CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结.主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记.这里只摘了部分内容做了笔记,很感谢Ryan Tibshirani在官网中所作的课程内容开源.也很感谢韩龙飞在CMU凸优化课程中的中文笔记,我在其基础上做了大量的内容参考.才疏学浅,忘不吝赐教. 1.凸集合 1.1 基本概念 定义:给定一个集合$C \subseteq \mathbb{R}^n $,满足下列条件

目录 凸集的基本概念 凸函数的基本概念 凸优化的一般提法 凸集基本概念 思考两个不能式 两个正数的算术平均数大于等于几何平均数 给定可逆对称阵Q,对于任意向量x,y,有: 思考凸集和凸函数 在机器学习中,我们把形如 这样的图形的都称为凸函数. \(y=x^2\)是凸函数,函数图像上位于\(y=x^2\)的区域构成凸集. 凸函数图像的上方区域,一定是凸集: 一个函数图像的上方区域为凸集,则该函数是凸函数. 直线的向量表达 已知二维平面上的两定点A(5,1),B(2,3)尝试给出经过带你AB的直线方

目录 一般方法 二次函数 平滑函数 标量函数 一般的标量函数 多边形 对偶 仿射集合 半平面 Box Simplex Cones 二阶锥 半正定锥 指数锥 Pointwise maximum and supremum max support function Norms and norm balls Euclidean 范数 and norms Elastic net 范数和 sublevel set and epigradph 下水平集 上镜图 Matrix functions Element

本文链接:http://www.cnblogs.com/hjklin/p/fs-for-cs-dev-1.html 简单介绍 F#(与C#一样,念作"F Sharp")是一种基于.Net框架的强类型.静态类型的函数式编程语言. 可以说C#是一门包含函数式编程的面向对象编程语言,而F#是一门包含面向对象的函数式编程语言. 可以查看官方文档了解更多信息. 本系列文章假设你在了解C#的情况下,将F#与C#在异同点上进行说明,让读者能快速地对F#有个系统的了解. 才疏学浅,错漏难免,如果您在阅

题意: 两个凸多面体,可以任意摆放,最多贴着,问他们重心的最短距离. 解法: 由于给出的是凸多面体,先构出两个三维凸包,再求其重心,求重心仿照求三角形重心的方式,然后再求两个多面体的重心到每个多面体的各个面的最短距离,然后最短距离相加即为答案,因为显然贴着最优. 求三角形重心见此: http://www.cnblogs.com/whatbeg/p/4234518.html 代码:(模板借鉴网上模板) #include <iostream> #include <cstdio> #in

链接 模板题已不叫题.. 三维凸包+凸包重心+点到平面距离(体积/点积)  体积-->混合积(先点乘再叉乘) #include <iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<stdlib.h> #include<vector> #include<cmath> #include<queue> #inclu

链接 看了几小时也没看懂代码表示的何意..无奈下来问问考研舍友. 还是考研舍友比较靠谱,分分钟解决了我的疑问. 可能三维的东西在纸面上真的不好表示,网上没有形象的题解,只有简单"明了"的讲解. 这题说起来很简单,求下三维凸包,枚举每一个面,进行坐标旋转,使得当前面作为xoy面时的其他坐标,然后求下投影面的凸包的面积. 为什么要旋转面而不直接算点到面的距离,是因为投影的面积没有办法算. 面旋转时是怎么旋转的,首先求得当前面的法向量p1,再求得它与向量e(0,0,1)的法向量pp,所有的点

新模板 /* HDU 4273 Rescue 给一个三维凸包,求重心到表面的最短距离 模板题:三维凸包+多边形重心+点面距离 */ #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<string.h> #include<math.h> #include<stdlib.h> using namespace std; ; ; struct Point { double x,y,z; Point(){} Po

一.基于 Doxygen或 lxr 的API形式的文档系统. 二.基于CodeViz, CodeViz是<Understanding The Linux Virtual Memory Manager>的作者 Mel Gorman 写的一款分析C/C++源代码中函数调用关系的open source工具(类似的open source软件有 egypt.ncc).属于编译器级别的分析工具. 三.基于cflow.dot(即graphviz)等系列软件.属于源码直接解析类的分析工具. 四.基于egypt

如果你也会C#,那不妨了解下F#(1):F# 数据类型   简单介绍 F#(与C#一样,念作“F Sharp”)是一种基于.Net框架的强类型.静态类型的函数式编程语言.可以说C#是一门包含函数式编程的面向对象编程语言,而F#是一门包含面向对象的函数式编程语言.可以查看官方文档了解更多信息. 本系列文章假设你在了解C#的情况下,将F#与C#在异同点上进行说明,让读者能快速地对F#有个系统的了解.才疏学浅,错漏难免,如果您在阅读过程中有什么建议或意见,还请不吝指教. 函数式编程这几年一起不温不火,

也是用模板直接套的题目诶 //#pragma comment(linker, "/STACK:16777216") //for c++ Compiler #include <stdio.h> #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include <stack> #include <queue> #include <vector>

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看

笔记本的F1~F12键的附带功能如何改成 不用按Fn键就能实现F1~F12的功能 本人现在使用的是一款ThinkPad的本本,之前在台式机上愉快的玩耍的时候键盘上的F键直接按一下就可以实现相应的功能,换了笔记本之后发现,键盘除了手感上的不舒服之外,还有一个令我不舒服的地方,就是键盘上的快捷功能,如下图: 比如,我要调节屏幕亮度或者音量,直接按一下有相应图标的F键就可以实现,但是当我要查看网页的代码的时候,我要先按住Fn键,然后再按F12才能达到目的:当我用代码编译器搬砖的时候,要调试程序需要F键

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph Attention Network Tips Deep Generative Models for Graphs GraphRNN: a Auto-Regressive Models Tractability 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106160122 Graph Neural N

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化

1.海盗图 参数众多,其语法与基础包类似. 基础图. #devtools::install_github('ndphillips/yarrr') #install.packages('yarrr') library(yarrr) #基本海盗图 str(pirates) pirateplot(formula = age ~ favorite.pirate, data = pirates, xlab = 'Favorite Pirate', ylab = 'Age', main="") 散

目录 定义 上镜图解释 次梯度的存在性 性质 极值 非负数乘 \(\alpha f(x)\) 和,积分,期望 仿射变换 仿梯度 混合函数 应用 Pointwise maximum 上确界 supremum Minimization over some variables 拟凸函数 <Subgradients> Subderivate-wiki Subgradient method-wiki <Subgradient method> Subgradient-Prof.S.Boyd,E

目录 定义 解释 图形解释 梯度解释 一个简单的例子 Proximal Algorithms 定义 令\(f: \mathrm{R}^n \rightarrow \mathrm{R} \cup \{+ \infty \}\)为闭的凸函数,即其上镜图: \[\mathbf{epi} f = \{ (x, t) \in \mathrm{R}^n \times \mathrm{R}| f(x) \le t\} \] 为非空闭的凸集,定义域: \[\mathbf{dom} f = \{x \in \ma

  http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=28417#problem/C 本题大意:有一个1X1的矩形,每边按照从小到大的顺序给n个点如图,然后对应连线将举行划分,求最大面积. 解题思路:暴力算出各点,求出各面积 #include<iostream> #include<cmath> #include<string.h> #include<string> #include<stdio.