可以说，网络设备的性能优化，很大程度上都是对于锁的优化。 nfconntrack中一个最重要的锁，就是全局的nf_conntrack_lock。这个锁的作用是保护全局会话表。...—— 笔者以前从事的就是网络设备的开发工作，之前一直没有想到nfconntrack居然使用了这么长时间的一个全局锁。对于设备厂商来说，这个是早就应该进行的优化。...当确定nf_conntrack_lock全局锁为性能瓶颈时，我们应该怎样优化呢？这个问题可以一般化为，如何优化一个锁？最理想的情况，就是去掉这个锁。...实现这个目的，一般可以使用空间换时间，或者使用无锁算法。对于会话表来说，锁是充分且必要的。因为必须要保证会话在会话表中的唯一性，查询和插入必须是原子的，不可中断的。因此必须使用锁来保证安全。...对于nf_conntrack_lock全局锁优化的commit是93bb0ceb75be，感兴趣的同学可以自己阅读这个patch。没记错的话，这个commit是在3.18内核版本中引入的。
Dlib：全局优化算法 所有机器学习开发者都会遇到同样一个问题：你有一些想要使用的机器学习算法，但其中填满了超参数——这些数字包括权重衰减率、高斯核函数宽度等等。...我们都希望出现一个无参数的全局优化器，其中的超参数选择是我们可以信任的。...求解器的状态由全局上界 U(x) 和置信域方法使用的局部二次模型决定。因此，我们绘制出上界模型和当前的局部二次模型，这样你就可以看到它们随着优化过程所发生的进化。...如视频结尾所示，二者使得优化器找到真正的全局高精度最大值点（在本示例中精度在±10^−9 范围内）。...我在 Holder table 测试函数上将两个算法运行 100 次，并使用标准偏差误差带绘制平均误差。因此下图展示了 f(x*)−f(x_i)，即真正的全局最优值和当前最优解的差。
优化算法框架 优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$...,g_t) \ g_t = \nabla f(w_t) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数 优化算法 固定学习率优化算法 学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$） 随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...m_{t-1}) \ m_t = \beta \cdot m_{t-1} + (1-\beta)\cdot g_t \ \eta_t = \alpha \cdot m_t $$ 自适应学习率优化算法...自适应学习率的优化算法考虑二阶动量，一般来说，一阶动量决定优化方向，二阶动量自适应学习率 AdaGrad 二阶动量取梯度平方和：$V_t = \sum\limits^t_{i=1} g^2_i$，此时
Dlib：全局优化算法 所有机器学习开发者都会遇到同样一个问题：你有一些想要使用的机器学习算法，但其中填满了超参数——这些数字包括权重衰减率、高斯核函数宽度等等。...我们都希望出现一个无参数的全局优化器，其中的超参数选择是我们可以信任的。...上图中红线是待优化函数，我们试图寻找最大值点。我们注意到每一次算法从函数中采样一个点时都会出现一个小框。求解器的状态由全局上界 U(x) 和置信域方法使用的局部二次模型决定。...如视频结尾所示，二者使得优化器找到真正的全局高精度最大值点（在本示例中精度在±10^−9 范围内）。 ?...我在 Holder table 测试函数上将两个算法运行 100 次，并使用标准偏差误差带绘制平均误差。因此下图展示了 f(x*)−f(x_i)，即真正的全局最优值和当前最优解的差。
在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。...例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。 J....）的强大算法，受鸟群中的规则启发，连续优化过程允许多目标和更多的变化。...---- 粒子群优化算法伪代码： 其中： V i ( k + 1 ) V_i(k+1) Vi(k+1) 是下一个迭代速度； W W W 是惯性参数。...为了测试算法，Rastrigin函数将被用作误差函数，这是优化问题中最具挑战性的函数之一。在平面上有很多余弦振荡会引入无数的局部极小值，在这些极小值中，boid会卡住。
贝叶斯优化：使用像MATLAB的bayesopt之类的工具来自动选择最佳参数，然后你会发现贝叶斯优化比你的机器学习算法有更多的超参数，你变得沮丧，然后回头使用猜测和检查或网格搜索。...我很想有一个无参数的全局优化器，可以信任地用它做超参数选择。...总结一下，它提出了一个名为LIPO的全局优化方法，这个方法没有参数，而且经验证比随机搜索方法好。而且它也很简单。所以我打算给dlib加入一些LIPO算法，我在最新的dlib v19.8版本中实践了。...这是许多衍生优化算法都有的问题，包括MATLAB的贝叶斯优化工具。幸运的是，并不是所有的方法都受到这个限制。...求解器的状态由全局上界U(x)和置信域方法所使用的局部二次模型决定。因此，我们绘制了upper bounding 模型以及当前的局部二次模型，这样你就可以看到随着优化的进行，它们是如何演进的。
