代码 [一些分析] 数学分析中一个很重要的方法就是分析目标式,这样我们来看目标式. R=sigma(a[i]*x[i])/sigma(b[i]*x[i]) 我们来分析一下他有什么性质可以给我们使用. 我们先定义一个函数F(L):=sigma(a[i]*x[i])-L*sigma(b[i]*x[i]),显然这只是