瓶颈算法

Ⅰ CPU和内存与显卡的瓶颈问题

CPU和内存没什么瓶颈的，搭配的还是蛮平衡的。你要是觉得很卡的话，在排除病毒影响的情况下，检查是不是硬盘和显卡出了瓶颈。方法很简单：

硬盘灯狂闪烁甚至就直接一直亮着的情况下，瓶颈出在硬盘传输上无疑~

硬盘指示灯显示硬盘负荷、工作均正常的情况下，多半是显卡有瓶颈。

T系列的处理器，可见你的电脑是笔记本。一般而言，除非你是在玩游戏，否则笔记本主要瓶颈在于只有5400转的硬盘，而不是显卡。 另外楼上所说笔记本显卡最大显存位宽是64位？哼哼，笑而不语。

关于你的问题补充：
没什么算法，短板理论而已。
没必要升级的，何况笔记本升级也不方便。T5500+1G内存+945GM主板+GMA950显卡，虽然不知道硬盘的型号，不过无所谓了，大游戏你就别打了，日常应用的话这个配置足够了，包括CS、魔兽之类的老游戏。最多就是你用VISTA或者WIN7的话，加1G的内存罢了。

Ⅱ 矩阵乘法 在那些算法里有应用，在那些算法里是瓶颈

矩阵 相乘 不妨记成 纵横相乘

课本 讲的是 m*n矩阵 可以 和 n*s矩阵相乘

我们 可以用 2*3 和 3*4 做例子

那么 就是

a b c
d e f

*

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

分别找到 各自相等的 行 列数 第一个三列 第二个三行 那么 就是 相等的遇上相等的 就是 行乘以列 第一个 第一行 乘以 第二个第一列 （这里的乘指的是交叉相乘 就是 aa+be+ci，其余类推）写成新矩阵的第一个元素 那么 依次 还可以 写 乘以 第二列 第三列 等等 写成 2 3 4 个元素

然后 换第二行 也可以按上述步骤。不过 第二行的 那么 就要写在新矩阵的第二行，依此类推即可

这样 得到的 新矩阵 就是 所谓的 2*4 矩阵
参考资料：仅供参考，如有异议，请发信息，谢谢

谢谢

Ⅲ 研究信息瓶颈算法函数的性质有什么意义

B/S是浏览器和服务器计算模式。
特点：用户可以直接通过输入网址进行网页的访问（当然需要用户安装IE，或是FireFox的浏览器就行）。
当我们使用B/S计算模式时，我们开发的应用程序就是WEB应用程序。
优点：在C/S的基础上有了提高，它便于维护。

