Jmin性能如何

最新推荐文章于 2022-09-28 20:48:03 发布
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Java学习者
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随机搜索法:快速高效的超参数优化方法
AI天才研究院
04-07 1369
机器学习模型的训练过程通常需要调整大量的超参数,如学习率、正则化系数、神经网络的层数和节点数等。这些超参数的选择对模型的性能有着重要影响。传统的超参数优化方法如网格搜索和贝叶斯优化等存在效率低下、难以扩展等问题。随机搜索法作为一种简单有效的超参数优化方法,近年来受到广泛关注和应用。超参数优化是机器学习中的一个重要问题,目标是找到使得模型在验证集或测试集上性能最优的超参数组合。常见的超参数优化方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、遗传算法等。随机搜索法是一种简单有效的超参数优化方法。
KETL 的基本概念:预训练的词嵌入和知识迁移 Natural Language Understanding by Knowledge Enhanced Transfer Learning
AI天才研究院
08-03 1643
在自然语言理解（NLU）中，大多数的研究都是基于传统机器学习方法和统计模型，而忽视了深度学习方法带来的巨大发展。近年来，深度学习方法取得了重大突破，并成功地应用于许多自然语言处理任务。然而，由于训练过程复杂、数据量庞大、特征维度高等原因，这些模型往往难以直接用于实际生产环境。所以，如何将深度学习模型与预训练的词嵌入或上下文表示结合起来，实现零样本迁移学习，成为自然语言理解领域的热门话题。
jmint:jMINT-用于集成测试的Java变异-开源
04-25
jMINT是一种集成故障注入工具，可识别跨类的数据交换并沿这些路径注入故障。 它主要基于程序分析和代码突变的思想。 跨边界数据交换是通过使用Java字节代码分析和转换framework-soot执行数据流分析来标识的。 突变注入也通过烟灰框架完成。 jMINT工具可用于衡量集成测试套件的有效性。
Jmin:Java轻量级开发平台
Java学习者的专栏
05-30 4999
1:Jmin: Java轻量级开发框架  内置有Ioc容器,Jdbc持久化,socket通讯,Job作业和一个Swing应用等子框架,各子框架可独立使用,互不影响,提供接口代码和Demo代码, 下面列举一下平台中的Ioc容器的特点    1:基于Bean元素定义方式构造  2:提供友好的使用接口  3:扩展性好,支持类型转换器  4:代码结构清晰,可读性好  5:工具极少依赖外部J
Jmin 平台支持注解了
Java学习者的专栏
06-08 904
最近看了一下注解,把Ioc容器调整了一下使其支持注解配置了,下面简单介绍一下 下载地址1：http://pan.baidu.com/share/home?uk=2218126399 下载地址2：http://dl.vmall.com/c0u7lix55w 1:注解启用 XML配置标明使用注解,只需要在XML中增加下面片段  xxx.xxx.xxx"/> 列如:
ASP.Net和ASP的区别
Jmin的博客
04-25 3495
ASP.Net和ASP的最大区别在于编程思维的转换，而不仅仅在于功能的增强。ASP使用VBS/JS这样的脚本语言混合html来编程，而那些脚本语言属于弱类型、面向结构的编程语言，而非面向对象，这就明显产生以下几个问题： 1、代码逻辑混乱，难于管理： 由于ASP是脚本语言混合html编程，所以你很难看清代码的逻辑关系，并且随着程序的复杂性增加，使得代码的管理十分困难，甚至...
2:Bean容器的设计
Java学习者的专栏
06-13 1439
在上节中，谈了一下个人关于Bean容器的一些浅陋认识(不对的地方还望谅解)。本节中，我们将探讨设计一个Bean容器，并尝试设计一些稳定基本类或接口,作为本容容器的规范(菜鸟的设计,有点夸张了). Bean容器是一个管理对象的对象，如果把Bean容器比做一台机器，那么它是如何与外部交互的呢？从上节中，可以看出容器有两点突出的职责：接收外部指令和对外提供对象，这里提到的指令是围绕Bean进行的，比
Web前端性能优化优秀文章集锦
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
10-13 424
前端优化 1.Google和雅虎提供的Web页面优化最佳实践：http://www.youkuaiyun.com/article/2013-09-23/2817020-web-performance-optimization 2.web前端性能优化总结：http://blog.youkuaiyun.com/mahoking/article/details/51472697 3.前端优化最佳实践：ht
海上风电场对雷达性能的影响——绕射损耗
John_zsz的博客
09-28 3526
海上风电场对雷达性能的影响——绕射损耗
bfltgray matlab,Matlab中的矢量化循环-性能问题
weixin_34703307的博客
03-18 138
根据我读到的教程,我试图将一些过程矢量化,这需要很多时间。我重写了这个:function B = bfltGray(A,w,sigma_r)dim = size(A);B = zeros(dim);for i = 1:dim(1)for j = 1:dim(2)% Extract local region.iMin = max(i-w,1);iMax = min(i+w,dim(1));jMin ...
