不嚴格的說，凸優化就是在標準優化問題的範疇內，要求目標函式和約束函式是凸函式的一類優化問題。
凸優化之所以如此重要，是因為：
1. 其應用非常廣泛，機器學習中很多優化問題都要通過凸優化來求解；
2. 在非凸優化中，凸優化同樣起到重要的作用，很多非凸優化問題，可以轉化為凸優化問題來解決；
3. 如上引用所述，凸優化問題可以看作是具有成熟求解方法的問題，而其他優化問題則未必。
1. 凸集，定義目標函式和約束函式的定義域。
2. 凸函式，定義優化相關函式的凸性限制。
3. 凸優化，中心內容的標準描述。
4. 凸優化問題求解，核心內容，主要是無約束優化、等式約束優化、不等式約束優化。相關演算法，梯度下降法、牛頓法、內點法等。
5. 對偶問題，將一般優化問題轉化為凸優化問題的有效手段，求解凸優化問題的有效方法。
知識點總結
1，迴圈中的中斷 continue 跳出此次迴圈，繼續for迴圈 break 跳出當前for迴圈 return 跳出當前方法 2，字串的操作 componentseparatedbystring stringbyreplacingoccurencesofstring withstring iskin...
知識點總結
oncreate onstrat onresume onpause onstop onrestart ondestroy standard 啟動activity都會產生乙個新的activity 預設模式 singletop 啟動activity允許多個，但不允許重疊 singletask 只允許有乙...
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