简介 深度学习网络中参数更新的优化方法主要分为两种： 调整学习率，使得优化更稳定 梯度估计修正，优化训练速度 2. 常用优化方法汇总 image.png 3....L,⋯,∂Wt∂L) 其中， 是第 步的梯度， 是第 步的学习率（可以进行衰减，也可以不变）； 是学习率缩放函数，可以取 1 或者历史梯度的模的移动平均； 是优化后的参数更新方向
来源：blog.dlib.net 作者：Davis King 【新智元导读】本文介绍了一个名为LIPO的全局优化方法，这个方法没有参数，而且经验证比随机搜索方法好。...我很想有一个无参数的全局优化器，可以信任地用它做超参数选择。...总结一下，它提出了一个名为LIPO的全局优化方法，这个方法没有参数，而且经验证比随机搜索方法好。而且它也很简单。所以我打算给dlib加入一些LIPO算法，我在最新的dlib v19.8版本中实践了。...这是许多衍生优化算法都有的问题，包括MATLAB的贝叶斯优化工具。幸运的是，并不是所有的方法都受到这个限制。...求解器的状态由全局上界U(x)和置信域方法所使用的局部二次模型决定。因此，我们绘制了upper bounding 模型以及当前的局部二次模型，这样你就可以看到随着优化的进行，它们是如何演进的。
遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...( 1-a_2 \right )x_2,\cdots ,a_ny_n+\left ( 1-a_n \right )x_n \right ) 变异(mutation) 变异操作的目的是使得基因突变，在优化算法中...，可以防止算法陷入局部最优，从而跳出局部最优，帮助算法找到全局最优解。...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
，便去学习和研究了粒子群算法，人工蜂群算法等等的群体智能算法。...遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思想是模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题...基本定义 个体(individual)：在遗传学中表示的是基因编码，在优化问题中指的是每一个解。 适应值(fitness)：评价个体好坏的标准，在优化问题中指的是优化函数。...适应度函数的计算 适应度函数的目的是评价个体的好坏，如上面的优化问题中，即为最终的优化目标函数。...我在这里简单介绍了遗传算法，遗传算法是一个研究较多的算法，还有利用遗传算法求解组合优化问题，带约束的优化问题，还有一些遗传算法的理论知识，如模式定理，积木块假设，在这里就不一一列举了，希望我的博文对你的学习有帮助
k-means算法的优、缺点 1、优点： ①简单、高效、易于理解 ②聚类效果好 2、缺点： ①算法可能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。...优化方法 二分k-means算法：首先将整个数据集看成一个簇，然后进行一次k-means（k=2）算法将该簇一分为二，并计算每个簇的误差平方和，选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二，直至簇数达到用户指定的...k为止，此时可以达到的全局最优。...k-means算法的k值自适应优化算法：首先给定一个较大的k值，进行一次k-means算法得到k个簇中心，然后计算每两个簇中心之间的距离，合并簇中心距离最近的两个簇，并将k值减1，迭代上述过程，直至簇类结果...参考： k-means算法、性能及优化
Adam优化算法 基本思想是把动量梯度下降和RMSprop放在一起使用。...Adam优化算法计算方法 动量梯度下降部分： vdw=β1vdw+(1−β1)dWv_{dw}=\beta_1 v_{dw}+(1-\beta_1)dWvdw=β1vdw+(1−β1)dW...这是Adam名称的由来，大家一般称之为：Adam Authorization Algorithm(Adam权威算法)。 默认参数值选取 α\alphaα 学习速率是你需要是调参的。...β2=0.999\beta_2=0.999β2=0.999 -> dw2dw^2dw2 -> (dw2)(dw^2)(dw2) RMSprop term. 0.999出自Adam paper，即该算法提出者
