瓶頸演算法

Ⅰ CPU和內存與顯卡的瓶頸問題

CPU和內存沒什麼瓶頸的，搭配的還是蠻平衡的。你要是覺得很卡的話，在排除病毒影響的情況下，檢查是不是硬碟和顯卡出了瓶頸。方法很簡單：

硬碟燈狂閃爍甚至就直接一直亮著的情況下，瓶頸出在硬碟傳輸上無疑~

硬碟指示燈顯示硬碟負荷、工作均正常的情況下，多半是顯卡有瓶頸。

T系列的處理器，可見你的電腦是筆記本。一般而言，除非你是在玩游戲，否則筆記本主要瓶頸在於只有5400轉的硬碟，而不是顯卡。 另外樓上所說筆記本顯卡最大顯存位寬是64位？哼哼，笑而不語。

關於你的問題補充：
沒什麼演算法，短板理論而已。
沒必要升級的，何況筆記本升級也不方便。T5500+1G內存+945GM主板+GMA950顯卡，雖然不知道硬碟的型號，不過無所謂了，大游戲你就別打了，日常應用的話這個配置足夠了，包括CS、魔獸之類的老游戲。最多就是你用VISTA或者WIN7的話，加1G的內存罷了。

Ⅱ 矩陣乘法 在那些演算法里有應用，在那些演算法里是瓶頸

矩陣 相乘 不妨記成 縱橫相乘

課本 講的是 m*n矩陣 可以 和 n*s矩陣相乘

我們 可以用 2*3 和 3*4 做例子

那麼 就是

a b c
d e f

*

a b c d
e f g h
i j k l

分別找到 各自相等的 行 列數 第一個三列 第二個三行 那麼 就是 相等的遇上相等的 就是 行乘以列 第一個 第一行 乘以 第二個第一列 （這里的乘指的是交叉相乘 就是 aa+be+ci，其餘類推）寫成新矩陣的第一個元素 那麼 依次 還可以 寫 乘以 第二列 第三列 等等 寫成 2 3 4 個元素

然後 換第二行 也可以按上述步驟。不過 第二行的 那麼 就要寫在新矩陣的第二行，依此類推即可

這樣 得到的 新矩陣 就是 所謂的 2*4 矩陣
參考資料：僅供參考，如有異議，請發信息，謝謝

謝謝

Ⅲ 研究信息瓶頸演算法函數的性質有什麼意義

B/S是瀏覽器和伺服器計算模式。
特點：用戶可以直接通過輸入網址進行網頁的訪問（當然需要用戶安裝IE，或是FireFox的瀏覽器就行）。
當我們使用B/S計算模式時，我們開發的應用程序就是WEB應用程序。
優點：在C/S的基礎上有了提高，它便於維護。

