L'optimisation est l'acte d'améliorer une méthode ou une conception. En programmation, l'optimisation prend généralement la forme d'une augmentation de la vitesse d'un algorithme ou d'une réduction des ressources nécessaires. Une autre signification de l'optimisation est les algorithmes d'optimisation numérique utilisés dans l'apprentissage automatique.

optimization...

J'ai une série qui est catégorique. Pour le moment, je mappe à la chaîne en utilisant le code suivant. import pandas as pd import numpy as np test = np.random.rand(int(5e6)) test[0] = np.nan test_cut = pd.cut(test,(-np.inf,0.2,0.4,np.inf)) test_str = test_cut.astype('str') test_str[tes....
6 janv. 2020 à 01:30
Dans une base de données Oracle 12c, j'ai la requête suivante: SELECT pd.product_id, sd.column_1, sd.column_2, (SELECT ROUND ( SUM (cost_1 + cost_2) / MAX (ref_coefficient), 4) FROM cost_reference WHERE product_name = sd.product_name) AS weighted_cost, (SELECT cost_1 + cost_2....
20 déc. 2019 à 19:30
Je suis un débutant en gurobipy, donc j'essaie de comprendre comment énoncer mon problème, j'ai une variable dans le modèle qui doit être soit zéro, soit supérieure à un paramètre. #If total is not zero then this constraint has to hold model.addConstrs( (total[sup] >= mins[sup] for sup in suppli....
19 déc. 2019 à 00:04
J'essaie de définir une contrainte sur un modèle Pyomo qui utilise une condition cyclique. Voici comment je pense que cela devrait fonctionner (syntaxe cyclique de GAMS). from __future__ import division from pyomo.environ import * model = ConcreteModel() ## define sets model.t = Se....
18 déc. 2019 à 22:20
J'essaie de définir un espace de paramètres en hyperopt. Cependant, lorsque je cours: import hyperopt as hp SPACE = {'d1': hp.uniform('d1',-1000000,-0.5), 'd2': hp.uniform('d2',0,1), 'd3': hp.uniform('d3',0,1)} Je reçois l'erreur dans le titre. La seule chose que j'ai trouvée en ligne est que je d....
17 déc. 2019 à 18:56
J'ai une API qui traite certaines données à l'aide de pandas et renvoie ensuite le résultat, mais en y regardant de plus près, j'ai vu que l'API prenait environ 1,5 minute. J'utilise import_module pour charger un module qui a alors ce problème gc.collect. ....
Résumez le problème J'essaie d'optimiser le code que j'ai écrit. Dans sa forme actuelle, il fonctionne comme prévu, mais en raison du nombre important de boucles nécessitant le script, il prend très longtemps à exécuter. Je cherche une méthode pour accélérer le code décrit ci-dessous. Détaillez le p....
16 déc. 2019 à 17:54
Dans le code ci-dessous, user_func trouve le maximum de valeurs à partir d'un générateur lent (slow_func), et retourne vrai si le maximum est supérieur à 5. (Dans cet exemple, la fonction doit toujours retourner True) timeit renvoie un peu plus de 10 secondes, ce qui signifie que le générateur compl....
16 déc. 2019 à 16:43
Basé sur documentation tensorflow , lors de la compilation d'un modèle, je peux spécifier une ou plusieurs métriques à utiliser, telles que «précision» et «mse». Cependant, la documentation ne dit pas quelles mesures sont disponibles. J'ai essayé de remplacer «précision» par quelques autres mesures ....
En suivant les instructions de transformation du problème minimax, je définis le problème comme suit: min z s.t. z >= f_i(x) Ma question est, dans cvxopt, si je déclare z comme variable, quelle est la manière efficace de construire la liste des contraintes? J'essayais de construire un vecteur [z,....
15 déc. 2019 à 12:20
J'ai ces tableaux. CREATE TABLE `movements` ( `movementId` mediumint(8) UNSIGNED NOT NULL, `movementType` tinyint(3) UNSIGNED NOT NULL, `deleted` tinyint(1) UNSIGNED NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; ALTER TABLE `movements` ADD PRIMARY KEY (`movementId`), ADD KEY `movementTyp....
15 déc. 2019 à 03:47
J'essaie d'adapter ces données qui approchent asymptotiquement de zéro (mais ne les atteignent jamais). Je crois que la meilleure courbe est une fonction logistique inverse, mais ouverte aux suggestions. La clé est la forme de "courbe en S" en décomposition qui est attendue. Voici le code que j'ai j....