Ⅳ 目前机器学习的瓶颈有哪些

从工业应用来说，机器学习的方法应用会越来越多，目前应用的瓶颈主要体现在下面一些地方：1.经验。机器学习的方法对于一般的工程师并不友好，如果没有了解原理和做过一些实验，这就是一个参数很多的黑盒，弄不好效果就会很差。2.数据量。效果好的方法大都是有监督训练的，这就需要很多标注数据，数据的质量、归一化方法、分布等，对模型的效果都影响很大。3.计算能力。很多模型，特别是深度学习模型，训练时间和资源消耗很大，如果需要多次训练调整策略和参数，周期很长。实际部署运行速度也受模型大小和种类影响，速度和效果会有一个权衡。4.工程实现能力。好的算法要有好的工程实现，才能发挥正常的作用，代码能力不行，再好的模型也不行。5.算法搭配。实际问题往往不是一个单一的算法可以搞定的，需要多个相关算法合理的搭配组合，具体问题具体分析解决。6.技术高度。机器学习还比较前沿，效果和应用场景都有天花板，期望未来几年会有技术突破。作者：苗广艺来源：知乎作者：甄景贤来源：知乎现时strongAI的问题是：如何令机器像人脑一样思考？自90年代起，机器学习流行statisticallearning(统计学习)和神经网络，它们已经能学出空间中的任意函数。那为什么我们还未见到强人工智能？原因是，“思维(reasoning)”的内部结构是逻辑，而逻辑是符号(symbolic)运算。研究者一直企图把神经网络和符号运算统一起来，叫neural-symbolicintegration。但你会发现这个题目下的发展暂时还未有很大突破。在逻辑的结构下，可以直接从事学习，在假设空间中寻找最佳假设，而那假设空间是全部逻辑句子。这叫诱发式逻辑学习(inctivelogicprogramming)或关系学习(relationallearning)。这就造成了两种很不同的范畴(paradigm)：一方面是“连续空间”中的学习，例如SVM和神经网络。另一方面是“离散空间”中的搜寻，如ILP。前者可以是很快的，后者慢得可怜。逻辑学习的慢，就正是我们现在还未有强人工智能的主因。说起机器学习，现在人人都会想到统计学习，但其实最早的机器学习是在逻辑结构中搞的，那时是70年代。后来统计学习的流行完全掩盖了逻辑学习，那也是经典AI(classicalAI)“死寂”了的原因。一般人会觉得离散和连续是两回事，但数学家们知道离散和连续只是一物的两面，这样的例子在数学中不胜枚举。所以有希望找到逻辑和神经网络的统一，又或者连续和离散学习的统一。P=?NP的问题也有关，而且有可能P=NP。NP中最经典的问题就是SAT(satisfiability，逻辑的可满足性问题)，它的本质是combinatorialsearch(组合性搜寻)，很慢，不能用连续方法搜寻。所谓连续方法的例子就如Newtonmethod那些。但离散的组合性问题，不容易化作连续的方程解问题。Deeplearning是最新的潮流，但它搜寻的空间仍然是神经网络那种连续空间。如何用深层学习的技巧去搜寻有符号或逻辑结构的离散空间？这可能是一个很好的发展方向。我现在的研究方向，是将逻辑先转换成抽象代数，然后再去发现由代数通往其他数学分支的桥梁。===============2016年6月================噢，上面是2014年的答案，我很高兴我已经成功地完成了目标，但结果用的不是代数方法。因为发觉普通代数的两个运算+和x不够用，而且还要给它一个甚至多个>序关系。怎样搞也好像符号不够用。（可能是我水平低，我也知道有3个运算的代数，和略懂一点universalalgebra的皮毛，但不懂得怎样应用。）最后，解决法是放到vectorspace上，但“忽略”那代数结构，而是用机器learn出来。这样的话，不需自己由bottom-up设计那代数结构，对我来说很易。过渡到vectorspace之后真的豁然开朗，因为可以用到动态系统、控制论那些方法、深度神经网络等。我现在已忙着搞那边的事。在逻辑／代数那边，还有张量代数可以用，其实有很多人研究了用tensorprocts代表自然语言句子，有兴趣可以看看《》(2013)这本书。但这属于我所谓的bottom-up方法，亦即是说explicitly给出符号逻辑的形式，但在神经网络中似乎可以用implicit的方法，让机器learn它出来，使用者不知道实际的representation是什么。模仿与逼近人脑我觉得会是机器学习的终极形式，但是现在由于生物科学发展的限制，人们对人脑的机理只窥得冰山一角。现在最有希望的机器学习模型DeepLearining也正是基于对人类视觉系统的信号处理的研究发现：可视皮层是分级的。所以可见，对人脑理解的一个小足进步都会推动机器学习一个大的发展。现在受到计算机体系限制，即使是用大型分布式电脑也无法模拟人脑的神经网络模型，现在大型的DNN模型有上亿个神经元已经算大的了，可是人脑的神经元个数现在被估计在150亿数量级上。另外一点是：经过测试人脑神经元彼此传递信号的速度其实并没有计算机模型中两个神经元传递速度快，但是效果却远远好于计算机神经元模型，那是因为人脑神经元之间是高度并行化的，这一点现代计算体系根本无法突破，只能期待有生物特性的计算机了。

