优化是改进方法或设计的行为。在编程中，优化通常采用提高算法速度或减少所需资源的形式。优化的另一个含义是机器学习中使用的数值优化算法。
有没有有效的方法来断言 constexpr-if 分支已执行？
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NAdam 在 ResNet18 的 pytrch 中的表现比 Adam 优化器差
我在使用 NAdam 优化器时遇到了问题。每当我使用 pytorch 库中的 NAdam 优化器时，我发现与 ResNet18 一起使用时测试精度下降了大约 2%（测试
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以下功能迭代时间较长，需要优化代码以提高获取数据的性能。你能帮我如何优化吗？ 私人名单 以下功能迭代时间较长，需要优化代码以提高获取数据的性能。你能帮我如何优化吗？ private List<ApplicationMenuItemDTO> toDTO(List<ApplicationMenuItem> list) { if (list.Count() > 0) { ApplicationUser u = manager.FindById(User.Identity.GetUserId<int>()); List<ApplicationMenuItemDTO> miDTOs = new List<ApplicationMenuItemDTO>(); foreach(ApplicationMenuItem mi in list) { if (mi.PermissionId == null // menu items that do not require permission || u.HasPermission(mi.PermissionId)) // menu items user has permission to { miDTOs.Add(new ApplicationMenuItemDTO { MenuItemId = mi.MenuItemId, ParentMenuItemId = mi.ParentMenuItemId, Name = mi.Name, NamePlural = mi.NamePlural, DisplayName = mi.DisplayName, DisplayNamePlural = mi.DisplayNamePlural, DeepLink = mi.DeepLink, ApplicationPageId = mi.ApplicationPageId, Description = mi.Description, PermissionId = mi.PermissionId, IsLocked = mi.IsLocked, Url = mi.Url, Rank = mi.Rank, MenuItemTypeID = mi.MenuItemTypeID, MenuItem = toDTO(db.ApplicationMenuItems.Where(x => x.ParentMenuItemId == mi.MenuItemId).ToList()) }); } } return miDTOs.OrderBy(x=>x.Rank).ToList(); } else { //base case - return empty list return new List<ApplicationMenuItemDTO>(); } } 很难说，因为OP没有写出性能问题在哪里，但这里有一些猜测。 ApplicationUser u = manager.FindById(User.Identity.GetUserId<int>()); 我无法判断这个查询是否昂贵，但另一方面，它似乎并不依赖于任何mi数据。因此，您可以将其移出 foreach 循环。 这行代码： MenuItem = toDTO(db.ApplicationMenuItems .Where(x => x.ParentMenuItemId == mi.MenuItemId) .ToList()) 看起来好像它在每个循环迭代中执行一次数据库查询。因此，如果 list 中有 50 个项目，那么您将执行 50 个数据库查询。 尝试研究是否可以将数据库查询移出循环，而改为进行单个批量查询。然后使用 list 压缩或连接该查询的结果。
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