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优化函数递归

递归是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。在计算机编程里，递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知。使用递归解决问题，思路清晰，代码少。...下面我们以 n = 5 代入上面的函数，手动执行一下这个函数。我要计算 fib(5)，那么我就需要计算 fib(4)和 fib(3)。...我要计算 fib(4)，那么我就需要计算 fib(3)和 fib(2)；我要计算 fib(3)，那么我就需要计算 fib(2)和 fib(1)。...我要计算 fib(3)，那么我就需要计算 fib(2)和 fib(1)；我要计算 fib(2)，那么我就需要计算 fib(1)和 fib(0)；我要计算 fib(2)，那么我就需要计算 fib(1)和...其中用循环实现这种方法并不通用，因为有些递归函数不能写成循环，比如阿克曼函数。下面我们直接来看使用 lru_cache 的效率。

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递归函数的优化

本文作者：IMWeb 寒纱阁主原文出处：IMWeb社区未经同意，禁止转载递归函数是一个函数自我调用而构成的，如下是一个典型的递归阶乘函数： function factorial(num)...{ if(num<=1){ return 1; }else{ return num*factorial(num-1); } } 这个函数当然没有什么问题，但遇到下面的情况时，...原因就出在return num*factorial(num-1)这一句上，这种写法使得函数太过紧密，一旦将函数保存到另一个变量中，并将原变量设置为null,factorial便不再是函数，因此会报错。...解决方法：arguments.callee arguments.callee是一个指向正在执行的函数的指针，修改后代码如下： function factorial(num){ if(num<=1){...f 的表达式，并将其赋值给factorial，这样一来即便将函数赋值给其他变量，函数名 f 依然有效。

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多变量函数优化

模拟退火算法基于优化问题求解过程与金属退火过程的相似性，以优化目标为能量函数，以解空间为状态空间，以随机扰动模拟粒子的热运动来求解优化问题（1 KIRKPATRICK,1988）。...2、多变量函数优化问题选取经典的函数优化问题和组合优化问题作为测试案例。问题 1：Schwefel 测试函数，是复杂的多峰函数，具有大量局部极值区域。...3、模拟退火算法 Python 程序 # 模拟退火算法程序：多变量连续函数优化 # Program: SimulatedAnnealing_v1.py # Purpose: Simulated annealing...algorithm for function optimization # v1.0: # (1) 基本算法：单变量连续函数优化问题 # (2) 文件输出优化结果和中间过程数据 # (3)...matplotlib.pyplot as plt # 导入模块 matplotlib.pyplot，并简写成 plt from datetime import datetime # 子程序：定义优化问题的目标函数

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递归函数的优化

本文作者：IMWeb 寒纱阁主原文出处：IMWeb社区未经同意，禁止转载递归函数是一个函数自我调用而构成的，如下是一个典型的递归阶乘函数： function factorial(num)...{ if(num<=1){ return 1; }else{ return num*factorial(num-1); } } 这个函数当然没有什么问题，但遇到下面的情况时，...原因就出在return num*factorial(num-1)这一句上，这种写法使得函数太过紧密，一旦将函数保存到另一个变量中，并将原变量设置为null,factorial便不再是函数，因此会报错。...解决方法：arguments.callee arguments.callee是一个指向正在执行的函数的指针，修改后代码如下： function factorial(num){ if(num<=1){...f 的表达式，并将其赋值给factorial，这样一来即便将函数赋值给其他变量，函数名 f 依然有效。

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兄dei，你代码需要优化了

System.out.println("play a game"); } 提前过滤掉特殊情况，更关注核心业务逻辑小函数我们平常开发的时候，应该编写小而美函数，避免函数过长。...但是这里会存在一些问题，如果我们新增一个平方根，平方等计算方式, 就需要修改switch 里面的逻辑，新增一个条件分支。下面我们再来看看更进一步的优化。...反射通过上面例子，我们可以进一步优化，通过反射生成对应的 Class，然后在调用compute方法。...我们只需要新增一个 class 继承 Opearte 即可，getResult 不用做任何修改。...需要注意的是，不是所有switch语句都需要这样替换, 在面对简单的 switch语句，就不必要了，避免过度设计的嫌疑。

