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c11部分新特性

一、c11部分新特性 智能指针 智能指针作用: C程序设计中使用堆内存是非常频繁的操作,使用普通指针容易造成内存泄漏、二次释放等问题。C11中引入了智能指针的概念。智能指针就是帮我们C程序员管理动态分配的内存的,它会帮助我们自动释放ne…

C11新特性

C11常用特性总结 1、关键字及新语法 C11相比C98增加了许多关键字及新的语法特性,很多人觉得这些语法可有可无,没有新特性也可以用传统C去实现。 也许吧,但个人对待新技术总是抱着渴望而热衷的态度对待,也许正如很多人所想&#…

类型转换C11

类型转换 C类型转换分为显式类型转换和隐式类型转换 ,隐式类型转换由编译器自动完成,这里只讨论显式类型转换。 旧式风格的类型转换 type(expr); // 函数形式的强制类型转换 (type)expr; // C语言风格的强制类型转换现代C风格的类型转换 cast-name&l…

linux配置c11,C11标准的泛型机制

Apple LLVM4.0已经支持了C11标准中的关键特性——泛型机制。尽管C11中的泛型机制比起C的来要显得简陋不少,但是在做库的时候仍然十分管用。 下面我们就来看一下C11标准中的泛型表达式。 C11中的泛型机制由关键字_Generic引出,其语法形式为: _…

C11新特性随记心得

本文使用clions这款IDE,从https://github.com/google/googletest/tree/main/googletest下载googletest,放在clions文件中,包含头文件: #include "gtest/gtest.h" 以下全是基于googletest所做的单元测试,如果对于google…

C11 列表初始化、左/右值引用、移动语义、可变参数模版

目录 一、统一的列表初始化 1、{}初始化 基本类型的初始化 类对象的初始化 自定义类型及构造函数 复合类型和聚合体 2、std::initializer_list 3、模拟实现vector花括号操作 二、声明 1、自动类型推断 - auto 2、类型推导关键字 - decltype …

C11新特性(部分)

C11部分新特性 1.类型推导1.1 auto1.1.1 auto的基本使用1.1.2 auto的推导规则1.1.3 auto的限制 1.2 decltype 2.nullptr-指针空值3.基于范围的for循环4.typedef与using4.1typedef的语法和使用场景4.2 using的语法与使用场景 5.新增容器5.1 std::array5.2 std::forward_list5.3 …

L-BFGS算法

Python实现: import sympy import numpy as npdef twoloop(s, y, rho, gk):n len(s) #向量序列的长度if n > 1 and type(gk)np.matrix:#h0是标量,而非矩阵h0 float((s[-1].T*y[-1])/(y[-1].T*y[-1]))elif n >1:h0 (s[-1]*y[-1])/(y[-1]*y[-1])…

l bfgs算法java代码_优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法

一、BFGS算法 BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换,得到 令 ,则得到: 二、BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中。每次都要存储近似Hesse矩阵 ,在高维数据时,存储 浪费非常多的存储空…

L-BFGS算法简介

参考 大规模优化算法 - LBFGS算法 上面文献的CSDN转载版 因为在CRF的学习中需要用到LBFGS算法,所以就学习下。 L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中,具备牛顿法收敛速度快的特点,但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵,因此节省…

拟牛顿法之BFGS算法

什么是拟牛顿法? 拟牛顿法是在牛顿法的基础上引入了Hessian矩阵的近似矩阵,避免每次迭代都计算Hessian矩阵的逆,它的收敛速度介于梯度下降法和牛顿法之间。拟牛顿法跟牛顿法一样,也是不能处理太大规模的数据,因为计算…

拟牛顿法(DFP、BFGS、L-BFGS)

拟牛顿法 一、牛顿法 1.1 基本介绍 牛顿法属于利用一阶和二阶导数的无约束目标最优化方法。基本思想是,在每一次迭代中,以牛顿方向为搜索方向进行更新。牛顿法对目标的可导性更严格,要求二阶可导,有Hesse矩阵求逆的计算复杂的缺…

BFGS 算法

BFGS 算法是拟牛顿算法的一种。我们知道不管是梯度下降、共轭梯度、还是牛顿法,我们都要解决两个问题,一个是下降方向,一个是搜索步长。搜索步长我们一般采取的方法是用满足wolf 条件的线搜索。 本节我们主要介绍BFGS 算法。对于这个算法。我们首先需要知道的是它是一个秩为…

L-BFGS-B

算法概述 在每次迭代开始时,给出当前迭代,函数值,梯度和一个正定的有限内存近似。这使得我们可以形成在处的二次模型, (2.1) 该算法在边界下近似最小化。

matlab中bfgs的用法,MATLAB拟牛顿法之DFP与BFGS算法

DFP算法原理 由于博主使用WPS编辑的文本,公式无法赋值粘贴,这里以截图的方法给出了推导过程。博主会上传该DOC文档。 牛顿法 阻尼牛顿法 BFGS算法原理

BFGS算法_python

BFGS算法 程序总结 程序 代码如下(示例): # 创作者:眰恦 # 地 点:桂林 # 时 间:2021/11/5 21:40import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdef fun(x):return np.array([100*(x…

拟牛顿迭代法-BFGS - Python实现

1 算法特征: 利用函数 f ( x ⃗ ) f(\vec{x}) f(x )的1阶信息, 构造其近似的二阶Hessian矩阵. 结合Armijo Rule, 在最优化过程中达到超线性收敛的目的. 算法推导: 为书写方便, 引入如下两个符号 B B B、 D D D分别表示近似Hessian矩阵及其逆矩阵: { B ≈ H D ≈ H − 1 \begi…

l bfgs算法java代码_数值优化:理解L-BFGS算法

译自《Numerical Optimization: Understanding L-BFGS》,本来只想作为学习CRF的补充材料,读完后发现收获很多,把许多以前零散的知识点都串起来了。对我而言,的确比零散地看论文要轻松得多。原文并没有太多关注实现,对实…

无约束优化:Hessian-Free Optimization 拟牛顿类算法(BFGS,L-BFGS)

文章目录 无约束优化:Hessian-Free Optimization 拟牛顿类算法(BFGS,L-BFGS)为什么要用拟牛顿算法割线方程严格凸且光滑函数的BFGS算法非凸但光滑函数的BFGS算法L-BFGS算法非凸非光滑函数的BFGS算法参考文献 无约束优化&#xff1…

一文读懂L-BFGS算法

接前一篇:逻辑回归(logistics regression) 本章我们来学习L-BFGS算法.L-BFGS是机器学习中解决函数最优化问题比较常用的手段,本文主要包括以下六部分: 1-L-BFGS算法简介 2-牛顿法求根问题 3-牛顿法求函数的驻点 4-牛顿法求驻点的本质 5-BFGS算法 6-L-BFGS算法 1-L-BFGS算法简介…