Ⅳ 目前機器學習的瓶頸有哪些

從工業應用來說，機器學習的方法應用會越來越多，目前應用的瓶頸主要體現在下面一些地方：1.經驗。機器學習的方法對於一般的工程師並不友好，如果沒有了解原理和做過一些實驗，這就是一個參數很多的黑盒，弄不好效果就會很差。2.數據量。效果好的方法大都是有監督訓練的，這就需要很多標注數據，數據的質量、歸一化方法、分布等，對模型的效果都影響很大。3.計算能力。很多模型，特別是深度學習模型，訓練時間和資源消耗很大，如果需要多次訓練調整策略和參數，周期很長。實際部署運行速度也受模型大小和種類影響，速度和效果會有一個權衡。4.工程實現能力。好的演算法要有好的工程實現，才能發揮正常的作用，代碼能力不行，再好的模型也不行。5.演算法搭配。實際問題往往不是一個單一的演算法可以搞定的，需要多個相關演算法合理的搭配組合，具體問題具體分析解決。6.技術高度。機器學習還比較前沿，效果和應用場景都有天花板，期望未來幾年會有技術突破。作者：苗廣藝來源：知乎作者：甄景賢來源：知乎現時strongAI的問題是：如何令機器像人腦一樣思考？自90年代起，機器學習流行statisticallearning(統計學習)和神經網路，它們已經能學出空間中的任意函數。那為什麼我們還未見到強人工智慧？原因是，「思維(reasoning)」的內部結構是邏輯，而邏輯是符號(symbolic)運算。研究者一直企圖把神經網路和符號運算統一起來，叫neural-symbolicintegration。但你會發現這個題目下的發展暫時還未有很大突破。在邏輯的結構下，可以直接從事學習，在假設空間中尋找最佳假設，而那假設空間是全部邏輯句子。這叫誘發式邏輯學習(inctivelogicprogramming)或關系學習(relationallearning)。這就造成了兩種很不同的范疇(paradigm)：一方面是「連續空間」中的學習，例如SVM和神經網路。另一方面是「離散空間」中的搜尋，如ILP。前者可以是很快的，後者慢得可憐。邏輯學習的慢，就正是我們現在還未有強人工智慧的主因。說起機器學習，現在人人都會想到統計學習，但其實最早的機器學習是在邏輯結構中搞的，那時是70年代。後來統計學習的流行完全掩蓋了邏輯學習，那也是經典AI(classicalAI)「死寂」了的原因。一般人會覺得離散和連續是兩回事，但數學家們知道離散和連續只是一物的兩面，這樣的例子在數學中不勝枚舉。所以有希望找到邏輯和神經網路的統一，又或者連續和離散學習的統一。P=?NP的問題也有關，而且有可能P=NP。NP中最經典的問題就是SAT(satisfiability，邏輯的可滿足性問題)，它的本質是combinatorialsearch(組合性搜尋)，很慢，不能用連續方法搜尋。所謂連續方法的例子就如Newtonmethod那些。但離散的組合性問題，不容易化作連續的方程解問題。Deeplearning是最新的潮流，但它搜尋的空間仍然是神經網路那種連續空間。如何用深層學習的技巧去搜尋有符號或邏輯結構的離散空間？這可能是一個很好的發展方向。我現在的研究方向，是將邏輯先轉換成抽象代數，然後再去發現由代數通往其他數學分支的橋梁。===============2016年6月================噢，上面是2014年的答案，我很高興我已經成功地完成了目標，但結果用的不是代數方法。因為發覺普通代數的兩個運算+和x不夠用，而且還要給它一個甚至多個>序關系。怎樣搞也好像符號不夠用。（可能是我水平低，我也知道有3個運算的代數，和略懂一點universalalgebra的皮毛，但不懂得怎樣應用。）最後，解決法是放到vectorspace上，但「忽略」那代數結構，而是用機器learn出來。這樣的話，不需自己由bottom-up設計那代數結構，對我來說很易。過渡到vectorspace之後真的豁然開朗，因為可以用到動態系統、控制論那些方法、深度神經網路等。我現在已忙著搞那邊的事。在邏輯／代數那邊，還有張量代數可以用，其實有很多人研究了用tensorprocts代表自然語言句子，有興趣可以看看《》(2013)這本書。但這屬於我所謂的bottom-up方法，亦即是說explicitly給出符號邏輯的形式，但在神經網路中似乎可以用implicit的方法，讓機器learn它出來，使用者不知道實際的representation是什麼。模仿與逼近人腦我覺得會是機器學習的終極形式，但是現在由於生物科學發展的限制，人們對人腦的機理只窺得冰山一角。現在最有希望的機器學習模型DeepLearining也正是基於對人類視覺系統的信號處理的研究發現：可視皮層是分級的。所以可見，對人腦理解的一個小足進步都會推動機器學習一個大的發展。現在受到計算機體系限制，即使是用大型分布式電腦也無法模擬人腦的神經網路模型，現在大型的DNN模型有上億個神經元已經算大的了，可是人腦的神經元個數現在被估計在150億數量級上。另外一點是：經過測試人腦神經元彼此傳遞信號的速度其實並沒有計算機模型中兩個神經元傳遞速度快，但是效果卻遠遠好於計算機神經元模型，那是因為人腦神經元之間是高度並行化的，這一點現代計算體系根本無法突破，只能期待有生物特性的計算機了。

