前段时间谷歌发布了j2objc工具（java代码转换成objective-c工具），公司让我做个调研报告，上个星期已经完成提交了。这个东西怎么样，我在这里就不做评价了，相信大家会有自己的体会。我把工具的使用方法写在这上…

本文系flychen原创，转载请注明出处。http://www.cnblogs.com/flychen/archive/2012/10/15/j2objc.html 前段时间谷歌发布了j2objc工具（java代码转换成objective-c工具），公司让我做个调研报告，上个星期已经完成提交了。…

j2objc 解析java转成oc githubDemo地址 https://github.com/google/j2objc 下载包的地址 https://github.com/google/j2objc/releases 使用 因为是java转成oc语言 所以不能java种的jar包 先用一段实验的代码 package test;public class Status {public static void test()…

j2objc 地狱冻结了吗？ 昨晚，Google 发布了一个开源命令行工具，用于将Java代码块翻译为Objective-C，从而使将Android应用程序移植到iOS更加容易。 J2ObjC当前处于 “ alpha和beta品质之间”，使Java代码成为iOS应用程序…

故事背景为Google发布的j2objc可以将java代码转换为objc，这便为iOS，安卓，服务器大一统提供了有利前提。 可以在github上找到j2objc的项目源码（https://github.com/google/j2objc），其实wiki上已经有很详细的说明了 使用步骤： 1、下载JDK并安装（https://support.apple.c…

本文内容已经开源，包括：j2objc 工具链，Android库移植 在移动端众多的跨平台方案中，j2objc 方案是一种比较特殊的存在。它不像 Flutter 那样几乎完全重新搞了一套语言和框架，也不像 React Native、Weex 等通过 JS 脚本引…

(VS2013win10) 1. 新建一个基于对话框的项目，在对话框中添加一个按钮，两个静态文本和两个编辑框。 程序功能： 主线程用于启动或者停止子线程；子线程1每隔100毫秒输出显示一个0-1000的随机数，子线程2每隔1秒显示一次当前…

7.3 小批量随机梯度下降 在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batch gradient descent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到…

梯度，是一个数学概念，自然有其严格的数学定义。简单说就是，梯度就是函数在该点处沿着该方向变化最快。因此，梯度是一个向量场。沿着正梯度就可以找到最大值，所谓的梯度上升。沿着负梯度就可以找到最小值，所…

论文链接：Revisiting Distributed Synchronous SGD ABS 本文介绍了用于分布式机器学习的同步和异步 S G D SGD SGD，同时指出各自的缺点： s t r a g g l e r s stragglers stragglers和 s t a l e n e s s staleness staleness。 同时为了解…

在搞清楚深度梯度压缩之前，我先将什么是梯度下降捋一捋，同时方便后面的理解。我会将论文里面提到的vanilla SGD和加了动量Momentum的SGD的区别也写出来。 正好，今天上午的最优化理论讲到了各种下降法逼近极小值点，最近读到关于联…

目录 写在前面 一、 torch.optim.SGD 随机梯度下降 SGD代码 SGD算法解析 1.MBGD（Mini-batch Gradient Descent）小批量梯度下降法 2.Momentum动量 3.NAG(Nesterov accelerated gradient) SGD总结 二、torch.optim.ASGD随机平均梯度下降 三、torc…

本文转载自「机器学习炼丹记」，搜索「julius-ai」即可关注。 原文链接：小象 （一）一个框架看懂优化算法 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起…

title: SGD && Adam && Adamw的C语言实现以及对比总结 date: 2023-03-08 17:08:50 tags: SGD && Adam && Adamw的C语言实现以及对比总结 文章目录 title: SGD && Adam && Adamw的C语言实现以及对比总结 date: 2023-03-08 17:…

优化时该用SGD，还是用Adam？——绝对干货满满！ 最近在实验中发现不同的优化算法以及batch_size真的对模型的训练结果有很大的影响，上网搜了很多关于各种优化算法（主要是SGD与Adam）的讲解，直到今天…

随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent，SGD）在神经网络模型训练中，是一种很常见的优化算法。这种算法是基于梯度下降算法产生的，所以要理解随机梯度下降算法，必须要对梯度下降算法有一个全面的理解…

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/123955067介绍过SGD(Mini-Batch Gradient Descent(MBGD)，有时提到SGD的时候，其实指的是MBGD)。这里介绍下带动量(Momentum)的SGD。 SGD(Stochastic Gradient Descent)难以导航沟壑(SGD has tr…

梯度下降 梯度下降是目前神经网络中使用最为广泛的优化算法之一。 利用梯度下降求解的时候遵循这样一个模式，梯度下降是指，在给定待优化的模型参数 和目标函数 后，算法通过沿梯度 的相反方向更新 来最小化 。学习率 决定了每一时刻的更…

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/75351323 介绍过梯度下降，常见的梯度下降有三种形式：BGD、SGD、MBGD，它们的不同之处在于我们使用多少数据来计算目标函数的梯度。 大多数深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指…

随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD） 当样本数据过于庞大时，采用原来传统的梯度下降算法，训练时间过长，收敛太慢，所以使用SGD的方法来加快收敛，该方法伪代码如下： 每个参数更新时只使用一个样本，原先是使用所有样本，这样说来，该算法虽然大概率得不到全…