http://cucmakeit.github.io/2014/11/13/%E4%BF%AE%E6%AD%A3%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E7%9A%AE%E5%B0%94%E6%A3%AE%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0/ 最后一段总结精辟: 需要注意的一点是修正的余弦相似度与皮尔森相关系数之间的细微差别.我之前也一直以为两个公式一样,只是意义上不同,但是仔细观察可以看到

说明:三角函数的余弦值Cos我想,每个学计算机的理工人都知道,但是真的明白它的用途,我也是刚明白.每个人在初中或者高中的时候,都有这么个疑惑,学三角函数干什么用的?很直白的答案就是考试用的.而且当时的老师只管教,只管怎么解题,至于将学习的知识运用到生活中,没有这门课堂.最终的结果却是,我们只知道学,不知道用.说来也惭愧啊,我也是看了吴军博士的<数学之美>,才领悟到的.这本书真的给我很多的启发. Cos的用途: 考试用. 通过计算2个向量,可以知道他们的相似度.余弦值越小,则2个向量越垂直,余弦

//角度 var  vAngle=90: //正弦值 var vSin=Math.round(Math.sin((vAngle * Math.PI/180)) * 1000000) / 1000000; //余弦值var vCos=Math.round(Math.cos((vAngle * Math.PI/180)) * 1000000) / 1000000;

范例:余弦值转角度 用 bc -l 计算,可以获得高精度: $ export cos=0.996293; echo "scale=100; a(sqrt(1-$cos^2)/$cos)*180/(a(1)*4)" | bc -l 4.934954755411383632719834036931840605159706398655243875372764917732 5495504159766011527078286004072131 当然也可以用 awk 来计算: $ echo 0.9

设置n为字符串s的长度.("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度.("我不是个小仙女") 如果n等于0,返回m并退出.如果m等于0,返回n并退出.构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1],串联0..m之间所有的元素. 2 初始化 v0 to 0..m. 3 检查 s (i from 1 to n) 中的每个字符. 4 检查 t (j from 1 to m) 中的每个字符 5 如果 s[i] 等于 t[j],则编辑代价cost为 0:如果 s[i] 不等于

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

目录 网格搜索与K近邻中更多的超参数 一.knn网格搜索超参寻优 二.更多距离的定义 1.向量空间余弦相似度 2.调整余弦相似度 3.皮尔森相关系数 4.杰卡德相似系数 网格搜索与K近邻中更多的超参数 网格搜索,Grid Search:一种超参寻优手段:在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果.(为什么叫网格搜索?以有两个参数的模型为例,参数a有3种可能,参数b有4种可能,把所有可能性列出来,可以表示成一个3*4的表格,循环过程就像是在每个网格里遍历.

本文为翻译,附上原文链接. 转载请注明出处--polobymulberry-博客园. 动机 如果你满足以下条件,我建议你阅读这篇教程: 你想学习片段着色器(Fragment Shader). 你想实现复杂的多通道着色器(multipass),但是对其不是很了解. 你想使用上面提到的两种技术(片段着色器和多Pass)来实现描边效果的Toon shader,你就需要理解这两种技术的概念. 学习资源 Martin Kraus's fantastic Wiki Book GLSL Programming

本文为翻译,附上原文链接. 转载请注明出处--polobymulberry-博客园. 如果你是一个shader编程的新手,并且你想学到下面这些酷炫的技术,我觉得你可以看看这篇教程: 实现一个积雪效果的shader 创建一个具有凹凸纹理的shader 为每个像素修改其对应纹理值 在表面着色器中修改模型的顶点数据 引论 这是我们系列教程的第二部分,我们将在此部分实现些有用的技术.在学习完第一部分的所有背景知识后,我们将利用所学的知识实现一个简单的积雪效果的shader.效果如下: 准备工作 我们想做

