在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
https://machinelearningmastery.com/machine-learning-performance-improvement-cheat-sheet/
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性：
作者 | Jason Brownlee 选文 | Aileen 翻译 | 姜范波 校对 | 寒小阳 机器学习最有价值(实际应用最广)的部分是预测性建模。也就是在历史数据上进行训练，在新数据上做出预测。 而预测性建模的首要问题是： 如何才能得到更好的结果？ 这个备忘单基于本人多年的实践，以及我对顶级机器学习专家和大赛优胜者的研究。 有了这份指南，你不但不会再掉进坑里，而且会提升性能，甚至在你自己的一些预测难题中取得世界领先水平的结果。 让我们一起来看看吧！ 注意：本文的结构基于早些时候另一篇关于改
这里有可以让你做出更好预测的32个建议、诀窍与技巧。
当问题规模n0是性能交叉点时，性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合，而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表，这可以提高时间效率。
来源：机器之心本文约2900字，建议阅读9分钟本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用
选自 Sebastian Raschka 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、黄小天 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 1 简介：基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题，我认为其共同点是：做出足够好的预测。用模型拟合训练数据是一回事，但我们如何了解模型的泛化能力？我们
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。 本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势
但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
在 AI 对齐问题上，在线方法似乎总是优于离线方法，但为什么会这样呢？近日，Google DeepMind 一篇论文试图通过基于假设验证的实证研究给出解答。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。本文回顾了
算法是一组有序的操作步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。它是一种精确而有限的计算过程，以输入数据作为起点，经过一系列明确定义的步骤，最终产生输出结果。算法可以看作是一种计算机程序的抽象，但更侧重于高度抽象和通用性。算法通常具备以下特征：
算法是问题的解决步骤，同一个问题可以有多种解决思路，也就会有多种算法，但是算法之间是有好坏之分的，区分标志就是复杂度。
反世代距离评价指标(Inverted Generational Distance, IGD) 是一个综合性能评价指标。它主要通过计算每个在真实 Pareto前沿面上的点(个体)到算法获取的个体集合之间的最小距离和，来评价算法的收敛性能和分布性能。值越小，算法的综合性能包括收敛性和分布性能越好。
选自arXiv 作者：Kristopher De Asis等 机器之心编译 在 AAAI 2018 接收论文列表中，来自阿尔伯塔大学强化学习和人工智能实验室 Richard S. Sutton 等研究者的一篇论文提出一种新的多步动作价值算法 Q(σ)，该算法结合已有的时序差分算法，可带来更好性能。机器之心对此论文做了简要介绍，更多详细内容请查看原文。 时序差分（TD, Sutton, 1988）法是强化学习中的一个重要概念，结合了蒙特卡洛和动态规划法。TD 允许在缺少环境动态模型的情况下从原始经验中直接进行
《算法技术手册》内容简介：开发健壮的软件需要高效的算法，然后程序员们往往直至问题发生之时，才会去求助于算法。《算法技术手册》讲解了许多现有的算法，可用于解决各种问题。通过阅读它，可以使您学会如何选择和实现正确的算法，来达成自己的目标。另外，书中的数学深浅适中，足够使您可以了解并分析算法的性能。
大象为什么跳不高跑不快？因为它很重。HTTPS为什么访问比较慢为什么消耗CPU资源呢？同样也是因为它很重。HTTPS的重，体现在如下几方面：
来源：专知本文为综述介绍，建议阅读5分钟本文对基于元学习的算法选择进行综述总结， 为研究人员了解相关领域的发展现状提供参考。 摘要： 随着人工智能的快速发展，从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题，即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径，被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法，主要包括提取元特征、计算候选算法性能、构建元数据集以及训练元模型等步骤。首先，阐述基于元学习的算法选择概念和框架，回
在计算机监控软件中，滤波算法可是个非常重要的技术，它的任务是处理监控数据里烦人的噪声和那些没用的东西，然后提高数据的质量和准确性。对于电脑监控软件来说，滤波算法的性能分析和优化也是至关重要的，这两个可是能让软件跑得更快、更稳定的关键。下面就来给大家介绍一下相关的性能分析与优化方法：
本文将带你完成一次 PowerBI DAX 的神奇之旅，如果您是 DAX 的熟练选手，可以试试以下题目。
图像处理应用是计算机视觉和图像处理领域的关键应用之一，通过对图像进行处理和分析，可以提取有用的信息、改善图像质量、实现目标检测等功能。然而，在实际应用中，优化和改进图像处理应用功能是一个持续的过程。本文将以优化和改进图像处理应用功能为中心，为你介绍一些常见的方法和实践，帮助你提升应用的性能、效果和用户体验。
原文地址：http://users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html
