我试试用我的方式说说如何构造n维空间吧. n维空间在n大于3后,说要画出来,有点难以想象.但从数学的角度看,高维空间这个概念还算比较普通.容易理解的. 与其解释,不如快快开始.我选择用图(Graph)的方法来描述想说的东西,而且,我选的是特殊的某类空间,并且不是大多数人通常理解的空间.我选的空间的各个维度上只有一个比特--值只能在0和1之间取.数学符号表示是下面会看到,这个模型会让人想到信息论里格雷码.但那是另一码事:我事实上忘了这种图论模型的名字,只是知道它而已.这里选择它,只是因为它的空间非…

规律题 首先我们要知道他的顺序是怎么来的,首先当n等于1时,是0,1 当n=2时,先按照与按顺序在他们前面分别加0,即00,01,在逆序加1,即11,10 构成的顺序为00,01,11,10:往后同理 规律,顺序排好后,对某个字符,我们对前n项求异或 即arr[i]^=arr[i-1],就可以将其转换为对应的二进制形式,值得注意的地方就是要用ll,还有就是二进制转换为10进制的过程 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef lon…

A. Arranging Hat $f[i][j]$表示保证前$i$个数字有序,修改了$j$次时第$i$个数字的最小值. 时间复杂度$O(n^3m)$. #include <bits/stdc++.h> using namespace std ; typedef long long LL ; #define clr( a , x ) memset ( a , x , sizeof a ) typedef pair<int,int>pi; char ten='9'+1; int n,…

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获…

2.1. Binary Variables 1. Bernoulli distribution, p(x = 1|µ) = µ 2.Binomial distribution + 3.beta distribution(Conjugate Prior of Bernoulli distribution) The parameters a and b are often called hyperparameters because they control the distribution of…

Nice R Code Punning code better since 2013 RSS Blog Archives Guides Modules About Markov Chain Monte Carlo 10 JUNE 2013 This topic doesn’t have much to do with nicer code, but there is probably some overlap in interest. However, some of the topics th…

题目来源:https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=3&page=show_problem&problem=39  Stacking Boxes  Background Some concepts in Mathematics and Computer Science are simple in one or two dimensions but become…

Curse of Dimensionality Curse of Dimensionality refers to non-intuitive properties of data observed when working in high-dimensional space *, specifically related to usability and interpretation of distances and volumes. This is one of my favourite t…

仔细阅读ORB的代码,发现有很多细节不是很明白,其中就有用暴力方式测试Keypoints的距离,用的是HammingLUT,上网查了才知道,hamming距离是相差位数.这样就好理解了. 我理解的HammingLUT lut; result=lut((a),(b),size_t size):result=a与b的hamming distance+size; unsigned int hamdist(unsigned int x, unsigned int y) { unsigned int di…

 Stacking Boxes  Background Some concepts in Mathematics and Computer Science are simple in one or two dimensions but become more complex when extended to arbitrary dimensions. Consider solving differential equations in several dimensions and analyzi…

前言 本文仅作为个人笔记分享,又因为本章涉及多个专业领域而本人皆未接触过,所以难免出错,请各位读者注意. 对于数字图像需要区分image pixels(特定采样处的函数值)和display pixels(显示器显示值). 收集采样值,并将其转化为连续函数的过程被称为重构. 为了计算在数字图像上的离散像素值,我们需要在原始的图片函数上不断的采样. 采样与重构的过程中涉及到近似运算,而这个过程中产生的错误被称为锯齿.其产生原因为计算机无法连续对场景进行采样. 可以理解为把真实世界所得图像(人眼)当做…

many Machine Learning problems involve thousands or even millions of features for each training instance. not only does this make training extremely slow,it can also make it much harder to find a good solution. this problem is often referred to as th…

附 录 A                   CS( 计算机科学)知识体 计算教程 2001 报告的这篇附录定义了计算机科学本科教学计划中可能讲授的知识领域.该分类方案的依据及其历史.结构和应用的其它细节包含在完整的任务组报告中.由于我们希望附录比完整的报告有更多的读者,所以任务组认为在每一篇附录中概述理解该推荐所必须的基本概念是重要的.在下面几节中我们列出了最重要的几个概念. 知识体的结构 计算机科学知识体分层组织成三个层次.最高一层是领域(area),代表一个特定的学科子领域.每个领域由一…

