稀疏表达是要求信号在该模型下的sparse code，只有少数的non-zero elements

为什么sparse representation比起其它成分分析方法(DFT,Wavelet)能得到更好的效果? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/24124122/answer/50403932 2)Basis本身是不应该变成0的.稀疏表达是要求信号在该模型下的sparse code,只有少数的non-zero elements.因为有了少数的non-zero elements,这样的表达从根本上会起到两个作用:(1)拥有更强大表达能力(Represen…

sparse coding稀疏表达入门

最近在看sparse and redundant representations这本书,进度比较慢,不过力争看过的都懂,不把时间浪费掉.才看完了不到3页吧,书上基本给出了稀疏表达的概念以及传统的求法.我也用书中的例子来引入吧. 1:矩阵A(n*m),其中n远远小于m,一副图片经过缩小或者模糊处理导致该图片所占用的空间变小了,此时用向量b来表示,A表示图片所经过的处理,X代表原图片,那么这个就可以表示成为: Ax=b 2:因为A是欠定的,一般情况下x的解有很多种,而我们要的是那种最稀疏的x.个人理…

Linux 网络编程的5种IO模型：信号驱动IO模型

Linux 网络编程的5种IO模型:信号驱动IO模型背景上一讲 Linux 网络编程的5种IO模型:多路复用(select/poll/epoll) 我们讲解了多路复用等方面的知识,以及有关例程. 这一讲我们来看信号驱动IO 模型. 介绍情景引入: 在信号驱动IO模型中,当用户线程发起一个IO请求操作,会给对应的socket注册一个信号函数,然后用户线程会继续执行,当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程,用户线程接收到信号之后,便在信号函数中调用IO读写操作来进行实际的IO请求操作.这个…

【转】使用信号监控 Django 模型对象字段值的变化

转载出处:http://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/74949465 Django 信号 (Signals) 的功能类似于 WordPress 的动作 (action),用于为项目全局增加事件的广播 (dispatch) 与接收 (receive) 机制.其中,灵活使用其内置的模型信号 (Model Signals) 的接收功能就可以监控大部分模型对象 (Model instances) 的变化.因为不需要修改模型本身的代码,在进行跨应用 (…

基于稀疏表示的图像超分辨率《Image Super-Resolution Via Sparse Representation》

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa…

推广TrustAI可信分析：通过提升数据质量来增强在ERNIE模型下性能

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4622139?contributionType=1 fork一下,由于内容过多这里就不全部写出来了. 前言 TrustAI是集可信分析和增强于一体的可信AI工具集,助力NLP开发者提升深度学习模型效果和可信度.在后续应用中,希望将TrustAI和智能标注以及模型构螺迭代打造持续学习链路. 解决训练数据存在脏数据的问题解决训练数据覆盖不足的问题(稀疏数据) 解决训练数据分布偏置的问题…

EF架构~CodeFirst模型下的数据初始化

回到目录我为什么会来在传统的大型系统设计中,数据库建模是个比开发更早的环节,先有数据库,然后是ORM模型,最后才是开发程序,而这种模型在EF出现后发生了转变,而且有可能将来会被code first取代,因为你的关系型数据库没有必要定死,你在部署网站时,没人愿意先建立一大堆SQL语句,谁都愿意在IIS上运行后,数据库自动生成,无论是sqlserver,orcale,mysql它如果都是自动生成,那该多爽!事实上,这种开发模型已经愉愉的进入了我们的世界里,尤其是在第三方服务器部署时,这种code…

第 16 章 CSS 盒模型[下]

学习要点: 1.元素可见性 2.元素盒类型 3.元素的浮动主讲教师:李炎恢本章主要探讨 HTML5 中 CSS 盒模型,学习怎样了解元素的外观配置以及文档的整体布局. 一．元素可见性使用 visibility 属性可以实现元素的可见性,这种样式一般可以配合 JavaScript 来实现效果.样式表如下: 属性值说明 CSS 版本 visible 默认值,元素在页面上可见. 2 visibility hidden 元素不可见,但会占据空间. 2 collapse 元素不可见,隐藏表格的行…

(第三章)Java内存模型(下)

一.happens-before happens-before是JMM最核心的概念.对于Java程序员来说,理解happens-before是理解JMM的关键. 1.1 JMM的设计从JMM设计者的角度,在设计JMM时,需要考虑两个关键因素: 1.程序员对内存模型的使用.程序员希望内存模型易于理解.易于编程.程序员希望基于一个强内存模型来编写代码. 2.编译器和处理器对内存模型的实现.编译器和处理器希望内存模型对他们的束缚越少越好,这样它们就可以尽可能多的优化来提高性能.编译器和处理器希望实现…

