Hadamard Transform Hadamard 变换在量子逻辑门中提过,只不过那时是单量子的Hadamard门,负责把\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\rangle\). 那么对多量子的Hadamard门呢? 对于多量子逻辑门,其实说过一句,是单量子逻辑门的张量积. 对于多量子比特的Hadamard门,就是把每一个量子比特都由\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\r

今天来讲点图论的知识,来看看最短路径的一个求法(所有的求法我以后会写,也有可能咕咕咕) 你们都说图看着没意思不好看,那今天就来点情景             暑假,_GC准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,_GC希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.  (好吧它还是图)           上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的(无向图也一样).我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程

            暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.             上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.           现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维

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前言 算法是什么?算法就是数学规律.怎么去总结和发现这个规律,就是理解算法的过程. KMP算法的本质是穷举法,而并不是去创造新的匹配逻辑. 以下将搜寻的字符串称为子串(part),以P表示.被搜寻的字符串称为总串(total),以T表示. start代表P串在T串中开始匹配的位置,end代表P串与T串对比字符时的位置 String total = "ababcd"; String part = "abc"; total.contains(part); 部分匹配表 部

RAID 包含一组或者一个集合甚至一个阵列.使用一组磁盘结合驱动器组成 RAID 阵列或 RAID 集.将至少两个磁盘连接到一个 RAID 控制器,而成为一个逻辑卷,也可以将多个驱动器放在一个组中.一组磁盘只能使用一个 RAID 级别.使用 RAID 可以提高服务器的性能.不同 RAID 的级别,性能会有所不同.它通过容错和高可用性来保存我们的数据. 一.在BIOS中设置RAID状态 在出厂默认设置中,RAID功能没有打开,如果需要创建RAID,请按以下步骤操作RAID功能开启: 在开机时按<D

首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习

Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了. 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别.火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 说到优化算

找了好久这一篇算是很容易看懂的了  推荐给大家   写的十分清楚   原文作者DF创客社区virtualwiz LZ以前有个小小的理想,就是让手边的MCU自己"思考"起来,写出真正带算法的程序.前段时间做一个比赛项目的过程中,对经典.实用的PID算法有了一点点自己的理解,就写了这些,与大家分享因为LZ想尽办法,试着用最易于理解的语言说清楚原理,不做太多的理论分析.(LZ文学功底不行),所以下面的内容会有不严谨的地方,或者有解释错误的地方.大神们发现了,一定要帮我补充,或者给予批评~~~

最近一直在跟Oracle打交道,从最初的一脸懵逼到现在的略有所知,也来总结一下自己最近所学,不定时更新ing- 一:什么是Oracle执行计划? 执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述 二:怎样查看Oracle执行计划? 因为我一直用的PLSQL远程连接的公司数据库,所以这里以PLSQL为例: ①:配置执行计划需要显示的项: 工具  ->  首选项 ->   窗口类型  ->  计划窗口  ->  根据需要配置要显示在执行计划中的列 执行计划的常用列字段解

原文链接:http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL

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题目描述:农夫需要把狼.羊.菜和自己运到河对岸去,只有农夫能够划船,而且船比较小,除农夫之外每次只能运一种东西,还有一个棘手问题,就是如果没有农夫看着,羊会偷吃菜,狼会吃羊.请考虑一种方法,让农夫能够安全地安排这些东西和他自己过河. 想这个问题一连想了好几天,本人没有系统的学过算法,有些概念也不是很清楚,只因解决问题为目标. 尝试过图论解决,但用floyed算法只能算出最短路径值,如何输出过程,一直没想出好的解决方法. 然后看了下面这篇文章,尝试抛弃图论,用树的思想来解决这个问题.建议阅读下面代

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转自 http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 阅读目录 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对S

众所周知,如果你想研究Deep Learning,那么比较常用的配置是Linux+GPU,不过现在很多非计算机专业的同学有时也会想采用Deep Learning方法来完成一些工作,那么Linux+GPU的环境就有可能会给他们带来一定困扰,我写这篇文章就是为了让这些同学可以不用去装Linux系统,不用去涉及GPU,就可以基于Caffe框架跑出一个简单的神经网络. CNN基础知识:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit(

我要写什么 <看懂每一行代码 - kubernetes>会包含k8s整个项目的源码解析,考虑到门槛问题,在开始分析k8s之前我会通过一些更低难度的golang开源项目讲解来帮助大家提升golang编码技能:然后通过与k8s相关的一些项目的讲解,打通阻碍k8s学习的一些大障碍:最后集中火力,将kubernetes项目的整个源码吃透. 总体来说,本系列计划分三步走完成源码层面掌握k8s的目标: golang技能提升 k8s依赖技术 k8s核心组件 目前关于k8s应用的教程已经很多了,其中不乏相当优

13张动图助你彻底看懂马尔科夫链.PCA和条件概率! https://mp.weixin.qq.com/s/ll2EX_Vyl6HA4qX07NyJbA [ 导读 ] 马尔科夫链.主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解.而本文,将这些抽象的理论概念,用可视化的方式来解释,还可调节相应参数来改变结果,使这些抽象概念变得生动而立体! 计算机相关概念太难.太抽象?别怕,往下看! 人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息.使用图表等形式的可

小学生都能看懂的FFT!!! 前言 在创新实践重心偷偷看了一天FFT资料后,我终于看懂了一点.为了给大家提供一份简单易懂的学习资料,同时也方便自己以后复习,我决定动手写这份学习笔记. 食用指南: 本篇受众:如标题所示,另外也面向同我一样高中起步且非常菜的OIer.真正的dalao请无视. 本篇目标:让大家(和不知道什么时候把FFT忘了的我)在没有数学基础的情况下,以最快的速度了解并 会写 FFT.因此本篇将采用尽可能通俗易懂的语言,且略过大部分数学证明,在严谨性上可能有欠缺.但如果您发现了较大的

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op

整理了一些dubbo可能会被面试的面试题,感觉非常不错.如果你基本能回答说明你看懂了dubbo源码,对dubbo了解的足够全面.你可以尝试看能不能回答下.我们一起看下有哪些问题吧? 1.dubbo中"读接口"和"写接口"有什么区别? 2.谈谈dubbo中的负载均衡算法及特点? 3.最小活跃数算法中是如何统计这个活跃数的? 4.简单谈谈你对一致性哈希算法的认识? 5.服务发布过程中做了哪些事? 6.dubbo都有哪些协议,他们之间有什么特点,缺省值是什么? 7.什么是