Ⅳ 什么是瓶颈管理

瓶颈管理TOC是一套管理理念与管理工具的集合，它把企业在实现其目标的过程中现存的或潜伏的制约因素称为“瓶颈”或者“约束”（C o n s t r a i n t）。通过逐个识别和消除这些“瓶颈”，使得企业的改进方向与改进策略明确化，从而达到帮助企业更有效地实现其目标的目的。 TO C根植于O P T（原指最优生产时刻表：Optimized ProctionTi m e t a b l e s，后指最优生产技术：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个以色列籍合作者于2 0世纪7 0年代创立，他们在1 9 7 9年下半年把它带到美国，并成立了Creative Output公司，研究如何通过计算机的算法实现O P T的管理思想。接下来的7年中，O P T有关软件得到发展，同时O P T管理理念和规则（如D B R）日益成熟起来。Creative Output公司的发展几起几落，后关闭。O P T的软件所有权转让给一家名为Scheling Technology Group的英国公司。1 9 8 6年后半年，高德拉特博士和Robert E.Fox共同创立高德拉特研究机构，致力于对O P T进行进一步丰富与扩充。经过1 0年发展，逐渐演进出我们今天所知的TO C。 瓶颈管理的九大管理原则 原则l 追求物流的平衡，而不是生产能力的平衡，追求生产能力的平衡是为了使企业的生产能力得到充分利用。 因此在设计一个新厂时，自然会追求生产过程各环节的生产能力的平衡。但是对于一个已投产的企业，特别是多品种生产的企业，如果一定要追求生产能力的平衡，那么即使企业的生产能力充分利用了，但是产品并非都能恰好符合当时市场的需求，必然有一部分要积压。 瓶颈管理则主张在企业内部追求物流的平衡。所谓物流平衡就是使各个工序都与瓶颈机床同步，以求生产周期最短、在制品最少。它认为生产能力的平衡实际是做不到的。因为波动是绝对的，市场每时每刻都在变化；生产能力的稳定只是相对的。所以必须接受市场波动这个现实，并在这种前提下追求物流平衡。 原则2 “非瓶颈”的利用程度不由其本身决定，而是由系统的“瓶颈”决定的 瓶颈资源制约着系统的产出能力，而非瓶颈资源的充分利用不仅不能提高产销率，而且会使库存和运行费增加。 原则3 资源的“利用”(Utilization)和“活力”(Action)不是同义词 “利用”是指资源应该利用的程度，“活力”是指资源能够利用的程度。按传统的观点，一般是将资源能够利用的能力加以充分利用，所以“利用”和“活力”是同义的。按瓶颈管理的观点，两者有着重要的区别：因为做所需要的工作(应该做的，即“利用”)与无论需要与否，最大程度可做的工作(能够做的，即“活力”)之间是明显不同的。所以对系统中“非瓶颈”的安排使用，应基于系统的“瓶颈”。 例如，一个非瓶颈资源能够达到100%的利用率，但其后续资源如果只能承受其60%的产出，则其另外40%的产出，将变成在制品库存，此时从非瓶颈资源本身考察，其利用率很好，但从整个系统的观点来看，它只有60%的有效性。所以“利用”注重的是有效性，而“活力”注重的则是能行性，从平衡物流的角度出发，应允许在非关键资源上安排适当的闲置时间。 原则4 “瓶颈”上一个小时的损失则是整个系统的一个小时的损失。 一般来说，生产时间包括调整准备时间和加工时间。但在瓶颈资源与非瓶颈资源上的调整准备时间的意义是不同的。因为瓶颈资源控制了产销率，在瓶颈资源上中断一个小时，是没有附加的生产能力补充的。