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POSTGRESQL 性能优化数据的DML 需要进行优化吗？当然

实际上针对ORACLE ,SQL SERVER ，MYSQL 很少听说对于DML 语句进行特殊的优化，当然这里批量进行数据更新和小事务更新，数据包大小，一次更新，插入多少行，删除时使用逻辑的方式，等等...，这和POSTGRESQL DML 优化是无关的，和所有的数据库的优化是有关的，所以今天说的是，只对，只对，只对，POSTGRESQL DML 操作优化有关的方法。...实际上POSTGRESQL 的DML 只分为两类 1 INSERT 2 SELECT INSERT = UPDATE OR DELETE 数据插入和找到需要进行修改的数据，并在次将新的数据进行插入的操作...所以基于两个DML的基本的操作我们需要优化的两个点 1 优化定位数据 2 优化数据的插入或标记看上去很简单的工作，但我们考虑的方向却非常多，我们需要考虑如下的问题 1 表中的INDEX 的数量和质量问题...2 数据表中的FACTOR的状态和设置 3 UPDATE 的频率问题 4 Autovacuum 频率调整的问题 5 定期需要进行pg_repack 的工作 6 外键与约束的影响我们从第一个问题看

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JavaScript 高频函数优化-函数防抖&函数节流

什么是高频函数？...什么是函数节流？...高频函数不断的触发过程中，业务逻辑代码以设定的时间为间隔进行触发实现原理利用某一变量作为定时器开启和关闭的条件，只要定时器没有执行完成，即使高频函数在不断进行触发，也不会重新开启或关闭定时器，业务逻辑代码写在定时器的回调函数中...this.value); console.log("发送请求"); } // 通过这种方式虽然能满足基本功能效果，但是在输入框每次输入的数据改变时，就会发送请求，那么这样容易造成服务器压力通过函数防抖进行优化...setElement(); console.log("发生变化了"); } // 此方法虽然能实现，但是在浏览窗口大小发生改变时，setElement方法被高频率的多次触发通过函数节流进行优化

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MATLAB优化函数fmincon解析

MATLAB，优化函数fmincon解析 [x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian]=fmincon（fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon...；输入参数：fun要求解的函数值...；x0函数fun参数值的初始化；参数值的线性不等式约束A,b 参数值的等式线性约束Aeq,beq,...fmincon函数应用四种不同的算法：内点法（interior point）；序列二次规划算法(SQP)；有效集法（active set）；信赖域有效算法（trust region reflective...所有算法中EXITFLAG返回值涵义 1 满足一阶最优性条件 0 函数计算或迭代太多。

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企业网站优化需要注意什么

企业网站和普通的网站SEO优化效果是不一样的，当然跟个人网站优化也是不同的，做企业网站seo优化要更加注重规范性，关键词密度的合理性等等一些列的手段，首先需要去重视这几点。 ?...只有了解这些东西方案，你才能够去做seo优化。...了解seo优化的方法和步骤 seo优化也是有方法和步骤的，企业网站的SEOer必须要知道它到底是要按照怎样的方式去做SEO优化，比如说论坛网站，博客网站，这些结构和一些其它类型的网站结构是不一样的，想目前大多数来说...公司后期发展起来之后可能会用到ThinkPHP或者自己的框架，需要注意的是不要把功能写死，要预留接口，天知道哪个另外要加什么功能，到时候在去修改就得大动干戈了。...在关键字seo优化方面，还是需要去结合企业的产品，同时结合企业的seo优化做好关键词规划和挖掘，特别是在优化的过程中多多参考竞争对手的网站，了解竞争对手，这样更容易做好优化工作。