.NET MVC4 实训记录之二（扩展WebSecurity模型下的UserProfile表）

使用VS2013创建MVC4项目后,自动生成的代码中默认使用WebSecurity模型创建用户管理,生成以下数据库:…

Keras下的文本情感分析简介。与MLP,RNN,LSTM模型下的文本情感测试

# coding: utf-8 # In[1]: import urllib.request import os import tarfile # In[2]: url="http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz" filepath="example/data/aclImdb_v1.tar.gz" if not os.path.isfile(filepath): result=url…

从零开始学习html（十二）CSS布局模型——下

五.什么是层模型? 什么是层布局模型?层布局模型就像是图像软件PhotoShop中非常流行的图层编辑功能一样, 每个图层能够精确定位操作,但在网页设计领域,由于网页大小的活动性,层布局没能受到热捧. 但是在网页上局部使用层布局还是有其方便之处的.下面我们来学习一下html中的层布局. 如何让html元素在网页中精确定位,就像图像软件PhotoShop中的图层一样可以对每个图层能够精确定位操作. CSS定义了一组定位(positioning)属性来支持层布局模型. 层模型有三种形式: 1.绝对定位…

从零开始学习html（十一）CSS盒模型——下

六.盒模型--边框(一) <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>边框</title> <style type="text/css"> </style> </head> &…

Linux内核(8) - 设备模型(下)

设备模型拍得再玄幻,它也只是个模型,必须得落实在具体的子系统,否则就只能抱着个最佳技术奖空遗恨.既然前面已经以USB子系统的实现分析示例了分析内核源码应该如何入手,那么这里就仍然以USB子系统为例,看看设备模型是如何软着陆的. 内核中USB子系统的结构我们已经知道了USB子系统的代码都位于drivers/usb目录下面,也认识了一个很重要的目录——core子目录.现在,我们再来看一个很重要的模块——usbcore.你可以使用“lsmod”命令看一下,在显示的结果里能够找到有一个模块叫做usbc…

day-19 多种优化模型下的简单神经网络tensorflow示例

如下样例基于tensorflow实现了一个简单的3层深度学习入门框架程序,程序主要有如下特性: 1. 基于著名的MNIST手写数字集样例数据:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 2. 加入衰减学习率优化,使得学习率可以根据训练步数指数级减少,在训练后期增加模型稳定性 3. 加入L2正则化,减少各个权重值大小,避免过拟合问题 4. 加入滑动平均模型,提高模型在验证数据上的准确性网络一共3层,第一层输入层784个节点的输入层,第二层隐藏层有500个节点,第三…

Spark编程模型(下)

创建Pair RDD 什么是Pair RDD 包含键值对类型的RDD类型被称作Pair RDD: Pair RDD通常用来进行聚合计算: Pair RDD通常由普通RDD做ETL转化而来. Python: pairs = lines.map(lambda x: (x.split(], x)) Scala: val pairs = lines.map(x => (x.split(), x)) Java: PairFunction<String, String, String> keyDat…

稀疏编码（sparse code）与字典学习（dictionary learning）

Dictionary Learning Tools for Matlab. 1. 简介字典 D∈RN×K(其中 K>N),共有 k 个原子,x∈RN×1 在字典 D 下的表示为 w,则获取较为稀疏的 w 的稀疏逼近问题如下表示: wopt=argminw∥w∥p+γ∥x−Dw∥22p∈{0,1} γ 越大,得到的解越稠密(dense). p=0,通过 MP(matching pursuit)匹配追踪算法求解,比如 ORMP(order recursive matching pursuit):…

dede自定义内容模型下，列表只显示10条的问题及解决方法

<div class="zjtd-content-ld s-content"> {dede:arclist tagid='ld' row='100' pagesize='5' typeid="43" channelid='17' orderby='sortrank' addfields='zjname,zjtitle,zjfield'} <div class="zjtd-yy"> <div class="z…

如何改变word修订模型下的视图

在Word中执行与Find.Range等相关的操作时,需对修订模式下的文档进行特殊处理. 核心知识点 Word中的 RevisionsView 属性只有两种设置:显示标记的最终状态(Final Showing Markup) 和显示标记的原始状态(Original Showing Markup). Word本身却支持四种视图,具体包括:最终状态(Final).显示标记的最终状态(Final Showing Markup).原始状态(Original).显示标记的原始状态(Original Sh…

CSS3盒子模型(下)

