有没有办法限制每个子迭代(而不是总迭代)？ - 腾讯云开发者社区

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【机器学习】--GBDT算法从初始到应用

一、前述提升是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么就称为梯度提升(Gradient...boosting)提升技术的意义：如果一个问题存在弱预测模型，那么可以通过提升技术的办法得到一个强预测模型。...GBDT由三部分构成：DT(Regression Decistion Tree)、GB(Gradient Boosting)和Shrinkage，由多棵决策树组成，所有树的结果累加起来就是最终结果迭代决策树和随机森林的区别...：随机森林使用抽取不同的样本构建不同的子树，也就是说第m棵树的构建和前m-1棵树的结果是没有关系的迭代决策树在构建子树的时候，使用之前子树构建结果后形成的残差作为输入数据构建下一个子树；然后最终预测的时候按照子树构建的顺序进行预测

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论文赏析K-best Iterative Viterbi Parsing（K-best迭代维特比句法分析）

就是原始的类别集合，而 ? 到 ? 层的类别就称之为收缩符号。对于 ? ，我们定义 ? ，其中 ? 就是 ? 的一个子集。该式将 ? 中的一个类别 ?...也就是说，粗表中的每一棵句法树都给出了它在原始表中的句法树的分数的上界，通俗说就是，如果把粗表中的收缩符号全部替换成原始表中的符号，那么新的句法树的分数一定会小于等于粗表中的句法树。...尽管这样得出来的句法树基本不是最高的，但是能够缩小 ? 范围即可。 init-chart()首先初始化分析表，全部初始化为收缩符号。...上面这张表显示出，IVP算法的边的数量远远小于CKY算法，虽然迭代次数大大增加，但是总时间仍然远远小于CKY算法，而且边数减少了之后inside和outside算法的时间可以忽略不计了。...但是全文自始自终没有提及算法的准确率，感觉应该不是很高，不知道有没有又高又快的优化方法呢？

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AAAI 2020 | 南京大学提出高效演化算法 EAMC：可更好解决子集选择问题

给定预算 B，影响力最大化的目标是找到 V 的一个子集 X，使得由源自 X 的传播而激活的节点的预期数量最大。独立级联（Independence Cascade/IC）是一种基础的传播模型。...在每轮迭代中，x' 都至少能以 ? 的概率生成，其中 1/P_max 是从解群选出 0^n 的概率的下界， ? 是在保持其它位不变的同时翻转 0^n 的特定比特的概率。...，第一个不等式成立；而根据 ∀r ∈ R : 1 − r ≤ e^−r，最后一个不等式也成立。因此，可以得到 ? 。在每轮迭代中，x' 能以至少 ?...在每轮迭代中，可通过选择 0^n 并翻转特定的 0 位来生成 y（以至少 1/enP_max 的概率发生）。因此，在至多 enP_max 个预期迭代轮数中可以生成 y。...的 EAMC 可找到一个子集 X ⊆ V，其满足条件 ? 其中 f(X˜) 的定义见式 (4)。实验研究 ? 图 1：有两种线性成本限制（出度和随机）的最大覆盖。覆盖的顶点数量：越大越好。 ?

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老梁聊C++，为什么不能修改set里的值？如果非要修改怎么办？

很多同学估计会说，这还不简单，不是有迭代器么。我们把迭代器当做指针，去修改它指向的值不就行了吗？...不知道有没有小伙伴去尝试，可能有些小伙伴尝试了之后会说不对啊，在我电脑上怎么能运行？...std::allocator_traits::construct将它传递给T *，从而构造一个T，而不是const T。...老梁在大牛的源码分析当中找到了一行关键的代码：原来迭代器的定义是一个const_iterator，搞了半天，其实并不是set底层限制了禁止修改，而是通过迭代器限制的。...后者表示迭代器本身是一个常量，即迭代器本身指向的位置不能修改。而前者表示迭代器指向的位置是一个const常量，迭代器本身可以修改，指向不同的位置，但我们不能修改它指向的位置的值。

