转自:http://soft.chinabyte.com/os/232/11488732_2.shtml 众所周知,Linux动 态库的默认搜索路径是/lib和/usr/lib.动态库被创建后,一般都复制到这两个目录中.当程序执行时需要某动态库,并且该动态库还未加载到内存 中,则系统会自动到这两个默认搜索路径中去查找相应的动态库文件,然后加载该文件到内存中,这样程序就可以使用该动态库中的函数,以及该动态库的其它资源 了.在Linux 中,动态库的搜索路径除了默认的搜索路径外,还可以通过以下三种方…
众所周知,Linux动态库的默认搜索路径是/lib和/usr/lib.动态库被创建后,一般都复制到这两个目录中.当程序执行时需要某动态库,并且该动态库还未加载到内存中,则系统会自动到这两个默认搜索路径中去查找相应的动态库文件,然后加载该文件到内存中,这样程序就可以使用该动态库中的函数,以及该动态库的其它资源了.在Linux 中,动态库的搜索路径除了默认的搜索路径外,还可以通过以下三种方法来指定. 方法一:在配置文件/etc/ld.so.conf中指定动态库搜索路径. 可以通过编辑配置文件/etc…
一.潜在因子(Latent Factor)推荐算法 本算法整理自知乎上的回答@nick lee.应用领域:"网易云音乐歌单个性化推荐"."豆瓣电台音乐推荐"等.        这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中,在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法.        该算法的思想是…
chm无搜索标签解决方法: 1.hpp文件中设置Full-text search=Yes 2.下面[windows]有个数字设置为0x420, 网上普通流传的是0x20 === chm制作一般要三个文件hhp(工程文件), hhc(内容文件), hhk(索引)文件 chm制作是<li>与<object type="text/sitemap">写在同一行, 不然hhc.exe认为错的, </li>可要, 可不要, 大小写也不区分. test.hpp […
仿百度壁纸客户端(五)--实现搜索动画GestureDetector手势识别,动态更新搜索关键字 百度壁纸系列 仿百度壁纸客户端(一)--主框架搭建,自定义Tab + ViewPager + Fragment 仿百度壁纸客户端(二)--主页自定义ViewPager广告定时轮播图 仿百度壁纸客户端(三)--首页单向,双向事件冲突处理,壁纸列表的实现 仿百度壁纸客户端(四)--自定义上拉加载实现精选壁纸墙 仿百度壁纸客户端(五)--实现搜索动画GestureDetector手势识别,动态更新搜索关键…
一.向量化:低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法,本节介绍该算法的向量化实现,以及说说有关该算法可以做的其他事情. 举例:1.当给出一件产品时,你能否找到与之相关的其它产品.2.一位用户最近看上一件产品,有没有其它相关的产品,你可以推荐给他. 我们将要做的是:实现一种选择的方法,写出协同过滤算法的预测情况. 我们有关于五部电影的数据集,我将要做的是,将这些用户的电影评分,进行分组并存到一个矩阵中. 我们有五部电影,以及四位用户,那么 这个矩阵…
[论文标题]Local Low-Rank Matrix Approximation (icml_2013 ) [论文作者]Joonseok Lee,Seungyeon Kim,Guy Lebanon ,Yoram Singer [论文链接]Paper (9-pages // Double column) [摘要] 矩阵近似是推荐系统.文本挖掘和计算机视觉的常用工具.构造矩阵近似的一个普遍假设是,部分观察到的矩阵是低秩的.我们提出了一个新的矩阵近似模型,我们假设这个矩阵是局部的低秩矩阵,这就导致了…
仿百度壁纸client(五)--实现搜索动画GestureDetector手势识别,动态更新搜索关键字 百度壁纸系列 仿百度壁纸client(一)--主框架搭建,自己定义Tab + ViewPager + Fragment 仿百度壁纸client(二)--主页自己定义ViewPager广告定时轮播图 仿百度壁纸client(三)--首页单向.双向事件冲突处理,壁纸列表的实现 仿百度壁纸client(四)--自己定义上拉载入实现精选壁纸墙 仿百度壁纸client(五)--实现搜索动画Gesture…
一曲新词酒一杯,去年天气旧亭台.夕阳西下几时回? 无可奈何花落去,似曾相识燕归来.小园香径独徘徊. ---<浣溪沙·一曲新词酒一杯>--晏殊 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 上一期介绍了低秩矩阵填充问题,这一期介绍一下低秩稀疏矩阵恢复问题. 1. 低秩矩阵恢复 将一个矩阵 \(\bf{D}~(\bf {D} = \bf {A_0} +\bf E_0)\) 分解为一个低秩矩阵部分 \(\bf{A}\) 和一个独立同分布的高斯矩阵 \(\bf{E}\) 的问题是经…
[提示] 1. 阅读文本前希望您具备如下知识:了解单元测试,了解Dynamic,熟悉泛型(协变与逆变)和Lambda,熟悉.NET Framework提供的 Action与Func委托.2.如果您对单元测试无兴趣请止步. 3.本文将使用一些我自己的测试公共代码,位于https://idletest.codeplex.com/,此处亦非常欢迎来访. 4.关于本人之前单元测试的文章可参阅 <在Visual Studio 2012使用单元测试>. <VS2012 单元测试之泛型类(Generi…