Ⅳ 什麼是瓶頸管理

瓶頸管理TOC是一套管理理念與管理工具的集合，它把企業在實現其目標的過程中現存的或潛伏的制約因素稱為「瓶頸」或者「約束」（C o n s t r a i n t）。通過逐個識別和消除這些「瓶頸」，使得企業的改進方向與改進策略明確化，從而達到幫助企業更有效地實現其目標的目的。 TO C根植於O P T（原指最優生產時刻表：Optimized ProctionTi m e t a b l e s，後指最優生產技術：Optimized Proction Te c h n o l o g y）。O P T由高德拉特博士和其他三個以色列籍合作者於2 0世紀7 0年代創立，他們在1 9 7 9年下半年把它帶到美國，並成立了Creative Output公司，研究如何通過計算機的演算法實現O P T的管理思想。接下來的7年中，O P T有關軟體得到發展，同時O P T管理理念和規則（如D B R）日益成熟起來。Creative Output公司的發展幾起幾落，後關閉。O P T的軟體所有權轉讓給一家名為Scheling Technology Group的英國公司。1 9 8 6年後半年，高德拉特博士和Robert E.Fox共同創立高德拉特研究機構，致力於對O P T進行進一步豐富與擴充。經過1 0年發展，逐漸演進出我們今天所知的TO C。 瓶頸管理的九大管理原則 原則l 追求物流的平衡，而不是生產能力的平衡，追求生產能力的平衡是為了使企業的生產能力得到充分利用。 因此在設計一個新廠時，自然會追求生產過程各環節的生產能力的平衡。但是對於一個已投產的企業，特別是多品種生產的企業，如果一定要追求生產能力的平衡，那麼即使企業的生產能力充分利用了，但是產品並非都能恰好符合當時市場的需求，必然有一部分要積壓。 瓶頸管理則主張在企業內部追求物流的平衡。所謂物流平衡就是使各個工序都與瓶頸機床同步，以求生產周期最短、在製品最少。它認為生產能力的平衡實際是做不到的。因為波動是絕對的，市場每時每刻都在變化；生產能力的穩定只是相對的。所以必須接受市場波動這個現實，並在這種前提下追求物流平衡。 原則2 「非瓶頸」的利用程度不由其本身決定，而是由系統的「瓶頸」決定的 瓶頸資源制約著系統的產出能力，而非瓶頸資源的充分利用不僅不能提高產銷率，而且會使庫存和運行費增加。 原則3 資源的「利用」(Utilization)和「活力」(Action)不是同義詞 「利用」是指資源應該利用的程度，「活力」是指資源能夠利用的程度。按傳統的觀點，一般是將資源能夠利用的能力加以充分利用，所以「利用」和「活力」是同義的。按瓶頸管理的觀點，兩者有著重要的區別：因為做所需要的工作(應該做的，即「利用」)與無論需要與否，最大程度可做的工作(能夠做的，即「活力」)之間是明顯不同的。所以對系統中「非瓶頸」的安排使用，應基於系統的「瓶頸」。 例如，一個非瓶頸資源能夠達到100%的利用率，但其後續資源如果只能承受其60%的產出，則其另外40%的產出，將變成在製品庫存，此時從非瓶頸資源本身考察，其利用率很好，但從整個系統的觀點來看，它只有60%的有效性。所以「利用」注重的是有效性，而「活力」注重的則是能行性，從平衡物流的角度出發，應允許在非關鍵資源上安排適當的閑置時間。 原則4 「瓶頸」上一個小時的損失則是整個系統的一個小時的損失。 一般來說，生產時間包括調整准備時間和加工時間。但在瓶頸資源與非瓶頸資源上的調整准備時間的意義是不同的。因為瓶頸資源控制了產銷率，在瓶頸資源上中斷一個小時，是沒有附加的生產能力補充的。