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Spark 内存管理的前世今生（下）

然而，UnifiedMemoryManager 是 MemoryManager 而不是 MemoryAllocator 或 MemoryConsumer，不进行实质上的内存分配和使用，只是负责可以分配多少...其中： blockId：缓存到内存后的 block 的 blockId values：对象类型的迭代器，对应一个 partition 的数据整个流程还可以细化为以下两个子流程： unroll block...），则无论 values 有没有被全部展开，都说明能申请到的总 unroll 内存是不足以展开整个 values 的，这就意味着缓存该 partition 至内存失败。...)由部分已经展开的迭代器（unrolled）以及剩余未展开的迭代器（rest）组合而成，调用者可根据 StorageLevel 是否还包含 Disk 级别来决定是 close 还是使用该返回值将 block...unrollMemoryUsedByThisBlock += amountToRequest } } } 由于是序列化的数据，这里的 bbos.size 是准确值而不是估算值

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动态规划详解（修订版）

前者主要是让你明白什么是重叠子问题（斐波那契数列严格来说不是动态规划问题），后者主要集中于如何列出状态转移方程。...解决一个子问题的时间，同上，没有什么循环，时间为 O(1)。所以，本算法的时间复杂度是 O(n)。比起暴力算法，是降维打击。至此，带备忘录的递归解法的效率已经和迭代的动态规划一样了。...比如说，你的原问题是考出最高的总成绩，那么你的子问题就是要把语文考到最高，数学考到最高…… 为了每门课考到最高，你要把每门课相应的选择题分数拿到最高，填空题分数拿到最高…… 当然，最终就是你每门课都是满分...每个子问题中含有一个 for 循环，复杂度为 O(k)。所以总时间复杂度为 O(k * n^k)，指数级别。...处理一个子问题的时间不变，仍是 O(k)，所以总的时间复杂度是 O(kn)。

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吴恩达深度学习笔记 course2 week2 优化算法

它是将全部样本分成t份子集,然后对每一份子集进行一个单一的训练,这样就会大大提高训练速度例:假设有5000000个样本,分为5000个子集,每个子集1000份样本,则每次可对这1000样本组成的子集进行一个训练...从图中可以看出mini batch 会出现震荡现象,原因:每个子集情况不同,例如可能第一个子集(X {1} ,Y {1} ) 是好的子集，而第二个子集(X {2} ,Y {2} ) 包含了一些噪声noise...因为，在迭代一次次数后（t较大），V t 受初始值影响微乎其微，紫色曲线与绿色曲线基本重合。所以，一般可以忽略初始迭代过程，等到一定迭代之后再取值，这样就不需要进行偏移校正了。...从动量角度分析:dw,db看作加速度,β看作摩擦力,Vdw,Vdb表示现在要求的速度,现在的速度被摩擦力和加速度一起限制,能限制Vdw瞬变动量梯度下降算法实现如下: ? ...在使用梯度下降算法时可能会发生局部最优情况,如图所示,当参数较多的时候,凹槽也会较多,往往该参数的最优值不是在凹槽底部,而是在其他地方,上图右边绿点梯度为0,并不是最优值,最优值还在其下,如下图 ?

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C语言函数：编程世界的魔法钥匙（2）-学习笔记

现在，让我们继续前行，走进函数递归与迭代的奇妙领域。 1、函数递归想象一下，你要计算一个非常大的数的阶乘，有没有一种神奇的方法，可以让一个函数自己调用自己来完成这个复杂的计算呢？...对于可以使用迭代解决的问题，优先选择迭代而不是递归。 2.控制函数局部变量的大小：避免在函数内部创建过大的局部数组或其他大型数据结构。如果需要较大的存储空间，可以考虑在堆上动态分配内存。 3....但这只是一种临时的解决方案，不是根本的解决办法。 6. 数据结构优化：选择更合适的数据结构和算法，以减少计算过程中的内存需求和函数调用次数。 7....4.可扩展性在处理大规模数据或复杂问题时，迭代更容易进行优化和扩展，例如通过并行化或分段处理来提高效率。 5.不受递归深度限制递归存在深度限制，而迭代没有这个限制，可以处理更大规模的计算。...4.合理分配内存对于较大的数据块，使用堆内存分配（如malloc/new）而不是在栈上分配。并且在使用完毕后及时释放（free/delete）。

