固定差（Fixed-Offset）和TGO（Threshold Gradient Optimization）都是用于优化问题的算法，但它们的实现方式不同。

固定差算法是指在一定的搜索空间内，按照固定的步长进行搜索，并计算每次搜索的结果，直到找到最优解。这种算法可以看作是暴力搜索的一种，因为它不考虑问题的性质和特点，只是机械地进行搜索，因此它通常需要消耗较大的计算资源，并且不保证找到全局最优解。

TGO算法则是一种基于梯度下降的优化算法，它通过不断地调整模型参数，使得损失函数的值越来越小，最终达到最优解。TGO算法能够在训练过程中动态调整学习率，并通过适当的正则化方法，防止过拟合的发生。相对于固定差算法，TGO算法通常可以更快速地收敛，并且有更好的性能表现。

总的来说，固定差算法适用于简单问题，而TGO算法则更适用于复杂问题。