而如果在瓶頸資源上節省一個小時的調整准備時間，則將能增加一個小時的加工時間，相應地，整個系統增加了一個小時的產出。所以，瓶頸資源必需保持100%的「利用」，盡量增大其產出。為此，對瓶頸資源還應採取(續致信網上一頁內容)特別的保護措施，不使其因管理不善而中斷或等工。 原則5 「非瓶頸」節省的一個小時無益於增加系統產銷率。 因為非瓶頸資源上除了生產時間(加工時間和調整准備時間)之外，還有閑置時間。節約一個小時的生產時間，將增加一個小時的閑置時間，而並不能增加系統產銷率。當然，如果節約了一個小時的生產時間，可以減少加工批量，加大批次，以降低在製品庫存和生產提前期。但這些結果能在多大程度上有益於系統追求的根本目標，依然牢牢受制於瓶頸資源。 原則6 「瓶頸」控制了庫存和產銷率。因為，產銷率指的是單位時間內生產出來並銷售出去的產品所創造的利潤額，所以，很明顯它受到企業的生產能力和市場的需求量這兩方面的制約，即它們受由資源瓶頸和市場瓶頸所控制的。如果「瓶頸」存在於企業內部，表明企業的生產能力不足，相應的產銷率也受到限制；而如果當企業所有的資源都能維持高於市場需求的能力，那麼，則市場需求就成了「瓶頸」。這時，即使企業能多生產，但由於市場承受能力不足，產銷率也不能增加。 同時，由於「瓶頸」控制了產銷率，所以企業的「非瓶頸」應與「瓶頸」同步，它們的庫存水平只要能維持「瓶頸」上的物流連續穩定即可，過多的庫存只是浪費，這樣，「瓶頸」也就相應地控制了庫存。 以上六條原則都是涉及資源的。 原則7 運輸批量可以不等於(在許多時候應該不等於)加工批量 車間現場的計劃與控制的一個重要方面就是批量的確定，它影響到企業的庫存和產銷率。瓶頸管理所採用的是一種獨特的動態批量系統，它把在製品庫存分為兩種不同的批量形式，即：①運輸批量，是指工序間運送一批零件的數量；②加工批量，指經過一次調整准備所加工的同種零件的數量，可以是一個或幾個轉運批量之和。在自動裝配線上，轉運批量為1，而加工批量很大。 確定加工批量的大小應考慮：資源的合理應用(減少設備的調整次數)與合理的在製品庫存(減少資金積壓和在製品庫存費用)。而確定運輸批量的大小則是考慮：提高生產過程的連續性、平行性；減少工序間的等待時間和減少運輸工作量與運輸費用。兩者考慮的出發點不同，所以運輸批量不一定要與加工批量相等。 根據瓶頸管理的觀點，為了使產銷率達到最大，瓶頸資源上的加工批量必須大。但另一方面，在製品庫存不應因此增加，所以轉運批量應該小，即意味著非瓶頸資源上的加工批量要小，這樣就可以減少庫存費用和加工費用。 原則8 批量大小應是可變的，而不是固定的。 原則8是原則7的直接應用。在瓶頸管理中，運輸批量是從在製品的角度來考慮的，而加工批量則是從資源類型的角度來考慮的。同一種工件在瓶頸資源和非瓶頸資源上加工時可以採用不同的加工批量，在不同的工序間傳送時可以採用不同的運輸批量，其大小根據實際需要動態決定。 以上兩條是涉及物流的。 原則9 編排作業計劃時考慮系統資源瓶頸，提前期是作業計劃的結果，而不是預定值 MRP II制定作業計劃的方法是按預先制定的提前期，用無限能力計劃法編製作業計劃。但當生產提前期與實際情況出入較大時，所得的作業計劃就脫離實際難以付諸實施。 瓶頸管理與MRP正好相反，即不採用固定的提前期，而是考慮計劃期內的系統資源瓶頸，用有限能力計劃法，先安排瓶頸資源上加工的關鍵件的生產進度計劃，以瓶頸資源為基準，把瓶頸資源之前、之間、之後的工序分別按拉動、工藝順序、推動的方式排定，並進行一定優化，接下來編制非關鍵件的作業計劃。所以，瓶頸管理中的提前期是批量、優先權和其他許多因素的函數，是編製作業計劃產生的結果。