Plato 开源地址：https://github.com/tencent/plato
C++的<algorithm>提供了一系列通用的算法，这些算法可以与各种容器（如vector、list、array等）以及其他可迭代的数据结构一起使用。这些算法涵盖了从基本操作（如复制、查找、替换）到更复杂的操作（如排序、合并、堆操作）等多个方面。这些算法都接受迭代器作为参数，这使得它们可以与各种容器和可迭代对象一起使用。同时，从C++17开始，引入了执行策略（std::execution），该策略决定了它们的执行方式以及与底层硬件的交互方式，允许开发者指定算法的执行方式。
前言：今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》，废话不多说，直接上干货~
在监控软件中，单纯形算法可是大有作为，尤其是在资源分配、任务调度和性能优化等领域。并且在解决线性规划问题方面可是一把好手，能够找到在约束条件下目标函数的最优解。
从这个式子中就能直接分析，我们是将b赋值了a的值，再通过和的方式去掉a的值，故而a最终被赋值了b的值。这个解法对于初高中数学较好的孩子基本都能想出来，但是也有一个弊病，当int值超级大的时候就会出现计算错误，毕竟涉及到了加法，超过2的31次方整数就会报错。
数据结构和算法是计算机科学中的两大重要主题，它们是构建高效、可扩展和可维护软件的关键要素。在软件开发中，使用合适的数据结构和算法可以实现出色的性能和用户体验。本文将深入探讨高级算法优化实战，通过示例代码和详细解释，展示如何利用数据结构和算法的魔力来提升应用程序的性能。
特征：SQL编写，无问单机/集群、无问商用/开源、无问大牌/新秀 现在为啥跑不快？ 硬件不变，提速关键在于设计出计算量更少的算法。 然后再用程序语言写出来。 可惜，SQL受理论限制写不出这些低复杂度的算法，只能干瞪眼。 那，咋样才能快？ 嗯，不能再用SQL了。 但也不能用Java，虽然写得出，但会累死人。 用SPL！简单代码实现高性能计算 SPL是啥？为啥管用？ SPL是一款开源程序语言，专门对付结构化数据计算，我们将数十种高性能算法和存储融入SPL中，提速N倍不是梦！ 读书
假设你订阅了一个别人的服务，从注册中心查询得到了这个服务的可用节点列表，而这个列表里包含了几十个节点，这个时候你该选择哪个节点发起调用呢？这就是客户端负载均衡算法的问题。
选自towardsdatascience 作者：Kritika Jalan 机器之心编译 参与：陈韵竹、路雪 搭建机器学习系统好几周，性能却不尽如人意？Kritika Jalan 近日在 towardsdatascience 上发表文章，总结她从吴恩达的 Coursera 课程《Structuring Machine Learning Projects》中学到的相关经验。机器之心对此进行了编译。 如何选择策略以改进算法表现 你已经花了好几个星期构建机器学习系统。然而，它的性能却不能令你满意。你想到了许多方法
时间复杂度是评估算法性能的一种方式，主要衡量的是算法在运行时所需要的时间或者操作的次数。在计算机科学中，我们通常用大O表示法来描述时间复杂度。
本文共1400字，建议阅读8分钟。 大数据的技术本质就是高性能，性能优化也是程序员们的永恒话题。
来自Google Research的研究人员，证明可以使用图表示 （graph representation）和AutoML的优化技术，来学习新的、可解析和可推广的RL算法！
现有的交互式图像分割算法虽然能迭代式地更新分割结果，但很大程度上忽略了对连续交互之间动态性的探索，造成分割效率大大降低。
其基本原理是，当软件运行出现异常或故障时，将该软件的运行数据存储在一个缓存中，称为“桶”。当这个缓存满了之后，会将其中最老的一部分数据清除，并将最新的数据存入缓存中。
如何才能提高监控软件的性能呢？其实，咱们可以通过模糊算法从各个角度着手，让监控系统变得更聪明更高效。模糊逻辑就是那种对付那些有点儿模糊不太确定信息的法宝，它在解决一些莫名其妙的情况时可是大显身手。在监控软件的世界里，模糊逻辑也是个大明星，可以帮助我们做出更明智的决策和更敏捷的响应，然后整个系统就会变得特别厉害！
转载自http://cjc.ict.ac.cn/online/onlinepaper/lrc-20207694828.pdf
机器之心报道 机器之心编辑部 来自 DeepMind 等机构的研究者提出了一个通用神经算法学习器，其能够学习解决包括排序、搜索、贪心算法、动态规划、图形算法等经典算法任务，达到专家模型平均水平。 近年来，基于深度神经网络的机器学习系统取得了巨大的进步，尤其是在以感知为主的任务方面。这些模型通常需要在分布内泛化，这意味着它们的训练集和验证集需要有输入预期分布。相比之下，想要模型在推理任务上表现出色，这就要求即使在分布外（out-of-distribution, OOD）泛化时模型也能提供合理的输出。 然而，多
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
图灵平台是美团配送技术团队搭建的一站式算法平台，图灵平台中的在线服务框架——图灵OS主要聚焦于机器学习和深度学习在线服务模块，为模型和算法策略的线上部署和计算提供统一的平台化解决方案，能够有效提升算法迭代效率。本文将与大家探讨图灵OS在建设和实践中的思考和优化思路，希望能对大家有所帮助或者启发。
在文档管理系统中，可以通过使用堆排序算法轻松提升性能，尤其是在处理大量文档的排序和查找时。堆排序就像魔法棒一样，能够迅速整理文档，让它们井然有序。堆排序是一种超级高效的排序算法，它的核心思想就是建立一个“最大堆”（或者“最小堆”），然后借助这个特殊的数据结构来排序。通过这种方式，你可以像整理扑克牌一样，轻松地排列文档，让它们按照你的要求排队。
张云浩：字节跳动-程序语言团队成员，目前主要研究方向包括但不限于性能优化、(并发)数据结构和算法等领域。
作者介绍：chaningwang，2008年毕业于中国科学院研究生院，主攻FPGA高性能计算、FPGA图像处理等方向。 先后在华为、怡化公司从事FPGA开发、智能传感器数据处理等相关工作，工作期间设计开发了多款传感器以及传感器数据处理平台，成功应用于银行ATM机器纸币鉴伪。 2013年加入腾讯TEG\平台开发中心\基础研发组，一直致力于图像处理算法的FPGA加速工作，先后参与了基于硬件FPGA的JPEG编解码、WEBP编码、自适应量化、HEVC编码等项目。目前在基础研发组负责图片HEVC编码项目的
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