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JS构造函数优化三步优化到位

test: function () { console.log("test"); } } // 由于test函数都是属于同一个对象

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前端开发需要知道的SEO优化

更利于搜索引擎分析抓取有用内容重要内容优先加载每个页面只出现一次h1标签，h2标签可以多次： html语义化不使用iframe嵌套方式尽量不使用js的动态内容图片加alt 主动提交网站信息到搜索引擎使用网站统计功能优化

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简单的计算功能，还需要优化

#还有需要优化的 #!...Example = '1-2*((60-30+(9-2*5/-3+7/3*99/4*2998+10*568/14)*(-40/5))-(-4*3)/(16-3*2))' import re # 乘法函数...%.2f'%(float(new_value[n])) value = '%.2f'%(float(fa) * float(fb)) return value # 除法函数...%.2f'%(float(new_value[n])) value = '%.2f'%(float(fa) / float(fb)) return value # 加法函数...%.2f'%(float(new_value[n])) value = '%.2f'%(float(fa) + float(fb)) return value # 减法函数

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GANs的优化函数与完整损失函数计算

优化函数(最小-最大博弈)和损失函数 GAN的原始论文中模型的优化函数为以下函数：上式为Optimization函数，即网络(Generator和Discriminator)都要优化的表达式。...但是这不是模型的总损失函数。为了理解这个最小-最大博弈，需要考虑如何衡量模型的性能，这样才可以通过反向传播来优化它。...如果需要计算总损失还要添加上生成器相关的部分。 3、生成器损失函数生成器只参与表达式 E(log(1-D(G(z))) 的第二项，而第一项保持不变。...仅仅看优化函数并不是一个很好的衡量标准，因为优化函数是对鉴别器损失函数的修改，因此它并不能反映生成器的性能(尽管生成器损失函数源于它，但我们只是在该函数中考虑了鉴别器的性能)，但是如果同时考虑这两个函数来评估性能我们就需要考虑到这两个函数的差别并加以修正...总结 GAN得优化函数(也叫最大-最小博弈)和总损失函数是不同的概念:最小-最大优化≠总损失。优化函数的起源来自二元交叉熵(这反过来是鉴别器损失)，并从这也衍生出生成器损失函数。

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POSTGRESQL SQL优化重优化轻设计对不对与优化需要掌握的知识类别

如果你是DBA 在那堆人给你审核SQL的需求时，就在给你机会纠正他们的错误，而DBA需要的是理解这个设计中的业务，在理解业务的同时来看看设计表有没有问题，我们当下DBA 的审核和屠宰场电死猪一样没有什么意义...,只需要click "OK" and then，猪已经死了，死在你手里了, it's done....上面做的一切都是为了你在撰写SQL语句的时候，能最大化的避免撰写出难以优化的语句，并在同等优化下，表能够承载更多的数据。...因为我们还需要回到实际的情况，大部分99%的企业还是要让你用最后一招来拯救已经千疮百孔的系统。...那么POSTGRESQL 的SQL 优化应该从那些层面开始，下面罗列了一些对于SQL 优化 DBA 需要了解和掌握的知识 1 SQL 编译与优化引擎和执行 2 数据的访问逻辑数据的存储结构 3

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GANs的优化函数与完整损失函数计算

优化函数(最小-最大博弈)和损失函数 GAN的原始论文中模型的优化函数为以下函数：上式为Optimization函数，即网络(Generator和Discriminator)都要优化的表达式。...但是这不是模型的总损失函数。为了理解这个最小-最大博弈，需要考虑如何衡量模型的性能，这样才可以通过反向传播来优化它。...如果需要计算总损失还要添加上生成器相关的部分。 3、生成器损失函数生成器只参与表达式 E(log(1-D(G(z))) 的第二项，而第一项保持不变。...仅仅看优化函数并不是一个很好的衡量标准，因为优化函数是对鉴别器损失函数的修改，因此它并不能反映生成器的性能(尽管生成器损失函数源于它，但我们只是在该函数中考虑了鉴别器的性能)，但是如果同时考虑这两个函数来评估性能我们就需要考虑到这两个函数的差别并加以修正...总结 GAN得优化函数(也叫最大-最小博弈)和总损失函数是不同的概念:最小-最大优化≠总损失优化函数的起源来自二元交叉熵(这反过来是鉴别器损失)，并从这也衍生出生成器损失函数。