而如果在瓶颈资源上节省一个小时的调整准备时间，则将能增加一个小时的加工时间，相应地，整个系统增加了一个小时的产出。所以，瓶颈资源必需保持100%的“利用”，尽量增大其产出。为此，对瓶颈资源还应采取(续致信网上一页内容)特别的保护措施，不使其因管理不善而中断或等工。 原则5 “非瓶颈”节省的一个小时无益于增加系统产销率。 因为非瓶颈资源上除了生产时间(加工时间和调整准备时间)之外，还有闲置时间。节约一个小时的生产时间，将增加一个小时的闲置时间，而并不能增加系统产销率。当然，如果节约了一个小时的生产时间，可以减少加工批量，加大批次，以降低在制品库存和生产提前期。但这些结果能在多大程度上有益于系统追求的根本目标，依然牢牢受制于瓶颈资源。 原则6 “瓶颈”控制了库存和产销率。因为，产销率指的是单位时间内生产出来并销售出去的产品所创造的利润额，所以，很明显它受到企业的生产能力和市场的需求量这两方面的制约，即它们受由资源瓶颈和市场瓶颈所控制的。如果“瓶颈”存在于企业内部，表明企业的生产能力不足，相应的产销率也受到限制；而如果当企业所有的资源都能维持高于市场需求的能力，那么，则市场需求就成了“瓶颈”。这时，即使企业能多生产，但由于市场承受能力不足，产销率也不能增加。 同时，由于“瓶颈”控制了产销率，所以企业的“非瓶颈”应与“瓶颈”同步，它们的库存水平只要能维持“瓶颈”上的物流连续稳定即可，过多的库存只是浪费，这样，“瓶颈”也就相应地控制了库存。 以上六条原则都是涉及资源的。 原则7 运输批量可以不等于(在许多时候应该不等于)加工批量 车间现场的计划与控制的一个重要方面就是批量的确定，它影响到企业的库存和产销率。瓶颈管理所采用的是一种独特的动态批量系统，它把在制品库存分为两种不同的批量形式，即：①运输批量，是指工序间运送一批零件的数量；②加工批量，指经过一次调整准备所加工的同种零件的数量，可以是一个或几个转运批量之和。在自动装配线上，转运批量为1，而加工批量很大。 确定加工批量的大小应考虑：资源的合理应用(减少设备的调整次数)与合理的在制品库存(减少资金积压和在制品库存费用)。而确定运输批量的大小则是考虑：提高生产过程的连续性、平行性；减少工序间的等待时间和减少运输工作量与运输费用。两者考虑的出发点不同，所以运输批量不一定要与加工批量相等。 根据瓶颈管理的观点，为了使产销率达到最大，瓶颈资源上的加工批量必须大。但另一方面，在制品库存不应因此增加，所以转运批量应该小，即意味着非瓶颈资源上的加工批量要小，这样就可以减少库存费用和加工费用。 原则8 批量大小应是可变的，而不是固定的。 原则8是原则7的直接应用。在瓶颈管理中，运输批量是从在制品的角度来考虑的，而加工批量则是从资源类型的角度来考虑的。同一种工件在瓶颈资源和非瓶颈资源上加工时可以采用不同的加工批量，在不同的工序间传送时可以采用不同的运输批量，其大小根据实际需要动态决定。 以上两条是涉及物流的。 原则9 编排作业计划时考虑系统资源瓶颈，提前期是作业计划的结果，而不是预定值 MRP II制定作业计划的方法是按预先制定的提前期，用无限能力计划法编制作业计划。但当生产提前期与实际情况出入较大时，所得的作业计划就脱离实际难以付诸实施。 瓶颈管理与MRP正好相反，即不采用固定的提前期，而是考虑计划期内的系统资源瓶颈，用有限能力计划法，先安排瓶颈资源上加工的关键件的生产进度计划，以瓶颈资源为基准，把瓶颈资源之前、之间、之后的工序分别按拉动、工艺顺序、推动的方式排定，并进行一定优化，接下来编制非关键件的作业计划。所以，瓶颈管理中的提前期是批量、优先权和其他许多因素的函数，是编制作业计划产生的结果。