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数学之美（二）

总第75篇本篇为数学之美连载篇二，你还可以看：数学之美（一） 11|矩阵运算与文本处理：无论是词汇的聚类还是文本的分类，都可以通过线性代数中的奇异值分解来进行，这样自然语言的处理问题就变成了数学问题...我们在前面讲过利用余弦定理去对新闻进行分类，这种方法需要对所有新闻做两两的计算，而且要进行很多次迭代，耗时会特别长，尤其是当新闻的数量很大且词表也很大的时候，所以我们就在想，有没有一种办法可以一次性把所有的新闻相关性计算出来...最后一个矩阵是对文本的分类结果，他的每一列对应一篇文本，每一行对应一个主题。中间的矩阵表示词的类和文章的类之间的相关性。...而余弦分类计算较慢，结果较为准确，在实际应用中可以先进行奇异值分解得到粗分类结果，再利用向量余弦在粗分类的基础上进行迭代。...而权威性是用来反应目标网页的可信程度，用权威度来衡量。

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动态规划问题总结

递推、递归和迭代迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。...通常情况下，迭代俗称“循环”。...形象一点说，可以简单的用一个值（最优值）代表整个子树，而不用去求出这个子树所可能代表的所有值。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法。...贪心特在，可以证明，每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。...由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。这样，与动态规划相比，它的代价只取决于子问题的数目，而选择数目总为1。

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简明入门讲义——DNS 域名系统

上级服务器收到后，发起一个迭代查询（Iteration Query），搞个类似 For 循环看看 Zone 文件有没有对应的资源记录（RR，Resource Record）。...就这样一级一级的递归、迭代，到了根域名服务器，终于找到了。更新一下各级的域名记录缓存，将 Google 的地址发回来，然后就可以访问了。...后来发现为了水平扩展，服务器的性能并不是每一台都一致。...甚至可以定制本地化内容，或者限制某些地区的访问。 DNS 污染事情似乎到此为止了，而菜鸡们发现，有时候输入网址还是很慢，但查了对应域名的服务器 IP 是能访问的啊。...没办法，免费的东西是最贵的，不能指望别人不作恶，否则交钱上网费还得替别人赚外快！ Ref 1.

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牛客网刷题-(1)

list.pop() print(list) (2)A+B split()函数在Python中，split()函数是一个非常常用的字符串方法，它可以将一个字符串按照指定的分隔符拆分成多个子串...maxsplit表示分割的最大次数，如果指定了该参数，则最多只能分割出maxsplit+1个子串，如果不指定则不限制分割次数。...另外，如果需要将字符串转化为数字，可以使用map()函数将每个子串转化为数字类型。 map()函数在Python中，map()函数返回的是一个迭代器，而不是一个列表。...当你直接打印它时，Python会默认打印迭代器的内存地址。如果你想将结果转换为列表并打印出来，你可以使用list()函数来转换它。...input().split()) ********牢记保留小数位书写格式 print("A = %.4f" % A) ********牢记加权平均数的计算各个分数乘于其相对应的权重再相加求和以后除于其总权重

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【C语言篇】递归详细介绍（基础概念习题及汉诺塔等进阶问题）

