我正在使用std::regex，在阅读std::regex_constants中定义的各种常量时，我遇到了std::optimize，阅读它，听起来它在我的应用程序中很有用(我只需要一个正则表达式实例，在开始时初始化，但在整个加载过程中多次使用它)。根据workingpapern3126(第1077页)，std::regex_constants::optimize:Specifiesthattheregularexpressionengineshouldpaymoreattentiontothespeedwithwhichregularexpressionsarematched,a
voidfoo(constintconstant){for(inti=0;i外循环的每次执行都会检查“constant”的值。然而，常量永远不会改变，所以大量的CPU时间被浪费在测试条件常量我个人认为这个问题是不可避免的。即使编译器将比较放在外循环之前并设置某种bool变量“skip_inner_stuff”，仍然必须在外循环的每次传递中检查该变量。您对此事有何看法？是否有更有效的方法来编写上述代码段来避免该问题？ 最佳答案 您描述的优化也称为loopunswitching.多年来，它一直是优化编译器的标准部分-但如果您想确保编译器
我有一个充满时间敏感数据的数据库，因此我每天都会截断表，然后将新数据(来自其他数据库的合并)导入截断表中。目前我在导入每日刷新数据后在表上运行OPTIMIZE。但是，查看mysqlOPTIMIZE语法页面http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/optimize-table.html它说我可以优化以回收未使用的空间并对数据进行碎片整理。那么我应该运行两次OPTIMIZE吗？当我删除数据时一次，然后在我重新插入数据后再次删除？或者只有一次？如果只是一次，是否应该在加载新数据之后？还是在清除旧的之后？ 最佳答案
我正在使用optimize.leastsq来拟合数据。我想将拟合参数限制在一定范围内。使用optimize.leastsq时是否可以定义边界？边界在optimize.fmin_slsqp中实现，但我更愿意使用optimize.leastsq。 最佳答案 我认为处理边界的标准方法是在参数超过边界时使要最小化的函数(残差)非常大。importscipy.optimizeasoptimizedefresiduals(p,x,y):ifwithin_bounds(p):returny-model(p,x)else:return1e6p,co
给定一组3D点，一般问题是找到以下形式的平面方程的a,b,c系数:z=a*x+b*y+c使得生成的平面是该组点的最佳拟合。在thisSOanswer,函数scipy.optimize.minimize用于解决这个问题。它依赖于对系数的初始猜测，并最小化对每个点到平面表面的距离求和的误差函数。在thiscode(基于thisotherSOanswer)scipy.linalg.lstsq函数用于解决相同的问题(当限制为一阶多项式时)。它求解方程z=A*C中的C，其中A是x,y的串联点集合的坐标，z是集合的z坐标，C是a，b,c系数。与上面方法中的代码不同，这个方法似乎不需要对平面系数进行
我的wxpython应用程序使用pyinstaller编译得很好，直到添加了一些基于fromscipy.optimizeimportleastsq语句的功能。我该如何解决这个问题？ 最佳答案 第一次在cmd中运行命令pyinstallermyscript.py时，将创建一个myscript.spec文件(或者您可以手动创建)。该文件允许您指定隐藏的导入，我发现(通过漫长而乏味的试错过程)以下隐藏的导入可以解决问题:'scipy.special._ufuncs_cxx''scipy.linalg.cython_blas''scipy.
scipy.optimize.minimze将obj和jac函数作为输入。我相信它会在需要时分别调用它们。但我们经常会遇到目标函数，其梯度计算与目标函数共享大量计算。所以理想情况下，我想同时计算obj和grad。但是这个库好像不是这样的？如果有scipy.optimize.minimze如果有的话，有什么办法处理？ 最佳答案 你完全可以。只需使用jac=True:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:fromscipy.optimizeimportminimizeIn[3]:deff_and_grad(x):...:
我正在尝试在Tensorflow中实现神经网络。我正在使用tf.train.GradientDescentOptimizer来最小化熵。但是它向我显示错误ValueError:Novariablestooptimize下面是代码importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)x=tf.placeholder(tf.float32,[None,748])w=tf.zero
我有一个多参数函数。我想针对单个变量优化它，同时保持其他变量不变。为此，我想使用spicy.optimize中的minimize_scalar。我阅读了文档，但我仍然对如何告诉minimize_scalar我想最小化variable:w1感到困惑。下面是一个最小的工作代码。importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimize_scalardeferror(w0,w1,x,y_actual):y_pred=w0+w1*xmse=((y_actual-y_pred)**2).mean()returnmsew0=50x=np.array([1,2,3
我一直在使用scipy.optimize.minimize(docs)当我定义一个不可能满足约束的问题时，我注意到了一些奇怪的行为。这是一个例子:fromscipyimportoptimize#minimizef(x)=x^2-4xdeff(x):returnx**2-4*xdefx_constraint(x,sign,value):returnsign*(x-value)#subjecttox>=5andx结果输出:fun:-3.0jac:array([2.])message:'Optimizationterminatedsuccessfully.'nfev:3nit:5njev:1