Ⅵ 轉行深度學習，如何解決瓶頸問題比如說數學推導感到吃力

深度學習作為機器學習的典範，在各領域顯示出了廣闊的前景。

深度學習最大的特點在於從大量無關數據中獲取有用信息，已經在很多實際中得到應用：從Netflix著名的電影推薦系統到Google的無人駕駛，從創造藝術和文學寫作到各種預測，都在使用深度學習模型。

很多轉行人士在學習深度學習演算法時，往往會對演算法的數學推導感到吃力，無法理解具體核心參數表示的物理意義，等弄懂演算法原理後，面對實際問題，依然不知道如何利用演算法解決。

造成這種普遍現象的原因，主要在於學習者數學基礎不扎實、實踐經驗不足。

人工智慧是一個將數學、演算法理論和工程實踐緊密結合的領域，是數學、概率論、統計學、各種數學理論的體現。機器學習作為實現人工智慧的主流方法，最重要的基礎就是數學和編程。對於普通程序員，C /C++、Python等編程能力比較強，但數學基礎卻相對薄弱。數學作為表達與刻畫機器學習模型的工具，是深入理解機器學習演算法原理的基石，也是演算法創新的基礎技能。

為了幫助同學們突破瓶頸、更快地掌握深度學習技術，中公教育聯合中科院自動化研究所專家，強力推出人工智慧《深度學習》課程，讓大家學有所成、真正掌握機器學習模型以及演算法背後的原理。

7月6號首期開班，中科院自動化所專家全程直播教學，帶領大家體驗系統架構設計、關鍵演算法選取、核心模塊開發、識別效果測試等實際項目建設的全流程，並重點掌握核心AI模塊的開發環節，使大家在結業後能夠直接上手從事技術崗位工作，無需二次熟悉。

Ⅶ 轉行深度學習，如何解決瓶頸問題

深度學習作為機器學習的典範，在各領域顯示出了廣闊的前景。深度學習最大的特點在於從大量無關數據中獲取有用信息，已經在很多實際中得到應用：從Netflix著名的電影推薦系統到Google的無人駕駛，從創造藝術和文學寫作到各種預測，都在使用深度學習模型。
很多轉行人士在學習深度學習演算法時，往往會對演算法的數學推導感到吃力，無法理解具體核心參數表示的物理意義，等弄懂演算法原理後，面對實際問題，依然不知道如何利用演算法解決。
造成這種普遍現象的原因，主要在於學習者數學基礎不扎實、實踐經驗不足。
人工智慧是一個將數學、演算法理論和工程實踐緊密結合的領域，是數學、概率論、統計學、各種數學理論的體現。機器學習作為實現人工智慧的主流方法，最重要的基礎就是數學和編程。對於普通程序員，C /C++、Python等編程能力比較強，但數學基礎卻相對薄弱。數學作為表達與刻畫機器學習模型的工具，是深入理解機器學習演算法原理的基石，也是演算法創新的基礎技能。

Ⅷ 什麼是馮諾依曼瓶頸

不知這是不是你想要的東東 呵呵.....

電腦有四個主要部分：中央處理器、存儲器、介面電路和外部設備，各部分之間的互連匯流排有：地址匯流排、控制匯流排、雙向數據線和輸入輸出線。電腦的信息數據採用二進制進行編碼，將數據輸入電腦時，是一個一個地按地址對號先後入座，經計算、處理，然後輸出結果，而不是將數據同時輸入電腦。將數據一個一個地輸入和處理的方式被稱為串列方式；將數據同時輸入和處理的方式，被稱為並行方式。串列方式比並行方式所需的各部件之間的互聯線數目大大減少，從而簡化了電路，使目前超大規模集成電路得以實現。但是，卻使電腦喪失了實時處理的能力，因為，串列方式延長了數據輸入和處理的時間，從而限制了電腦的計算處理速度，這就是所謂馮諾依曼"瓶頸"問題。如同滿瓶之水，只能從瓶頸慢慢地流出，使時間延長了。

Ⅸ 系統瓶頸問題

CPU的FSB是800的，要與雙通道的400內存剛好匹配
只有單通道，性能當然會降低，不過不會很大，大概10%

Ⅹ 深度學習系統瓶頸及用戶痛點有哪些

瓶頸：
演算法
數據集：
計算
痛點：模型實現和建立模型所需要的高水平資料庫。