叉积: 在平面中我们为了度量一条直线的倾斜状态,为引入倾斜角这个概念.而通过在直角坐标系中建立tan α = k,我们实现了将几何关系和代数关系的衔接,这其实也是用计算机解决几何问题的一个核心,计算机做的是数值运算,因此你需要做的就是把几何关系用代数关系表达出来.而在空间中,为了表示一个平面相对空间直角坐标系的倾斜程度,我们利用一个垂直该平面的法向量来度量(因为这转化成了描述直线倾斜程度的问题). 定义: 而向量的运算符合如下的代数定律. 显然这个定义式我们不怎么喜欢,因为它代数化程度还是太浅,…

this example is from chapter 4 in <the introduction to algorithm> the main idea is all showed in the book , i think maybe realizing the algorithm is a good way to understand it. /* from : introduction to algorithm chapter four algorithm:divide and c…

两个n次多项式的相加最直接的方法所需要的时间是O(n),而实现两个n次多项式的乘法的直接方法则需要O(n^2),本章讨论的快速傅里叶变换(FFT),将会将这一过程的时间复杂度降至O(nlogn).同时本章也会给出一些FFT现实应用. 多项式的两种表示形式: 通过上面的推导,我们简单总结一下得到的结论. 而接下来问题的核心是,如果优化求值和插值过程的时间复杂度,求值过程直观的来看,时间复杂度是O(n^2),而插值过程需要解线性方程组,需要的时间复杂度更高. 为了算法的优化,我们需要引入一些复变函数…

Abstract Raft是一种用于管理replicated log的consensus algorithm.它能和Paxos产生同样的结果,有着和Paxos同样的性能,但是结构却不同于Paxos:它让Raft比Paxos更易于理解,并且也为用它构建实际的系统提供了更好的基础.为了增强可理解性,Raft将例如leader election, log replication以及safety等共识的关键元素进行了分离,并且提供了更强的一致性用于减少必须考虑的状态.从用户调查的结果来看,Raft比Pa…

在计算机科学当中,论文当中经常需要排版算法.相信大家在读论文中也看见了很多排版精美的算法.本文就通过示例来简要介绍一下 algorithms 束的用法.该束主要提供了两个宏包,包含两种进行算法排版的环境,algorithm 和 algorithmic . 这两个宏包是被设计成同时一起使用的,但也可以根据用户的特殊需要分开使用.其中 algorithm 宏包主要是为算法提供一个浮动体环境,也就是说,在 LaTeX 中算法和图像,表一样,都是浮动体.algorithmic 宏包主要是用来完成算法的描…

BFS可回答两类问题: 1.从节点A出发,有前往节点B的路径吗? 2.从节点A出发,前往节点B的哪条路径经过的节点最少? BFS中会用到"队列"的概念.队列是一种先进先出(FIFO, first in first out)的数据结构,与栈不同,栈是后进先出(LIFO, last in first out)的数据结构. 还会用到"字典"的概念.字典在现在很多语言中都存在且广泛使用,字典中的元素是一组<键(key),值(value)>对,key的值是不可以重…

本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言…

作者:Glowin链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22881223来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 原文地址:Google Interview University 原文作者:John Washam 译文出自:掘金翻译计划 (翻译不易,欢迎 Star 支持) 译者:Aleen,Newton,bobmayuze,Jaeger,sqrthree 这是? 这是我为了从 web 开发者(自学.非计算机科学学位)蜕变至 Goog…

VC维的来龙去脉——转载自“火光摇曳” 在研究VC维的过程中,发现一篇写的很不错的VC维的来龙去脉的文章,以此转载进行学习. 原文链接,有兴趣的可以参考原文进行研究学习 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC…

本文转自VC维的来龙去脉 本文为直接复制原文内容,建议阅读原文,原文排版更清晰,且原网站有很多有意思的文章. 阅读总结: 文章几乎为台大林老师网课“机器学习可行性”部分串联总结,是一个很好的总结. Hoeffding不等式 -> 学习可行的两个核心条件 -> 有效假设 -> 成长函数 -> VC维 以下为原文: 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypothese…