在机器学习中，模型的训练是一个很重要的过程，它通常是对一个目标函数进行优化，从而获取模型的参数，比较常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法与拟牛顿法等。但在大数据的背景下，尤其对于并行实现来说，优化算法通常是越简单越好，如坐标下降法（CD）和随机梯度下降法（SCG）就比较受欢迎。本文是阅读完论文 Distributed Coordinate Descent Method for Learning with Big Data 的一则笔记，主要介绍算法 Hydra （一种分布式坐标下降法）的算法框架、收敛性理论、...
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2014-06-29 07:38:26
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题目：http://poj.org/problem?id=1753
这个题在开始接触的训练计划的时候做过，当时用的是DFS遍历，其机制就是把每个棋子翻一遍，然后顺利的过了，所以也就没有深究。
省赛前一次做PC2遇到了机会一模一样的题，只不过是把棋盘的界限由4X4改为了5X5，然后一直跑不出结果来，但是当时崔老湿那个队过了，在最后总结的时候，崔老湿就说和这个题一样，不过要枚举第一行进行优化。...
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2014-06-20 12:47:10
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HTTP要传送报文时，会以流的形式将报文数据内容通过一条打开的TCP链接按序传输，TCP收到数据流之后，会将数据流砍成段的小数据块，并将段封装在IP数据包里传输...
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2014-06-20 10:01:25
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1、如果能将类的方法定义成static，就尽量定义成static，它的速度会提升将近4倍。2、$row[’id’]
的速度是$row[id]的7倍。3、echo 比 print 快，并且使用echo的多重参数（译注：指用逗号而不是句点）代替字符串连接，比如echo
$str1,$str2。4、在执行...
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2014-06-20 08:48:10
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JAVA线程 工作内存 主内存java内存模型中的八种操作：lock unlock read load
use assign store write八种基本操作必须满足的规则volatile当一个变量被定义成volatile之后，它将具备两种特性
一是保证此变量对所有线程的...
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2014-06-13 13:22:55
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-00 无优化。-01 减少代码尺寸和执行时间，不进行需要大量编译时间的优化。-02
几乎执行所有优化，而不考虑代码尺寸和执行时间。-03 执行 -02 所有的优化，以及内联函数，重命名寄存器的优化。-0S 针对尺寸的优化。执行所有 -02
优化而不增加代码尺寸。设置方法：1.不使用外部的makef...
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2014-06-11 22:48:18
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根据开发反馈，最近每天早上7:30应用会报警，应用的日志显示数据库连接池满了，新的连接被拒绝。
首先，我做了ASH报告（报告区间：7:25 ~ 7:35），从ASH的等待事件发现enq: TX - row lock contention居然高达76.54%，如下所示：
Top User Events
Event
Event Class
% Even...
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数据库 时间：
2014-06-07 13:52:50
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优化原则：雕琢之前先得有原型，跑之前先学会走
多样原则：决不相信所谓“不二法门”的断言
扩展原则：设计着眼未来，未来总比预想快
生成原则：避免手工hack，尽量编写程序去生成程序
经济原则：宁花机器一分，不花程序员一秒
补救原则：出现异常时，马上退出并给出足量的错误信息
缄默原则：如果一个程序没什么好说的，就保持沉默
通俗原则：接口设计避免标新立异
表示原则：把知识叠入数据以求逻辑...
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2014-06-07 12:55:52
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最近在优化WebRTC客户端呼叫延迟问题，原因是ICE协议栈在收集地址到探测协商过程花费很长时间，这在VOIP里是不可容忍的，有人直接把ICE 功能关掉，这样做解决了延迟问题，但是NAT穿越失效，媒体必须走服务器，这在一些webrtc与sip系统互通的系统中有应用价值，但两个webrt...
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2014-06-07 12:54:31
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