优化问题在管理运筹、工业工程、经济学、物流、能源、金融等许多领域都有。优化技术属于底层的数学技术，应用面很广。对应求解优化问题的优化求解器，可以广泛应用于电力系统调度、生产计划、物流路径规划、投资组合优化等多个领域。使用优化求解器可以帮助用户更方便、更快速地找到问题的最优解。推荐可以去阿里达摩院求解器的案例广场https:/
7.将值分配给多个变量 当我们处理多个变量并希望将不同的值分配给不同的变量时,此简写技术非常有用。 //Longhand let test1, test2, test3; test1 = 1; test2 = 2; test3 = 3; //Shorthand let [test1, test2, test3] = [1, 2, 3]; 8.赋值运算符简写 我们在编程中处理很多算术运算符,这是将...
在这种情况下,单目标优化算法就显得力不从心,因为它们通常只能优化一个目标。 多目标优化在机器学习和深度学习领域的应用日益增多,因为它们提供了一种有效的方式来平衡多个性能指标,从而在复杂的现实世界应用中实现更好的总体性能。本文旨在为资深的机器学习和深度学习从业者提供一个全面的多目标优化技术指南,包括其基础...
随着模型越来越大,训练和推理成本会平方级增长,为了平衡成本和规模,即希望在较小成本下实现超大模型的效果,通常会采用 MOE(Mixture-of-Experts)技术。 MoE 层即将大模型拆分成多个小模型(专家,expert), 每轮迭代根据样本决定激活一部分专家用于计算,达到了节省计算资源的效果;并引入可训练并确保稀疏性的门( gate )...
代码优化是软件开发中不可或缺的一部分，它可以显著提高程序的性能和效率。开发人员应该持续学习和实践代码优化技术，以确保他们的应用在不断增长的数据和用户负载下仍能够高效运行。通过合适的算法、数据结构、内存管理和并行计算等技术，开发人员可以编写出更出色的代码。强烈推荐《代码整洁之道 程序员的职业素养》，是...
随机梯度下降,它是一种机器学习中使用的优化技术,通过计算成本函数相对于训练数据集的随机选择子集的参数梯度来更新模型的参数。这种方法也被称为增量梯度下降或在线学习。该算法通过每次迭代顺序更新参数,降低计算成本并避免从大型数据集中获得的非凸函数的局部最小值。然而,与批量梯度下降相比,梯度下降优化的随机逼近结...
常见代码优化技术复写传播复写传播(Inline Expansion)是一种编译器优化技术,它通过将函数调用处的函数体直接插入到调用处来减少函数调用的开销。当编译器进行复写传播时,它会检查函数调用的上下文并判断是否可以将函数的代码直接嵌入到调用处,而不是通过函数调用的方式进行执行。这样可以减少函数调用的开销,例如函数调用的...
DNIe的主要作用是,分析输入的所有信号,通过“6倍精密显像、3D动态最优化、对比度加强、细节放大、色彩最优化及多功能影像最优化”六个处理程序,将输入信号转换成最佳的输出信号,来保证栩栩如生的最佳画质。 三星I9100采用DNIe技术 这项曾获得85个专利的技术应用尖端影像处理芯片,在动态画面中可以从任何角度成像,修补画...
2 GE支持通用图优化技术 2.1 常量折叠 常量折叠的核心为在编译阶段直接计算并替换常量表达式的值,从而减少运行时的计算负担。例如,表达式“2+3”会在编译时被直接替换为“5”,从而会减少图中节点的数量,这种优化有助于减小模型体积,提高执行效率和性能。