「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升,看小说边赚钱
2019年12月03日

什么是参数优化: 什么参数制约速度的提升

比例增益设置的问题新的变频器和西门子的可能有区别比如说,西门子以50HZ作为100%,新的变频器是以最大频率作为100%,修改下比例增益就可以了 ~

其他答案:可以查看参数P2000(基准频率)是多少,缺省为50HZ

其他答案:同意2楼的。..............................

其他答案:觉得应该是P2000的设置问题,有机会,楼主可以修改一下

其他答案:还没解决呢,因为不影响生产,只好给定200%使用了。

其他答案:我感觉如果可以的话你最好先是恢复一下出厂设置,然后重新优化一下。

其他答案:参考固定频率设定参数,还有迷你输入量的一些参数。

其他答案:14楼说的对,但是MM440没有找到这个参数,不知是否具有这个功能;13楼提出的问题,P2000设置50.,应该没有问题的。再次感谢大家的帮助!

其他答案:P2000设置为50HZ P1082设置为50HZ仅设置P2000是不行的?? P1082是变频器限速最大速度。是不是你设置成了25HZ.

其他答案:具体是多少,这得看你的程序中是如何定义对应值的

什么是参数优化: 优化是什么意思

优化的意思是: 1、采取一定措施使变得优异。 2、为了更加优秀而“去其糟粕,取其精华”; 3、为了在某一方面更加出色而去其糟粕; 4、为了在某方面更优秀而放弃其他不太重要的方面; 5、使某人/某物变得更优秀的方法/技术等; 在计算机算法领域,优化往往是指通过算法得到要求问题的更优解。 扩展资料: 网络优化: 在现有的网络状态下,使用者经常会遇到宽带拥塞、应用性能低下、蠕虫病毒、DDoS肆虐、恶意入侵等对网络使用及资源有负面影响的问题及困扰,网络优化功能是针对现有的防火墙、安防及入侵检测、负载均衡、频宽管理、网络防毒等设备及网络问题的补充。 能够通过接入硬件及软件操作的方式进行参数采集、数据分析,找出影响网络质量的原因,通过技术手段或增加相应的硬件设备及调整使网络达到最佳运行状态的方法,使网络资源获得最佳效益。 网络优化设备还具有的功能,如支持的协议、网络集成功能(串接模式,旁路模式)、设备监控功能、压缩数据统计、QOS、带宽管理、数据导出、应用报告、故障时不间断工作或通过网络升级等。 参考资料来源: 百度百科——优化 百度百科——网络优化 收起回答

其他答案:优化有网站优化和系统优化等,不知道楼主是想知道哪个 1、网站优化(基本含义) 网站优化可以从狭义和广义两个方面来说明,狭义的网站优化,即搜索引擎优化,即大家常说的seo,也就是让网站设计适合搜索引擎检索,满足搜索引擎排名的指标,从而在搜索引擎检索中获得排名靠前,增强搜索引擎营销的效果。广义的网站优化所考虑的因素不仅仅是搜索引擎,也包括充分满足用户的需求特征、清晰的网站导航、完善的在线帮助等,在此基础上使得网站功能和信息发挥的效果。也就是以企业网站为基础,与网络服务商(如搜索引擎等)、合作伙伴、顾客、供应商、销售商等网络营销环境中各方面因素建立良好的关系。这是网络营销教学网站对于网站优化的理解。 2、系统优化(基本含义) 系统优化原来是系统科学(系统论)的术语,现在也用作(而且常用作)计算机方面的术语。它尽可能减少计算机执行少的进程,更改工作模式,删除不必要的中断让机器运行更有效,优化文件位置使数据读写更快,空出更多的系统资源供用户支配,以及减少不必要的系统加载项及自启动项。当然优化到一定程度可能略微影响系统稳定性,但基本对硬件无害。 比如:用360等软件优化系统叫做软件优化。手动设置使用windows经典主题,不使用背景图片节约系统资源叫做手动优化。 希望可以帮助到你,还有什么问题可以问我。