在本系列第一篇介绍过鼠标按键的功能,如下. 左键拖拽 - 旋转魔方 右键拖拽 - 变换视角 滚轮 - 缩放魔方 今天研究一下如何实现后面两个功能,用到的技术主要是Arcball,Arcball是实现Model-View-Camera的重要技术,这里的旋转基于Quaternion(四元数)来实现,当然也可以通过欧拉角来实现,但是欧拉角的旋转不够平滑.先看一下Model-View-Camera的效果,如下,这个gif效果图是用LICEcap录制的,帧率有些慢,略有卡顿现象,大家可以下载文末的可执行文

这篇是系列教程的第三篇,最近工作比较紧,所以这个周六周日就自觉去加了刚回来就打开电脑补上这篇,这个系列的教程我会尽量至少保证一周写一篇的.如果大家看过我的上一篇教程<Esfog_UnityShader教程_UnityShader语法实例浅析>的话,相信已经对UnityShader有了一些了解了,我们从这篇开始就不会再专门纠缠语法了,一般都会在用到的时候特殊说明一下.如果你还对UnityShader的基础语法比较陌生,那么推荐看一下本系列的前两篇文章地址是http://www.cnblogs.c

ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm

本系列主要参考<Unity Shaders and Effects Cookbook>一书(感谢原书作者),同时会加上一点个人理解或拓展. 这里是本书所有的插图.这里是本书所需的代码和资源(当然你也可以从官网下载). ========================================== 分割线 ========================================== 终于到了Diffuse Shading一章的最后一篇了!回忆一下,在上一篇中,一共学习了两种改善漫反

环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值. Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现了word2vec功能,以便进行进一步的处理. 具体API看官网:https://radimrehurek.com/gensim 中文分词 中文需要分词,英文就不需要了,分词用的 jieba . def segment(d

前言 光学中,我们是用辐射度来量化光. 光照按照不同的散射方向分为:漫反射(diffuse)和高光反射(specular).高光反射描述物体是如何反射光线的,漫反射则表示有多少光线会被折射.吸收和散射出表面.根据入射光线的数量和方向,我们可以计算出射光线的数量和方向,通常使用出射度描述它.辐射度和出射度之间是线性关系的,它们之间的比值就是材质的漫反射和高光反射属性. BRDF模型 早期的游戏引擎一般只有一个光照模型,BRDF模型,即标准光照模型(Bidirectional Reflectance

嗯,其实渲染球体,可以看做就是一个2d圆形图案+渲染光泽的函数. 定义球体结构——半径,球心坐标 struct Sphere { vec3 center; float radius; };edzx- 定义光线——光源坐标,方向 struct Ray { vec3 origin; vec3 direction; }; 检测“光线”与“球体”是否相交,若未相交返回false,相交返回从光源到球面的距离 数学解释如下 图中红色线条即光线,重要线段已标注变量,光照方向记作向量Dir. 首先,需要判断光线

自发光灯光 至今为止,人们发明了很多光源,现在被广泛使用的有: 白炽灯的钨丝很小.电流通过灯丝时,使得灯丝升温,从而使灯丝发出电磁波,其波长的分布取决于灯丝的温度.但大部分能量都被转化为热能而不是光能. 卤素灯,在灯中充入惰性气体,使得灯的寿命增加,与白炽灯一样使用钨丝. LED灯 发光效率是衡量光源将能量转化为可见光的效率.对人眼来说,非可见光波长的辐射几乎没有价值,有趣的是,它是光度量(发出的光通量)与辐射量(它所使用的总功率或它发出的总波长的总功率(以光通量计算)之比: \(\frac{\

词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算

一.有关面向对象的一些知识 面向过程:根据业务逻辑从上到下写垒代码 函数式:将某功能代码封装到函数中,日后便无需重复编写,仅调用函数即可 面向对象:对函数进行分类和封装,让开发“更快更好更强...” 面向过程编程最易被初学者接受,其往往用一长段代码来实现指定功能,开发过程中最常见的操作就是粘贴复制,即:将之前实现的代码块复制到现需功能处. 面向对象编程是一种编程方式,此编程方式的落地需要使用 “类” 和 “对象” 来实现,所以,面向对象编程其实就是对 “类” 和 “对象” 的使用. 类就是一个模