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Xcode断点调试的值均为nil,控制台打印却有值

SDK调试 Xcode断点发现断点下的局部变量的值均为nil,无法调试,而NSLog打印控制台是有值的 po xxx 提示errored out in DoExecute,couldn't PrepareToExecuteJITExpression 问题原因: 因为优化包大小时没注意,Optimization Level Debug和Release均设置为Fastest了 解决办法: Op

Win10/Win11 Delivery Optimization占用流量带宽/无法关闭解决方案

https://social.technet.microsoft.com/Forums/zh-CN/748a4471-ad2c-4e64-8bd5-67c48a3a64bf/win10pro-2085138381202563688220248212702151865292delivery#:~:text=出现了Delivery Optimization开启占用带宽，导致业务网站访问卡顿延迟的情况， 后面在设置---更新与安全里----高级选

凸优化-对偶问题（Convex Optimization-Duality）

凸优化 目录凸优化DualityLagrange function（拉格朗日函数）定义Lagrange duality function（拉格朗日对偶函数）定义性质Lagrange duality function 和 Conjugate function（共轭函数）Conjugate function 定义Lagrange duality function 与 Conjugate function 的关系Lagrange 对偶问题定义

JVM: Optimization

                             

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const { resolve } = require('path'); const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin'); const TerserWebpackPlugin = require('terser-webpack-plugin') module.exports = { entry: './src/js/index.js', output:

[React] Optimization Cookbook

Containerization of State within Child React Components The changing of state is the reason why components re-render. If you lift all of your state up into the parent container and pass it down to child components, any update to that state in the parent a

optimization多入口

const { resolve } = require('path'); const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin'); module.exports = { // 单入口 // entry: './src/js/index.js', entry: { index: './src/js/index.js', test: '

「ARC 139F」Many Xor Optimization Problems【线性做法，踩标】

「ARC 139F」Many Xor Optimization Problems 对于一个长为 \(n\) 的序列 \(a\)，我们记 \(f(a)\) 表示从 \(a\) 中选取若干数，可以得到的最大异或值。 现在给定 \(n,m\)，你需要对于所有长为 \(n\)，且 \(0\le a_i<2^m\) 的序列，计算 \(f(a)\) 的和。 \(1\le n,m\le 250000\)。 PS：本题解

【学生心理学优化算法】基于学生心理学优化算法求解单目标优化问题（SPBO）含Matlab源码

1 简介 学生心理学优化算法（Student psychology based optimization algorithm，SPBO）是于2020 提出的一种基于学生向往提高成绩的心理提出的新颖智能优化算法。​ In this article, a new metaheuristic optimization algorithm (named as, student psychology based optimization

Model Optimization——常用深度学习模型转换脚本

简介 ​ 我们都知道目前流行的深度学习框架有很多种，例如Pytorch、TensorFlow、Caffe等，在实际训练和部署的过程中，常常会接触到不同框架模型之间的转换，大多数时候这些并不复杂，只需要写一些简短的脚本就能够完成。而像OpenVINO中IR这样的特殊模型，我们也可以通过其提供的自带脚本

Lecture 14 & 15 Query Planning & Optimization

为什么需要query optimization 因为SQL是声明式的 其实直到现在，任然有两种流派，一种是数据库帮助优化query还有一种是自己写算子，比如flink 数据库优化方式，也就是写SQL 启发式：只需要查看元数据，不需要查看真正的数据 基于代价的搜索：类似于回溯，需要计算代价函数 query的执行架构

1625C - Road Optimization

#include <bits/stdc++.h> #define x first #define y second #define LL long long #define PII pair<int, int> using namespace std; const int N = 510; int n, l, m; PII a[N]; LL f[N][N]; int main() { scanf("%d%d%d", &n, &l, &am

cf1625 C. Road Optimization（dp）

题意： 一段长为 \(l\) 的线段上，给定 \(n\) 个限速标志。第 \(i\) 个标志的值为 \(a_i\)，位置为 \(s_i\)，表示由此标志走到下一标志需要时间 \(a_i(s_{i+1}-s_i)\)。第一个标志在起点 \(0\) 处，且必须选择。 现去掉不超过 \(k\) 个标志，求走完全程的最短时间。 输入均为整数，\(n\le 500\)

第59篇-编译策略

在执行OSR或方法编译时，调用AdvancedThresholdPolicy::common()函数决定编译策略，这样才能在SimpleThresholdPolicy::submit_compile()函数提交编译任务。common()函数的实现如下： CompLevel AdvancedThresholdPolicy::common( Predicate p, Method* method, CompLevel c

CF#765 (Div. 2) C. Road Optimization DP

1、dfs 第一反应是图论，不过500的n就舍弃了 2.贪心 局部最优解不难找就想到贪心了，不过如果每部有多个最优解的话，不能随便删除 int main() { //std::ios::sync_with_stdio(false); int tt; cin >> tt; while (tt--) { solve(); } return 0; } 3.dp 只能打牌了

优化代码 —— 二八法则 & 编完代码，再优化

原文：https://linuxtools-rst.readthedocs.io/zh_CN/latest/advance/03_optimization.html#optimization 优化自己开发的程序，建议采用以下准则: 二八法则：在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%的尽管是多数，却是次要的；在优化实践中，我们将精力集中在优化那20%最耗时

【鼠群优化算法】基于鼠群优化算法求解单目标优化问题（Rat Swarm Optimizer，RSO）matlab代码

1 简介 This paper presents a novel bio-inspired optimization algorithm called Rat Swarm Optimizer (RSO) for solving the challenging optimization problems. The main inspiration of this optimizer is the chasing and attacking behaviors of rats in nature. This

【优化求解】基于郊狼算法COA求解单目标问题matlab源码

1 简介 郊狼优化算法(coyote optimization algorithm, COA)是由Pierezan 等人于 2018 年提出的，模拟郊狼群居生活、成长、生死、被组驱离和接纳等现象的新型智能优化算法，在benchmark 函数优化上获得较好的优化结果。COA 通过随机分组，把种群分成若干子组。确定子组的 alpha 狼、

《凸优化》这本书怎么学习或阅读？

https://www.zhihu.com/question/266057601/answer/2173333565 作者：廿怎么念链接：https://www.zhihu.com/question/266057601/answer/2173333565来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 最优化方面的书籍当然首推Stephen Boyd 和Lieven Vand

论文阅读笔记-Parallel Particle Swarm Optimization 专题

                                         

Optimization for Data Science学习笔记-8

课程8 是和梯度下降法不同的另一种解决无约束问题的算法——牛顿法 和梯度下降法一样，牛顿法也是寻找导数为0的点，同样是一种迭代法。核心思想是在某点处用二次函数来近似目标函数，得到导数为0的方程，求解该方程，得到下一个迭代点。因为是用二次函数近似，因此可能会有误差，需要反复

[paper reading][Proceedings of the IEEE 2016] Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian

目录1 Introduction2 Bayesian Optimization with Parametric Models3 Nonparametric models Proceedings of the IEEE 2016 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7352306 A review of BO, an optimization algorithm typically for "hyperparameters".

【转】带约束的多目标优化进化算法综述

带约束的多目标优化进化算法综述 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「街灯下的哥斯拉」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/a1920993165/artic

MySQL-5.7-8.2.6 Other Optimization Tips

This section lists a number of miscellaneous tips for improving query processing speed: 本节列出了一些提高查询处理速度的杂项技巧: If your application makes several database requests to perform related updates, combining the statements into a stored routine

论文阅读笔记-The Whale Optimization Algorithm

                               咕咕咕~