首先让我们来谈一谈数学意义上的矩阵(在座各位也可以简单地将它理解为一个二维数组) 这样可以帮助我们理解矩阵加速及其运用的原理(矩阵加速是一个及其玄学的东西,所以请重点理解矩阵乘法)  这里给出一段严格的数学定义来帮助理解矩阵的概念,简单地看一下就可以了: 在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的实数或复数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵.       矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中,矩阵的运算是数值分析领域的重要问题.在物理学中,矩阵在…

[原创]浅谈IT人如何做理财规划 鱼哥博客上多数写的是技术和管理相关,但很少有理财等话题,今天抽空来谈谈IT人如何做理财规划,如果要想学习理财,我想很有名的“标准普尔家庭资产象限图”上值得每个学习和理解的,具体如下图所示: 如上所示,不知道大家平时的资产是如何管理的?与标准普尔有什么不一样,这个是目前公认比较合理的家庭资源配置,目前我主要集中在第3像限“生钱的钱”,其中通过理财的需求不同,会配置不同的资产:其它3个象限做的比较差,这块也是我要考虑的,突然发现“保命的钱”是大家最容易忽视的,找抽.…

在C#中,值类型和引用类型是相当重要的两个概念,必须在设计类型的时候就决定类型实例的行为.如果在编写代码时不能理解引用类型和值类型的区别,那么将会给代码带来不必要的异常.很多人就是因为没有弄清楚这两个概念从而在编程过程中遇到了很多问题,在这里博主浅谈对值类型和引用类型的认识. 首先从概念上看,值类型直接存储其值,而引用类型存储对其值的引用.从而这两种类型存储在内存的不同地方. 其次从内存空间上看,值类型是在栈中操作,而引用类型则在堆中分配存储单元. 栈在编译的时候就分配好内存空间,在代码中有栈的…

在C#中,值类型和引用类型是相当重要的两个概念,必须在设计类型的时候就决定类型实例的行为.如果在编写代码时不能理解引用类型和值类型的区别,那么将会给代码带来不必要的异常.很多人就是因为没有弄清楚这两个概念从而在编程过程中遇到了很多问题,在这里博主浅谈对值类型和引用类型的认识. 首先从概念上看,值类型直接存储其值,而引用类型存储对其值的引用.从而这两种类型存储在内存的不同地方. 其次从内存空间上看,值类型是在栈中操作,而引用类型则在堆中分配存储单元. 栈在编译的时候就分配好内存空间,在代码中有栈的…

前言 矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中,矩阵的运算是数值分析领域的重要问题. 基本介绍 (该部分为入门向,非入门选手可以跳过) 由 m行n列元素排列成的矩形阵列.矩阵里的元素可以是数字.符号或数学式. 比如一个$m\times n$的矩阵可以表示为: $$ A=\begin{bmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异…

本文进入到数学建模七日谈第四天:数学模型分类浅谈 大家常常问道,数学模型到底有哪些,分别该怎么学习,这样能让我们的学习有的放矢,而不至于没了方向.我想告诉大家,现实生活中的问题有哪些类,数学模型就有哪些类,因为说到底,数学模型是用来解决实际问题的,解决那些当我们缺乏某一方面足够的经验时,定量化地依靠数字来解决问题的办法. 于是,们可以想想,在现实生活中,我们能够遇到哪些需要定量化解决的问题,而这些问题能否利用数学工具加以解决. 优化类问题:我们常常需要对某些行为进行决策,这些是我们可以控制的因素…

原文地址:http://blog.zhaojie.me/2009/07/thread-pool-1-the-goal-and-the-clr-thread-pool.html 线程池是一个重要的概念.不过我发现,关于这个话题的讨论似乎还缺少了点什么.作为资料的补充,以及今后文章所需要的引用,我在这里再完整而又简单地谈一下有关线程池,还有.NET中各种线程池的基础.更详细的内容就不多作展开了,有机会我们再详细讨论这方面的细节.这次,还是一个"概述"性质的,希望可以说明白这方面问题的一些概…

谁还没遇上过NoClassDefFoundError咋地--浅谈字节码生成与热部署 前言 在Java程序员的世界里,NoClassDefFoundError是一类相当令人厌恶的错误,因为这类错误通常非常隐蔽,难以调试. 通常,NoClassDefFoundError被认为是运行时类加载器无法在classpath下找不到需要的类,而该类在编译时是存在的,这就通常预示着一些很麻烦的情况,例如: 不同版本的包冲突.这是最最最常见的情况,尤其常见于用户代码需要运行于容器中,而本地容器和线上容器版本不同时…

