一. 站立式会议照片 二. 工作进展 (1) 昨天已完成的工作 a. 我的·主界面设计 b. 番茄钟的页面及音乐选择弹窗页面设计 c. 实现自定义习惯和设置新习惯的功能页面,并可预览 d.已实现番茄钟页面倒计时和剩余功能 (2) 今天计划完成的工作 a. 我的·蜕变记录,我的·我的卡包,我的·习惯简记页面设计 b. 数据统计和数据详情页面设计 c. 实现自定义习惯图片和获取卡片功能页面 d. 实现“全部习惯”页面和“习惯详情”页面. (3) 工作中遇到的困难 a. 有许多小程序自定义的api要调…

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在SVM的前三篇里,我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数.而怎么极小化这个函数,求出对应的$\alpha$向量,进而求出分离超平面我们没有讲.本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结. 1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们…

[问题2014A07]  设 \(A\) 是有理数域 \(\mathbb{Q}\) 上的 4 阶方阵, \(\alpha_1,\alpha_2,\alpha_3,\alpha_4\) 是 \(\mathbb{Q}\) 上的 4 维列向量, 满足: \[ A\alpha_1=\alpha_2,\,\,A\alpha_2=\alpha_3,\,\,A\alpha_3=\alpha_4,\,\,A\alpha_4=-\alpha_1-\alpha_2-\alpha_3-\alpha_4.\] 证明:…

[问题2014A07]  解答 我们分三步进行证明. \(1^\circ\) 先证 \(\alpha_1,\alpha_2\) 线性无关. 用反证法, 设 \(\alpha_1,\alpha_2\) 线性相关, 我们来推出矛盾. 因为 \(\alpha_1\neq 0\), 故 \(\alpha_2\) 可表示为 \(\alpha_1\) 的线性组合, 即存在 \(k\in\mathbb{Q}\), 使得 \(\alpha_2=k\alpha_1\). 带入题中条件可得 \[\alpha_3=k…

基本概念 支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器.支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.其学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题,支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法. 支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型:线性可分支持向量机(linear s…

OUTLINE 前言 预备知识预警 什么是column generation 相关概念科普 Cutting Stock Problem CG求解Cutting Stock Problem 列生成代码 reference 00 前言 这几天勤奋的小编一直在精确算法的快乐学习之中不能自拔.到列生成算法这一块,看了好几天总算把这块硬骨头给啃下来了.然后发现网上关于列生成的教学资料也不是很多,大部分讲的不是那么通俗易懂.所以今天就打算写一写这个算法,尽可能写得通俗易懂. 01 预备知识预警 由于列生成算…

一.简介 支持向量机(svm)的想法与前面介绍的感知机模型类似,找一个超平面将正负样本分开,但svm的想法要更深入了一步,它要求正负样本中离超平面最近的点的距离要尽可能的大,所以svm模型建模可以分为两个子问题: (1)分的对:怎么能让超平面将正负样本分的开: (2)分的好:怎么能让距离超平面最近的点的距离尽可能的大. 对于第一个子问题:将样本分开,与感知机模型一样,我们也可以定义模型目标函数为: \[f(x)=sign(w^Tx+b) \] 所以对每对样本\((x,y)\),只要满足\(y\c…

1  3D 视觉 常见的三维视觉技术,包含双目.ToF.激光三角.结构光等,如下图:     1)毫米级 双目.ToF.结构光(散斑)的精度为 mm 级,多见于消费领域,如:导航避障,VR/AR,刷脸支付等                  2)微米级 线激光.结构光(编码)的精度是 um 级,主要应用在工业领域,如:表面缺陷检测.三维测量等            3)纳米级 另外,还有 nm 级精度的光谱共焦技术,可用于透明材质物体的三维测量 2  激光三角法 按照激光投射的不同模式,激光三角…