其他答案:1、采取一定措施使变得优异。 2、为了更加优秀而“去其糟粕,取其精华”; 3、为了在某一方面更加出色而去其糟粕; 4、为了在某方面更优秀而放弃其他不太重要的方面; 5、使某人/某物变得更优秀的方法/技术等; 6、在计算机算法领域,优化往往是指通过算法得到要求问题的更优解。 扩展资料: 电脑优化就是清理系统缓存及垃圾文件,加快程序运行速度: 1、在电脑正常运行时优化电脑主要指的是关闭一些长时间不使用的软件或插件,空出一部分内存并减小对CPU的占用,使电脑运行更加流畅,同时减小耗电; 2、清理多余的注册表,清理浏览器、视频软件等产生的缓存垃圾等,空出硬盘空间。 参考资料来源:百度百科-优化

其他答案:优化是对网站进行程序、域名注册查询、内容、版块、布局、目标关键字等多方面的优化调整,网站优化包括整站优化、站内优化、站外优化,就是网站设计时适合搜索引擎检索,满足搜索引擎排名的指标,从而在搜索引擎检索中获得流量seo赚钱培训排名靠前,增强搜索引擎营销的效果,使网站相关的关键词能有好的排名,简称SEO,也就是搜索引擎优化。

其他答案:优化,主要是指互联网平台在搜索引擎上的优化或互联网平台自身的优化。其效果就是为了在搜索引擎的搜索结果页中得到更好的排名并且增加互联网平台的流量。 互联网平台(如网站,无论是什么类型的网站都可以)在搜索引擎中做优化的形式有大致可以分为两种形式:一种是免费的优化(搜索引擎搜索结果页的自然排名),另一种就是付费的优化(如竞价广告)。 一、搜索引擎中的免费优化方式 1-对平台(网站)内部而言,需要做到这几点:网站结构层级优化、网站三大标签优化、网站页面关键词的挖掘与页面中布局优化、网站代码优化等; 2-对平台(网站)外部而言,免费的优化推广方式有这几种:免费的外链、论坛、博客等平台的推广。 如,搜索关键词“重庆网站建设”,出现的搜索引擎自然排名的位置就是这样的: 二、搜索引擎中的付费优化方式 1-开通竞价广告,如百度竞价(SEM),设置完善竞价账户,做好里面的计划、单元、关键词、创意以及出价等,当用户搜索设定的关键词就会优先展示在搜索引擎结果页的广告位中,品名的情况需要根据出价的多少而定。 2-信息流广告,如百度信息流,在百度APP、百度首页、贴吧、百度手机浏览器等平台的资讯流中穿插展现的原生广告,广告即是内容。 竞价广告的展现形式,如搜索关键词“重庆网站建设”,展现的形式和位置就是这样的: 信息流广告的展现形式是这样的: 类似这样的展现形式就是信息流广告,是直接推送给用户的,而不是用户搜索出来的。 总结:互联网中的优化,方式方法是很多的,要做好就需要深入研究和具体去做操作。追书神器app怎么赚钱快

什么是参数优化: 什么是参数

参数,也叫参变量,是一个变量。 我们在研究当前问题的时候,关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系,其中有一个或一些叫自变量,另一个或另一些叫因变量。 如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化,引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量,我们把这样的变量叫做参变量或参数。 在泛指时,它可以是一种变量,用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说,参数是给我们参考的。 扩展资料: 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项,字面上理解是可供参考的数据,但有时又不全是数据。对指定应用而言,它可以是赋予的常数值。 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量,人们用含有字母的代数式来表示变量,这个代数式叫作参数式,其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式,进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。 参考资料:百度百科-参数 收起回答

其他答案:举例来说:public void test(string str1){ string str2; str2=str1; response.write str2;}test("hello world!");输出:hello world!简单点儿说,形参是你在声明函数时定义的,该参数不占用内存地址实参是你在函数里定义的,并且系统会在内存中给它分配实际的地址