浅谈XXE漏洞攻击与防御 from:https://thief.one/2017/06/20/1/ XML基础 在介绍xxe漏洞前,先学习温顾一下XML的基础知识.XML被设计为传输和存储数据,其焦点是数据的内容,其把数据从HTML分离,是独立于软件和硬件的信息传输工具. XML文档结构 XML文档结构包括XML声明.DTD文档类型定义(可选).文档元素. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 <!--XML申明--> <?xml…

当我们需要异步上传文件的时候,我们倾向于在网上查找相关的JQuery插件,jquery-file-upload就是我们经常看到的,但是他的主页是英文的,对于我们这些英语比较差的同学来说,简直就是...今天就来讲一下最简单的使用方法,如果有写的不好的地方还请拍砖. 介绍 jQuery File Upload是一个非常优秀的上传组件,主要使用了XHR作为上传方式,并且利用了相当多的现代浏览器功能,所以可以实现诸如批量上传.超大文件上传.图片预览.拖拽上传.上传进度显示.跨域上传等功能. 他的功能非常…

前言 当你兴冲冲地开始运行自己的Java项目时,你是否遇到过如下问题: 程序在稳定运行了,可是实现的功能点了没反应. 为了修复Bug而上线的新版本,上线后发现Bug依然在,却想不通哪里有问题? 想到可能出现问题的地方,却发现那里没打日志,没法在运行中看到问题,只能加了日志输出重新打包--部署--上线 程序功能正常了,可是为啥响应时间这么慢,在哪里出现了问题? 程序不但稳定运行,而且功能完美,但跑了几天或者几周过后,发现响应速度变慢了,是不是内存泄漏了? 以前,你碰到这些问题,解决的办法大多是,修…

0.前言 这个系列基本上是一月一更到两月一更 今天写一篇关于static的,内含大量干货,做好准备 1.基础知识的回顾 1.1.内存的种类 一般来说,我们之前已经讲过的变量(或者说是内存)可以大体分为这样几种: 全局变量 局部变量,也称为自动变量 使用malloc分配的区域 常量.字符串字面量 这里回顾一下,在C++中,使用const声明的常量是不可改变的,也就是在编译期就确定下来了.因此,即使使用指针更改也不会实际修改到它的值.对于全局变量,const出的值和字符串字面量(即使用""…

# MCMC 浅谈 1. 采样(sampling)是什么 MCMC在采样算法中有着举足轻重的地位,那么什么是采样?采样就是根据某种分布生成样本.举个例子,线性同余发生器就是根据均匀分布生成样本,这就很简单的采样了. 2. 蒙特卡罗算法 假设现在我们有个如下所示的定积分需要进行计算, \[ \theta = \int_{a}^{b}f(x)dx \] 但是\(f(x)\)的原函数却非常难以获得.这时候采用蒙特卡罗算法进行随机模拟可以得到近似解.假设我们的函数图像如下图所示 我们可以在\([a,b]…

浅谈状态压缩DP 本篇随笔简单讲解一下信息学奥林匹克竞赛中的状态压缩动态规划相关知识点.在算法竞赛中,状压\(DP\)是非常常见的动规类型.不仅如此,不仅是状压\(DP\),状压还是很多其他题目的处理技巧.所以掌握状压.掌握状压DP是十分重要的. 注:虽然自己写的也是状压DP的讲解.但还是凭良心推荐机房大佬@littleseven的状压博客,讲的真的是太详细了.强烈推荐! 链接Link: 浅谈状压DP 状态压缩的概念 来看一个问题. 相信大家都做过动态规划的背包问题,那么我们再来看一个跟背包很像…

浅谈PageRank 2017-04-25 18:00:09 guoziqing506 阅读数 17873更多https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/70702449 分类专栏: 机器学习信息检索信息检索学习笔记机器学习经典算法研究   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/d…

目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分…

主要内容: SP的算法流程 SP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SP与CoSaMP的性能比较 一.SP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)与子空间追踪(SP)几乎完全一样,因此算法流程也基本一致. SP与CoSaMP主要区别在于"Ineach iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K…

主要内容: OMP的算法流程 OMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.OMP的算法流程 二.OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m) function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter ) % CS_OMP % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi * Psi * theta % 令 A = Phi*Psi, 则y=A*theta %…