递归的限制条件递归在书写的时候，有2个必要条件：递归存在限制条件，当满⾜这个限制条件的时候，递归便不再继续每次递归调⽤之后越来越接近这个限制条件在下⾯的例⼦中，我们逐步体会这2个限制条件递归举例...所以如果不想使⽤递归，就得想其他的办法，通常就是迭代的⽅式（通常就是循环的⽅式）。⽐如：计算n的阶乘，也是可以产⽣1~n的数字累计乘在⼀起的。...递归求解和斐波那契数列很相似，要求跳上第n级的台阶(n>3)，无非就是从n-2跳两级或者n-1的台阶跳1级，那总方法就是f(n)=f(n-2)+f(n-1) int Fn(int n) { if...此时3已经移动到最后的正确位置了，直接忽略，而接下来要做的就是把b柱上的盘子1和2移到c，这不就是n==2的汉诺塔问题吗，此时初始柱变成了b，中转柱变成了a，目标柱就是c，我们在第5-7所做的事就是把盘子...上述分析仍然太过复杂，不妨这样考虑：第一步，n-1个盘子移动到中转柱，这其实何尝不是一个汉诺塔问题呢第二步，最底下的盘子移动到目标柱第三步，中转柱的n-1个盘子移动到目标柱，这又何尝不是一个汉诺塔问题呢

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寻找合适的研发效能度量指标（中）

此定律在现实中的故事: 在法国殖民时期的越南，鼠患成灾，所以当地政府想出办法: 鼓励民众一起动手灭鼠并奖励灭鼠的民众，民众只需要上交死老鼠的尾巴就可以获得奖励。...不久之后，越南的街头就出现了没有尾巴的老鼠，人们为了持续盈利，并没有杀死老鼠，而只是切下它的尾巴，等待它去生新老鼠给自己赚钱。...而不是简单的和其他团队比较，粗狂的设定一个目标，驱使团队产生未曾预料的结果。某团队24个迭代所完成故事点统计图上图是一个项目24个迭代，每个迭代完成故事卡点数的统计图。...杜邦分析法就是问题拆解的经典应用，拆解某个不容易看清楚的大问题到若干个子问题，通过分析若干子问题从而解决原来的大问题。...因为研发效能也是一个不容易看清楚的大问题，需要拆解到若干个子问题，通过分析若干子问题从而解决原来的大问题，同时它是一个可分阶段度量拆解的指标，并且每阶段都可以再次细分、拆解。

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架构优化与业务迭代，你会怎么选？

-- 要不技术优化的事，等这次需求完成后再说吧... “ case2：我们的每到年初就要做得技术规划，是不是总感觉计划赶不上变化......有没有有效解决的措施呢？ 2、业务与技术哪个更重要？美国前总统艾森豪威尔提出个经典的“紧急/重要矩阵”。 “ 我有两种难题：紧急的和重要的，而紧急的难题永远是不重要的，重要的难题永远是不紧急的。...；而系统技术优化看来很重要，但往往没有机会排的上期。...4、可供参考的实践方案上面说了很多技术架构优化与业务迭代支持两者难以平衡的难题。那有没有可以平衡的好方法呢？...我从自身工作实践中整理一些经验，主要就是“总-分-总”的原则，供大家试用参考： 1、【总】项目立项，评估目标收益做事要有价值，尤其技术优化类项目，一定要想明白收益点是什么，同时搞清楚投入产出的性价比如何

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pythonic之路（二）

pythonic之路（二）十、多用生成器和生成器表达式至于什么是生成器，可参看我的另一篇文章迭代对象、迭代器、生成器浅析如果需要迭代处理的序列包含了无限的元素，比如串口读回来的数据流、某网站发帖信息流等...十七、永远不要使用来导入包或模块是个通配符，会将package里的所有东西都导入进来，如果package里有个模块名字为，而自己写的程序里也有一个子程序叫，这会导致命名空间冲突，因为污染了当前命名空间...modules third-party library modules installed in site-packages modules local to the current project 如果每一类型模块包含了好几个模块...每当遇到一个功能，首先考虑标准库有没有实现，其次再想办法自己造轮子。

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Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（2）-- 优化算法

