ai問題 = 模型+優化
優化是使用一些工具進行解決（sgd、adm等各種演算法進行優化），那麼怎麼選擇優化演算法？將得到的模型和問題，能夠明確知道屬於哪些問題，從而選擇正確的方法。
並不是使用演算法就好了，也要加一些東西：比如正則化。
objective function 目標函式，由目標函式分類，選擇相應的優化演算法
全域性最優解和區域性最優解，如果是凸函式，那麼找到的姐是全域性最優解，如果不是凸函式找到的是區域性最優解，此時想方設法得到最好的區域性最優解。
non-convex問題很難解決，解決辦法：改變量學公式得到convex。
怎麼判斷乙個函式是否是凸函式：也就是判斷定義域是否是凸集。
任意x,y屬於集合，並且任意引數a屬於[0,1]，ax+(i-a)y屬於集合，則該集合為凸集，判斷方法：選取集合中的任意兩點連線，所有線上的點都在集合中。
非凸函式怎麼解決：
set cover problem：將全集劃分為m個子集合，尋找最小的子集合個數，使得集合的並為全集。演算法：窮舉法、貪心法、數學上的表達方法。
窮舉演算法：
1、選擇乙個集合，即每個集合單獨進行判斷是否為全集。
2、選擇兩個集合
3、選擇三個集合
直到找到為止。方法：簡單，考慮到了所有的可能性，得到的答案已定位全域性最優解，擔憂由於一般情況下問題規模比較大所以一般不適用。
貪心演算法：
考慮全部的集合，然後去掉一些集合，看哪些集合滿足條件。但在此問題上貪心並不能保證得到最優解。 也就是貪心演算法並不能保證全域性最優解。
數學角度看問題：對每個子集合有兩種情況：選擇或者不被選擇，那麼就用變數xi表示選或者不選。目標函式：xi最少；條件：全集每乙個元素都在子集合裡面；
golang gc 優化思路以及例項分析
乙個即將上線的go 寫的高頻服務，壓測的時候發現 gc 特別高，高到10 15 左右了，本文記錄下優化 gc 的過程和和思路。線上環境1.10.首先，檢視gc 是否有異常，我們可以使用 gctrace 跟蹤實時的gc 執行下面命令可以看到gc 的實時資訊。godebug gctrace 1 go r...
MySQL優化例項
在apache,php,mysql的體系架構中，mysql對於效能的影響最大，也是關鍵的核心部分。對於discuz 論壇程式也是如此，mysql的設定是否合理優化，直接影響到論壇的速度和承載量！同時，mysql也是優化難度最大的乙個部分，不但需要理解一些mysql專業知識，同時還需要長時間的觀察統計...
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