optimization 相关问题

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。

使用跟踪器(0)和更新后理解Python海龟刷新的问题

最近,我一直在尝试用Python创建一个假的3D引擎。我说假是因为它并不是真正创建“Z”轴,而是刷新并重新创建用户应该做的事情......

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旋转几何向量最快的方法是什么?

我想找到以角度 theta 旋转 2D 几何向量的最快方法。 我当前的实现使用旋转矩阵数学并且速度很慢: Vec2 旋转(Vec2 点,浮点 theta) { 浮动 c = ...

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GurobiError:未找到 Gurobi 许可证

我正在尝试运行 Gurobi 的示例 jupyter 笔记本: https://github.com/Gurobi/modeling-examples/blob/master/factory_planning/factory_planning_1.ipynb 我已经安装了 gurobipy,但是当...

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Gurobi 使用 Python:模型发电机的开/关状态

我正在尝试对古罗比柴油发电机的功率输出进行建模。该发生器具有以下特点: OFF:无动力输出,零油耗。 ON:功率输出必须介于...

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scipy.optimize.least_squares() 运行 5 次并每次都返回初始猜测

我正在运行最小二乘优化,根据测量值拟合我的数据。我创建了一个成本函数,所有函数参数似乎都很好,但结果与

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矩形嵌套 - 使用模拟退火收敛到最优解

我正在使用模拟退火来解决矩形嵌套问题。我能够得到很好的结果,但我得到的解决方案是离散的。即使全局最优也并不总是获得。 问题描述:

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如何生成始终触发信号 SIGFPE(除以零)的代码?

我需要编写一个单元测试,该测试应该始终触发除以零的信号(SIGFPE),这样我就可以测试并比较使用/不使用信号捕获模块时会发生什么。 我的 Linux 信号捕获/

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如何在 Rust 中有效地在堆上生成随机字节序列

我希望在堆上存储大量随机字节序列。我只需要对字节序列本身的引用;我不需要所有权。实现这一目标的更普遍的方法之一...

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如何优化 NumPy/TensorFlow 中张量运算的嵌套循环?

我正在研究一个机器学习问题,涉及分类任务的蒙特卡罗模拟。我当前的实现涉及基于多项式生成合成类标签

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Rust 中分配变量有运行时成本吗?

与仅将变量的文字包含在表达式中相比,为变量分配中间值是否会产生运行时成本? 例如,temporary_assignments 是否较慢或在其他方面不如

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是否存在针对位级别优化的字节缓冲区序列化器(类似于 protobuff)?

我工作的环境中,大量数据通过 udp 传递,序列化为字节。 目前,我们正在努力优化我们的结构以提高效率,但这会带来成本 - 时间和序列化......

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欧几里得算法 C++ 的优化

欧几里得算法的工作原理如下: 1.设a、b为需要求GCD的数。 2.如果b = 0,则数字A就是所需的GCD。 3.如果b>a,则交换a和b的数字。 4.作为...

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在 Go 中检查列表是否包含某个项目的最快方法是什么?

我有一个项目,性能非常重要。我必须检查列表是否包含某个项目的函数每秒被调用数十万到数百万次,并且花费了我......

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如何优化算法以找到两个字符串之间的最长公共子序列(LCS)?

用于有效查找两个字符串之间的 LCS 的算法: 定义两个字符串 string1 和 string2,长度分别为 m 和 n。 创建尺寸为 (m+1) x (n+1) 的二维数组 dp。

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Scipy 差分进化 - 提取无效总体能量的百分比(通过回调?)

我目前正在研究一个优化问题,希望在优化的每个迭代步骤中从包中提取无效总体能量比例的信息...

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如何从 Julia Optim.jl 中的“优化”结果中提取成功或失败

我用不同的模型运行了几个优化问题,但其中一些似乎并没有实际计算结果,而是吐出了一些随机结果。 所以,我想知道如何提取

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For 循环会降低性能。有什么替代方案吗?

我正在尝试提高以下功能的性能 将 numpy 导入为 np 导入时间 r_0 = 0.1 drt_测量 = 9.999999999999991269e+04 3.305791191233514031e-02 9.083278409243831993e+0...

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SCIP - 卡在派系表清理中

我正在使用连续变量和二元变量运行多年优化。第一年,SCIP 能够在 5 秒内预求解,并在一分钟内完全求解,但是,第二年,...

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Unity 在 while 循环(C#)(单纯形方法程序)上不断崩溃

我正在使用 Unity 用 C# 编写一个程序,以使用单纯形法找到线性规划问题的最佳解决方案,用于我的计算机科学课程。不幸的是我不太有经验...

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如何有效计算核/矩阵

将 numpy 导入为 np 解决方案点计数 = 150 阻抗数据点计数 = 134 阻抗频率 = np.logspace(np.log10(100000), np.log10(0.0199), 阻抗_数据点_计数)

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