GSL 手册上有关于 gsl_multimin_fminimizer_nmsimplex2 的说明。它只需要被优化函数 \(f(\vec{x})\)，而不需要偏导数。它自己有个 Nelder-Mead 算法（我不懂这个，还没有研究过，只是试用过），会自己去取点判断下降方向。 手册上有测试代码： #include<iostream> using namespace std; #incl
SimpleX: A Simple and Strong Baseline for Collaborative Filtering (CIKM’21) 人大高瓴、华为诺亚方舟和清华深圳院的工作。清华前一阵开源了一个CF的baseline，这篇文章就是基于这个库。 看了上面两篇文章 (UltraGCN、GF-CF)，再结合SGL，我觉得可以设计一个对比学习loss，不需
整数规划问题我们说三件事：解整数规划的分支定界法和割平面法，解 0-1 整数规划的隐枚举法。 分支定界法 对于当前问题 \(P\)，我们用 Simplex 搞出了最优解，现在我们从最优解的解向量中挑出一个不是整数的维度 \(x_i^*\)，把 \(x_i\le [x_i^*]\) 和 \(x_i\ge [x_i^*]+1\) 分别作为条件 \(
我有兴趣为我正在制作的2D游戏生成3D高度贴图.我正在使用它来创建像Minecraft或Dwarf Fortress这样的陆地群,并且之前已经完成了这个但是只有固定大小： http://www.freewebs.com/shadowphantom/Results.html 我现在看到我应该研究Perlin或Simplex噪声,但我现在对如何将Perlin或Simpl
线性方程组： \(i:1-n\) \(j:1-m\) \({\begin{cases}a_{11}x_1+a_{12}x_2+a_{13}x_3+\cdots+a_{1n}x_n=b_1\\a_{21}x_1+a_{22}x_2+a_{23}x_3+\cdots+a_{2n}x_n=b_2\\~~~~\vdots~~~~~~~~~~~~\vdots~~~~~~~~~~~~\vdots~~~~~~~~~~\vdots~~~~~~~~~~\vdots~~~~~~~~~\vd
