今天回家，遇到这个莫名奇妙的错误，把谷歌和百度翻了好几页也没有解决，大多数都是复制粘贴的一个答案，说什么my.ini的错误，折腾了半天 重装、重新配置、重起 都没有起作用，顺便带一句，真是恨透了那些喜欢复制粘贴混所谓...试了谷歌到的几种方法，都没有解决，然后突然想起在启动apache的时候，iis的端口占用情况（因为我的apache也使用了80端口），所以 打开命令行 netstat -aon|findstr "3306...不得不联想到，优酷的攻城狮们的mysql数据库绝对不是使用的默认3306端口，然后杀掉explorer.exe进程，然后重起之，把那个可恶的小加速器配置为不隐藏在任务栏并且开机不启动，以防止以后遇到这类事情的时候找不到原因
[pbod43bmvp.png] 既然程序最终都被变成了一条条机器码去执行，那为什么同一个程序，在同一台计算机上，在Linux下可以运行，而在Windows下却不行呢？...反过来，Windows上的程序在Linux上也是一样不能执行的 可是我们的CPU并没有换掉，它应该可以识别同样的指令呀!!! 如果你和我有同样的疑问，那这一节，我们就一起来解开。...C语言代码，可以通过编译器编译成汇编代码，然后汇编代码再通过汇编器变成CPU可以理解的机器码，于是CPU就可以执行这些机器码了 你现在对这个过程应该不陌生了，但是这个描述把过程大大简化了 下面，我们一起具体来看...[8tiprqk6at.png] C语言代码-汇编代码-机器码 过程，在我们的计算机上进行的时候是由两部分组成: 第一个部分由编译（Compile）、汇编（Assemble）以及链接（Link）三个阶段组成...比如上面的 link_example.o 里面，我们在main函数里面调用了 add 和 printf 这两个函数，但是在链接发生之前，我们并不知道该跳转到哪里，这些信息就会存储在重定位表里； 最后是.
最近西西在使用远程桌面连接的时候发生了连接失败的问题，每次连接都会弹出“两台计算机无法在分配的时间内连接”的问题，在此之前连接远程桌面一直都没出问题，直到某天突然就弹出了这个错误无法连接。
在近日 GAIR 大讲堂线上直播课上，来自中科院计算所网络数据科学与技术重点实验室的孙冰杰博士为大家做了一场主题为「基于网络化数据表示学习的重叠社区发现研究」的分享，详细介绍了他们团队最近在基于网络化数据表示学习的重叠社区发现研究上的相关工作...节点表示的多任务支持能力 需要节点表示能充分恢复数据在原始空间中的相似性关系，对节点表示添加的约束越多，对数据的恢复能力影响越大。因此这之间是矛盾的。...OCD目标函数忽略了编码过程，导致模型学习到的节点表示无法充分体现节点在原空间中的相似性，因此应用在下游任务上准备性较低，且无法处理新样本数据。 ?...通过优化编码和解码过程保证节点表示的数据还原能力，通过隐式约束保证节点表示的社区表示能力，从而最终在多种类型网络的多个任务上取得了目前最好的效果。 ?...工作二：重叠社区发现方法加速研究 现有的重叠社区发现方法存在“速度与精度”之间的矛盾，在面临大规模网络时，无法拿来急用。 ? 关于问题一，如何选择高质量的参数迭代初始点。
在介绍无约束优化问题之前，我们首先会从直观上引入无约束优化的概念，并在此基础上引入解这类问题的两个重要概念：步长和方向。...理解了上面的无约束优化问题之后，我们就可以开始介绍无约束优化的求解过程 了，对于无约束优化的求解首先我们需要选择一个初始点 x_0，如下所示： 初始点选择好之后，就可以按照各种不同的无约束优化求解算法...”计算问题之后，这里我们将和大家一起了解一下每一步的“方向”如何确定。...从Newton法方向公式我们不难看出，若使用Newton法，则从每个小值近似点x_k走到下一个近似点x_k+1 的过程中将涉及函数Hessian矩阵▽▽f(x_k) (二阶导)计算，而该Hessian矩阵无法保证在每个点处都是正定...从上面的分析可见，Newton Method 面临两个问题： 1)Hessian 矩阵计算量较大 2)Hessian 矩阵无法保证在迭代的过程中始终处于正定状态 为了解决这两个问题，我们引入 Quasi-Newton
定义约束条件：函数 antenna_constraints 表示天线设计约束条件。 定义初始点和约束条件：初始化初始点为 [0, 0]。...总结： 半无限优化通过处理无穷多约束条件，能够在复杂约束条件下找到精确解。在天线设计优化竞赛中，利用半无限优化可以找到满足特定频段性能的最优天线设计参数。...该方法在处理线性模型和数据拟合问题中具有高效性和精度。 优势： 计算速度快： 线性最小二乘法具有闭式解。 精度高： 能有效地处理线性模型。 适用广泛： 适用于各种数据拟合和参数估计问题。...计算拟合值：使用 polyval 函数计算拟合曲线 yfit。 绘制数据和拟合曲线：绘制实验数据和拟合曲线，并打印拟合参数。...与牛顿法不同，割线法不需要计算目标函数的导数，因此在目标函数不易求导或不可导的情况下具有优势。 优势： 无需导数信息： 适用于目标函数不易求导或不可导的情况。
