原文链接:奇异值分解(SVD)的计算方法 奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法,这篇文章通过一个具体的例子来说明如何对一个矩阵A进行奇异值分解. 首先,对于一个m*n的矩阵,如果存在正交矩阵U(m*m阶)和V(n*n阶),使得(1)式成立: \[A=U \Sigma V^T \tag{1}\] 则将式(1)的过程称为奇异值分解,其中\(\Sigma_{mn}=\begin{bmatrix}\Sigma_1 & 0 \\ 0 & 0\end{bmatrix}\),且 \(\Sigma

大家好,欢迎回到性能调优培训.上个星期我们讨论在SQL Server里基数计算过程里的一些问题.今天我们继续详细谈下,SQL Server 2014里引入的新基数计算. 新基数计算 SQL Server 2014里一个增强是新的基数计算.上个星期你已经学到老基数计算有些限制,会生成错误的估计,这会导致不好的执行计划表现.截至SQL Server 2012,你一直在使用自SQL Server 7.0引入的基数计算. 当然,几年来也有很多问题被修正,但默认它们都没启用的——你需要启用SQL Serv

在报表开发工具FineReport中,报表的执行过程大体可分为两步:1.报表计算:2.页面转换. 报表计算过程:先读取我们的sql语句,将完整的sql语句传至数据库服务器,由数据库返回数据给报表服务器,报表服务器进行数据列的扩展.汇总.关联.公式运算等计算,最终生成报表结果. 页面转换过程:报表计算完成后生成xml页面,需要转换为html页面才能在浏览器中查看. 针对这一过程FineReport是可以实时监控的.监控方法是将服务器的log输出级别设为“普通信息”,就能在控制台上看到每一步使用的时

在使用openstack的过程中,我们经常会添加好几台计算节点来部署虚拟机,在后续使用中由于某些原因,一些计算节点出现了问题,需要将这些出了问题的计算节点从openstack的控制节点中踢出去!但是很多时候,在删除计算节点的时候由于删除不彻底而导致了后面使用openstack出现了诸多问题. 下面记录了在openstack中彻底删除计算节点linux-node2.openstack的操作: 在控制节点上操作 查看计算节点 [root@linux-node1 src]# openstack hos

在编写Android应用程序时,我们一般将一些计算型的逻辑放在一个独立的进程来处理,这样主进程仍然可以流畅地响应界面事件,提高用户体验.Android系统为我们提供了一个Service类,我们可以实现一个以Service为基类的服务子类,在里面实现自己的计算型逻辑,然后在主进程通过startService函数来启动这个服务.在本文中,将详细分析主进程是如何通过startService函数来在新进程中启动自定义服务的. 在主进程调用startService函数时,会通过Binder进程间通信机制来

Android中View的绘制过程 当Activity获得焦点时,它将被要求绘制自己的布局,Android framework将会处理绘制过程,Activity只需提供它的布局的根节点. 绘制过程从布局的根节点开始,从根节点开始测量和绘制整个layout tree. 每一个ViewGroup 负责要求它的每一个孩子被绘制,每一个View负责绘制自己. 因为整个树是按顺序遍历的,所以父节点会先被绘制,而兄弟节点会按照它们在树中出现的顺序被绘制. 绘制是一个两遍(two pass)的过程:一个mea

最近开发的一个模块需要根据机房各节点的负载情况(如网卡IO.load average等指标)做任务调度,刚开始对Linux机器load average这项指标不是很清楚,经过调研,终于搞清楚了其计算方法和影响因素,作为笔记,记录于此. 1. load average         当在shell终端键入top命令时,默认情况下,在输出内容的第一行会有load average这项指标值,如下所示: top - 19:10:32 up 626 days, 4:58, 1 user, load av

管道设计CAD系统中重量重心计算 eryar@163.com Abstract. 管道设计CAD系统中都有涉及到重量重心计算的功能,这个功能得到的重心数据主要用于托盘式造船时方便根据重心设置吊装配件.重量信息主要用于采购订货.本文主要介绍相关软件中重量重心功能,及重量重心计算实现原理.最后结合OpenCASCADE计算管道模型重量重心来验证. Key Words. CoG, CentreOfMass, Piping CAD, Piping Design 1.Introduction 船舶设计系统

  当我们的程序开启运行之后就,就会在我们的java堆中不断的产生新的对象,而这是需要占用我们的存储空间的,因为创建一个新的对象需要分配对应的内存空间,显然我的内存空间是固定有限的,所以我们需要对没有用的对象进行回收,本文就来记录下JVM中对象的销毁过程. 1.怎么判断对象是没用的了 引用计数算法   我们在很多场景中会听到java对象判断存活的方式是计算该对象的引用计数器是否为0,如果为0就说明没有其他变量引用该对象了,这个对象就可以被垃圾收集器回收了.但事实上JVM并不是采用该算法来判断对象

原文连接 https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 1. 简介 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy),相信大家对这个评价指标的概念已经很熟悉,随便百度谷歌就有相关介绍.原论文为BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation,IBM出品. 本文通过一个例子详细介绍BLEU是如何计算以及NLTKnltk.a

