求dom4j的学习教程

Small_Jerry 2006-03-27 03:55:33

哪位大侠可以提供一下学习dom4j的ebook？

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xzy_183486 2006-04-01

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http://dom4j.org/cookbook.html

ohbug 2006-03-31

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你下载后解压里面就有doc的，那里面有FAQ，也有一些例子，不过是英文的，多看一下就明白了。

xiaofeng3385 2006-03-30

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帮顶了

raulchen 2006-03-30

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我也想要，raulchen@tom.com 谢谢!

zeq258 2006-03-27

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我也想要，
zeq258@163.com
谢谢！！！！！！！

目录拟牛顿法 1.1拟牛顿法的导出与优点 1.2 算法步骤与特点对称秩一校正公式 DFP算法 3.1 DFP公式推导 3.2 要求解的问题 3.3 python实现 1.拟牛顿法 1.1拟牛顿法的导出与优点在上一文中（牛顿法公式推导与python实现），谈到说牛顿法需要计算一个Hessian矩阵的逆，才能够迭代，但在实际工程中，计算如此大型的矩阵需要很大的计...

只用到了numpy这一个库，只要安装有这个库应该都可以直接运行 import numpy as np def f(x): #目标函数 x1 = x[0] x2 = x[1] y = 100*((x2 - x1**2)**2) + (x1-1)**2 return y def num_grad(x, h): #求梯度 df = np.zeros(x.size) for i in range(x.size): x1, x2 = x.

一、牛顿法在博文“优化算法——牛顿法(Newton Method)”中介绍了牛顿法的思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。在牛顿法中使用到了函数的二阶导数的信息，对于函数，其中表示向量。在牛顿法的求解过程中，首先是将函数在处展开，展开式为：其中，，表示的是目标函数在的梯度，是一个向量。，表示的是目标函数在处的Hesse矩阵。省略掉

接着上篇写的牛顿法，我们继续来研究牛顿法的改进方法——拟牛顿法。拟牛顿法其实也是很简单了。为什么要研究出这种方法呢，就是因为常规的牛顿法每次迭代更新x值时都要计算Hessian矩阵。这是个二阶导矩阵，当x的维度增大时，它的计算量也是成指数倍增加的。比如:，那么H矩阵的维度就是n*n。所以，我们就想拿个一阶矩阵来近似于Hessian矩阵。过程如下图：其实思想都很简单。DFP方法是...

这篇文章对牛顿法的讨论比较浅，主要就是说一下用途，定义，然后自己手撸个简单的代码实现一下看看效果。若有错误，欢迎指正。牛顿法的用途牛顿法最初是被设计出来，通过迭代不断地逼近目标函数的零点的，也就是用来求解函数零点的一种方法。但是，我们都知道当函数存在极值点时，函数的极值点处的导数为0。所以，我们可以转变一下思路，将函数的微分函数设为我们的目标函数，然后用牛顿法去逼近它的零点，这样我们就可以用牛...

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