1樓：
一般convex optimization課裡都會提到SGD，momentum，adam等演算法。所以我稍微偏一點點，提點convex optimization的材料。
主要還是線代的東西居多，少量的概率和微積分。一學期下來感覺在幹的事情就是不斷迭代，然後考慮boundary能哪些條件下以多快的速度壓到多低…
Stanford Engineering EverywhereEE364B - Convex Optimization IInon-convex optimization的東西就太雜了，不大好說。以後有機會上到了再補充。
2樓：weejong
優化演算法分為很多種，例如梯度下降、牛頓法、演化演算法等。具體到某一工程領域的時候就需要具體問題具體分析了。我本身不是電氣工程專業，但勉強算是電氣工程的兄弟專業。
這裡談一下我對電氣工程優化問題的觀察。針對電氣領域的優化問題，首先電氣領域的相關知識是必不可少的；其次需要複雜網路的相關知識，複雜網路本身就是交叉學科的產物，學習它的過程中，就要求具有不低的線代、矩陣論基礎；第三是控制論的相關知識，這裡同時也包含一定地對復變函式的要求。另外據我的觀察，電氣領域好像演化演算法，例如粒子群優化、模擬退火使用的多一些（存疑）。
演化演算法的學習就相對簡單一些，本身並不需要很高的數學基礎，屬於拿過來就能用的工具，不過，同樣地，根據不同的問題，要依據本專業的相關知識來設計進化運算元，設計精巧的、高效的運算元這一點應該是優化問題的難點所在了。
學習離散數學，需要哪些基礎？
馮文翰 題主題目和題目描述不符啊。大一上 高等數學 上 內容包括基礎微積分 微分方程等內容。個人感覺目的在於為之後的概率論和某些具體領域的電腦科學 比如數字影象處理 神經網路等需要和求導打交道的方向 打基礎。大一下 高等數學 下 內容包括多維積分等內容。個人感覺目的同上。離散數學 真正的計算機基礎課...
學習資訊保安需要學習演算法和各種底層基礎嗎？
看你想走的方向，資訊保安有很多方向。你所說的需要底層基礎的安全方向主要是面對底層安全，二進位制安全這塊。具體的工作內容有逆向，軟體漏洞挖掘與利用，病毒分析，移動安全等。我是在15PB培訓的這個方向，底層基礎學的很多，演算法不怎麼涉及。網路安全概念很雜，範圍很廣，所對應的工作崗位也比較雜，但是不怎麼涉...
零基礎入行影象演算法工程師需要學習哪些課程？
建議python opencv的組合。python比C 更靈活且易上手，演算法驗證效率更高 opencv，完全開源，嘗試不同功能，介面，引數的意義，了解背後演算法，一步步積累 直接搬出來岡薩雷斯那麼厚的一大本，很容易被勸退，入門沒必要。 zju的小派 個人覺得以目前深度學習的浪潮，深度學習已經降低了...