今天一朋友问我这个问题，呃，以前我也遇到过，但忘记记录了，这次就记录一下吧，就懒得打字了，图片里面很清楚了 不说点什么的话是不是太水了O(∩_∩)O~，好吧扩充一下： Windows无法安装到这个磁盘：...1.在安装Win8.1系统时，磁盘分区界面无法继续进行，出现“Windows 无法安装到这个磁盘。...在EFI系统上，Windows 只能安装到 GPT 磁盘“ 解决方法：磁盘格式转换：具体参考文章：http://tieba.baidu.com/p/3289445974 2.出现提示：Windows 无法安装到这个磁盘
同时，DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题。...Ø 与其他无约束优化算法相比，最速下降法具有方法简单等优点，计算效率在最初几步迭代时较高，且对初始点不敏感，因而常与其他方法一起使用，但最速下降法需要目标函数的一阶导数信息。...Ø 求解无约束优化问题的牛顿法对给定的初始点比较敏。如果初始点选择的比较好，则其解决优化问题的收敛过程会很快;如果选择不当，则可能会出现收敛失败的情况。...Ø 在无约束优化方法中，Powell法是计算效率比较高的优化算法之一，它不需要目标函数的导数，是求解中小型规模优化问题的有效方法。...5.2 约束优化算法 Ø Monte Carlo法具有方法简单、不需要导数信息等优点，但存在求解高维优化问题时计算量大等不足; Ø 随机方向搜索法具有优化求解过程收敛快，但存在局部寻优的不足，因而在使用时需采用选择多个不同初始点的策略
常见问题与解决方案在使用MATLAB优化工具箱时，用户可能会遇到一些常见的问题。以下是一些常见问题及其解决方案：8.1 收敛性问题在进行非线性优化时，优化算法可能无法收敛。...例如，通过设置更严格的收敛条件：options = optimoptions('fminunc', 'MaxIter', 1000, 'TolFun', 1e-6);8.2 约束冲突在某些情况下，约束条件可能存在冲突...例如，用户可以在目标函数中嵌入其他计算，或者从文件中读取数据进行优化。.... % 自定义的目标计算end9.2 使用并行计算对于计算量较大的优化问题，可以考虑使用并行计算来加速求解。MATLAB的并行计算工具箱与优化工具箱兼容，用户可以使用parfor来实现并行处理。...未来展望随着计算能力的提高和算法的发展，MATLAB的优化工具箱也在不断更新。未来，用户可能会看到以下趋势：更强大的全局优化算法：随着新算法的开发，解决复杂问题的能力将得到提升。
无法保证避免局部极值点：梯度下降法可能会陷入局部最优点（对于非凸函数），而无法保证找到全局最优解。...无需选择学习率：共轭梯度法在每次迭代中使用线搜索自动选择最优步长，从而避免了梯度下降法中手动调整学习率的问题。 七、 利用共轭梯度算法求解无约束非线性规划问题 其中， ，取迭代起始点为 。...十一、 使用拟牛顿法求解无约束非线性规划问题 其中， ，取迭代起始点为 。...特点： 优点：计算量小，每次只处理一个样本，适合大规模数据集。 缺点：梯度计算波动较大，可能导致收敛过程不稳定；无法充分利用硬件的并行计算能力。...十八、 在范数惩罚正则化中 使用 范数惩罚可以达到什么样的约束效果？使用 范数惩罚又能达到什么样的约束效果？能够达到这些约束效果的原因是什么？
有无约束的优化问题如下： 梯度下降法基于这样的观察：如果实值函数F(x)在点a处可微且有定义，那么函数F(x)在点a沿着梯度相反的方向-∇F(a)下降最快。 ...这时，对于任意的L>=L(f)，有： 基于此，在点xk附近可以把函数值近似为： 在梯度下降的每一步迭代中，将点xk-1处的近似函数取得最小值的点作为下一次迭代的起始点xk，这就是所谓的proximal...例如，L1范数约束的优化问题，其Lipschitz常数依赖于ATA的最大特征值。而对于大规模的问题，非常难计算。...FISTA与ISTA的区别在于迭代步骤中近似函数起始点y的选择。ISTA使用前一次迭代求得的近似函数最小值点xk-1，而FISTA则使用另一种方法来计算y的位置。...带回溯的FISTA算法基本迭代步骤如下： 值得注意的是，在每一步迭代中，计算近似函数的起止点时，FISTA使用前两次迭代过程的结果xk-1,xk-1，对其进行简单的线性组合生成下一次迭代的近似函数起始点