其他答案:参数,也叫参变量,是一个变量。我们在研究当前问题的时候,关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系,其中有一个或一些叫自变量,另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化,引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量,我们把这样的变量叫做参变量或参数。 扩展资料 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量,人们用含有字母的代数式来表示变量,这个代数式叫作参数式,其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式,进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。 参数方程 在给定的平面直角坐标系中,如果曲线上任意一点的坐标x,y都是某个变数t的函数x=f(t),y=φ(t),⑴且对于t的每一个允许值,由方程组⑴所确定的点m(x,y)都在这条曲线上,那么方程组⑴称为这条曲线的参数方程,联系x、y之间关系的变数称为参变数,简称参数。 类似地,也有曲线的极坐标参数方程ρ=f(t),θ=g(t)。 圆的参数方程 x=a+r cosθ y=b+r sinθ (a,b)为圆心坐标 r为圆半径 θ为参数 椭圆的参数方程 x=a cosθ y=b sinθ a为长半轴 长 b为短半轴长 θ为参数 双曲线的参数方程 x=a secθ (正割) y=b tanθ a为实半轴长 b为虚半轴长 θ为参数 抛物线的参数方程 x=2pt^2 y=2pt p表示焦点到准线的距离 t为参数 参考资料参数_搜狗百科

其他答案:参数就是用来代替一个数的未知数 比如你定义时间,用t做参数 当你要计算路程vt(其中v设为常量),当要算一段时间的路程,只要用这个公式,再带入一个t的值就可以了。 总之,参数就是一个符号,没有实际意义,要让他有实际意义,就给参数附一个值就可以了 形参就是没有实际意义的参数 比如上面的t 实参就是有实际意义的参数 比如把上面的t赋值的那个常量

其他答案:什么是参数?这个问题的回答有很多种,比如参数也叫参变量,是一个变量。我们在研究当前问题的时候,关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系,其中有一个或一些叫自变量,另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化,引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量,我们把这样的变量叫做参变量或参数。 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项,字面上理解是可供参考的数据,但有时又不全是数据。对指定应用而言,它可以是赋予的常数值;在泛指时,它可以是一种变量,用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说,参数是给我们参考的。

其他答案:4 参数,也叫参变量,是一个变量。 我们在研究当前问题的时候,关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系,其中有一个或一些叫自变量,另一个或另一些叫因变量。 如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化,引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量,我们把这样的变量叫做参变量或参数。 在泛指时,它可以是一种变量,用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说,参数是给我们参考的。 扩展资料: 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项,字面上理解是可供参考的数据,但有时又不全是数据。对指定应用而言,它可以是赋予的常数值。 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量,人们用含有字母的代数式来表示变量,这个代数式叫作参数式,其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式,进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。

什么是参数优化: 什么是网络优化?

网络优化工作是指对正式投入运行的网络进行参数采集、数据分析,找出影响网络运行质量的原因并且通过参数调整和采取某些技术手段,使网络达到最佳运行状态,使现有网络资源获得最佳效益,同时也对网络今后的维护及规划建设提出合理建议.网络优化主...

其他答案:楼上回答可能你看的不太明白,简单点说就是,通过优化公司网站,使其更符合搜索引擎的搜索规律和彼此有好,从而被搜索引擎收录你的网站,通过优化关键词和网站内容,内外部链接,网站结构,使网站在百度 搜狐 谷歌等网站上的排名得到提升,进而获得更多搜索用户的点击(点击过程中也能为你获得网站流量),带来更多的购买机会

其他答案:看百度百科去 百度搜索网络优化 有百科 介绍详细

什么是参数优化:机器学习超参数优化算法-Hyperband

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization
I. 传统优化算法

机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数。但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS)随机搜索(Random Search,RS)

但是GS和RS这两种方法总归是盲目地搜索,所以贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO) 算法闪亮登场。BO算法能很好地吸取之前的超参数的经验,更快更高效地最下一次超参数的组合进行选择。但是BO算法也有它的缺点,如下:

