傳統最優化方法的設計思想主要是通過傳統的序列計算實現的，無法與硬體的並行架構完美相容，這降低了傳統最優化方法在具有大資料背
計算為核心的分布式優化應運而生，這也使得最優化方法得到了比以往任何時候都更加廣泛的應用。
平行計算要首先把乙個問題分解成若干個可以同時計算的子問題（部分），並將每個子問題進一步細分為一系列離散的指令；然後，採用全
面控制/協調機制，利用多個核心同時執行每個部分的指令。
圖1 平行計算示意圖
圖2 序列計算示意圖
「訓練方法」，主要是指利用訓練資料集找到一組引數，使得由這組引數決定的函式或對映能夠盡可能匹配訓練資料的特徵標籤，同時能在一
定範圍內對其它資料的特徵做出**，給進一步決策提供參考。
python優化演算法 python 優化演算法
設k k,n 是從金鑰k開始的長度為n的唯一數的個數.然後,k k,n 1 sum k i,n 其中i在可以從鍵k跳轉到的鍵的範圍內.這可以使用動態程式設計有效地計算 這是一種占用o n 時間和o 1 空間的方法 jumpmap map int,x for x in 46,68,79,48,039,...
演算法 AES演算法優化
演算法優化主要就是在矩陣相乘中，優化的方式也很簡單，就是空間換時間。aes演算法的矩陣是有特點的，矩陣如下 02 03 01 01 01 02 03 01 01 01 02 03 03 01 01 02 每一豎行都是02 01 01 03 組成。分析矩陣相乘 02 03 01 01 a1 02 a1...
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