Dijkstra在1956年提出，用来寻找图形中节点之间的最短路径。在Dijkstra算法中，需要计算每一个节点距离起点的总移动代价。同时，还需要一个优先队列结构。...3）多种改进算法 从以上基础算法的描述我们可以了解到，对状态空间进行采样，可以保证得到连接起始点与终点的可行解，但由于采样过程是对整个空间进行均匀采样，因此效率很低；在复杂场景下无法实现实时求解；此外，...最终规划结果无法保证得到的可行解是最优解。...这类方法根据起始点和目标点，考虑障碍物，通过构造一族符合车辆约束的曲线给出一条平滑路径。...其不足在于：对车辆的约束越多，优化其轨迹的难度越大，较难实现在线的实时计算。
1 草图绘制实战 1.1 绘制直线 ——鼠标左键点击草图中直线工具 ——绘图区域点击左键先放起始点 ——再选择合适地方单击左键放置结束点 ——按键盘ESC取消绘制 ——此时选中直线可以拖动 ——选中直线...） ——点击固定，可以固定直线无法拖动 ——端点还是蓝色的，说明也可以动，点击端点，选择固定属性，也就固定约束了。...——点击属性窗口中的构造线，此时直线变成了点划线，点划线无法为特征选项卡中的工具提供成形参考 ——点击无线长度，则其无限延伸，想要撤销此次操作，直接Ctrl+Z ——点击草图视窗右上角提交按钮确认本次操作...，左键点击确定第一个端点，此时移动鼠标，点击确定第二个端点，矩形就画出来了 ——添加尺寸，在草图选项卡中选择智能尺寸按钮，或者按住鼠标右键，向上滑动即可选择该智能尺寸标注功能 ——添加矩形的长和高、第一个端点相对构造线的尺寸约束...，二次点击确认起点，三次点击确认终点； ——切线弧，起始点必须是某个线段的一个端点。
尽管采用了Hexplane作为4D的表征，基于NeRF的方法在高分辨率和长视频上的渲染所需要的计算时间和显存占用是难以接受的。即使采用了一个超分辨的后处理网络，依然会有模糊和闪烁的结果。...用户可通过输入视频序列或3D模型来约束4D结果的运动和外观；当用户仅提供单张图片作为输入时，可借助预训练好的视频生成模型来得到视频序列；当用户未提供3D模型时，可通过单张图片重建3D模型来作为起始点。...4DGen通过对第一帧多视图进行三维重建，得到初始的静态3D Gaussians作为4D生成的起始点。 由于4D数据的匮乏，需要尽可能的从先验模型中蒸馏信息。...4DGen依据正面视角计算任意视角图片在Zero123模型上的SDS损失，用于提升空间上的连续性。 为了缓解闪烁问题，4DGen引入了无监督的时间平滑约束。...通过计算平面的平滑损失和Gaussians不同时刻的平滑损失，有效提升了时间上的一致性。
车队 是一些由行驶在相同位置、具有相同速度的车组成的非空集合。注意，一辆车也可以是一个车队。 即便一辆车在目的地才赶上了一个车队，它们仍然会被视作是同一个车队。 会有多少车队到达目的地?...示例： 输入：target = 12, position = [10,8,0,5,3], speed = [2,4,1,1,3] 输出：3 解释： 从 10 和 8 开始的车会组成一个车队，它们在 12...从 0 处开始的车无法追上其它车，所以它自己就是一个车队。 从 5 和 3 开始的车会组成一个车队，它们在 6 处相遇。 请注意，在到达目的地之前没有其它车会遇到这些车队，所以答案是 3。...对题目中的例子，我们计算对每个初始位置到达终点的剩余时间，比如对于10位置，速度是2，那么剩余时间便是(12-12)/2=1，同理我们计算其他初始点的剩余时间，把计算的始点的负值，剩余时间>放到map...从右往左看，初始点为10的时间为1，res++，然后是初始点8的时间为1，由于初始点8的时间小于等于初始点为10的，所以8和10会遇到一起。
； SELECT 聚合函数(字段名) FROM 表名; 聚合函数 作用 count(字段) 统计指定列不为NULL的记录行数 sum(字段) 计算指定列的数值和 max(字段) 计算指定列的最大值 min...分组字段/聚合函数 FROM 表名 GROUP BY 分组字段 [HAVING 条件]; -- 按照性别进行分组操作 SELECT * FROM emp GROUP BY sex; # 分组需要和聚合函数一起使用进行统计才有意义...违反约束的不正确数据,将无法插入到表中 常见的约束 约束名 约束关键字 主键 primary key 唯一 unique 非空 not null 外键 foreign key 主键约束 特点：不可重复...语句 开启事务 start transaction; 或者 BEGIN; 提交事务 commit; 回滚事务 rollback; START TRANSACTION 这个语句显式地标记一个事务的起始点...这是进行 update 操作时引发的问题 幻读 一个事务中,某一次的 select 操作得到的结果所表征的数据状态, 无法支撑后续的业务操作.