  • 对于那些具有未知平滑度有噪声高维非凸函数,BO算法往往很难对其进行拟合和优化,而且通常BO算法都有很强的假设条件,而这些条件一般又很难满足。
  • 为了解决上面的缺点,有的BO算法结合了启发式算法(heuristics),但是这些方法很难做到并行化
II. Hyperband算法1. Hyperband是什么

为了解决上述问题,Hyperband算法被提出。在介绍Hyperband之前我们需要理解怎样的超参数优化算法才算是好的算法,如果说只是为了找到最优的超参数组合而不考虑其他的因素,那么我们那可以用穷举法,把所有超参数组合都尝试一遍,这样肯定能找到最优的。但是我们都知道这样肯定不行,因为我们还需要考虑时间,计算资源等因素。而这些因素我们可以称为Budget,用BB表示。

假设一开始候选的超参数组合数量是n,那么分配到每个超参数组的预算就是B/n。所以Hyperband做的事情就是在n与B/n做权衡(tradeoff)。

上面这句话什么意思呢?也就是说如果我们希望候选的超参数越多越好,因为这样能够包含最优超参数的可能性也就越大,但是此时分配到每个超参数组的预算也就越少,那么找到最优超参数的可能性就降低了。反之亦然。所以Hyperband要做的事情就是预设尽可能多的超参数组合数量,并且每组超参数所分配的预算也尽可能的多,从而确保尽可能地找到最优超参数

2. Hyperband算法

Hyperband算法对 Jamieson & Talwlkar(2019)提出的SuccessiveHalving算法做了扩展。所以首先介绍一下SuccessiveHalving算法是什么。

其实仔细分析SuccessiveHalving算法的名字你就能大致猜出它的方法了:假设有nn组超参数组合,然后对这nn组超参数均匀地分配预算并进行验证评估,根据验证结果淘汰一半表现差的超参数组,然后重复迭代上述过程直到找到最终的一个最优超参数组合。

基于这个算法思路,如下是Hyperband算法步骤:

「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升


  • r: 单个超参数组合实际所能分配的预算;
  • R: 单个超参数组合所能分配的最大预算;
  • s_max: 用来控制总预算的大小。上面算法中smax=?logη(R)?,当然也可以定义为 「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升
  • B: 总共的预算,B=(s_max+1)R
  • ηη: 用于控制每次迭代后淘汰参数设置的比例
  • get_hyperparameter_configuration(n):采样得到n组不同的超参数设置
  • run_then_return_val_loss(t,ri):根据指定的参数设置和预算计算valid loss。LL表示在预算为riri的情况下各个超参数设置的验证误差
  • topk(T,L,?n_i/η?):第三个参数表示需要选择top k(k=?n_i/η?)参数设置。
注意上述算法中对超参数设置采样使用的是均匀随机采样,所以有算法在此基础上结合贝叶斯进行采样,提出了BOHB:Practical Hyperparameter Optimization for Deep Learning
3. Hyperband算法示例

文中给出了一个基于MNIST数据集的示例,并将迭代次数定义为预算(Budget),即一个epoch代表一个预算。超参数搜索空间包括学习率,batch size,kernel数量等。

令R=81,η=3R=81,η=3,所以smax=4,B=5R=5×81smax=4,B=5R=5×81。

下图给出了需要训练的超参数组和数量和每组超参数资源分配情况。

由算法可以知道有两个loop,其中inner loop表示SuccessiveHalving算法。再结合下图左边的表格,每次的inner loop,用于评估的超参数组合数量越来越少,与此同时单个超参数组合能分配的预算也逐渐增加,所以这个过程能更快地找到合适的超参数。

右边的图给出了不同ss对搜索结果的影响,可以看到s=0s=0或者s=4s=4并不是最好的,所以并不是说ss越大越好。


「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升

什么是参数优化:超参数优化—概述

所谓超参数,一般指的是一个算法模型中无法使用常规的优化手段(比如梯度下降等)直接优化的部分,例如xgboost的n_estimators,逻辑回归的正则化系数等等。

