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 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…

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： _…

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…

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 …

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])…

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…

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…

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 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…

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。

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 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…

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…

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…

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…

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…