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——拟牛顿法(3))
最优化学习笔记(十七)——拟牛顿法(3)
秩1修正公式 在秩1修正公式中，修正项为αkz(k)z(k)T,αk∈R,z(k)∈Rn,是一个对称矩阵，近似矩阵的更新方程为： Hk1Hkαkz(k)z(k)T\boldsymbol{H}_{k+1} = \boldsymbol{H}_{k} + \alpha_k\boldsymbol{z}^{(k)}\boldsymbol{z}^{(k)T}注意&#…
 第二版)
深入理解java虚拟机 (三) 第二版
参考资料
本书名为“深人理解Java虚拟机”，但要想深人理解虚拟机，仅凭- -本书肯定是远远不够的，读者可以通过以下信息找到更多关于Java虚拟机方面的资料。我在写作此书的时候，也从下面这些参考资料中获得了很大的帮助。. (1)书籍…
memcached 如果进程占用cpu很高
memcached 如果进程占用cpu很高一客户占用到了 25% 把mencache内存大小从32m 改成256m 后 memcached 基本占用cpu 是0可能分配的内存不够用了 大量的新缓存需要进入 同时大量的旧缓存又需要被淘汰出来 导致 一进一出非常频繁 从而导致服务性能下降加大内存吧操作如下ÿ…
——拟牛顿法(4)DFP算法)
最优化学习笔记(十八)——拟牛顿法(4)DFP算法
秩2算法可以保证在任意第k步迭代下， 只要一维搜索是精确的，近似矩阵Hk就是正定的。
DFP算法
令k0,选择初始点x(0)，任意选择一个堆成正定实矩阵H0。如果g(k)0， 停止迭代； 否则，令d(k)−Hkg(k)计算 αkargminα≥0f(x(k)αd(k)…
《深入理解java虚拟机》第1章 走近Java
1.4 Java虚拟机发展史
上一节我们从整个Java技术的角度观察了Java 技术的发展，许多Java程序员都会潜意识地把它与Sun公司的HotSpot虚拟机等同看待，也许还有一些程序员会注意到BEA.JRockit和IBM J9，但对JVM的认识不仅仅只有这些。从1996年初S…
Asp.net报表制作 OpenFlashChart免费图表组件
Asp.net报表制作 OpenFlashChart免费图表组件 OpenFlashChart是一款开源的以Flash和Javascript为技术基础的免费图表组件，用它能创建一些很有效果的报表分析图表。 最重要的是它是开源和免费的，该组件使用flash展示报表能够很好的做到与浏览器进行集成…
使用简单的5个步骤设置 Web服务器集群
通过在多个处理器之间分担工作负载并采用多种软件恢复技术，能够提供高度可用的环境并提高环境的总体 RAS（可靠性、可用性和可服务性）。可以得到的好处包括：更快地从意外中断中恢复运行，以及将意外中断对终端用户的影响…
——拟牛顿法(5)BFGS算法)
最优化学习笔记(十九)——拟牛顿法(5)BFGS算法
一、BFGS算法的更新公式 为了推导BFGS算法，需要用到对偶或者互补的概念，前边已经讨论过hessian矩阵逆矩阵的近似矩阵需要满足以下条件： Hk1Δg(i)Δx(i)0≤i≤k\boldsymbol{H}_{k+1} \Delta\boldsymbol{g}^{(i)} = \Delta\boldsymbol{x}^{(i…
浅谈HotSpot逃逸分析
JIT
即时编译（Just-in-time Compilation，JIT）是一种通过在运行时将字节码翻译为机器码，从而改善字节码编译语言性能的技术。在HotSpot实现中有多种选择：C1、C2和C1C2，分别对应client、server和分层编译。 …
pku 1611 The Suspects 并查集的应用
http://poj.org/problem?id1611 思路：统计出和0能够联系在一起的点，然后输出其个数 View Code #include <cstdio>#include <iostream>#define maxn 30004using namespace std;int f[maxn],num[maxn];//num记录与0有联系的个数int n,m;int …
——ArrayList.asList)
Java陷阱(一)——ArrayList.asList
一、问题代码 话不多说，直接上问题代码：
package com.pajk.recsys.dk.test;import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;import com.pajk.recsys.utils.CommonUtils;public class CommonTest {public static List<…
ElasticSearch bool过滤查询
bool过滤查询 可以实现组合过滤查询 格式: { "bool": { "must: 0, "should: O, "must not":0}} must:必须满足的条件---and should:可以满足也可以不满足的条件--or must_ not:不需要满足的条件--not
GET /lib5/items/_search
{ "post_fi…
Word2Vec训练同义词模型
一、需求描述 业务需求的目标是识别出目标词汇的同义词和相关词汇，如下为部分目标词汇(主要用于医疗问诊)： 尿 痘痘 发冷 呼吸困难 恶心 数据源是若干im数据，那么这里我们选择google 的word2vec模型来训练同义词和相关词。
二、数据处理…
ElasticSearch 聚合查询
价格总和：
1,使用aggs 2,自己起个名字price_of_sum 3,求和sum 4，filed要求和的字段
GET /lib5/items/_search
{"aggs": {"price_of_sum": {"sum": {"field": "price"}}}
}聚合查询结果&#x…
hdu Candy Sharing Game
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid1034 模拟题 View Code 1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 int a[100000]; 4 int b[100000];//a的一半 5 int n; 6 int main() 7 { 8 while(cin>>n && n) 9 {10 int i;11 …
Spark下的word2vec模型训练
一、引言 前边一节介绍了Word2Vec模型训练同义词，那么在大数据量的情况下，我们自然想到了用spark来进行训练。下面就介绍我们是如何实现spark上的模型训练。
二、分词 模型训练的输入是分好词的语料，那么就得实现spark上的分词。
def split…
ElasticSearch 复合查询
使用bool查询 接收以下参数: must:文档必须匹配这些条件才能被包含进来。 must _not:文档必须不匹配这些条件才能被包含进来。 should:如果满足这些语句中的任意语句，将增加。score, 否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。 filter:必…
对DataTable的一些解释
最经做导入导出Excel时，经常操作DataTable，DataSet，就按自己的需求对他们的一些常用的东西进行了一下总结。 一、DataTable简介 (1)构造函数 DataTable() 不带参数初始化DataTable 类的新实例。 DataTable(string …
最优化学习笔记（二十）——全局搜索算法
一、引言 前边的博文我们讨论过一些迭代算法，包括梯度方法、牛顿法、共轭梯度法和拟牛顿法，能够从初始点出发，产生一个迭代序列，但是往往这些迭代序列只能收敛到局部极小点，而且这些迭代方法需要计算目标函数的一阶导数…
Elasticsearch查询性能优化
constant_score的用处
当我们不关心检索词频率TF（Term Frequency）对搜索结果排序的影响时，可以使用constant_score将查询语句query或者过滤语句filter包装起来。
检索词频率：检索词在该字段出现的频率。出现频率越高，…