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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 你可以在 这里 找到原始文章。 Oracle Secure Global Desktop (SGD)是一个安全的远程访问解决方案，通过它可以访问运行在Microsoft Windows，Linux，Solaris和大型主机上，托管在云端的企业级应用程序和桌面环境。Oracle Secure Global Desktop可以工作在各种流行的客户端设备上，包括Windows PC，Mac，Linux PC，以及Apple iPad等平板设备和基于Android的设备。通过该软件，用户可以使用几乎任何设备，在任何地方安全地开始工作。同时，也给管理员提供了一个管理工具，用来控制到数据中心内部运行的应用程序和桌面环境的访问过程。 关键特性 安全远程访问解决方案 随时随地为几乎任何设备提供云端托管的应用程序和桌面的访问 支持运行在Windows，Oracle Solaris，Linux，HP-UX，AIX，AS400和大型主机服务器的应用程序 支持包括Windows PC，Mac，Linux PC，iPad和基于Android的平板设备 基于浏览器的，可以在LAN和WAN上的快速简洁的访问 SGD Gateway提供了可穿越防火墙的安全便捷的访问 在不同设备和地点之间的无缝会话迁移 高强度身份认证，安全连接，受控的访问

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下： https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理： 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结，如有错误之处，各位前辈请指出。 对于优化算法，优化的目标是网络模型中的参数θ（是一个集合，θ 1 、 θ 2 、 θ 3 ...... ）目标函数为损失函数L = 1/N ∑ L i （每个样本损失函数的叠加求均值）。这个损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，换句话说，目标函数（损失函数）是通过整个训练集来确定的，训练集全集不同，则损失函数的图像也不同。那么为何在mini-batch中如果遇到鞍点/局部最小值点就无法进行优化了呢？因为在这些点上，L对于θ的梯度为零，换句话说，对θ每个分量求偏导数，带入训练集全集，导数为零。对于SGD/MBGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实全集损失函数有所不同，所以其求解的梯度也含有一定的随机性

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 你可以在 这里 找到本文的原文。 前提条件 Oracle Enterprise Manager Cloud Control 12c Release 4 (12.1.0.4) 已经安装好，并可以从 https://oem.example.com:7802/em 访问到 EM12c的安装过程看 这里 。 Oracle Secure Global Desktop version 5.2 已经安装好，并可以从 https://demo.example.com 访问到 SGD5.2的安装过程看 这里 。 SGD服务器侧的设置 登陆到SGD服务器中，并创建 oracle 用户，并将 oracle 用户组中加入 ttaserv ： [root@demo ~]# groupadd oinstall [root@demo ~]# useradd -G ttaserv,oinstall oracle [root@demo ~]# passwd oracle [root@demo ~]# id oracle uid=504(oracle) gid=504(oracle) groups=504(oracle),500(ttaserv),505(oinstall) 以root用户修改sudoers文件： [root@demo ~]#

torch.optim.SGD 来源： CSDN 作者： Major_s 链接： https://blog.csdn.net/qq_41375318/article/details/103831606

前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们须要找到一组參数x。使得f(x)的值最小。 本文下面内容如果读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本号。 对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每一个batch包括m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据。而非整个训练集。 即： x t + 1 = x t + Δ x t Δ x t = − η g t 当中。 η 为学习率， g t 为x在t时刻的梯度。 这么做的优点在于： 当训练数据太多时。利用整个数据集更新往往时间上不显示。batch的方法能够降低机器的压力，而且能够更快地收敛。 当训练集有非常多冗余时（相似的样本出现多次），batch方法收敛更快。以一个极端情况为例。若训练集前一半和后一半梯度同样。那么如果前一半作为一个batch，后一半作为还有一个batch。那么在一次遍历训练集时，batch的方法向最优解前进两个step，而总体的方法仅仅前进一个step。 Momentum SGD方法的一个缺点是，其更新方向全然依赖于当前的batch。因而其更新十分不稳定。 解决这一问题的一个简单的做法便是引入momentum。 momentum即动量，它模拟的是物体运动时的惯性

