optimization

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    このアルゴリズムは、Eratosthenesの篩を使用して最大素数divを計算します。 xを計算するのに7000KB以上を要します。 いくつかのアドバイスどのように私はそれを最適化できますか?ありがとう。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int x, p, i, q, max, min; scanf ("%d",

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    バッファに32ビットイメージをロードしてから、色値を対応するアルファで事前に乗算してブレンドに使用します。 次のように動作しますが、これを実行するより効率的な方法があるかどうかは疑問です。 画像データは、このタイプのポインタです: typedef struct rgba_pixel { uint8_t r; uint8_t g; uint8_t b; ui

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    補強バーと穴を備えたコンクリートスラブ要素の次の表現を考えてみましょう。 Iは自動的に別の穴を有する任意の形状の上に線を分配アルゴリズムを必要とします。 主な制約は、次のとおり 線が 二つのサイド・バイ・サイドラインとの間の距離が可変D 線はに持って超えることができない領域の外側又は穴の内側にすることができません固定の間隔I、すなわちy mod I = 0に配置することができます。yは、ラインのY

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    私はoptaplannerを使用して2次元幾何学的最適化問題を解きたいと思います。関数f(x、y)がそのグローバル最小値(x、y)を見つけると仮定します。 私はトラブルに適したドメインモデルを見つけることがあります。 関数fは、問題の事実とみなすことができます。プランニング中に変更されず、スコアを計算する必要があります。 ポイント(x、y)は@PlanningEntityクラスで表されます。プラン

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    望ましさのパッケージを使用して最適化を行っている私のRコードに問題があります。私はthis documentに基づいて作業しています。 私のコードはこれです:私はエラー以下の最終予測のコマンドを実行したときに library(desirability) #Desirability function ##Function creation Aldeh_ther<-function(x) ((

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    私の下のコードでは、約30000 KBの入力要素を使用しており、メモリ使用量(256 MB)あたりの制限があるため、最適化する方法はありますか? import itertools def get_subsets(arr,m) : return list(itertools.combinations(arr,m)) def _9(string) : count =0

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    私はY '値を予測する機械学習アルゴリズムを構築します。このために、データのスケーリングにYのLog値を使用しました。 予測されたY 'と実際のYの値を得たので、Yのログ値Y & Y'を指数値に変換する必要があります。 しかし、exp7(= ln1098)の値からは非常に大きな歪みがありました...それは多くのMSE(エラー)を作ります。 どのようにこの巨大な歪みを避けることができますか?(通常1

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    実行するクエリを指定しました(下)。実行時に作成するアプリケーションを実行時に変更することができます。だから私が '1/1/2010'の開始日を実行した場合、3日前に'10/17/2017 '(1006行が返された)の日付を使用した場合、さらに多くのデータ(216620行が返されます)を取得します。何らかの理由でそのクエリが非常に長くかかり、私のアプリケーションではタイムアウトします。 このクエリ

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    私は一種の畳み込みを実行する最良の方法を見つけようとします。 私は3D行列I = [N x M x P]と2次元行列S = [1 x 1 x K x P]を持っています。私の3Dマトリックスの各p番目のフレーム(3次元)に対して、I(:,:、p-K/2:p + K/2)とS(1,1、:、p)の間の有効な畳み込みを返したい。これを行う方法がありますか?実際には、演算標準畳み込みに非常に近いの動作の数

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    関数から最小/最大値を吐出した座標を取得するにはどうすればよいですか? 私の機能コードは次のとおりです。 myfunct <- function(theta){ for (h in 1:nrow(temp)){ theta_i <- theta[temp[h,1]] #i-th position theta_j <- theta[temp[h,2]] #j-th position