在spark-streming 中调用spark-sql时过程遇到的问题 使用版本:spark-2.1.0 JDK1.8 1. spark-sql中对limit 的查询结果使用sum() 聚合操作不生效 如下sql会报出 top10_sts 存在异常. SELECT SUM(mtime_show_times) AS top10_sts FROM tb_movie_bo_pt_params ORDER BY mtime_persion_times DESC LIMIT 10 改成如下sql逻辑正常

import java.util.Scanner; /** * @author Shelwin Wei * 分析过程请参照<闰平年简介及计算过程描述>,网址 http://www.cnblogs.com/shelwin/p/4923480.html */ public class LeapAndCommonYear { /** * @param args * 使用Java语言编写的应用程序必须包含一个main()方法,修饰符public和static的顺序可以互换,但是依照Java惯例把pub

转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e601010rkx.html 今天探讨引起CFD计算过程中发散的一些原因.cfd计算是将描述物理问题的偏微分方程转化为代数方程组求解,从而得到离散空间上指定点上的值,而其他位置的值通过插值来完成.这本质是将非线性方程线性化并求解的过程,我是这样理解的,对于物理问题真解随时间的变化是一条曲线,而求解过程中不断的求解曲线的斜率,并实现时间的上的步进(可以理解为1阶导数).如果在指定的时间步长内斜率变化很小,这种步进

随机森林有一个重要的优点就是,没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计.它可以在内部进行评估,也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计. 随机森林在生成每颗决策树时,会随机且有放回的抽取样本,每棵决策树会有大概1/3的样本未抽取到,这些样本就是每棵树的oob样本.具体计算过程如下: 根据这种特点,我们可以对其进行oob估计,步骤如下: 1.计算决策树对其对应的oob样本的分类情况(约有1/3棵树参与oob估计) 2.以投票的方式确定该样本的分类 3.计算o

前言 项目中运用了Spark进行Kafka集群下面的数据消费,本文作为一个Spark入门文章/笔记,介绍下Spark基本概念以及MapReduce模型 Spark的基本概念: 官网: http://spark.apache.org/ 给出了如下概念 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎.当然,它也适用于AI人工智能. A

一.概述 KMP算法是一种字符串匹配算法,比如现有字符串 T:ABCDABCDABCDCABCDABCDE, P:ABCDABCDE P字符串对应的next值:[0,0,0,0,1,2,3,4,0] 二.匹配过程 判断T字符串是否包含P字符串?下面看一下KMP的比较过程: 三.next数组计算过程 先了解一下字符串的前后缀(具体来说是真前后缀即 前缀不包含最后一个字符:后缀不包含第一个字符) 字符串 真前缀 真后缀 真前.后缀中相 同的字符串 真前.后缀中 最大相同串 真前.后缀中最 大相同串字

DFT计算过程详解 平时工作中,我们在计算傅里叶变换时,通常会直接调用Matlab中的FFT函数,或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数,很少去探究具体的计算过程,本文以一个具体的例子,向你一步一步展示DFT的计算过程. 众所周知,傅里叶变换的计算公式为: 对时域信号进行离散化: 根据欧拉定理: DFT方程改写为: 为第m个DFT输出值, 为采样点输入, 假设N=4: 则: m=0 m=1 m=2 m=3 这里需要补充一个采样率的概念. 假设对原始信号的采样率为: 对原始信号做16点DFT进

经常可以在一些讨论组里看到下面的提问:“谁知道下面C语句给n赋什么值?”m = 1; n = m+++m++;最近有位不相识的朋友发email给我,问为什么在某个C++系统里,下面表达式打印出两个4,而不是4和5:a = 4; cout << a++ << a;C++ 不是规定 << 操作左结合吗?是C++ 书上写错了,还是这个系统的实现有问题?要弄清这些,需要理解的一个问题是:如果程序里某处修改了一个变量(通过赋值.增量/减量操作等),什么时候从该变量能够取到新值?有

子元素会继承父元素的某些css属性 通常跟字体相关的属性都能被继承,具体的可以在mdn里查询是否是可继承属性 属性值的计算过程(渲染过程) 按照页面文档的树形目录结构进行依次渲染 前提条件:渲染的元素的所有CSS属性必须有值 一个元素从所有属性都没有值到所有属性都有值,这个计算过程,叫做属性值计算过程 (以下四步,每一步可能会确定一些属性值,没有确定的,继续下一步确定) ①确定声明值:参考样式表中没有冲突的声明,作为CSS属性值(比如作者样式表中没有,浏览器默认有值,则使用浏览器的) ②层叠冲突

至此,我们已经了解了诸多概念: RD (报告距离). CD (计算距离). FD (可行距 离)和FC (可行性条件) ,在此基础上继续了解EIGRP对于拓扑变化的应对方法想必是轻松愉快的.能够导致拓扑发生变化的因素有很多,比如去往某个网络的距离发生了变化,或者有个新邻居上线了并通告了某个网络.相对应地, EIGRP能够通过本地接口度量值的变化感知拓扑变化,或者通过从邻居那里接收到一个更新包.查询包.响应包. SIA查询包或SIA响应包,并发现数据包中携带着关于某个网络的度量信息更新,以此方法来

分类模型的F1分值.Precision和Recall 计算过程 引入 通常,我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的,不过可能会出现一个很严重的问题:例如某一个不透明的袋子里面装了1000台手机,其中有600台iphone6, 300台galaxy s6, 50台华为mate7,50台mx4(当然,这些信息分类器是不知道的...).如果分类器只是简单