ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
  • 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用2019-07-19 18:01:35

        奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的

  • 使用WAMP5搭建Apache+MySQL+PHP环境2019-07-17 11:01:12

    目前有不少AMP(Apache\MySQL\PHP)的集成软件,可以让我们一次安装并设置好。这对于不熟悉AMP的用户来说,好处多多。一、使用AMP集成软件的优点:1、可避免由于缺乏AMP的知识,而无法正确设置环境;2、可快速安装并设置好AMP环境,让我们直接开始真正感兴趣的软件,如xoops;3、可方便的搭建测试环境,

  • 使用MarkDown画矩阵2019-07-14 09:35:55

    今天写文章需要用到矩阵,记录一下 画矩阵需要用到特殊的语法 (1)画普通矩阵,不带括号的 $$ \begin{matrix} a & b & c & d & e\\ f & g & h & i & j \\ k & l & m & n & o \\ p & q & r & s & t \end{matrix} $$ \begin

  • 机器学习:感知机、线性回归和Logistic回归(待续~)2019-07-12 19:40:22

    从感知机到线性回归,从线性回归到Logistic回归1、感知机1.1、模型1.2、学习策略1.3、学习算法1.4、PLA 对偶形式2、线性回归2.1、模型2.2、学习策略2.3、学习算法3、Logistic回归3.1、模型3.2、学习策略3.3、学习算法 1、感知机 感知机的直观解释为,使用超平面将特征空间中的

  • SCI查重结果范围多少合适?2019-07-11 10:00:16

    在一篇SCI文章中,与其他文章有相同的表达和相似的内容是很常见的。但是与其他文章的重复太多被认为是抄袭。因此,在发表SCI之前,对SCI的复制进行检查是非常重要的。但是,SCI复制结果不能超过多少?          由于绝大多数国际sci期刊对提交的论文基本上都采取了严格的检查步骤,如

  • [x,y-x,-y,..]2019-07-08 19:37:03

    二部图⇔当且仅当没奇圈二部图 \Leftrightarrow 当且仅当没奇圈二部图⇔当且仅当没奇圈 正文 这样的网络可能的样子如下: 递推方程x2+1=0x^2+1=0x2+1=0 左边的顶点可以表示成c(1,i)⊗n+d(1,−i)⊗nc(1,i)^{\otimes n}+d(1,-i)^{\otimes n}c(1,i)⊗n+d(1,−i)⊗n 这个和斐门

  • rpc测试框架2019-07-05 13:03:57

    https://github.com/hank-whu/rpc-benchmark   https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MTY5NTk4Ng==&mid=2247489149&idx=1&sn=0b1a7c13e2f84a1502c476c33a6f8e39&source=41#wechat_redirect

  • Windows中错误报告机制导致的提权漏洞(CVE-2019-0863)2019-07-03 18:31:04

    在2018年12月,一个名为“SandboxEscaper”的黑客公开了一个Windows Error Reporting(WER)组件中的0day漏洞。而根据他所提供的信息,我又发现了另一个0day漏洞,可被用于非法提升系统权限。根据微软方面的说法,已有攻击者利用这个漏洞进行攻击,但直到2019年5月该漏洞补丁才发布。 那

  • 深度学习-链式求导2019-07-02 14:51:02

    链式法则是微积分中的求导法则,用于求一个复合函数的导数 假设 a,b,c,d,ea,b,c,d,ea,b,c,d,e 存在下面的关系: a+b=cb+1=dc×d=c a+b=c \\ b+1=d \\ c\times d=c a+b=cb+1=dc×d=c 假设 a=2,b=1a=2,b=1a=2,b=1 那么 c=a+b=3d=b+1=2c=a+b=3\\d=b+1=2c=a+b=3d=b+1=2 逐级求导: ∂c∂a=1,∂c∂b=1

  • hash表小总结2019-06-25 21:00:07

    作者:倪屁屁链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/39785921来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 哈希链表 1.0 定义 根据设定的哈希函数(Hash())以及处理冲突的方法将查找表的元素储存在一段有限的存储空间里的就得到哈希表 (a)

  • amp加载速度比标准移动页面快85%2019-06-21 23:00:40

      6月13日,谷歌合作伙伴大会上Oliver Vidinovski先生(Google Global Head of eCommerce - CS/GCS) 释放了一个信息:amp加载速度比标准移动页面快85%,ytkah有幸见证了那个时刻,当时很多合作伙伴异常激动,纷纷表示要进军这块领域。   那么amp为什么那么快呢?因为AMP使用了AMP HTML、AMP

  • 什么是amp?amp有什么用处?2019-06-21 22:38:19

      AMP是移动页面加速器Accelerated Mobile Pages的简称,是Google带领开发的开源项目,目的是为提升移动设备对网站的访问速度。它的核心称作AMP HTML,是一种新型的HTML。   AMP由AMP HTML、AMP JS和AMP Cache三部分组成。   AMP HTML是一种新的html,在图像显示等方面使用与HTML不

  • 趣解傅里叶变换2019-06-20 15:00:17

    看公式枯燥?看不懂?那就看下面这边文章吧! 作 者:韩 昊 知 乎:Heinrich 微 博:@花生油工人 知乎专栏:与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话,谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 ——更新