再次回顾这幅图,在上一章中,我们分析了Reactor的完整实现.由于Java NIO事件驱动的模型,要求Netty的事件处理采用异步的方式,异步处理则需要表示异步操作的结果.Future正是用来表示异步操作结果的对象,Future的类签名为: public interface Future<V>; 其中的泛型参数V即表示异步结果的类型. 5.1 总述 也许你已经使用过JDK的Future对象,该接口的方法如下: // 取消异步操作 boolean cancel(boolean mayInter…

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 从内置训练数据集中加载房价数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_…

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.20.0 documentation https://scikit-learn.org/stable/index.html Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on Nu…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

ps:   这是一篇06年的文章,与今日的国内计算机行业学术圈环境简直是天翻地覆,很不错的history,值得mark下,今日的cs学术发展十号是坏不发表意见,但是history是值得对比,借鉴,思考的. 原文地址: https://www.xuebuyuan.com/3244355.html --------------------------------------------------------------------------------------- 这几天在水木CSArch版,…

    条件GAN(Conditional Generative Adversarial Nets),原文地址为CGAN. Abstract     生成对抗网络(GAN)是最近提出的训练生成模型(generative model)的新方法.在本文中,我们介绍了条件GAN(下文统一简称为CGAN),简单来说我们把希望作为条件的data y同时送入generator和discriminator.我们在文中展示了在数字类别作为条件的情况下,CGAN可以生成指定的MNIST手写数字.我们同样展示了CG…

Problem J (2/3/4)-D Sqr/Rects/Cubes/Boxes? Input: standard input Output: standard output Time Limit: 2 seconds You can see a (4x4) grid below. Can you tell me how many squares and rectangles are hidden there? You can assume that squares are not recta…

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗…

作为Python中经典的机器学习模块,sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集,本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍: datasets中的数据集分为很多种,本文介绍几类常用的数据集生成方法,本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网: http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 中找到对应…

Alice’s Cube Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1866    Accepted Submission(s): 591 Problem Description Alice has received a hypercube toy as her birthday present. This hypercube ha…

Kubernetes is constructed using several components, as follows:f Kubernetes masterf Kubernetes nodesf etcdf Overlay network (flannel)These components are connected via network, as shown in the following screenshot:The preceding image can be summarize…

Description    Stacking Boxes  Background Some concepts in Mathematics and Computer Science are simple in one or two dimensions but become more complex when extended to arbitrary dimensions. Consider solving differential equations in several dimensio…

2015-2016 ACM-ICPC Northeastern European Regional Contest 再开一个新坑吧 目前姿势有限,C.H.I仍然处于弃坑状态 代码戳这里 Problem A. Adjustment Office 显然假设每一行都没有进行过删除的话,那么答案就-nx的和+nx(\(x\)为行号或者列号) 考虑进行过清零以后的问题,由于是整行整列的删除的 那么我们只需要分别记录删除的行号和列号的总和,以及删掉的数量,然后就可以\(O(1)\)得到了结果了 当然,别忘了…

-----------------------------------------------------------------用pc构建DIY计算集群目录/构建计算集群|-- /0前言|-- /1理论----|-- /1.1并行计算----|-- /1.2历史----|-- /1.3MPI消息传递接口*----|-- /1.4并行算法*|-- /2结构----|-- /2.1节点*----|-- /2.2网络拓扑----|-- /2.3存储----|-- /2.4分类|-- /3操作系统和软…

原文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/c50b0018/,欢迎阅读! Brewing Logistic Regression then Going Deeper. Brewing Logistic Regression then Going Deeper While Caffe is made for deep networks it can likewise represent "shallow" models like logistic regress…

一. CertManage Istio-1.0版本新加入的组件,利用ACME为Istio签发证书 Key Default Value Description certmanager.enabled TRUE 是否启用certmanager certmanager.hub quay.io/jetstack 镜像仓库名称 certmanager.tag v0.3.1 镜像版本号 certmanager.resources {} 占用资源及限制 二.Galley Istio-1.0版本新加入组件,利用…

自顶向下深入分析Netty(七)--ChannelPipeline和ChannelHandler总述 自顶向下深入分析Netty(七)--ChannelPipeline源码实现 自顶向下深入分析Netty(七)--ChannelHandlerContext源码实现 像以往一样,继续回顾这幅图.目前为止,我们学习了Netty的EventLoop.Channel以及ChannelFuture,还差最后两个部分:ByteBuf和ChannelHandler.ByteBuf作为通道读写数据的缓冲区,Ch…