绝对定位的盒子水平/垂直居中普通的盒子是左右margin 改为 auto就可, 但是对于绝对定位就无效了定位的盒子也可以水平或者垂直居中,有一个算法. 首先left 50% 父盒子的一半大小然后走自己外边距负的一半值就可以了 margin-left 固定定位fixed(认死理型) 固定定位是绝对定位的一种特殊形式,类似于正方形是一个特殊的矩形.它以浏览器窗口作为参照物来定义网页元素.当position属性的取值为fixed时,即可将元素的定位模式设置为固定定位. 当对元素设置固定定位后…

第九章用多线程来读取epoll模型下的client数据

#include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> #include <assert.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <string.h> #include…

Spring Cloud Alibaba学习笔记（10） - Spring消息编程模型下，使用RocketMQ收发消息

编写生产者集成添加依赖 <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.3</version> </dependency> PS:由于默认引入的rocketmq-spring-boot-starter版本为2.0.2,r…

<强化学习>无模型下计算给定策略对应的价值函数，Model free Prediction，评估一个给定策略的表现

一.Intro Prediction只是评估给定策略的表现,直白的说它是找 “在环境ENV下,AGENT按照给定的策略pai,AGENT的价值函数”. 这篇blog只介绍三种计算方法,没有涉及到 “求取ENV下的最优AGENT”! 对于事先已经给出了ENV,也就是说我们有完整的MDP,知道所有的state,也知道从这到那.从那到这的reward,可以在代码的开头就定义State表和reward表,这就是model-based问题,只要使用贝尔曼方程和贝尔曼最优方程迭代更新找到最优的value f…

mysql主从模型下如果保证主误删除数据，尽可能避免数据丢失方案

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稀疏分解中的MP与OMP算法

MP:matching pursuit匹配追踪 OMP:正交匹配追踪主要介绍MP与OMP算法的思想与流程,解释为什么需要引入正交? !!今天发现一个重大问题,是在读了博主的正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构中的异同,http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45100659之后一脸懵逼,CS中的稀疏表示不就是把信号转换到另一个变换域中吗?怎么跑出来一个稀疏分解里面又有MP和OMP算法!!后来发现原来稀疏分解先于压缩感知提出,信号稀疏表…

稀疏编码直方图----一种超越HOG的轮廓特征

该论文是一篇来自CMU 的CVPR2013文章,提出了一种基于稀疏编码的轮廓特征,简称HSC(Histogram of Sparse Code),并在目标检测中全面超越了HOG(Histogram of Gradient)本文介绍HSC的思路及其计算过程. 如图3所示,HSC方法种采用了疏编码原理来提取图像特征的方法,即根据学习得到的字典对图像块Patch进行重新编码. 算法主要包括了两部分,分别是字典学习和特征提取. 字典学习. 1. 类似于基于K-Means方法的字典学习,稀疏编码的字典学习…

聊聊Netty那些事儿之从内核角度看IO模型

从今天开始我们来聊聊Netty的那些事儿,我们都知道Netty是一个高性能异步事件驱动的网络框架. 它的设计异常优雅简洁,扩展性高,稳定性强.拥有非常详细完整的用户文档. 同时内置了很多非常有用的模块基本上做到了开箱即用,用户只需要编写短短几行代码,就可以快速构建出一个具有高吞吐,低延时,更少的资源消耗,高性能(非必要的内存拷贝最小化)等特征的高并发网络应用程序. 本文我们来探讨下支持Netty具有高吞吐,低延时特征的基石----netty的网络IO模型. 由Netty的网络IO模型开始,我们来…

UNIX网络编程读书笔记：I/O模型（阻塞、非阻塞、I/O复用、信号驱动、异步）

I/O模型 UNIX下可用的5种I/O模型: (1)阻塞I/O (2)非阻塞I/O (3)I/O复用(select和poll) (4)信号驱动I/O(SIGIO) (5)异步I/O 对于一个套接口上的输入操作,第一步通常涉及等待数据从网络中到达.当所等待分组到达时,它被拷贝到内核中的某个缓冲区.第二步就是把数据从内核缓冲区拷贝到应用进程缓冲区. 1.阻塞I/O模型最流行的I/O模型是阻塞I/O(blocking I/O)模型.缺省情况下,所有套接口都是阻塞的. 以数据报套接口作为例子,我们有下…

[综] Sparse Representation 稀疏表示压缩感知

稀疏表示分为 2个过程:1. 获得字典(训练优化字典:直接给出字典),其中字典学习又分为2个步骤:Sparse Coding和Dictionary Update:2. 用得到超完备字典后,对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding,求出稀疏矩阵. 1. 训练字典的方法:MOD,K-SVD,Online ... MOD (Method of Optimal Direction): Sparse Coding其采用的方法是OMP贪婪算法; Dictionary Update采用的是最小二乘法…

学习笔记TF048:TensorFlow 系统架构、设计理念、编程模型、API、作用域、批标准化、神经元函数优化

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…

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