智能优化算法神经网络算法利用的是目标函数导数信息去迭代更新参数，选找目标函数最优值。智能优化算法是一种收索算法，也是通过迭代，筛选，选找目标函数最优值（极值）。...一般步骤为：给定一组初始解评价当前这组解的性能从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础在对其操作，得到迭代后的解若这些解满足要求则停止，否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作智能优化算法包含有许多...，比如粒子群优化算法（PSO）,飞蛾火焰算法（MFO）...等一.飞蛾火焰算法(MFO)算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。...用随机的位置与该鲸鱼位置做差，然后用该随机的位置和做差后的值继续做差，去更新鲸鱼位置三.樽海鞘群优化算法(SSA)算法核心思想：与MFO类似，初始化鱼群后，对其求自适应度，然后进行排序，记录最小位置（也就是最优位置...四.灰太狼优化器(GWO)算法核心思想：与前面几种都是类似初始化狼群（随机初始化）和初始化3只重要程度递减的狼（Alpha、Beta、Delta，求解极小值问题时候初始化为无穷大）判断狼群是否超出边界，
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子...，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...四、正则化 在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression...左图中的正方形代表的是L1约束，绿色的是损失函数的等高线，最优解出现在坐标轴上的概率较大(注意：主要是区分是否求出的是全局最优解)；而右图中黑色的圆代表的是L2约束。
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法...，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...四、正则化 在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression...左图中的正方形代表的是L1约束，绿色的是损失函数的等高线，最优解出现在坐标轴上的概率较大(注意：主要是区分是否求出的是全局最优解)；而右图中黑色的圆代表的是L2约束。
粒子群优化算法概述 2. 粒子群优化算法求解 2.1 连续解空间问题 2.2 构成要素 2.3 算法过程描述 2.4 粒子速度更新公式 2.5 速度更新参数分析 3....粒子群优化算法小结 4. MATLAB代码 1. 粒子群优化算法概述 粒子群优化算法是一种基于 种群寻优的启发式搜索算法。在1995年由Kennedy和Eberhart首先提出来的。...粒子群优化算法借鉴了这样的思想，每个粒子代表待求解问题搜索解空间中的一一个潜在解，它相当于一只飞行信息”包括粒子当前的 位置和速度两个状态量。...粒子群优化算法求解 粒子群优化算法一般适合解决连续解空间的问题，比如通过粒子群在解空间里进行搜索，找出极大值。...粒子群优化算法改进 随着粒子群算法的广泛使用，人们发现如果加入一个惯性权重的话，优化的效果更好。 引入了一个 w w w 参数，控制先前粒子速度对下一轮粒子速度的影响，以适应不同场景。
最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...通过梯度下降法，使得网络参数不断收敛到全局（或者局部）最小值，但是由于神经网络层数太多，需要通过反向传播算法，把误差一层一层地从输出传播到输入，逐层地更新网络参数。...Momentum算法 Momentum算法又叫做冲量算法，其迭代更新公式如下： \[\begin{cases} v=\beta v+(1-\beta)dw \\ w=w-\alpha v \end{cases...Adam算法 Adam算法则是以上二者的结合。
全局ID的激烈讨论：https://q.cnblogs.com/q/53552/ 之后在外国大牛的基础上重写修改了部分内容（https://github.com/ccollie/snowflake-net
CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes 上一篇：编译过程中的并行性优化...我们需要保证以下两点才能进行调度： 所有在源程序中执行的指令都会在优化后的程序中运行； 额外投机执行的指令不能产生任何副作用； 基本代码移动 局部与全局代码调动的例子： 就像上述调度，在全局代码移动过程中...全局调动算法 基于区域的调度算法： 区域是一个控制流图的子集，它只能ton过一个入口基本块到达。...对于一个简单的全局调度器，可以采用基于区域的调度算法，它支持吧运算向上移动到控制等价的基本块，或把运算向上移动一个分支，到一个支配前驱中： 输入：一个控制流图和一个机器资源描述 输出：一个调度方案S...动态调度 如果编程语言支持动态调度器，即可以根据运行时刻的情况产生新的调度方案，而不需要在运行之前对于所有的可能调度进行编码，就能获得更好的优化方案。
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