主要内容: OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 压缩感知通过OMP重构信号的唯一性 一.OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 .稀疏分解要解决的问题是在冗余字典(超完备字典)A中选出k列,用这k列的线性组合近似表达待稀疏分解信号y,可以用表示为y=Aθ,求θ. .压缩感知重构要解决的问题是事先存在一个θ和矩阵A,然后得到y=Aθ(压缩观测),现在是在已知y和A的情况下要重构θ. A为M×N矩阵(M<<N,稀疏分解中为冗余字典,压缩感知中为传感矩阵A=ΦΨ,即测量矩阵Φ乘以稀疏矩阵Ψ), y为M×…

浅谈范德蒙德(Vandermonde)方阵的逆矩阵与拉格朗日(Lagrange)插值的关系以及快速傅里叶变换(FFT)中IDFT的原理 标签: 行列式 矩阵 线性代数 FFT 拉格朗日插值 只要稍微看过一点线性代数的应该都知道范德蒙德行列式. \[V(x_0,x_1,\cdots ,x_{n-1})=\begin{bmatrix} {1}&{1}&{\cdots}&{1}\\ {x_{0}}&{x_{1}}&{\cdots}&{x_{n-1}}\\ {x_{…

主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 1.信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子.给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合.信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者.字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信…

浅谈Spectral Clustering Spectral Clustering,中文通常称为“谱聚类”.由于使用的矩阵的细微差别,谱聚类实际上可以说是一“类”算法. Spectral Clustering 和传统的聚类方法(例如 K-means)比起来有不少优点: 1)和 K-medoids 类似,Spectral Clustering 只需要数据之间的相似度矩阵就可以了,而不必像 K-means 那样要求数据必须是 N 维欧氏空间中的向量. 2)由于抓住了主要矛盾,忽略了次要的东西,因此比…

KDtree浅谈 1.对KDtree的理解 首先要知道$KDtree$的用处,$KDtree$是用来进行多维数点的,一般这些点都是在在而二维及二维以上,因为一维上的问题,我们基本都可以运用线段树来解决.我对$KDtree$的理解就是一个自带剪枝的暴力,并且这个剪枝因为我们对这些多维上的点的较优秀的排列而显得十分有用. 2.前置知识 在学习$KDtree$之前要先知道并会运用西面三个知识点: ​ 1) 首先,要会建二叉搜索树,因为整个$KDtree$就是一颗二叉搜索树. 2) 还需要知道什么事估价…

前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

这里有一个游戏:要求写一个符合C++标准的程序,包含至少十个连续而且不同的关键字.连续是指不能被标识符.运算符.标点符号分割.注意这里的“不同”要求,别想用 int main() { return sizeof sizeof sizeof sizeof sizeof sizeof sizeof sizeof (int); } 这个交卷,而且这个可以任意长.动动脑经,应该是可以想出来的.我们从很久很久以前(long long ago)开始吧, unsigned long long int ago;…

Yorhom浅谈:作为一名初中生,自学编程的点点滴滴 我是一名不折不扣的初中生,白天要背着书包去上学,晚上要拿起笔写作业.天天如此,年年如此. 我的爱好很广泛,喜欢了解历史,读侦探小说,骑车,打篮球,收集树叶和卡片,当然,也少不了打游戏(尤其爱玩<真三国无双>系列游戏).对我而言,我还有一项与众不同的爱好--编程序. 幼年的经历 我首次接触电脑,大概是在读小学一年级的时候.当时由于对画画的喜爱,在父亲诱导下,尝试在电脑上学画画.由于从小对历史感兴趣,我常常画一些历史人物,比如:岳飞.关羽.张飞…

[01]浅谈HTTP在WebApi开发中的运用 [02]聊聊WebApi体系结构 [03]详解WebApi如何传递参数 [04]详解WebApi测试和PostMan [05]浅谈WebApi Cores [06]详解WebApi 异常处理 [07]用WebAPI写个基于EF的CURD [08]浅谈WebAPI身份认证 [09]详解系列化和模型绑定 [10]浅谈WebApi如何配合Mvc有效工作 [11]浅谈API Reference [12]浅谈接口在软件架构中的作用 [13]浅谈WebApi和…

WebApi系列文章 [01]浅谈HTTP在WebApi开发中的运用 [02]聊聊WebApi体系结构 [03]详解WebApi参数的传递 [04]详解WebApi测试和PostMan [05]浅谈WebApi Cores [06]详解WebApi 异常处理 [07]用WebAPI写个基于EF的CURD [08]浅谈WebAPI身份认证 [09]详解系列化和模型绑定 [10]浅谈WebApi如何配合Mvc有效工作 [11]浅谈API Reference [12]浅谈接口在软件架构中的作用 [13…