oracle 12C DBA笔记 性能调优，新特性最佳实践，其实实战经验

LibADMM工具箱 1.简介 该工具箱使用本文中开发的M-ADMM 解决了许多稀疏，低秩矩阵和低秩张量优化问题。 2.问题清单 下表列出了我们工具箱中已解决的问题。 请参阅以下手册中的更多详细信息： 。 3.引文 在您的论文中引用此工具箱时，请使用以下参考资料： C. Lu, J. Feng, S. Yan, Z. Lin. A Unified Alternating Direction Method of Multipliers by Majorization Minimization. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 40, pp. 527-541, 2018 C. Lu. A Library of ADMM for Sparse and Low-rank Optimizat

使用PyTorch逐步搭建神经网络代码（附逐句讲解） 逐句讲解位于本人的“使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版）”系列博客中。 与经典版代码相比，优化了建模过程，提升了模型表现

适合批量处理超大型数据的程序，采用矩阵思路编写，相比较循环处理，效率提升数百倍，谁用谁知道，有问题请给我留言。

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引言 　　是如何把分布在不同地理位置上的计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源和知识资源等通过Internet整合成一台巨大的超级计算机，实现各种资源的全面共享，是网格任务调度的主要工作任务。资源管理是网格技术的关键。 　　用户通过向网格系统提交计算任务，以此来共享网格资源，网格调度程序再把这些任务分配给合适的资源。高效的调度策略或算法可以充分利用网格系统的处理能力，达到提高应用程序性能的面对。在目前的网格调度算法研究中，主要目标是提高吞吐率和系统的使用率，实现经济系统和用户的约束条件，使得在整个系统中网格应用任务的完成时间达到最小化。 　　遗传算法（IGA）是建立一个调度的集合并从

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

手写数字识别，一共有三个文件，前向传播，反向传播，测试。

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