智能算法：Exponential Distribution Optimizer (EDO)指数分布优化器

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easytorch 使用Python的numpy实现的简易深度学习框架，API与pytorch基本相同，实现了自动求导、基础优化器、layer等。 1 文档目录 2 Quick Start from easytorch.layer import Linear, Tanh, Sequential from easytorch.optim import SGD import easytorch.functional as F # Create a model, optimizer, loss function model = Sequential( Linear(1, 5), Tanh(), Linear(5, 1) ) opt = SGD(model.parameters(), lr=3e-4) loss_fn = F.mse_loss # train the mod

GODLIKE (Global Optimum Determination by Linking and Interchange Kindred Evaluators) 是各种基于种群的全局优化方案的泛化。 此外，它只需添加额外的目标函数即可处理单目标和多目标优化。 GODLIKE 使用遗传算法、差分进化、粒子群优化和自适应模拟退火算法的相对基本实现来解决优化问题。 其强大之处在于，这些不同的算法同时运行（链接），并且每个种群的成员之间有时也会互换（互换），以减少收敛到局部极小值的机会。 它主要是为了提高鲁棒性，而不是效率，因为它通常需要比任何单独的算法更多的函数评估。 它还旨在消除每次遇到优化问题时对这些算法进行微调的需要，并概括优化本身（它既是单目标优化器又是多目标优化器），并生成要使用的简单图在快速报告等中 基本示例： （单目标） % 扩展 Rosenbrock 函数罗森 =

Optimizer是一款高级配置实用程序，可帮助您保护隐私并提高安全性。 适合在全新，干净地安装Windows后使用，以实现最大的隐私和安全性。 根据Windows版本的不同，优化器还允许您执行一些特定的调整。 支持 Windows10/11 软件特点：全语言支持（提供19种语言）；提高系统和网络性能；禁用不必要的窗口服务；禁用 Windows 遥测、小娜等；禁用办公室遥测（仅适用于 Office 2016）；禁用视窗 10 自动更新；一次快速下载有用的应用程序；卸载 UWP 应用；清理系统驱动器和主要浏览器的配置文件数据；修复常见的注册表问题；对 IP 进行 ping 操作并评估您的延迟；在 SHODAN.io 上搜索 IP；快速更改 DNS 服务器（从预制列表）；刷新域名缓存；删除启动时运行的有害程序；编辑主机文件；查找文件锁定句柄并终止关联的进程；网络速度监控；硬件检测工具；在桌面上添加项目在右键单击菜单上；为运行对话框定义自定义命令 使用配置文件的静默运行支持

通过蚁群和遗传进化的旅行时间优化 在这个项目中，我解决了出租车的旅行时间优化问题。 可以将其称为“旅行推销员问题” ，这是众所周知的计算机科学问题。 目的是找到访问一组位置的最短路径。 对于此问题，需要优化技术来智能地搜索解空间并找到接近最优的解。 更具体地说，我首先使用XGBoost模型来预测每对上落地点之间的旅行时间。 然后，我使用了进化算法，即蚁群和遗传算法，为数据中的车辆找到了最佳的旅行路线。 可以在以下链接找到有关Medium的随附博客文章： 数据集 数据是已经下载到上的数据。 我有2016年黄色出租车，绿色出租车和出租汽车的月度数据。 该数据集具有11个属性的近150万个行程记录

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使用简单功能可视化梯度优化器 目的 梯度下降是我们用于机器学习的优化的基本原理之一。 但是，希望了解更多有关该领域的初学者会遇到通用图或仅与抽象意义相关的等高线图。 像这样的图形可以初步了解什么是梯度下降及其作用，但是比有趣的图片还缺乏深度。 大多数机器学习模型的高维性使得初学者很难形象化。 本笔记本的目的是提供一个更具体的示例，以使人们对梯度优化器的工作方式以及每个行为都具有更强的直觉。 希望用户可以从此笔记本中获得更多的见解。 使用笔记本 运行整个笔记本会生成上面GIF中显示的图，用户可以与之交互以更改迭代步骤的数量，可以使用优化程序进行切换并更改3D图形上的角度。 笔记本中包含从带有噪声的线性函数生成的数据。 优化的目标是最小化与从两个可训练参数（斜率和截距）绘制的回归线相关的均方误差。 已实施并测试了梯度下降，SGD，Minibatch GD，动量，RMSProp和Adam。 成

全局频谱反卷积 全局光谱解卷积+峰优化器 gsd使用的算法是搜索拐点以确定峰的位置，并且峰的宽度在2个拐点之间。 GSD的结果产生一个包含{x，y和width}的对象数组。 但是，此宽度基于拐点，并且可能与“ fwhm”（全宽一半最大值）不同。 第二种算法（ optimizePeaks ）将宽度优化为FWHM以匹配原始峰。 因此，优化后的宽度始终为FWHM，无论使用哪个函数。 参数 minMaxRatio = 0.00025（0-1） 根据给定峰的相对高度与最高峰的比较来确定是否应将给定峰视为噪声的阈值。 broadRatio = 0.00（0-1） 如果broadRatio大于0，则所有二阶导数小于broadRatio * maxAbsSecondDerivative的峰都将被标记为true的软掩码。 noiseLevel = 0（-inf，inf） 频谱单位的噪声阈值 max

SQL优化器相关知识