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MySQL的count()函数及其优化

很简单，就是为了统计记录数由SELECT返回为了理解这个函数，让我们祭出 employee_tbl 表 ? ? ?...因为count(),自动会优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1)，用count()，sql会帮你完成优化的因此：count(1)和count(*)基本没有差别！

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函数库Rollup构建优化

前言本文是基于Vite+AntDesignVue打造业务组件库[2] 专栏第 8 篇文章【函数库Rollup构建优化】，在上一篇文章的基础上，聊聊在使用 Rollup 构建函数库的过程中还可以做哪些优化...第三方依赖解析和打包问题当函数库依赖第三方模块时，我们需要考虑打包问题。...这就需要考虑第三方依赖的性质和大小。如果第三方依赖是某个运行时框架或者依赖的体积很大，那最好作为 external 处理，由调用方提供具体的依赖。...这个问题需要借助插件@rollup/plugin-node-resolve[3]来解决。...结语本文主要介绍了函数库的构建过程中的一些优化方案和注意事项，希望对读者们有所帮助。如果您对我的专栏感兴趣，欢迎您订阅关注本专栏[6]，接下来可以一同探讨和交流组件库开发过程中遇到的问题。

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2D函数梯度优化

首先我们构建一个2D函数方程 $$ f(x,y)=(x^2+y-11)^2+(x+y^2-7)^2 $$ 该方程为Himmelblau方程，是科学家们研究出来专门用于检测一个优化器效果的方程。...关于meshgrid()函数，这篇博客解释的很好，如果不理解的可以看看下面以梯度下降法为例子来试着找到Himmelblau方程的极小值。...这里是以优化预测值pred为目标，而不是误差Error x = torch.tensor([0., 0.], requires_grad=True) # 设定初始值(0, 0) optimizer =...torch.optim.Adam([x], lr=1e-3) # 优化器对x进行优化，设定学习率为0.001 for step in range(20000): pred = himmelblau...(x[0], x[1]) optimizer.zero_grad() # 梯度信息清零 pred.backward() optimizer.step() # 进行一次优化器优化，

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问答 | 优化函数耗时的问题

话不多说，直接上题 @徐扬问：关于优化函数耗时的问题 sgd的时间复杂度是O(1),梯度下降的时间复杂度是O(N),但是每次epoch的时候，sgd的耗时比梯度下降耗时还要长，这是为什么呢？...来自社友的回答 ▼▼▼ @行者小林个人理解：这里说的迭代周期应该是指对1500个样本遍历一次，随机梯度下降（sgd）单次提取一个样本进行处理，需要迭代1500次，每次迭代都是串行的，无法利用gpu并行加速...既然gd的时间少，然后效果还优于sgd 行者小林回复徐扬：我们通常衡量的是达到指定效果（例如loss降到0.1所需要的时间和内存）所需的时间，对于sgd在完1500次数据后loss下降了1500

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Loadrunner 脚本优化-事务函数简介

脚本优化-事务函数简介 by:授客 QQ：1033553122 1.事务的开始和结束名称需要相同 lr_start_transaction(“transaction_name”); …//事务处理...2) LR_PASS 指事务是以PASS状态通过的，说明改事务正确地完成了，并且记录下对应的时间，这个时间就是指做这件事情所需要消耗的时间。...说明：事务的PASS和FAIL状态会在场景的对应计数器中记录，包括通过的次数和事务的响应时间，方便后期分析改事务的吞吐量以及响应时间的变化情况 4.事务相关的函数 //获得对应事务达到该函数运行位置时持续的时间...，这个时候需要利用一个web_get_int_property()函数来解决。...lr_end_transaction(“download”,LR_PASS); else lr_end_transaction(“download”,LR_FAIL); } 一般来说，对于下载操作的性能测试集中在需要多少时间弹出下载对话框

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