摘要：
坐标下降法：每次迭代更新一次坐标。 共轭梯度法：针对大型问题的迭代法（理论上在二次目标函数的有限步数内终止，但在有限精度计算机上不常能达到）。 梯度下降法（或“最陡下降法”“最陡上升法”）：具有历史与理论意义的（较慢）方法，在寻找巨大问题的近似解时再次受到关注。 次梯度法：使用广义梯度迭代大型局部利普希茨函数的方法。根据Boris。...
坐标下降法：每次迭代更新一次坐标。 共轭梯度法：针对大型问题的迭代法（理论上在二次目标函数的有限步数内终止，但在有限精度计算机上不常能达到）。 梯度下降法（或“最陡下降法”“最陡上升法”）：具有历史与理论意义的（较慢）方法，在寻找巨大问题的近似解时再次受到关注。 次梯度法：使用广义梯度迭代大型局部利普希茨函数的方法。根据Boris。
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{\displaystyle t} 为当前迭代次数， T {\displaystyle T} 为最大迭代次数， c 2 {\displaystyle c_{2}} 、 c 3 {\displaystyle c_{3}} 为0~1的随机数。 追随者位置更新公式： x j i = x j i + x j。
{ \ d i s p l a y s t y l e t } wei dang qian die dai ci shu ， T { \ d i s p l a y s t y l e T } wei zui da die dai ci shu ， c 2 { \ d i s p l a y s t y l e c _ { 2 } } 、 c 3 { \ d i s p l a y s t y l e c _ { 3 } } wei 0 ~ 1 de sui ji shu 。 zhui sui zhe wei zhi geng xin gong shi ： x j i = x j i + x j 。
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i。 更新概率表中索引为 i 的空间： Ui = Ui − (1 − Uj) = Ui + Uj − 1。 元素 j 现在应归为「恰好」组。 对于元素 i，根据更新后的 Ui，将其分在恰当的组中。 每轮迭代至少使一个元素进入「恰好」组。因此，至多经过 n−1 轮迭代后，该过程必然终止。每轮迭代可在 O(1)。
最常用的用于求解数据流方程的方法是使用迭代算法。它由每个块的近似入口状态信息出发。然后应用转移函数基于这些入口状态信息计算出口状态信息。然后，使用连接运算符更新入口状态信息。最后两步将一直进行下去直至到达不动点: 即此时入口状态信息和出口状态信息都不再改变。 一个基本的求解数据流方程的算法是循环迭代算法: for i。
迭代或冲刺都是短时间的框架（时间），通常持续一到四周。每个迭代都具有跨功能、职能的团队，包含了规划、分析、设计、程式编码、单元测试和验收测试。在迭代结束时，將工作产品向利益相关者展示。透过上述方式让整体风险降至最低，並使产品能够快速適应变化。迭代。
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迭戈·德·索萨·安德拉德（葡萄牙语：Diego de Souza Andrade，1985年6月17日—），简称迭戈·索萨，是一名巴西足球运动员，司职进攻中场及前锋，现效力于巴西甲组联赛球队圣保罗。 2003年，迭戈·索萨在巴西足球甲级联赛球队弗鲁米嫩塞开始职业足球生涯。他在巴甲联赛表现出色，很快。
Hoffmann and Salamon (2001)表明，在一大类模拟成本/能量景观随机游走的算法中，确定性更新策略确实是最优策略。 选择候选生成器neighbour()时，必须考虑到算法迭代几次后，现态的能量将低于随机状态。因此一般来说，生成器应偏向更接近目标状态 s ′ {\displaystyle。
{\displaystyle \mu } 为step size 总结来说隨机梯度追踪演算法里面包含了两个迭代循环。一个大的迭代是由正交匹配追踪所形成，而小的循环则被大的迭代所包含，是由最小均方所形成，不断地迭代来更新 x ~ λ {\displaystyle {\tilde {x}}_{\lambda }} 的值。。
