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

思考问题 1.“数”在计算机中是如何表示的? 2.逻辑上“数”是怎么运算的? 3.物理上“数”的计算是怎么实现的? 从图灵机计算问题得出: 1.字母表中的符号越多(几进制),读入移动次数减少,但程序数据就越多 2.字母表中的符号越少,程序量会减少,但读入移动次数就越多 字母表与状态 1.字母表中符号的最优数量,可能是欧拉常数e(2.7182)取整为3 2.与具有两个电子状态的电子元件相比,具有三个状态的电子元件在制造上更困难,可靠性更低 十进制.二进制.十六进制 1.从右向左4位二进制是1位16

S=a + (a + 1) + (a + 2) + ...... + b(其中a, b > 0) 现在我们要求,给定一个正整数S,求有多少种不同的<a,b>,使得上述的等式成立. 这个问题很有意思,我猜大家一定想出了比较简单的那个方法了. 方法1: 代码大概是这个样子的: int sum = 0; for(int st = 1, ed = 1; ed < S/2;){ if(sum < S){ sum += ed; ed++; } else if(sum == S) { pr

题意:一个数A,如果A去掉它的最后一位就变成了B,即B=A/10,给A - B,求A #include <iostream> #include <cstdio> #include <sstream> #include <cstring> #include <map> #include <set> #include <vector> #include <stack> #include <queue>

韩玉琪 + 原创作品转载请注明出处 + <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 一.冯诺依曼体系结构:存储程序计算机 1. 从硬件角度 总线 CPU ============ 内存 - CPU上的IP总指向内存的某一块区域,CPU执行其所指向的指令. 2. 从程序员角度(软件) 内存保存指令和数据,CPU解释执行 接口 API:应用程序编程接口,程序员<->计算机 ABI:应用程序二进制接口

说起“阶乘数”,我们应该都不会感到陌生.当老师布置了这样的作业,我们大多数人是一贯用笔算,还有的同学会用计算机去计算.数学是讲究原理和方法的,我们知其然,也要知其所以然.下面我们就用编程来计算阶乘数. package com.caiduping.jiechengshujishuan; import java.util.*; public class JieChengShuJiSuan { /** * 所谓阶乘数,用数学公式表示为a!=(a-1)*a * @param args */ public

JS的浮点计算 最近遇到了数值计算的时候,计算结果出现了类似于199.9999999999999999999的情况,但是被用来计算的两个数值都只是两位数. 就像这样      -------->         0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004. 其实对于浮点数的四则运算,几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题,只不过在其他语言中已经有封装好的方法来避免精度的问题,而 Js 是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型,所以精度误差的问题就显

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学.信号处理.金融学.统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具.在机器学习领域,很多应用与奇异值都有关系,比如推荐系统.数据压缩(以图像压缩为代表).搜索引擎语义层次检索的LSI等等.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 

计算域是什么计算域如何创建常用的建模软件计算域几何的特殊之处具体的计算域提取方法小白总结 自从上次在食堂听了小牛师兄关于计算网格的一些问题后,小白决定在寒假期间好好的补习一下关于计算网格的划分内容.在之前小白也接触了一些CFD软件,像Fluent,CFX等,在做案例的过程中同城使用的是别人已经提供好的计算网格,严格说起来小白还没有自己动手生成过计算网格.这下真正说起要动手创建网格,小白还真的是懵了,不知道从哪儿下手.小白找到了黄师姐. “师姐,我们考完试了,有什么任务分配需要我做的么?”小白在Q

超计算(Hyper computation)模型 作者:Xyan Xcllet链接:https://www.zhihu.com/question/21579465/answer/106995708来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 超计算,是一个研究比图灵机计算能力更强的计算能力的计算机器的理论计算机科学分支. 主要有以下部分模型: A.谕示机.带“黑箱”的图灵机.由图灵本人亲自提出,“黑箱”就是一个谕示,经过一个谕示就可以得到一个问题的判定结果.所有

c++实现计算器(自动生成算式并计算) 要满足的需求有以下几个: 自动生成随机的四则运算算式,包含括号和小数. 对生成的算式计算出结果. 算式.结果分别存储到不同的文件. 一 生成算式 由上述需求可知,算式中有运算符('+','-','*','/','(',')'),整数,小数(重点是有小数点),同时满足程序模块化设计的要求,所以使用STL中的string类存储生成的算式. 生成算式时有几点需要注意: 首先生成一个数字,然后运算符('+','-','*','/')和数字交替出现,可以限定长度为奇