首先梯度下降算法一共有三个变形：BGD, SGD , MBGD, 这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度. 1.BGD（ Batch gradient descent ） 　　BGD 采用整个训练集的数据来执行一次更新： 　　 for i in range(nb_epochs ): 　　　　params_grad = evaluate_gradient(loss_function , data , params) 　　　　params = params - learning_rate * params_grad 　　缺点是： 　　　　（1）.Batch gradient descent is guaranteed to converge to the global minimum for convex error surfaces and to a local minimum for non-convex surfaces(凸函数可以保证到全局最优，非凸函数可能收敛到局部最优). 　　　　（2）.As we need to calculate the gradients for the whole dataset to perform just one update, batch gradient descent can be very slow and is

转载自http://www.jianshu.com/p/d99b83f4c1a6 在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam 等： https://keras.io/optimizers/ 我们可以发现除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下： https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理： 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 优化器算法简述? 首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD， 这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度， 这样的话自然就涉及到一个 trade－off，即参数更新的准确率和运行时间。 Batch gradient descent 梯度更新规则: BGD

线性回归 定义：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 一元线性回归：涉及到的变量只有一个 多元线性回归：变量两个或以上 通用公式：h(w) = w0 + w1x1 + w2x2 + ....= wTx 其中w,x 为矩阵：wT=(w0, w1, w2) x=（1，x1, x2)T 回归的应用场景 （连续型数据） 房价预测 销售额预测 （广告，研发成本，规模等因素） 贷款额度 线性关系模型 定义： 通过属性 (特征) 的线性组合来进行预测的函数： f(x) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + ...... + wdxd + b w : weight (权重） b: bias (偏置项） 多个特征： (w1:房子的面积， w2:房子的位置 ..) 损失函数（误差） 《统计学习方法》 - 算法 ，策略， 优化 线性回归， 最小二乘法，正规方程 & 梯度下降 损失函数（误差大小） yi 为第i个训练样本的真实值 hw(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数 （预测值） 寻找最优化的w 最小二乘法之 正规方程 （直接求解到最小值，特征复杂时可能没办法求解） 求解：w= (xTx）-1 xTy X 为特征值矩阵，y为目标值矩阵 缺点: 特征过于复杂时，求解速度慢 最小二乘法之 梯度下降 使用场景

深度学习各种优化函数详解 深度学习中有众多有效的优化函数，比如应用最广泛的SGD，Adam等等，而它们有什么区别，各有什么特征呢？下面就来详细解读一下 一、先来看看有哪些优化函数 BGD 批量梯度下降 所谓的梯度下降方法是无约束条件中最常用的方法。假设f(x)是具有一阶连续偏导的函数，现在的目标是要求取最小的f(x) : min f(x) 核心思想：负梯度方向是使函数值下降最快的方向，在迭代的每一步根据负梯度的方向更新x的值，从而求得最小的f(x)。因此我们的目标就转变为求取f(x)的梯度。 当f(x)是凸函数的时候，用梯度下降的方法取得的最小值是全局最优解，但是在计算的时候，需要在每一步（xk处）计算梯度，它每更新一个参数都要遍历完整的训练集，不仅很慢，还会造成训练集太大无法加载到内存的问题，此外该方法还不支持在线更新模型。其代码表示如下： for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad 1 2 3 我们首先需要针对每个参数计算在整个训练集样本上的梯度，再根据设置好的学习速率进行更新。 公式表示如下： 假设h(theta)是我们需要拟合的函数，n表示参数的个数

最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量级的适用于工业系统的Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。PS：这里的top 10仅代表个人观点。 #1.SVDFeature 主页： http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page 语言：C++ 一个feature-based协同过滤和排序工具，由上海交大Apex实验室开发，代码质量较高。在KDD Cup 2012中获得第一名，KDD Cup 2011中获得第三名，相关论文发表在2012的JMLR中，这足以说明它的高大上。 SVDFeature包含一个很灵活的Matrix Factorization推荐框架，能方便的实现SVD、SVD++等方法, 是单模型推荐算法中精度最高的一种。SVDFeature代码精炼，可以用相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算。另外含有Logistic regression的model，可以很方便的用来进行ensemble。 #2.LibMF 主页： http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libmf/ 语言：C++ 作者 Chih-Jen Lin 来自大名鼎鼎的台湾国立大学，他们在机器学习领域享有盛名