计划会议中，产品负责人告诉开发团队需要完成产品订单中的哪些订单项。开发团队决定在下一次迭代中他们能够承诺完成多少订单项。在迭代的过程中，没有人能够变更迭代订单，这意味著在一个迭代中需求是被冻结的。 管理Scrum过程有很多实施方法，如即时贴、白板、甚至软件包。。
自MIUI V3开始，MIUI每年度发布一个大版本迭代更新，除MIUI6为单独发布会之外，其他各个迭代版本均与小米推出的新款手机一同召开发布会。其中，与小米11一同发布的MIUI12.5是小米首次在发布会上公开的半代MIUI版本。 各版本历史参见下表： 从MIUI 6开始，MIUI版本号中不再带有“V”字样，如MIUI。
盘中读取数据时，它会在磁盘上方浮动，并将盘片的磁场转换为电流，将数据从磁盘中取出。而写入时则是电流转换为磁场，将数据存入磁盘。多年来它己经过许多次更新迭代。 Magnetic recording technology. 纽约. ISBN 978-0-07-041276-7. Gao, Kaizhong。
用。计算动量的公式比计算衰减的公式更复杂，但在常用的深度学习库（如Keras）中已经实现。 基于时间的学习计划表会根据前一个迭代的学习率改变学习率。考虑到衰减的因素，学习率更新公式为： η n + 1 = η n 1 + d n {\displaystyle \eta _{n+1}={\frac {\eta。
拍摄婚纱的时候，可能会额外携带一位或多位摄影助理协助拍摄工作，负责打灯及调校反光板。 由於网路的流通、器材的迭代更新、修图软体的进步，摄影师的摄影风格也已经打破国家、地区的疆界，可以透过网路搜寻去寻找自己喜欢的拍摄风格摄影师。。
，环境因为代理人的行为导致状態改变为新的状態 s t + 1 {\displaystyle s_{t+1}} ，此时便可根据以下公式更新 Q {\displaystyle Q} 值。演算法的核心为简单的利用过去与最近的权重平均值来迭代更新数值。 Q n e w ( s t , a t ) ← ( 1 − α ) ⋅ Q ( s t 。
ps程序与top相似，但是会生成调用时执行的进程的快照而不再更新。 top的n （迭代次数）选项可以产生相似的结果，导致程序运行指定的迭代次数，然后在打印输出后退出。 apachetop atop Bmon Linux的带宽监控 dnstop htop 用於Linux的交互式系统监视器。
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有时也作为採用此种方法论的工具的代称，此类工具大多支援所见即所得的介面设计画面、显示相关原始码及说明文件，以及事件及例外处理的快速设定等等辅助使用者迅速完成所需功能的便捷机制。 快速应用程式开发是一种涉及类似迭代式开发与软体原型（Software。
Giraph 是一个迭代的图计算（英语：Graph_(abstract_data_type)）系统。 Apache Giraph 是一个Apache项目，用于对大数据执行图形处理。 Giraph 的目的是为了解决大规模图的分布式计算问题，能够通过隐藏分布式和并行计算的细节以及提供一套用于描述图算法的。
现上，最初令每个样本的权重都相等，对于第k次迭代操作，我们就根据这些权重来选取样本点，进而训练分类器Ck。然后就根据这个分类器，来提高被它分错的样本的权重，并降低被正确分类的样本权重。然后，权重更新过的样本集被用于训练下一个分类器Ck。整个训练过程如此迭代地进行下去。。
迭代地替换它。与之对比，k-均值把这样的迭代更新限制在（通常比输入数据集小得多的）K个点上，而更新这些点时，则利用了输入集中与之相近的所有点的均值（亦即，在每个点的Voronoi划分内）。还有一种与k-均值类似的Mean shift算法，即 似然Mean shift，对于迭代。
Express，而AirPort Express配备了3.5mm音讯输出插孔，用於扬声器或其他音讯装置。 在2010年11月12日发布了AirTunes技术的迭代AirPlay，在iTunes 10.1中引入，可以将iTunes中的所有音乐都无线同步到扬声器，iOS 4.2的装置可將的画面和音讯同步至Apple。
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