随机优化

随机过程微机作业提供详细的MATLAB代码和解释文字，通过改写优化以确保独特性。

随机优化的算法合集里，Matlab支持的代码资源还挺丰富的。内容紧贴《随机搜索和优化简介》这本书，从经典的模拟退火、遗传算法到强化学习和马尔可夫链蒙特卡罗，都有对应实现，跑通后直接上手测试也方便。书后习题也配了不少代码，适合用来教学，或者你要快速复现论文里的一些优化思路也挺方便的。像随机搜索和递归线性估计这些平时不常写的算法，在这套资源里都有完整案例。哦对了，别忘了这个资源官网是 http://www.jhuapl.edu/ISSO/，文档也比较全，代码写得也算清爽。如果你最近在搞优化算法相关项目，尤其又习惯用 Matlab，那这套代码还蛮值得一看的。

面向 Hadoop 1.x 环境的老版本HBase，稳定、兼容性好，适合做老系统维护或者轻量级的大数据实验。hbase-0.98.0-hadoop1这个压缩包，算是比较经典的版本之一。和现在的 YARN 体系不同，它还是基于JobTracker/TaskTracker架构的，部署简单，资源调度也直观。从架构上说，HBase挺适合做高并发随机写入的场景，比如实时日志。它走的列式存储，每次读写只拉取特定列，响应也快，空间也省。Region拆得好，扩展性也不错。基本概念还是那些——表、行、列族、列和timestamp版本号，习惯了之后用起来挺顺手的。你可以像操作二维表一样存超大规模的数据，还能版本化

使用Lyapunov Drift-Plus-Penalty技术进行随机网络优化的Matlab开发项目。

数据倾斜的方案里，使用随机 key搞双重聚合算是个比较实用的套路。你在用Spark或者Hadoop MapReduce跑分布式任务时，总会遇到某个 key 大，搞得部分节点忙得要命，其他节点闲得发慌。嗯，这就挺影响性能的。随机 key 的玩法比较简单。先给每条记录加一个随机 hash 值，生成新 key。第一轮聚合就按这个新 key 来分组，让数据分散到不同节点。这样算下来，负载就均匀多了，响应也快。不过啊，第一步聚合会把原来的 key 丢掉。怎么办？第二轮再来一次，把原始 key拿回来，进行最终聚合。你可以用reduceByKey或combineByKey去做，代码也比较清晰。比如用mapP

这是一个利用MATLAB App Designer开发的随机点名系统。该系统使用简单的界面设计，能够读取预设的姓名列表，并随机选择一个姓名显示。它涵盖了MATLAB App Designer的基本应用，包括参数传递、文本框内容设置以及状态指示灯的应用。这个工具适合教育和培训场景，为教师和培训师提供了一种便捷的随机点名解决方案。

fmin_adam是来自Kingma和Ba的Adam优化算法，它使用自适应学习率的梯度下降，并对每个参数单独应用Momentum。Adam设计用于解决随机梯度下降问题，适合在使用小批量数据估计每次迭代的梯度时，或在随机dropout正则化的情况下使用。有关用法，请参考以下格式： [x, fval, exitflag, output] = fmin_adam(fun, x0, stepSize, beta1, beta2, epsilon, nEpochSize, options] 有关详细参考，请查看功能帮助。GitHub存储库中包含多个示例： [https://github.com/Dyla

随机森林算法是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。它在分类和回归任务上表现出色，可以处理大规模数据集，并且易于并行化。该算法通过自助采样（bootstrap sampling）创建多个子集来训练多棵决策树，并在每个决策树的节点处随机选择特征，这样可以增加模型的泛化能力和准确性。随机森林算法的核心是构建多个决策树并进行组合，以获得最终的预测结果。构建单棵决策树时，采用有放回的抽样方法生成自助样本集，这意味着训练集中有些样本可能会被重复选择，而有些则可能一次也不被选中。这有助于提高模型在新数据上的泛化能力。在决策树的每个节点，随机森林算法会从全部预测变量中随机选择一部分作为候选变量，从中寻找最佳的

随机分配算法的Matlab代码展示了随机性如何成为效率的关键来源。控制部分的随机化是自然策略的基本概念，通过付出小的可靠性代价显著提高效率。快速随机算法比慢速确定性算法更为可靠。LSH算法基于随机比特采样，在汉明距离中查找k个近邻，无需评估实际汉明距离值。Matlab编码技巧向量化，使用随机性算法。rbslsh在C++中的实现，优化了内存使用。仅在输入数据被修改时才透明地分配数据的临时副本。进行性能分析以提高数值计算性能。

此存储库包含Matlab代码，用于描述无标度随机网络上的随机SIR动力学。该模型的详细描述可以在Matia Sensi合著的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”中找到。我们欢迎您提供反馈意见和建议。如果您发现错误或有任何问题，请通过以下邮箱联系我们：sara.sottile@unitn.it, ozan.kah@gmail.com, mattia.sensi@unitn.it。通过配置模型，您可以选择幂律分布的指数来生成无标度网络，并决定传播速度、感染节点的初始数量及其位置（如中心、平均程度、外围或随机）。运行程序的方法是键入：./configuration.p