Séance de cours
Prévoir le temps d'achèvement: Activité Progression
Séances de cours associées (32)
Modèle mémoire
Explore la formalisation des modèles de mémoire et leur rôle crucial dans l'optimisation des programmes.
Prévoir le temps d'achèvement : Stratégies d'optimisation
Discuter de la prévision du temps d'achèvement et de l'optimisation des activités grâce à des stratégies d'orchestration efficaces et à des prévisions de courbes d'achèvement fondées sur l'expérience.
Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires
Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.
Algorithme de Simplex : Tableau initial et Cas généralMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Couvre l'algorithme simplex, du tableau initial au cas général.
Régression linéaire : estimation et prévision
Couvre les bases de la régression linéaire, en mettant l'accent sur l'estimation et la prédiction.
Maximiser l'effet de train de charge
Explore le travail virtuel pour optimiser les positions de charge pour un effet maximal.
Modèle COM complet: Réflecteurs et grilles
Explore le modèle COM, les réflecteurs, les grilles, les MTS qui fuient, les relations de dispersion et les considérations de conception des résonateurs.
Écosystème Spark: Choix architecturaux
Explore les choix architecturaux de l'écosystème Spark, y compris les RDD et la tolérance aux pannes.
Modèle Gaussien basé sur le processus Contrôle prédictif
Explore le modèle Gaussian basé sur les processus Contrôle prédictif des systèmes CVC à l'aide des processus Gaussian, des statistiques bayésiennes et des équations non linéaires.
Algorithmes d'optimisation
Couvre les algorithmes d'optimisation, en se concentrant sur Proximal Gradient Descent et ses variations.