Je travaille sur la mise en œuvre du problème de Brachistochrone dans Pyomo en utilisant l'optimisation Chebishev telle que définie dans Cet article . Les conditions initiales du problème indiquent que x (0) = y (0) = 0. Cependant, une fois que j'ai exécuté le code, j'obtiens l'erreur suivante Erreu....
10 déc. 2019 à 17:22
Actuellement, je charge un fichier Powershell qui me renvoie une valeur. Existe-t-il un moyen de le charger plus rapidement? Parce que mon programme ouvre actuellement 8 fichiers .ps1 et qu'il faut 10 à 15 secondes pour que le programme soit prêt à être utilisé. Puis-je démarrer le programme et y me....
10 déc. 2019 à 16:57
J'utilise les lignes de code suivantes pour lire à partir d'un csv: with open('test_files/RIR_{}.csv'.format(self._model_name), 'r') as infile: reader = csv.reader(infile) for row in reader: print(type(row)) self._RIR_list = list(reader) Je peux voir que chaq....
10 déc. 2019 à 10:22
Lorsque j'utilise tensorflow pour entraîner un réseau de neurones, je peux définir arbitrairement la fonction de perte. Existe-t-il un moyen de faire de même en sklearn lors de la formation d'un SVM? Disons que je veux que mon classifieur n'optimise que la sensibilité (indépendamment de son sens), c....
im essayant de comprendre comment indexer une variable avec un ensemble indexé: Par exemple: model = AbstractModel() model.J = Set() model.O = Set(model.J) Je veux définir une variable indexée sur les deux ensembles. Est-ce que quelqu'un peut m'aider? J'ai essayé ce qui suit: model.eb=Param(mode....
8 déc. 2019 à 18:45
J'ai une fonction f(i,x,y,z) que je voudrais minimiser numériquement, étant i un paramètre entier et (x,y,z) des paramètres réels. Je voudrais faire ce qui suit: for i in range(5): minimize f(i,x,y,z) with respect to (x,y,z) Comment pourrais-je faire cela en utilisant scipy.optimize.minimize si....
6 déc. 2019 à 03:26
J'essaie de mettre en place un problème de programmation dynamique: import numpy as np from scipy.optimize import minimize from scipy.interpolate import interp1d alpha = 1 beta = 0.5 nabla = 0.5 A = 1 delta = 1 rho = 1 grid_max=10 grid_size=250 grid = np.linspace(1e-5, grid_max, grid_size) def u....
5 déc. 2019 à 01:03
Comment se débarrasser des violations de contraintes dans Gurobi? Cette décimale cause beaucoup de problèmes dans mon programme MILP. La qualité de la solution affiche l'erreur suivante. Statistiques de qualité de solution pour le modèle M: Violation maximale: Limite: 0,0000000000e + 00 Contrainte: ....
Je suis relativement nouveau dans Pandas et j'ai commencé à utiliser la bibliothèque pour travailler avec des ensembles de données dans Power BI. J'ai récemment dû écrire un extrait de code pour exécuter des calculs sur une colonne d'entiers, mais j'ai eu du mal à traduire mon code de python standar....
2 déc. 2019 à 23:21
* J'ai un tableau booléen * var array=[[0 ,1 ,1 ,1],[0 ,0, 1, 1],[1 ,1 ,1 ,1],[0 ,0 ,0 ,0]] comment trouver un nombre maximum de 1 Je veux une solution javascript Voici mon approche var array = [ [0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0] ] var indexValue = 0 var cou....
2 déc. 2019 à 19:40
J'implémente actuellement un problème d'optimisation MINLP en Python GEKKO pour déterminer la stratégie opérationnelle optimale d'un système d'énergie de trigénération. Comme je considère la demande d'énergie pendant toutes les périodes de différents jours représentatifs comme des données d'entrée, ....
29 nov. 2019 à 13:52
La capture d'écran de la couverture J'ai donc un projet sur lequel je travaille actuellement, et il est maintenant temps de l'optimiser. Basé sur "devtool> coverage", de bootstrap.bundle.min.js est utilisé seulement 3-4% du code (dans la capture d'écran, la première). La question est donc qu'il exis....
Lors de l'analyse comparative de mon application, j'ai remarqué que l'accès aux éléments des tableaux par index était relativement coûteux en Python, ce qui rend for v in lst: v considérablement plus rapide que for i in range(len(lst): lst[i]: from array import array a_ = array('f', range(1000)) d....
28 nov. 2019 à 17:56