1 回忆:    $$\bex    \lim_{n\to\infty}a_n=a\lra \forall\ \ve>0,\ \exists\ N,\ \forall\ n\geq N,\mbox{ 有 }|a_n-a|<\ve.    \eex$$ $\bbR$ 中有 ``距离'' (可以衡量两数的接近程度, 这里是绝对值) 的概念. 2 拓广: 设 $X$ 是一个集合, $d:X\times X\to [0,\infty)$ 满足 (1) 正定性 (positivity): $d(x,y)…

一个度量空间(metric space)由一个有序对(ordered pair)(M,d) 表示,其中 M 是一种集合,d 是定义在 M 上的一种度量,是如下的一种函数映射: d:M×M→R 且对于任意 x,y,z∈M,需满足: 非负性:d(x,y)≥0 d(x,y)=0⇔x=y 对称性:d(x,y)=d(y,x) 三角不等式:d(x,z)≤d(x,y)+d(y,z)…

目录 引入:绝对值 度量空间 Example: 开集,闭集 引入:绝对值 distance\(:|a-b|\) properties\(:(1)|x| \geq 0\),for all \(x \in R\),and \("=" \Leftrightarrow x=0\) \((2):|a-b|=|b-a|(|x|=|-x|)\) \((3):|x+y| \leq |x|+|y|\),for all \(x,y \in R\) (\(|a-c| \leq |a-b|+|b-c|\))…

目录 一. 存在的问题 1.提取局部特征的能力 2.点云密度不均问题 二.解决方案 1.改进特征提取方法: (1)采样层(sampling) (2)分组层(grouping) (3)特征提取层(feature learning) 2.解决点云密度不均问题: (1)多尺度分组(MSG) (2)多分辨率分组(MRG) 三.网络结构 四.实验 4.1欧式度量空间中的点云分类 4.2语义场景标注的点集分割 4.3非欧几里德度量空间中的点集分类 4.4特征可视化 五.总结及存在的问题 六.代码解读 Poi…

由于LaTeX 和其他的编辑软件都不太好用,所以采用手写笔记的方式. ——一个想学代几的大二小萌新…

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

Definition A Hilbert space H is a real or complex inner product space that is also a complete metric space with respect to the distance function induced by the inner product.[2] To say that H is a complex inner product space means that H is a complex…

http://mathworld.wolfram.com/HilbertSpace.html A Hilbert space is a vector space  with an inner product  such that the norm defined by turns  into a complete metric space. If the metric defined by the norm is not complete, then  is instead known as a…

DML学习原文链接:http://blog.csdn.net/lzt1983/article/details/7884553 一篇metric learning(DML)的综述文章,对DML的意义.方法论和经典论文做一个介绍,同时对我的研究经历和思考做一个总结.可惜一直没有把握自己能够写好,因此拖到现在. 先列举一些DML的参考资源,以后有时间再详细谈谈. 1. Wikipedia 2. CMU的Liu Yang总结的关于DML的综述页面.对DML的经典算法进行了分类总结,其中她总结的论文非常有…

我们所用的是C.L.Evans "Partial Differential Equations" $\def\dashint{\mathop{\mathchoice{\,\rlap{-}\!\!\int} {\rlap{\raise.15em{\scriptstyle -}}\kern-.2em\int} {\rlap{\raise.09em{\scriptscriptstyle -}}\!\int} {\rlap{-}\!\int}}\nolimits}$ $\newcommand\…

\(\underline{Def:}\)A topology space \(\mathcal{X}=(\underline{X},\eth_{x})\)consists of a set \(\underline{X}\),called the underlying space of \(\mathcal{X}\) ,and a family \(\eth_{x}\)of subsets of \(\mathcal{X}\)(ie.\(\eth_{x}\subset P(\underline{…

BK树或者称为Burkhard-Keller树,是一种基于树的数据结构,被设计于快速查找近似字符串匹配,比方说拼写纠错,或模糊查找,当搜索”aeek”时能返回”seek”和”peek”. 本文首先剖析了基本原理,并在后面给出了Java源码实现. BK树在1973年由Burkhard和Keller第一次提出,论文在这<Some approaches to best match file searching>.这是网上唯一的ACM存档,需要订阅.更细节的内容,可以阅读这篇论文<Fast Ap…

Learning to Promote Saliency Detectors 原本放在了思否上, 但是公式支持不好, csdn广告太多, 在博客园/掘金上发一下 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的DNN.相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间.…

最近面试一些公司,被问到的关于Elasticsearch和搜索引擎相关的问题,以及自己总结的回答. Elasticsearch是如何实现Master选举的? Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的,主要包含Ping(节点之间通过这个RPC来发现彼此)和Unicast(单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通)这两部分: 对所有可以成为master的节点(node.master: true)根据nodeId字典排序,每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次…