超参数优化存在着一些比较复杂的问题:

1、非线性,比如不能单独的固定xgboost的所有参数,单独优化n_estimators,因为参数和最终的评价指标之间并不一定是线性关系;

2、非凸,比如逻辑回归的正则化系数,直接写入损失函数中作为一个变量你会发现无法使用梯度下降法来求解,

3、组合优化:不同超参数的组合非常多,比如神经网络的层数,每层的神经元个数,每层使用的激活函数,使用的最优化算法等,这些参数随便组合起来就上百万了。

4、混合优化:参数中既有连续变量(比如lr的正则项系数),又有类别变量(比如选择l1或者l2)。


5、成本高,每一次训练都消耗一定的时间,如果数据量大模型复杂更是消耗时间,所以不可能穷举。


所以超参数优化主要解决两个问题:

1、如何找到一个可以接受的次优解(非凸问题难以找到最优解);

2、如何在可接受的时间范围内找到这个解?(项目都是有时间的,不可能花个一两年来调参)


下面是一些术语的定义:

1、搜索空间,也就是超参数优化可能要遍历的全部的参数的组合,一般是无穷大的,对于gbdt和nn这类复杂的模型,其参数的数量本来就很大,如果每个参数再进行一定的范围限制则搜索空间非常的大;

2、搜索策略:

(1)、无脑的穷举——网格搜索;

(2)、随机乱搜——随机搜索;

(3)、基于强化学习的超参数优化,常见于神经网络(没研究过);

(4)、基于进化算法的搜索式超参数优化,遗传算法是其中一个比较有名的代表(仿生);

(5)、基于贝叶斯优化的概率式超参数优化,通过概率代理模型来指导超参数优化的调试方向,常见于中低纬度的优化问题。(最常用,kaggle中常见,常用语gbdt、lr、svm这类传统机器学习算法的调参)


一般来说,相同搜索次数下,随机搜索>网格搜索,因为随机搜索所搜索的参数空间更大,更可能获得更好的评估结果,当然这并不绝对,也没有明确理论证明,只是经验法则而已。二者的实现由sklearn的gridsearchcv和randomsearchcv,一般来说一组参数做一次交叉验证看结果来评估当前参数的好坏。

强化学习没有了解过,进化算法中仅熟悉遗传算法,这是一种启发式的超参数优化方法,当然遗传算法应用于超参数优化只是一个简单的应用而已,遗传算法可以看做一种大类的解决非凸问题的思想,后面介绍吧。贝叶斯优化基本也是类似的启发式的调参方法,同样,它也是一种大类的思想可以用于解决非凸优化问题。


一般我们把随机搜索作为各种其他超参数优化的baseline,它同时可以给其它超参数优化方法提供先验信息,比如随机搜索到某个区域的参数表现最好,再用网格搜索在这个区域暴力搜索,另外还可以提供随机性跳出局部最优。


实际上超参数优化是非凸问题的一个子分支,所以实际上超参数优化的算法也可以用于解决其它类型的非凸问题,当然,我们同样可以用他们来解决凸优化问题,比如我们可以用穷举法来穷举逻辑回归的权重系数(当然,这很低能。。。),只不过一般凸优化问题都可以用凸优化对应的成熟稳定而科学的方法来求解。

什么是参数优化:机智AutoML:超参数优化--初探贝叶斯优化算法

一、什么是超参数

机器学习一般有两类参数,一类是参数,通过数据训练,可逐步优化与完善,另一类是超参数,通常是人类通过以往经验设置的值,没法通过普通训练完善,比如,学习率和强化学习里计算reward的参数等。