深入解析JavaScript库：jMin的使用与特性
根据给定的文件信息，我们可以推断出标题中的 "my-javascript-library-jmin" 指代的是一个...对于想要更深入学习和探索JavaScript库的开发者而言，jmin库提供了一个学习和实践代码组织、性能优化和社区协作的良好起点。
2、鲸鱼优化算法的改进（1）自适应调整权重由于WOA在优化求解的过程中，线性的惯性权重调整策略若选择不合适，将影响算法的收敛速度。因此，本文提出了一种根据当前鲸鱼种群分布情况来自适应改变权值的大小，公式如下：w = d 1 ⋅ ( P i worst − P i best ) + d 2 ⋅ ( x i upper − x i lower ) / n g (1) w=d_1\cdot(P_{i\text{worst}}-P_{i\text{best}})+d_2\cdot(x_i^{\text{upper}}-x_i^{\text{lower}})/n_g\tag{1}w=d 1​ ⋅(P iworst​ −P ibest​ )+d 2​ ⋅(x iupper​ −x ilower​ )/n g​ (1)其中，n g n_gn g​ 表示当前种群的迭代次数；x i upper x_i^{\text{upper}}x iupper​ 和x i lower x_i^{\text{lower}}x ilower​ 分别为变量x i x_ix i​ 的上界和下界；P i worst P_{i\text{worst}}P iworst​ 和P i best P_{i\text{best}}P ibest​ 分别为当前鲸鱼种群中最差鲸鱼的位置向量和最优鲸鱼的位置向量；d 1 d_1d 1​ 和d 2 d_2d 2​ 是两个常数。因此，当前鲸鱼个体自适应调整权重收缩包围更新位置和自适应调整权重螺旋更新位置公式如下：X ( t + 1 ) = w ⋅ X ∗ ( t ) − A ⋅ D (2) X(t+1)=w\cdot X^*(t)-A\cdot D\tag{2}X(t+1)=w⋅X ∗ (t)−A⋅D(2)X ( t + 1 ) = w ⋅ X ∗ ( t ) + D p ′ ⋅ e b l ⋅ cos ⁡ ( 2 π l ) (3) X(t+1)=w\cdot X^*(t)+D'_p\cdot e^{bl}\cdot\cos(2\pi l)\tag{3}X(t+1)=w⋅X ∗ (t)+D p′​ ⋅e bl ⋅cos(2πl)(3)这样设计自适应调整权重w ww的好处在于，其值由两部分决定，前半部分对种群迭代次数过大时起主要调节作用，后半部分对种群陷入局部最优时起主要调节作用。权重w ww前后两部分会根据当前种群位置的变化情况而发生变化，不拘于某种固定的形式，具有很强的自适应性。（2）自适应调整搜索策略为防止算法陷入局部最优，随机搜索阶段，个体根据概率阈值Q QQ来选取随机搜索的更新方式，概率阈值定义为Q = ∣ f ˉ − f min ⁡ ∣ ∣ f max ⁡ − f min ⁡ ∣ (4) Q=\frac{|\bar f-f_{\min}|}{|f_{\max}-f_{\min}|}\tag{4}Q= ∣f max​ −f min​ ∣∣ fˉ​ −f min​ ∣​ (4)其中，f ˉ \bar f fˉ​ 表示当前鲸鱼种群的平均适应度值；f min ⁡ f_{\min}f min​ 为当前鲸鱼种群中最好的适应度值；f max ⁡ f_{\max}f max​ 为当前鲸鱼种群中最差的适应度值。对于每个鲸鱼个体，以一个[ 0 , 1 ] [0,1][0,1]之间的随机数q qq与计算出的概率阈值Q QQ进行数值比较。若q < Q q<Qq<Q，随机选取的鲸鱼个体X rand X_{\text{rand}}X rand​ 根据式(5)更新其位置，其他鲸鱼个体位置不变；否则，其他鲸鱼个体根据基本公式更新其位置。这样设计使得算法在迭代前期能以较大的概率在全局范围内随机产生一组解，避免鲸鱼因聚集在一起而导致种群多样性的缺失，增强了算法的全局搜索能力。X rand = X j min ⁡ + r ⋅ ( X j max ⁡ − X j min ⁡ ) (5) X_{\text{rand}}=X_{j\min}+r\cdot(X_{j\max}-X_{j\min})\tag{5}X rand​ =X jmin​ +r⋅(X jmax​ −X jmin​ )(5)其中，r rr为[ 0 , 1 ] [0,1][0,1]之间的随机数；X j min ⁡ X_{j\min}X jmin​ 和X j max ⁡ X_{j\max}X jmax​ 分别为变量X rand X_{\text{rand}}X rand​ 取值的最小值和最大值。
03-11
另一种常见的做法是在上述基础上加入随机扰动项或者采用其他形式的非线性衰减机制来进一步提升性能。例如，可以利用正弦或余弦函数构建周期性的变化模式，使得某些特定时刻能够触发更强力的跳跃行为，帮助逃离潜在的...