Ⅵ 转行深度学习，如何解决瓶颈问题比如说数学推导感到吃力

深度学习作为机器学习的典范，在各领域显示出了广阔的前景。

深度学习最大的特点在于从大量无关数据中获取有用信息，已经在很多实际中得到应用：从Netflix着名的电影推荐系统到Google的无人驾驶，从创造艺术和文学写作到各种预测，都在使用深度学习模型。

很多转行人士在学习深度学习算法时，往往会对算法的数学推导感到吃力，无法理解具体核心参数表示的物理意义，等弄懂算法原理后，面对实际问题，依然不知道如何利用算法解决。

造成这种普遍现象的原因，主要在于学习者数学基础不扎实、实践经验不足。

人工智能是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域，是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。机器学习作为实现人工智能的主流方法，最重要的基础就是数学和编程。对于普通程序员，C /C++、Python等编程能力比较强，但数学基础却相对薄弱。数学作为表达与刻画机器学习模型的工具，是深入理解机器学习算法原理的基石，也是算法创新的基础技能。

为了帮助同学们突破瓶颈、更快地掌握深度学习技术，中公教育联合中科院自动化研究所专家，强力推出人工智能《深度学习》课程，让大家学有所成、真正掌握机器学习模型以及算法背后的原理。

7月6号首期开班，中科院自动化所专家全程直播教学，带领大家体验系统架构设计、关键算法选取、核心模块开发、识别效果测试等实际项目建设的全流程，并重点掌握核心AI模块的开发环节，使大家在结业后能够直接上手从事技术岗位工作，无需二次熟悉。

Ⅶ 转行深度学习，如何解决瓶颈问题

深度学习作为机器学习的典范，在各领域显示出了广阔的前景。深度学习最大的特点在于从大量无关数据中获取有用信息，已经在很多实际中得到应用：从Netflix着名的电影推荐系统到Google的无人驾驶，从创造艺术和文学写作到各种预测，都在使用深度学习模型。
很多转行人士在学习深度学习算法时，往往会对算法的数学推导感到吃力，无法理解具体核心参数表示的物理意义，等弄懂算法原理后，面对实际问题，依然不知道如何利用算法解决。
造成这种普遍现象的原因，主要在于学习者数学基础不扎实、实践经验不足。
人工智能是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域，是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。机器学习作为实现人工智能的主流方法，最重要的基础就是数学和编程。对于普通程序员，C /C++、Python等编程能力比较强，但数学基础却相对薄弱。数学作为表达与刻画机器学习模型的工具，是深入理解机器学习算法原理的基石，也是算法创新的基础技能。

Ⅷ 什么是冯诺依曼瓶颈

不知这是不是你想要的东东 呵呵.....

电脑有四个主要部分：中央处理器、存储器、接口电路和外部设备，各部分之间的互连总线有：地址总线、控制总线、双向数据线和输入输出线。电脑的信息数据采用二进制进行编码，将数据输入电脑时，是一个一个地按地址对号先后入座，经计算、处理，然后输出结果，而不是将数据同时输入电脑。将数据一个一个地输入和处理的方式被称为串行方式；将数据同时输入和处理的方式，被称为并行方式。串行方式比并行方式所需的各部件之间的互联线数目大大减少，从而简化了电路，使目前超大规模集成电路得以实现。但是，却使电脑丧失了实时处理的能力，因为，串行方式延长了数据输入和处理的时间，从而限制了电脑的计算处理速度，这就是所谓冯诺依曼"瓶颈"问题。如同满瓶之水，只能从瓶颈慢慢地流出，使时间延长了。

Ⅸ 系统瓶颈问题

CPU的FSB是800的，要与双通道的400内存刚好匹配
只有单通道，性能当然会降低，不过不会很大，大概10%

Ⅹ 深度学习系统瓶颈及用户痛点有哪些

瓶颈：
算法
数据集：
计算
痛点：模型实现和建立模型所需要的高水平数据库。