arg max f(x) 含义】的更多相关文章

y = f(x) 是一般常见的函数式,如果给定一个x值,f(x)函数式会赋一个值給y. y = max f(x) 代表:y 是f(x)函式所有的值中最大的output. y = arg max f(x) 代表:y 是f(x)函数式中,会产生最大output的那个参数x.         …
数学中常见的arg min,arg max 是什么意思 arg 是变元(即自变量argument)的英文缩写 arg min 就是使后面这个式子到达最小值时的变量的取值 arg max 就是使后面这个式子到达最大值时的变量的取值 例如 函数F(x,y): arg min F(x,y)就是指当F(x,y)取得最小值时,变量x,y的取值 arg max F(x,y)就是指当F(x,y)取得最大小值时,变量x,y的取值   在论文中s.t.i.e.w.r.t代表的意思: s.t.是subject to…
1.字符串前加 u 例:u"我是含有中文字符组成的字符串." 作用: 后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,防止因为源码储存格式问题,导致再次使用时出现乱码. 2.字符串前加 r 例:r"\n\n\n\n” # 表示一个普通生字符串 \n\n\n\n,而不表示换行了. 作用: 去掉反斜杠的转移机制. (特殊字符:即那些,反斜杠加上对应字母,表示对应的特殊含义的,比如最常见的”\n”表示换行,”\t”表示Tab等. ) 应用: 常用于正则表达式,…
字符串前加 f(重点!敲黑板!) 作用:相当于 format() 函数 name = "帅哥" age = 12 print(f"my name is {name},age is {age}") 执行结果 my name is 帅哥,age is 12 字符串前加 r r""  的作用是:去除转义字符 场景:想复制某个文件夹的目录,假设是 F:\Python_Easy\n4\test.py 当你不用 r"" ,你有三种写法 p…
转: c语言中数字后面带个U是什么意思?#define F_CPU 12000000U答:U表示该常数用无符号整型方式存储,相当于unsigned int;L表示该常数用长整型方式存储,相当于longF表示该常数用浮点方式存储,相当于float…
argument of the maximum/minimum arg max f(x): 当f(x)取最大值时,x的取值 arg min f(x):当f(x)取最小值时,x的取值 表示使目标函数取最小值时的变量值From Wikipedia In mathematics, arg max (or argmax) stands for the argument of the maximum, that is to say, the set of points of the given argum…
argument of the maximum/minimum arg max f(x): 当f(x)取最大值时,x的取值 arg min f(x):当f(x)取最小值时,x的取值 表示使目标函数取最小值时的变量值From Wikipedia In mathematics, arg max (or argmax) stands for the argument of the maximum, that is to say, the set of points of the given argum…
转自:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40262629 1.稀疏:什么是K稀疏呢? 在压缩感知里经常提到 "K稀疏" 的概念,这个是很容易理解的:也就是对于长度为N的向量(实际上是指一个N维离散离值信号)来说,它的N个元素值只有K个是非零的,其中K<<N,这时我们称这个向量是K稀疏的或者说是严格K稀疏的:实际中要做到严格K稀疏不容易,一般来说,只要除了这K个值其它的值很小很小,我们就认为向量是稀疏的,这时区别于严格K…
稀疏表示 分为 2个过程:1. 获得字典(训练优化字典:直接给出字典),其中字典学习又分为2个步骤:Sparse Coding和Dictionary Update:2. 用得到超完备字典后,对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding,求出稀疏矩阵. 1. 训练字典的方法:MOD,K-SVD,Online ... MOD (Method of Optimal Direction): Sparse Coding其采用的方法是OMP贪婪算法; Dictionary Update采用的是最小二乘法…
本文来自<FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering>.时间线为2015年6月.是谷歌的作品. 0 引言 虽然最近人脸识别领域取得了重大进展,但大规模有效地进行人脸验证和识别还是有着不小的挑战.Florian Schroff等人因此提出了FaceNet模型,该模型可以直接将人脸图片映射到欧式空间中.在该空间中,欧式embedding可以用平方的L2距离直接表示人脸的相似度: 相同ID的人脸距离较小: 不同ID…