Gram定义 n维欧式空间中任意k个向量之间两两的内积所组成的矩阵,称为这k个向量的格拉姆矩阵(Gram matrix) 根据定义可以看到,每个Gram矩阵背后都有一组向量,Gram矩阵就是由这一组向量两两内积得到的,先说一下向量内积是做什么的. 向量的内积,也叫向量的点乘,对两个向量执行内积运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,内积的结果是一个标量.例如对于向量a和向量b:                             a和b的内积公式为: 两个向量的内积有什么用呢?一…

格拉姆矩阵是由内积空间中的向量两两内积而得.格拉姆矩阵在向量为随机的情况下也是协方差矩阵.每个数字都来自于一个特定滤波器在特定位置的卷积,因此每个数字代表一个特征的强度,而Gram计算的实际上是两两特征之间的相关性,哪两个特征是同时出现的,哪两个是此消彼长的等等,同时,Gram的对角线元素,还体现了每个特征在图像中出现的量,因此,Gram有助于把握整个图像的大体风格. 在有限元方法中,格拉姆矩阵出现在从有限维空间逼近函数时:格拉姆矩阵的元素是有限维子空间的基函数的内积.在几何上,格拉姆行列式是这…

因为今年8代处理器i5的双核变成了四核,感觉是个换电脑的好时机,本来打算买macbook,但是6月的发布会并没有发布,于是开始寻找一些比较有特点的笔记本电脑. 了解了这样一款笔记本 LG GRAM 15.6寸,只有1kg,同时续航有11小时(我自己实测),真的是很特点, 首先是在lg官网问了客服说北京有没有实体店,客服也说不出个所以然,建议在官网查看,然后就开始看官网,官网的笔记本介绍页面居然是推荐京东商城购买... 在京东下单lggram 15.6,下单到货. 很惊艳的笔记本, 通体的白色,1…

v1,v2,-,vn 是内积空间的一组向量,Gram 矩阵定义为: Gij=⟨vi,vj⟩,显然其是对称矩阵. 其实对于一个XN⋅d(N 个样本,d 个属性)的样本矩阵而言,X⋅X′ 即为 Gram 矩阵: 1. 基本性质 半正定(positive semidefinite) 2. 应用 如果 v1,v2,-,vn 分别是随机向量,则 Gram 矩阵是协方差矩阵: 3. 在 ML 中的应用 对于感知机模型(perceptron)的对偶形式: 输入:线性可分的数据集 T={(x1,y1),(x2,…

title: [线性代数]4-4:正交基和Gram算法(Orthogonal Bases and Gram-Schmidt) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Orthogonal Matrix Q Gram-Schmidt Algorithm QR toc: true date: 2017-10-19 16:28:54 Abstract: 通过将正交的向量组合成矩阵探索其中的一些有趣的性质和用途 Keywords: Orthogon…

其实就是实现一下几个Fn键的功能,没有标题吹得那么牛. 不知道为啥,LG gram这本子意外的小众. 就因为这个,装Linux遇到的硬件问题就没法在网上直接搜到解决办法了. Fn + F9 实现阅读模式 设计上是:按一下屏幕蓝光减少,F9键上的LED亮:再按一下恢复原样. 具体实现我们直接读文档: Kernel 4.2.0的时候更新了一个module 叫 lg-laptop,手册如上 现在kernel都5.9.0了,这文档好像没变过的样子-- 按文档说的,/sys/devices/platfor…

LG gram 双系统全指南 为了和同学联机玩帝国时代2,以及为了下学期的编程课,五年没用过 Windows 的我决定装 Ubuntu20.04 LTS / WIndows 10 双系统了. 我的 LG gram 型号为 15Z90N-V.AA77C . 这台机器有两块 512G SSD ,我在其中一块上已经安装了 Ubuntu 20.04 LTS .BIOS 是 UEFI 系统,两块盘的分区表都是 MBR 的. 理论上来说,在两块硬盘上分别安装系统应该是一件很容易的事情.按照我的设想,很可能可…

设 $W$ 是 $n$ 维 Euclidean 空间 $V$ 的子空间, $\beta\in V$, 定义 $\beta$ 到 $W$ 的距离  $$\bex  \rd (\beta,W)=|\beta-\beta'|,  \eex$$  其中 $\beta'$ 为 $\beta$ 在 $W$ 上的正交投影. 设 $\beta_1,\cdots,\beta_m$ 为 $W$ 的一组基, 则  $$\bex  \rd (\beta,W)=\sqrt{\frac{G(\beta_1,\cdots,\…

IIS默认支持哪些MIME类型呢,我们可以这样查看:打开IIS管理器(计算机--管理--服务和应用程序--Internet信息服务(IIS)管理器:或者Win+R,输入inetmgr,Enter),在IIS选择你的站点--功能视图里IIS栏找到MIME类型--右键--点击菜单中的"打开功能",便可以看到,如下图所示: IIS不支持没有注册到IIS的MIME文件下载,如.iso .7z .torrent .apk等文件格式,做下载站的朋友一般需要设置支持,方便支持不断新增加的文件类型.…