Linux 学习-计算机基础 一.描述计算机的组成及其功能. 计算机系统是由硬件(Hardware)和软件(Software )两部分组成. 硬件: 从硬件基本结构上来讲,计算机是由运算器.控制器.存储器.输入设备.输出设备五大部分组成的,每一部分分别按要求执行特定的基本功能. 1.运算器(算数逻辑单元Arithmetical and Logical Unit)的主要功能是对数据进行各种运算.这些运算除了常规的加.减.乘.除等基本的的算术运算之外,还包括能进行“逻辑判断”的逻辑处理能力,即“与”

前言: 本来是在看汇编里面的数据条件传送指令,做习题的时候看着这么一道有关于2的幂次方除法的题目.结果傻眼了,又尼玛不会了.........第二章看的时候就稀里糊涂的,看了几遍也没看太懂,这回又涉及到了 ,发现再回来看还是容易一点.所以写此博文,方便日后复习. 我今天遇到的问题如下: 问题: 除法,在我们平时的算数运算中,结果总是向0的方向舍入的,但是在计算机中,舍入的方式有所不同.在大多数的机器中,除法要比乘法还有加法这些运算都要慢很多倍,计算机中对于2的幂次这种数很是敏感,因为计算机当中用到

一.描述计算机的组成及其功能. 计算机系统是由硬件系统(hardware)和软件系统(software system)两部分组成. 硬件系统: 从硬件基本结构上来讲,计算机是由运算器.控制器.存储器.输入设备.输出设备五大部分组成的,每一部分分别按要求执行特定的基本功能. 1.运算器(算数逻辑单元Arithmetical and Logical Unit)的主要功能是对数据进行各种运算.这些运算除了常规的加.减.乘.除等基本的的算术运算之外,还包括能进行“逻辑判断”的逻辑处理能力,即“与”.“或

0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程,讲的非常好,循循善诱,深入浅出. Relevant Link:  Gilbert Strang教授的MIT公开课:数据分析.信号处理和机器学习中的矩阵方法 https://mp.weixin.qq.com/s/gi0RppHB4UFo4Vh2Neonfw 1.

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适

继电器是如何成为CPU的(1) ——<穿越计算机的迷雾>整理和总结 究竟是如何设计的电路,具有计算和控制的智力? 这一点也不高深.本系列文章从初中学的最简单的电路图说起,看看能不能从最初的有一个继电器的电路,画到一个简单的CPU.电路图用multisim12.0绘制,这样就可以看到效果了. (注:虽然现代计算机是用半导体材料制作芯片的,但是电路原理和继电器材料没有不同.本人愚钝,只理解了继电器,还没有研究电子管.晶体管这些器件的工作原理.而继电器原理简单,用作讲解数字电路原理再好不过.) 从电

# 题目 3. Longest Substring Without Repeating Characters Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters. Examples: Given "abcabcbb", the answer is "abc", which the length is 3. Given "bbbbb&quo

题外话 正文开始之前,我首先要感谢博客园提供的这个优秀的平台.通过在这个优秀的平台上和很多志同道合的朋友交流,互相帮助,我也很荣幸的获得了15年的微软MVP的奖项.也使我更加坚信了代码改变世界.感激!感恩!努力!加油! 0x00 前言 慕容在生活和工作中常常会遇到一些十分迷信机器的人,他们之中很多人都相信机器是最理智的,没有任何感情,是真正的铁面无私,因此机器的运算所给出的答案总是正确的,如果答案错误,那么一定是操作机器的人的问题.但机器的运算就一定是正确的吗?事实上,机器出现运算错误并不是一个

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些