二、当前主流的超参数优化算法a.暴力型

网格搜索,顾名思义,每个超参数用规则得到几个枚举点,然后交叉组合得到一堆解,挨个枚举选出结果最好的超参数。

随机搜索,顾名思义,就是随机生成一堆解,然后挨个尝试,选出结果最好的作为最优解。

b.拟合型

a中方法很暴力,在大多数情况下也是比较实用的,但该类方法多次尝试之间是独立的,因而往往需要大量尝试才能获得非常优的解。

有研究者针对此进行优化,使用模型来拟合这个问题,把超参数作为输入,训练模型的能力作为输出,其他作为黑盒,即"模型能力=f(超参数)",通过合适的模型来拟合这个f。这类方法通常如下图的步骤所示:


「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升


这类算法最典型的就是贝叶斯优化,在本文第三节会对其进行更深入的介绍

ps. 拟合方法需要面对的几个难题:(1) 训练的不稳定性,同一组超参数多次训练无法完全一致 (2) 模型能力的刻画,衡量方法很难准确的刻画出模型能力 (3) 受资源和时间的原因,无法进行大量的尝试 (4) 随机因素太多,很难用简单固定的模型来拟合

c.其国内手机号免费接码他型

比如pbt算法,pbt是基于遗传算法的灵感改进出来的算法,从结果上讲他是找到了一个训练过程(一个阶段一组超参数),而不是一组最优超参数

三、贝叶斯优化算法流程介绍和源码分析

理论介绍

贝叶斯优化算法是通过高斯过程回归来拟合第二节中提到的f,由于本文聚焦于算法流程和源码分析,具体理论分析可参见[1].

算法流程主要分为4步和第二节提到的流程几乎一致:

1. 随机一些超参数x并训练得到模型,然后刻画这些模型的能力y,得到先验数据集合D = (x1, y1)、(x2, y2)、...、(xk,yk)

2. 通过先验数据D来拟合出高斯模型GM

3. 通过采集函数找到在GM下的极大值 超参数x',并通过x'训练得到模型和刻画模型能力y',将(x',y')加入数据集D

4. 重复2-3步,直至终止条件

这里值得注意的是,第2步拟合的模型GM,对于任何一组超参数x输入,输出的是一个分布即均值和标准差,而不是一个准确的值(因而需要效用函数来量化),具体如下图所示,通过蓝色先验点拟合出的GM,绿色区域即为对应输入x,输出y的可能范围


「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升
图片来源网络



源码分析

现在开始分析高star源码[2]的具体实现,他实现的主流程如下代码所示:


「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升

其中_queue中为随机生成和用户提供的需要验证超参数,而n_iter就是步骤2-3的迭代次数,而suggest()就对应上文介绍的2-3步,他包含2个过程,先用之前得到的先验数据来更新模型,如下文的红框所示,再用更新后的模型找到极值推荐值,

「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升

而代码中的suggestion就是第3步找出的局部极大值 超参数x'。这里找极值的的实现方法也很简单暴力,是通过随机撒点,然后用最优化方法找到随机点附近的极值,选择这些极值中的最优值作为推荐点。

「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升

其中,效用函数ac作为量化超参数均值和方差函数,使用是为主流的ucb/ei/poi,具体原理如下图所示:

「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升
「什么是参数优化」 什么参数制约速度的提升


到这里贝叶斯优化的1-4步的代码逻辑基本介绍清楚了。

四、总结和展望

最近我们团队在强化学习上尝试AutoML超参数优化,然而发现普通的贝叶斯优化反而没有2倍搜索量的随机参数优化好用,主要原因有下:

1. 训练时间长,常规的贝叶斯优化实现是串行尝试,跑20组尝试需要好几天

2. 随机搜索可并行化,可进行更多尝试,大力出奇迹

3. 随机因素太多,对模型能力刻画的方法不太准确,导致拟合的准确度不够

近期我们团队正在尝试改进贝叶斯优化,让他可以并行化,已具备初步效果,将在后续的文章进行介绍。

参考文献:

1. https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/9866764.htm高清特黄A大片l

2. github.com/fmfn/Bayesia