[TOC] 在CFD中计算颗粒对固体壁面的冲蚀往往采用冲蚀模型(Erosion Model). 1 冲蚀速率(Erosion Rate) 冲蚀速率定义为壁面材料在单位时间单位面积上损失的质量(单位:\(kg/(m^2 \cdot s)\)).通过计算每一个颗粒对壁面的累积损伤来计算冲蚀速率. \[ E_f =\frac {1}{A_f} \sum_{\pi(f)}\dot m_\pi e_r \] 式中: \(A_f\)为网格单元面积 \(\dot m_\pi\)为冲击壁面的颗粒质量流量 \(e…

1.概述 Lemon是一个LALR(1)文法分析器生成工具,与bison和yacc类似,是一个可以独立于SQLite使用的开源的分析器生成工具.而且它使用与yacc(bison)不同的语法规则,可以减少编程时出现错误的机会.Lemon比yacc和bison更精致.更快,而且是可重入的,也是线程安全的——这对于支持多线程的程序是非常重要的. Lemon的主要功能就是根据上下文无关文法(CFG),生成支持该文法的分析器.程序的输入文件有两个: (1) 语法规则文件: (2) 分析器模板文件. 一般来…

Content LaTeX的用途 LaTeX文件布局 LaTeX的文档格式 公式环境 图的排版 表格的排版 有序列表和无序列表 引用 伪代码 参考文献 LaTeX的用途 LaTeX是一种基于TeX的排版系统,由美国计算机科学家Leslie Lamport开发.对于生成复杂表格和数学公式,这一点表现得尤为突出.因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档. LaTeX文件布局 使用LaTeX生成PDF文档一般有两种方式: LaTeX -> dvi2pdf -> pdf document pd…

感知机(perceptron) 模型: 简答的说由输入空间(特征空间)到输出空间的如下函数: \[f(x)=sign(w\cdot x+b)\] 称为感知机,其中,\(w\)和\(b\)表示的是感知机模型参数,\(w \in R^n\)叫做权值,\(b \in R\)叫做偏置(bias) 感知机是一种线性分类模型属于判别模型. 感知机的几何解释:线性方程:\[w \cdot x + b = 0\]对应于特征空间\(R^n\)中的一个超平面S,这个超平面将特征空间分为两个部分,位于两部分的点(特征…

参考博客 Liam Q博客 和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型 感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.…

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea…

本文简单描述了Postgresql服务器接收到查询后到返回给客户端结果之间一般操作顺序,总的流程图如下: 第一步: 客户端程序可以是任何符合 PostgreSQL 协议规范的程序,如 JDBC 驱动.PostgreSQL 服务器使用 postmaster 主进程对特定的TCP/IP端口进行监听,当有客户端发出连接请求时,postmaster 主进程派生出一个新的叫 postgres 的服务器进程与客户端进行通信. postgres 进程之间使用信号灯和共享内存进行通信,以确保在并行的数据访问过程…

今天看完soft-margin SVM就又搜了下相关的代码,最后搜到这个,第一次看懂了SVM的实现. 关于代码中cvxopt的使用,可以看下这个简单的介绍. 这里还是将代码贴在这里,里面加了自己的一下注释. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 22 11:24:22 2016 @author: Administrator """ # Mathieu Blondel, September 2…

运用对偶的(对应原始)感知机算法实现线性分类. 参考书目:<统计学习方法>(李航) 算法原理: 代码实现: 环境:win7 32bit + Anaconda3 +spyder 和原始算法的实现基本框架是类似的,只是判断和权值的更新算法有点变化. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 18 01:29:35 2016 @author: Administrator """ impor…

2ed,  by Timothy Sauer DEFINITION 1.3A solution is correct within p decimal places if the error is less than 0.5 × 10$^{−p}$ .-P29Bisection Method的优点是计算次数(step)是确定的(interval<精度).后面介绍的算法的interval是不确定的, 所以什么时候结束计算呢?不知道.所以定义“stopping criteria’’来决定什么时候结束…

感知机是二类分类的线性分类模型,所谓二分类指的是输出的类别只有-1或1两种,所谓线性指的是输入的特征向量集合在特征空间中被超平面划分为相互分离的正负两类.感知机学习的目的正是为了求出将训练数据进行线性划分的分离超平面. 1.感知机模型: 定义:x是n维特征向量,y是判断的二元类别-1或1,判别函数f(x)=sign(wx+b),其中w和b是参数,w称为权重向量,b称为偏置,sign为符号函数. 说明:感知机模型的假设空间为定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性分类器,即函数集合{f|f(x)=…

In recent years, Kernel methods have received major attention, particularly due to the increased popularity of the Support Vector Machines. Kernel functions can be used in many applications as they provide a simple bridge from linearity to non-linear…

