鲁棒性是 Robustness 的音译,是指当系统受到不正常干扰时,是否还能保证主体功能正常运作.可参考 维基百科:http://zh.wikipedia.org/zh/ 鲁棒性 _( 计算机科学 ). 鲁棒是Robust的音译,也就是健壮和强壮的意思.它是在异常和危险情况下系统生存的关键.比如说,计算机软件在输入错误.磁盘故障.网络过载或有意攻击情况下,能否不死机.不崩溃,就是该软件的鲁棒性.所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持其它某些性能的特性.根据对性能的不同…

最近只想安心.安静的科研,不想被任何人打扰,继续做自己,不忘初心,方得始终! 首先了解下鲁棒性这个词的定义.鲁棒性是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性.根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性. 玉姐的解释是:应该就是图像的某些特征改变以后,你的方法还能很好的提取特征.当然她是从图像的角度考虑的,我感觉说的很有道理! 其实,我对于鲁棒性的理解,也就是稳健性,就举个李老师上次做报告讲的一个小例子吧,一幅图像,可以经过很多的方法来处理,然后实现某种近理想的状态,…

鲁棒图与系统需求分析 鲁棒图(Robustness Diagram)是由Ivar Jacobson于1991年发明的,用以回答“每个用例需要哪些对象”的问题.后来的UML并没有将鲁棒图列入UML标准,而是作为UML版型(Stereotype)进行支持.对于RUP.ICONIX等过程,鲁棒图都是重要的支撑技术.当然,这些过程反过来也促进了鲁棒图技术的传播. 而“鲁棒图(Robustness Diagram)”的作用,除了初步设计之外,就是检查用例规约是否正确和完善了.“鲁棒图”正是因为后者检查的作…

[原文地址]http://www.hbjjrb.com/Jishu/ASP/201110/319372.html 引言 WWW是互联网上最受欢迎的应用之一,其快速增长造成网络拥塞和服务器超载,导致客户访问延迟增大,WWW服务质量问题日益显现出来.缓存技术 被认为是减轻服务器负载.降低网络拥塞.增强WWW可扩展性的有效途径之一,其基本思想是利用客户访问的时间局部性(Temporal Locality)原理,将客户访问过的内容在Cache中存放一个副本,当该内容下次被访问时,不必连接到驻留网站,而是…

过去几年,又拍云一直在点播.直播等视频应用方面潜心钻研,取得了不俗的成果.我们结合点播.直播.短视频等业务中的用户场景,推出了"省带宽.压成本"系列文章,从编码技术.网络架构等角度出发,结合又拍云的产品成果,向大家介绍节省流量,降低带宽成本的妙招. 本文<深入解析 H.265 编码模式,带你了解 Apple 全面推进 H.265 的原因>,是"省带宽.压成本"系列文章的第2篇.从视频网站所遇到的问题出发,深入解析 H.265 视频编码. 往期回顾: 第一…

今天我们聊聊视频编码.视频文件亘古以来存在一个矛盾:高清画质和视频体积的冲突,相同编码标准下,视频更高清,视频体积更大.因此,应用更先进的视频编码标准,降低视频体积,可以大幅降低网站的流量消耗. 目前应用最广泛的视频编码标准是 H.264.H.264 在低码率下的视频画质十分模糊:同时 H.264 对 2K.4K 视频的支持较差:以 H.264 的压缩率,一部4K电影的体积会超过 100G,甚至可以达到 150G.200G,这对想要抢占高清片源的视频平台来说几乎是致命的打击. 既要高清,又要视频…

本文翻译自文章:Differences between L1 and L2 as Loss Function and Regularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~   在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择.通常的两个决策为:1) L1范数 vs L2范数 的损失函数: 2) L1正则化 vs L2正则化. 作为损失函数   L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE).总的说来,它是把目标值(\(Y_{i}\))与估计值(\…

原文地址:https://blog.csdn.net/dllian/article/details/7472916 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化.它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律.流形学习方法是模式识别中的基本方法,分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法,线性方法就是传统的方法如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)…

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量…

我恨自己不干活儿,不过也没辙. 早晚要学习流形的,今天先转一篇文章,以后找不到就尿了. 我真羡慕数学系的人,╮(╯▽╰)╭. 发信人: Kordan (K&M), 信区: AI标  题: dodo:流形学习 (manifold learning)(zz)发信站: 水木社区 (Sun Sep 30 16:02:07 2007), 站内 zz from prfans............................... dodo:流形学习 (manifold learning) dodo 流…