它与重建网络一起在生成对抗过程中进行训练。培训过程在Alg 1中进一步演示。2.1 PCLossNet的结构如图2所示，PCLossNet在从点云提取比较矩阵方面发挥着重要作用。...因此，所有现有的基于点的判别器都需要匹配过程来将重构的点云约束为与原始点云相似的形状，这可以减少鉴别器的搜索空间，并尽可能避免预测分数的模糊性。它们实际上受到匹配损失和真实形状差异之间的偏差的限制。...我们可以看到，上述方程组在一次迭代中是不确定的，因为我们通常使用 和 来降低计算成本。L_R在以后的每次迭代中，都会添加一组新的方程。...因此，方程组将在多次迭代后确定，这可以在没有匹配的情况下约束所有点。...通过与重建网络一起在生成对抗过程中进行训练，PCLossNet可以搜索重建结果与原始点云之间的主要差异，并在没有任何匹配的情况下训练重建网络。
要想达到这个目的，首先要解决“找不到起始点，啃不下硬骨头”这两个问题。 先说解决方案，可以用“优先改进象限”来识别改进的起始点，用“敏捷阶梯模型”来啃下硬骨头。...除技术债墙之外，另一个常用的识别优先改进点的思路，是使用约束理论。即先绘制价值流图，标上各道工序的增值时间、等待时间和返工时间，并据此识别系统中最大的瓶颈。之后优先将这个最大的瓶颈“扩容”。...可以召集团队所有成员，召开“优先改进工作坊“，一起绘制“优先改进象限”。...约束理论在团队进行瀑布式大批量交付的情况下，难以识别最大的瓶颈，这样就难以找到最佳的优先改进点。...此时，团队可以在”优先改进工作坊“中，一起绘制”优先改进象限“，识别”价值最大、质量最差“的改进点作为起始点，然后参考敏捷阶梯模型，“尽早、频繁、小批”地”啃下这块硬骨头”，并循环往复，形成正反馈循环，
已有的PROATC的linker生成方法只能生成1D或2D的linker，并没有考虑该linker对三元复合物PTS的影响，无法衡量其在PTS内的合理性。...优化RPC的构象 为了修正RPC连接处的构象，同时使两端结构尽可能的接近参考PROTAC构象，作者使用了Schrödinger下的MacroModel模块进行了带约束的分子构象优化，得到了优化后的构象（...分子对接过程通常需要经过: 初始构象采样获得多个起始点，并从采样的起始点进行能量最小化。...对于大体积的PROTAC分子来说，构象搜索空间将会变得很大，导致计算时间过长，而且无法保证warhead和E3-ligand在对接过程中保持与参考配体的构象一致。...这些组件通过加权和（公式1）和加权积（公式2）的形式整合在一起去评估生成的Linker的性质。
因此构建损失函数J(θ)（目的是通过求解minJ(θ)，得到在最优解下的θ向量），其中的每一项 都表示在已有的训练集上我们的拟合函数与 y之间的残差，计算其平方损失函数作为我们构建的风险函数（这里采用最小二乘法构造损失函数...初始点不同，获得的最小值也不同，因此梯度下降求得的只是局部最小值。...计算批量梯度下降法时，计算每一个θ值都需要遍历计算所有样本，当数据量比较大时这是比较费时的计算。 随机梯度下降算法(SGD) 为解决数据量大的时批量梯度下降算法费时的困境。...随机梯度下降算法，每次迭代只是考虑让该样本点的J(θ)趋向最小，而不管其他的样本点，这样算法会很快，但是收敛的过程会比较曲折，整体效果上，大多数时候它只能接近局部最优解，而无法真正达到局部最优解。...1）在每次迭代时，调整更新步长a的值。随着迭代的进行，a越来越小，这会缓解系数的高频波动。同时为了避免a随着迭代不断减小到接近于0，约束a一定大于一个稍微大点的常数项。
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