4线SPI彩屏局部刷屏偏移解决 ——原来我早已经在成功的旁边了 最近在研究用低速.低RAM的单片机来驱动小LCD或TFT彩屏实现动画效果 首先我用一个16MHz晶振的m0内核的8位单片机nRF51822尝试驱动一个1.77寸的4线SPI屏(128X160), 发现,刷一屏大约要0.8s左右的时间, 具体收录在<1.一个简单的nRF51822驱动的天马4线SPI-1.77寸LCD彩屏DEMO>中 觉得,如果用72MHz的STM32也许效果会好很多 于是在stm32上做了个类似的版本, 具体收录在…

书接上文: 最近在研究用低速.低RAM的单片机来驱动小LCD或TFT彩屏实现动画效果 首先我用一个16MHz晶振的m0内核的8位单片机nRF51822尝试驱动一个1.77寸的4线SPI屏(128X160), 发现,刷一屏大约要0.8s左右的时间, 具体收录在<1.一个简单的nRF51822驱动的天马4线SPI-1.77寸LCD彩屏DEMO>中 觉得,如果用72MHz的STM32也许效果会好很多 于是在stm32上做了个类似的版本, 具体收录在<一个简单的stm32vet6驱动的天马4线S…

最近在看图模型中著名的HMM算法,对应的一些理论公式也能看懂个大概,就是不太明白怎样在一个具体的机器学习问题(比如分类,回归)中使用HMM,特别是一些有关状态变量.观察变量和实际问题中变量的对应关系,因此目前急需一个实际例子来加深对HMM算法的仰慕,大家如有好的例子来具体学HMM算法的话,欢迎分享!众所周知,著名的HMM开源库为Hidden Markov Model Toolkit(以下简称HTK),而HTK在语音识别领域应用很成功,这2天花了些时间学习了HTK的使用,完成的是最简单孤立词的识别…

文本分析时搜索引擎的核心工作之一,对文本包含许多处理步骤,比如:分词.大写转小写.词干化.同义词转化等.简单的说,文本分析就说将一个文本字段的值转为一个一个的token,然后被保存到Lucene的索引结构中被将来搜索用.当然,文本分析不仅在建立索引时有用,在查询时对对所输入的查询串也一样可以进行文本分析.在 Solr Schema设计 中我们介绍了许多Solr中的字段类型,其中最重要的是solr.TextField,这个类型可以进行分析器配置来进行文本分析. 接下来我们先来说说什么是分析器. 分…

随着iPhone6s与6s plus的到来,苹果给我们展现了一种全新的交互方式:重按手势.你可能知道,这个特性已经在Apple Watch和MacBook上推出了,不过那时叫Force Touch,就是字面上的意思,给用户的交互添加一种新的维度. 如果你很好奇iPhone的Force Touch为啥要更名为3D Touch,那告诉你吧,you’re not alone(译者注:请用MJ的调子唱出来…).不久前,之前也对这名字纠结不已的Craig Federighi(译者注:Apple高级副总裁)…

➠更多技术干货请戳:听云博客 什么是热点 我认为热点有时效性和受众面 用户关注从低到高再到低的内容 .有公共热点和分类热点.例如医辽养老全民关注,科技汽车等只有特定的人群关注. 推送的条件 搜索频次达到一定数量 单位时间内搜索频次上升一定倍数.例如1000一周内达到100万,这样就达到推送标准了. 问题背景 自动提示功能是所有搜索应用的标准配置,目的主要有两个 1．提供更好的用户体验,降低输入的复杂度. 2．避免用户输入错误的词,将用户的输入引导向正确的词.弱化同义词处理的重要性 需求分析 海量…

日常做菜的过程中,经常会有忘记放盐或者放2次盐的经历,最后导致好好的一盘菜让大家无从下口.这个时候就需要用到建造者模式来规范炒菜的过程,来保证每一道菜都会经历加油.放食物.放盐.放味精这4道基本的工序,同时保证每道工序不会重复. 1.炒菜基类 class CCook { public: CCook() {} virtual ~CCook() {} //建造过程函数 //为了保证所有的子类能够按照指定顺序依次实现完整的建造过程,而不会忘记某一个过程的调用(如忘了放盐) void Cook() {…

Tomcat在返回静态资源时,会根据资源文件的扩展名产生对应的content-type头(也即MIME类型)添加到response header中. 在Tomcat的web.xml规定了扩展名及相应MIME的映射(占了web.xml 87%的篇幅),如下: <!-- ===================== Default MIME Type Mappings =================== --> <!-- When serving static resources, Tom…

很久以前的发在研学论坛的帖子了,再重新整理了一下,希望对新手有用. 完整版链接:http://yun.baidu.com/s/1hapcE 第一步 创建语音文件 录音 命令:HSLab any_name.sig 第二步:声学分析 抽取yes和no的mfcc特征参数.保存在data/train/lab与data/train/sig下. 命令:HCopy.exe -A -D -C analysis.conf  -S targetlist.txt 第三步:HMM原型定义 建立文件yes.hmm.no.…