假设总的训练样本个数m=5000000，其维度为。将其分成5000个子集，每个mini-batch含有1000个样本。我们将每个mini-batch记为，其维度为( ,1000)。...例如可能第一个子集是好的子集，而第二个子集包含了一些噪声noise。出现细微振荡是正常的。如何选择每个mini-batch的大小，即包含的样本个数呢？...值得一提的是，机器学习中，偏移校正并不是必须的。因为，在迭代一次次数后（t较大），受初始值影响微乎其微，紫色曲线与绿色曲线基本重合。...此时每一点处的梯度只与当前方向有关，产生类似折线的效果，前进缓慢。...而，又能限制速度过大。也就是说，当前的速度是渐变的，而不是瞬变的，是动量的过程。这保证了梯度下降的平稳性和准确性，减少振荡，较快地达到最小值处。

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论文拾萃|带新下界算法和支配规则的精确式算法解决非限制性集装箱翻箱问题

若是，则称之为限制性的(restricted)；若不是,则称之为非限制性的(unrestricted)；可以看到，唯一优先级是重复优先级的特例，即每个优先级的block只有一个；限制性条件则是限制的加强...等待集包含了所有没有扫描到的集装箱，初始时等待集包含所有集装箱。每次迭代中，用表示中的最大资源值，用表示等待集中的最大需求值。对于空集，其最大值记为。若，扫描线将停在，并将中需求值为的箱子移入。...对在每一堆中的箱子，我们选择满足且资源值最大的箱子。当资源值相同时，优先选择好箱子，即最大的箱子。最终，我们得到了一个同时满足两个判定阻塞层的条件的虚拟层。...回顾前文提到的深度限制搜索。对当前布局和由对当前布局可行的移位产生的它的一个子布局，它们之间的差别仅存在于被移位的箱子和被取走的箱子。因此，在布局中确定的阻塞层可以完全或部分在子布局中重新利用。...然而，如果使用层扫描办法，则不会出现这种情况。由于搜索过程是从上至下的，层扫描办法总是能从布局中识别相同数目的阻塞层，且层数不少于继承的阻塞层的数量。

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前端学了很久，但没啥提升，是方法不对？

正是基于这个内心锚定，我在当时课程并不是十分完善的情况下，就推出了第一期前端零基础课。因为我相信，【相比完美，“完成”才是真实的】。...-- 当然了，并不是我拿第一期或前几期的同学当小白鼠，我在每一期的课程中，所倾注的心血与精力，经验与能力，都是一样一样的。 --> 而不会说你研究高铁多少年，会多少高铁技术，那都没用，就看有没有最终产品落地。没有这个产品，你高铁技术研究再多，都是零！...学完这一遍，再来下一遍学习，而不要希望一次把js整个学透，这不可能，也是不现实的。因为人类对于事物的理解是不断深入的。你没有办法一次把一个东西完全理解。这是唯物主义哲学里说的，原文忘了。...每迭代一次，给自己一个结果；每个结果，就是一次整合；没有结果，也就没有整合，自然也就没有提升。

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为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

这时候，每一次对每个子集进行整体梯度下降，也就是对 1000 个样本进行整体梯度下降，而不是同时处理 500万个 x 和 y。...对每个子集，先进行前向计算，从第一层网络到最后一层输出层因为 batch 梯度下降是对整个数据集进行处理，所以不需要角标，而 mini batch 这里需要对 x 加上角标，代表的是第几个子集。...进一步看 batch， stochastic ，mini batch 梯度下降的比较让我们来看一下 cost 函数随着训练的变化情况：在 batch 梯度下降中，单次迭代的成本是会下降的，如果在某次迭代中成本增加了...在 mini batch 梯度下降中，并不是每一批的成本都是下降的，因为每次迭代都是在训练不同的子集，所以展示在图像上就是，整体走势是下降的，但是会有更多的噪音。...100 batch_size = 100 n_batches = int( np.ceil( m / batch_size ) ) # 总样本数除以每一批的样本数

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【机器学习】--GBDT算法从初始到应用

论文赏析K-best Iterative Viterbi Parsing（K-best迭代维特比句法分析）

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C语言函数：编程世界的魔法钥匙（2）-学习笔记

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动态规划问题总结

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论文拾萃|带新下界算法和支配规则的精确式算法解决非限制性集装箱翻箱问题

前端学了很久，但没啥提升，是方法不对？

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

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