第I部分 引论 I.1 数学是做什么的 I.2 数学的语言和语法 I.3 一些基本的数学定义 I.4 数学研究的一般目的 第II部分 现代数学的起源 II.1 从数到数系 II.2 几何学 II.3 抽象代数的发展 II.4 算法 II.5 数学分析的严格性的发展 II.6 证明的概念的发展 II.7 数学基础中的危机 第III部分 数学概念 III.1 选择公理 (The Axiom of Choice) III.2 决定性公理 (The Axiom of Determinacy) III.3…

基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索,但是,如此重要的连接性信息在点云中是缺失的.为此,旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络,称之为 GeoNet,可建模点云所潜在表征的网格曲面特征. 为证明这种学习型的测地表示的有效性,旷视西雅图研究院.UCLA 等机构提出一种融合方案,即把 GeoNet 与其他 baseline 和 backbone 相结合,比如 PU-Net.PointNet++,用于若干对潜在网格曲面特征理解有较高要求的点云分析任务. 得益于对…

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述 转载自http://my.oschina.net/feedao/blog/52252,不过这个链接也是转载的,出处已经无从考证了.   感觉数学似乎总是不够的.这些日子为了解决research中的一些问题,又在图书馆捧起了数学的教科书.   从大学到现在,课堂上学的和自学的数学其实不算少了,可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识.Learning和Vision都是很多种数学的交汇场.看着不同的理论体系的交汇,对于一个researcher来说,…

Elasticsearch是如何实现Master选举的? Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的,主要包含Ping(节点之间通过这个RPC来发现彼此)和Unicast(单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通)这两部分: 对所有可以成为master的节点(node.master: true)根据nodeId字典排序,每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序,然后选出第一个(第0位)节点,暂且认为它是master节点. 如果对某个节点的投票数达到一定的值…

在 YouTube 上找到了慕尼黑工业大学(Technische Universitaet München)计算机视觉组 Daniel Cremers 教授的 Multiple View Geometry 课程.容易理解,收获颇多,写下笔记以巩固所学. 课程的 YouTube 地址为:https://www.youtube.com/playlist?list=PLTBdjV_4f-EJn6udZ34tht9EVIW7lbeo4 .视频评论区可以找到课程所使用课件与练习题的下载地址. 课程第1章介…

来源:KDD 2018 原文:HEER code:https://github.com/GentleZhu/HEER 注: 若有错误,欢迎指正   这篇KDD’18的文章,没有按照常规的方法将所有的node嵌入到同一的空间,因为文章提出 node 因为连接的 edge 类型(type)不同,存在不兼容(incompatibility)的特性,所以最好能够根据不同的edge type来定义不同度量空间(metric space),保持同一个度量空间下,node的兼容性.   1. Abstract…

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时…

wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树:http://blog.csdn.net/homechao/article/details/9061921 (1):从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 前言 前两日,在微博…

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史  旷视科技 近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上:在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理,介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展. 引言 Softmax简介 归一化(Normalization) Weight Normalization Feature Normal…

目录 Euler characteristic Euler定理 引入:绝对值 度量空间 Example: 开集,闭集 Topological space 什么是拓扑 拓扑空间 例子: Exercises HW1 HW3 HW4 HW5 Euler characteristic Euler定理 尽管我们有四个不同的四面体,但是如果我们将顶点数\((v)\)减去棱数\((e)\)再加上面的数目\((J)\) 引入:绝对值 distance\(:|a-b|\) properties\(:(1)|x|…

计算两个数字向量u和v之间的距离函数 1,欧氏距离(Euclidean distance) 在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间"普通"(即直线)距离.使用这个距离,欧氏空间成为度量空间.计算公式为 二维空间中的欧氏距离: 三维空间中的欧式距离: n维空间中的欧式距离: x = [1, 0, 0] y = [0, 1, 0] dis = distance.euclidean(x, y) 2,曼哈顿距离(Manhattan/cityblock distance) 曼…

有理数(rational number)记为 Q,实数记为 R 虽然任意两个不同的有理数间还有一个有理数,但是有理数集中还是会有 "间隙",而实数集填补了这些间隙． 集合(set):属于(in) x∈A,不属于(not in) x∉A 空集(empty set),非空(none empty),子集(subset) A⊆B,超集(superset) B⊇A,真子集(proper subset) 有序集(ordered set),任意不相等的两个元可以比较大小 有上界(bounded ab…

Apache Kafka is an attractive service because it's conceptually simple and powerful. It's easy to understand writing messages to a log in one place, then reading messages from that log in another place. This simplicity not only allows for a nice sepa…

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…

Hash function From Wikipedia, the free encyclopedia   A hash function that maps names to integers from 0 to 15. There is a collision between keys "John Smith" and "Sandra Dee". A hash function is any function that maps data of arbitrar…