优化

凸优化在应用数学、经济金融、工程、计算机科学，特别是数据科学和机器学习方面越来越重要，本书对凸优化进行了全面且现代的介绍。本书由该领域的权威专家撰写，内容包括凸优化的算法理论的新进展，不但包含一阶、二阶极小化加速技术的一个统一且严格的表述，而且为读者提供了光滑化方法的完整处理，这极大地扩展了梯度类型方法的应用范围。此外，本书还详细讨论了结构优化的几种有效方法，包括相对尺度优化法和多项式时间

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本书介绍了凸优化中的主要复杂性定理及其相应的算法。从黑箱优化的基本理论出发，内容材料是朝着结构优化和随机优化的新进展。我们对黑箱优化的介绍，深受Nesterov的开创性著作和Nemirovski讲稿的影响，包括对切割平面方法的分析，以及（加速）梯度下降方案。我们还特别关注非欧几里德的情况（相关算法包括FrankWolfe、镜像下降和对偶平均法），并讨论它们在机器中的相关性学习。我们慢慢的介绍了F

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本书内容详实，结构严谨，侧重于介绍优化理论在实际生活中的应用，是学习优化理论不可多得的入门教材。读者将从本书中学到如何识别、简化、建模以及求解相关优化问题，并将其中暗含的基本原理应用到自己正在进展的项目中。本书对线性代数做了清晰而完整的介绍。通过引入相关的实际案例，以易于理解且形象的方式给读者展示核心的数学概念，并帮助其领会问题的实际意义。阅读本书不需要太多的预备知识，读者只需要对几何学、微积分学

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一、std::string的底层实现1、深拷贝1classString{2public:3String(constString&rhs):m_pstr(newchar[

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先来介绍一下时间复杂度：同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该

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《妙手回春：网站可用性测试及优化指南(修订版)》是作者SteveKrug继畅销书《点石成金：访客至上的网页设计秘笈》(Don'tMakeMeThink)后推出的又一力作。多年来，人们就认识到网站可用性测试可以极大地改善产品质量，但鉴于正规的可用性测试流程复杂、费用高昂，很少人这样做。在《妙手回春：网站可用性测试及优化指南(修订版)》中，作者详细阐述了一种简化的网站可用性测试方法，让任何人都

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这不是一本单纯讲解前端编程技巧的书，而是一本注重思想提升和内功修炼的书。全书以问题为导向，精选了前端开发中的34个疑难问题，从分析问题的原因入手，逐步给出解决方案，并分析各种方案的优劣，最后针对每个问题总结出高效编程的最佳实践和各种性能优化的方法。全书共7章，内容从逻辑上大致可以分为两大类：第一类，偏向实践，围绕HTML、CSS、JavaScript等传统前端技术，以及PW

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本书是陈宝林教授在多年实践基础上编著的。书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KT条件、无约束优化方法、约束优化方法、整数规划和动态规划等内容。本书含有大量经典的和新近的算法，有比较系统的理论分析，实用性比较强；定理的证明和算法的推导主要以数学分析和线性代数为基础，比较简单易学。本书可以作为运筹学类课程的教学参考书，也可供应用数学工作者和工

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最优化计算方法是运筹学、计算数学、机器学习和数据科学与大数据技术等专业的一门核心课程。最优化问题通常需要对实际需求进行定性和定量分析，建立恰当的数学模型来描述该问题，设计合适的计算方法来寻找问题的最优解，探索研究模型和算法的理论性质，考察算法的计算性能等多方面。最优化广泛应用于科学与工程计算、数据科学、机器学习、人工智能、图像和信号处理、金融和经济、管理科学等众多领域。本书将介绍最优化的基本概念、

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本书由有着丰富的系统开发和运维经验的Oracle高级顾问执笔，详细解说了系统性能的相关知识。从性能的概念讲起，由浅入深，全面介绍了性能分析的基础知识、实际系统的性能分析、性能调优、性能测试、虚拟化环境下的性能分析、云计算环境下的性能分析等内容。书中列举了丰富的实例，并结合直观的插图，向读者传授了有用的实战技巧。另外，因为系统性能和系统架构密切相关，所以读者在学习系统性能的过程中还能有效地学到系统架

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本书是一本关于最优化技术的入门教材，全书共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题，并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题，包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法，简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题，包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的

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配套PPT+代码+数据获取方式：1、微信关注“华章计算机”2、在后台回复关键词：69325本书介绍在嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化，包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化

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