一个C#和C++执行效率对比的简单实例
quanben
09-22 9699
这里用一个算法题进行比较。 原题是见http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4090，登载在http://blog.youkuaiyun.com/woshi250hua/article/details/7997550 作者提供了一个比较快的答案。 我之前也尝试做了一个，没有用递归，但也没有用作者使用的格局保存的剪枝方案，比较慢，随后看了作者的方案后再整合进了一
4:Bean之单例
Java学习者的专栏
06-19 670
在上一篇中,我们初步介绍一下容器的使用,从本节开始开始介绍Bean容器的一些使用例子,由于我们所设计的这个容器支持三种方式因此我们同一个例子将用三种方式进行表达.        4.1  直接调用         4.2  XML调用           4.3 注解方式
博客已搬家
Java学习者的专栏
06-19 160
地址:[url]http://blog.youkuaiyun.com/JavaTear[/url]
工业自动化中基于威纶通触摸屏的水箱液位PID控制仿真程序设计与实现
最新发布
04-26
内容概要：本文详细介绍了如何利用威纶通触摸屏及其配套软件EasyBuilder Pro构建一个水箱液位控制的PID仿真程序。主要内容涵盖触摸屏界面设计、PID算法实现、通信配置以及仿真模型搭建等方面。文中不仅提供了具体的代码示例，还分享了许多调试经验和优化技巧，如抗积分饱和处理、通信同步设置等。此外，作者还强调了实际应用中的注意事项，例如参数范围限制、突发情况模拟等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PID控制器有一定了解并希望深入掌握其实际应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行水箱液位控制系统设计、调试和优化的工作环境。主要目标是帮助读者理解和掌握PID控制的基本原理及其在实际工程项目中的具体实现方法。 其他说明：附带完整的工程文件可供下载，便于读者快速上手实践。文中提到的所有代码片段均经过实际验证，确保可靠性和实用性。
2024年中国城市低空经济发展指数报告
04-25
内容概要：《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布，指出低空经济作为新质生产力的代表，已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系，评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅，分别以91.26和84.53的得分领先，展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL（电动垂直起降飞行器）和直升机等产品，广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展，预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群：对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标：①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力；②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测；③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力；④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明：报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性，提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展，各地应找准自身比较优势，实现差异化发展。
多智能体协同编队控制：无人机编队背后的Python实现与关键技术解析
04-25
内容概要：本文详细介绍了多智能体协同编队控制的技术原理及其Python实现。首先通过生动形象的例子解释了编队控制的核心概念，如一致性算法、虚拟结构法、预测补偿等。接着深入探讨了编队形状的设计方法，包括如何利用虚拟结构法生成特定编队形状，并讨论了通信质量和参数调试的重要性。此外，还涉及了避障策略、动态权重分配以及故障检测等实际应用中的挑战和解决方案。最后，通过具体实例展示了如何将理论应用于实际项目中，如无人机编队表演、自动驾驶车队等。 适用人群：对多智能体系统、编队控制感兴趣的科研人员、工程师及高校师生。 使用场景及目标：适用于研究和开发多智能体协同编队控制系统的场景，旨在帮助读者理解并掌握相关技术和实现方法，提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实践经验和技术细节，有助于读者更好地理解和应用这些技术。同时强调了参数调试、通信质量、预测补偿等方面的关键因素对于系统性能的影响。
四旋翼飞行器模型预测控制(MPC)的Matlab实现及其设定点收敛保证
04-25
内容概要：本文详细介绍了名为'MPC_ACC_2020-master'的四旋翼飞行器模型预测跟踪控制器(Matlab实现)。四旋翼飞行器由于其高度非线性和强耦合特性，在复杂环境中难以实现精准控制。模型预测控制（MPC）通过预测未来状态并在每一步进行在线优化，解决了这一难题。文中展示了关键代码片段，解释了系统参数定义、初始化、预测模型构建、成本函数构建、优化求解及控制输入的应用。此外，还探讨了MPC_ACC_2020-master如何通过精心设计的成本函数和优化算法确保四旋翼飞行器状态收敛到设定点。 适合人群：从事飞行器控制领域的研究人员和技术爱好者，尤其是对模型预测控制感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于四旋翼飞行器的轨迹跟踪任务，旨在提高飞行器在复杂环境下的稳定性与准确性。具体应用场景包括但不限于无人机竞速、自动巡航、物流配送等。 其他说明：尽管该项目主要用于科研目的，但其简洁高效的代码结构也为实际工程应用提供了良好借鉴。同时，项目中存在一些待改进之处，如状态估计部分未考虑真实情况下的噪声干扰，后续版本计划移植到C++并集成进ROS系统。
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