  • Teradata架构2019-06-10 20:52:32

    Teradata在整体上是按Shared Nothing 架构体系进行组织的,他的定位就是大型数据仓库系统,定位比较高,他的软硬件都是NCR自己的,其他的都不识别;所以一般的企业用不起,价格很贵。由于Teradata通常被用于OLAP应用,因此单机的Teradata系统很少见,即使是单机系统,Teradata也建议使用SMP结构以尽

  • opencv学习 - 图像平滑2019-06-06 18:52:23

    每一幅图像都包含某种程度的噪声,在大多数情况下,通过平滑技术(也常称为滤波技术)进行抑制或去除,其中具备保持边缘(Edge Preserving)作用的平滑技术得到更多的关注。 文章目录二维离散卷积full卷积valid卷积same卷积API1 高斯平滑2 中值平滑3 双边滤波4 联合双边滤波 常用

  • opencv学习-几何变换2019-06-06 18:51:34

    仿射变换 平移 (1)(x^y^1)=(10tx01ty001)(xy1)\begin{pmatrix} \hat{x} \\ \hat{y} \\ 1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1&0&t_x\\0&1&t_y\\0&0&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}x\\y\\1\end{pmatrix}\tag{1}⎝⎛​

  • C# 解析带命名空间的xml2019-06-05 17:42:37

    xml  <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><string xmlns="http://tempuri.org/">发票代码:012001800311发票号码:24961816开票日期:2019-04-02购方企业名称:购方纳税号:913101140781x22VV1销方企业名称:清出公司销方纳税号:911201163409833307价税合计:4金额:94.76税额:二维

  • 用Houdini实现substance的wrap节点2019-06-04 11:41:38

    看同事在substance演示warp节点感觉比较牛逼,推了下方程:   SDF图: 变形的图: 结果:     Houdini里实现,第一步实现二维的gradient(sdf),形成二维的梯度场,因为一定要在uv空间操作,所以得在sop映射个uv. 把求出来的梯度放到N属性上。为了方便的观看向量.节点网络:     <1> g

  • 我是学Java的,想尝试大数据开发,该怎么规划学习?2019-05-29 10:00:33

    我是学Java的,想尝试大数据开发,该怎么规划学习?一.大数据方向工作介绍二.大数据工程师的技能要求三.大数据学习路径四.学习资源推荐(书籍、博客、网站)一.大数据方向工作介绍大数据方向的工作目前分为三个主要方向:01.大数据工程师02.数据分析师03.大数据科学家04.其他(数据挖掘本质算是

  • 笛卡尔积与二元关系2019-05-28 18:50:57

    笛卡尔积 笛卡尔积的定义 设AAA、BBB为集合,用AAA中的元素作为第一元素,BBB中的元素作为第二元素,构成有序对。所有这样的有序对组成的集合称作AAA和BBB的笛卡尔积,记作A×BA×BA×B.A×B={<x,y>∣x∈A,y∈B}A×B=\{<x,y>|x\in A, y\in B\}A×B={<x,y>∣x∈A,y∈B}由排列组合关

  • Spark2019-05-26 18:49:15

    Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是--Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再

  • 数据结构 - 图 I (Graph I)2019-05-26 15:52:11

    数据结构 - 图 I (Graph I) 返回分类:全部文章 >> 基础知识 本文将介绍图的基础知识,并用C++实现它。 它包含两部分: 编程基础 - 图 I (Graph I) :存储结构(本文) 编程基础 - 图 II (Graph II) :实现完整的邻接矩阵并遍历 在查看本文之前,需要一些数据结构和程序语言的基础。

  • 算法 - 图的实例 - 最短路径 (Shortest Path)2019-05-26 15:47:49

    算法 - 图的实例 - 最短路径 (Shortest Path) 返回分类:全部文章 >> 基础知识 返回上级:编程基础 - 图 (Graph) 本文将介绍最短路径的基础知识,并用C++实现迪杰斯特拉算法(Dijkstra)和弗洛伊德算法(Floyed)。 在查看本文之前,需要一些数据结构和程序语言的基础。 尤其是“矩阵

  • 设计模式之适配器模式与外观模式(二)2019-05-25 14:55:51

    好了,通过上次的学习,我们已经知道适配器模式是如何将一个类的接口转换成另一个符合客户期望的接口。同时也知道在Java中要做到这一点,必须将一个不兼容接口的对象包装起来,变成兼容的对象。 我们现在要看一个改变接口的新模式,但是它改变接口的原因是为了简化接口。这个模式被巧

  • 【Codeforces Round #317 Div1 —— A】Lengthening Sticks【数学思维题】2019-05-25 13:56:23

    题意: 给出三个木棒的长度为aaa、bbb、ccc,再给出一个长度 lll 用来增加三根木棒的长度。三根木棒长度增加之和不能超过lll,可以为000。问有多少种增长方案使得这三根木棒可以拼成一个三角形。(1≤a,b,c≤3∗105,0≤l≤3∗105)(1\leq a,b,c\leq 3*10^5,0\leq l\leq 3*10^5)(1≤

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有