1.理解纹理 OpenGL中的纹理能够用来表示图像.照片,甚至由一个数学算法生成的分形数据.每一个二维的纹理都由很多小的纹理元素组成.它们是小块的数据,类似于我们前面讨论过的片段和像素.要使用纹理,最经常使用的方式是直接从一个图像文件载入数据. 每一个二维纹理都有其自己的坐标空间,其范围是从一个拐角的(0,0)到还有一个拐角的(1.1).依照惯例,一个维度叫做S,而还有一个称为T.当我们想要把一个纹理应用于一个三角形或一组三角形的时候.我们要为每一个顶点指定一组ST纹理坐标,以便OpenGL知道

为了加快渲染速度和减少纹理锯齿,贴图被处理成由一系列被预先计算和优化过的图片组成的文件,这样的贴图被称为Mipmap. 使用DirectX Texture Tool(DX自带工具)预生成Mipmap Chain Original  Mip1 Mip2 Mip3 Mip4 Mip5 Mip6 Mip7 Mip8 256x256 128x128 64x64 32x32 16x16 8x8 4x4 2x2 1x1 (1)Mipmap宽高值不一定要相等,但需要为2的n次幂,最低精度为1x1 (2)从原始

1. 为什么在纹理采样时需要texture filter(纹理过滤). 我们的纹理是要贴到三维图形表面的,而三维图形上的pixel中心和纹理上的texel中心并不一至(pixel不一定对应texture上的采样中心texel),大小也不一定一至.当纹理大于三维图形表面时,导至一个像素被映射到许多纹理像素上;当维理小于三维图形表面时,许多个象素都映射到同一纹理. 当这些情况发生时,贴图就会变得模糊或发生错位,马赛克.要解决此类问题,必须通过技术平滑texel和pixel之间的对应.这种技术就是纹理

1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法参考:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/24863289 理解机器学习算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/25485893 协同过滤算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643

Spark机器学习之协同过滤算法 一).协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义 1.2 分类 1.在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似.要对他们中的一个用户推荐一个未知物品, 便可选取若干与其类似的用户并根据他们的喜好计算出对各个物品的综合得分,再以得分来推荐物品.其整体的逻辑是,如果其他用户也偏好某些物品,

基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买,收藏,内容评论或分享),并对这些喜好进行度量和打分.根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系.在有相同喜好的用户间进行商品推荐.简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x.y.z三本图书,并且给出了5星的好评.那么A和B就属于同一类用户.可以将A看过的图书w也推荐给用户B.   基于用户协同过滤算法的原理图 所以,协同过滤算法主要分为两个步骤: 1.寻找相似的用户集合: 2.寻找集

参考资料 [1]<Spark MLlib 机器学习实践> [2]http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51752904 [3]线性代数-同济大学 [4]基于矩阵分解的协同过滤算法 https://wenku.baidu.com/view/617482a8f8c75fbfc77db2aa.html [5]机器学习的正则化 http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html [6]正则化方法

在之前的基于内容的推荐系统中,对于每一部电影,我们都掌握了可用的特征,使用这些特征训练出了每一个用户的参数.相反地,如果我们拥有用户的参数,我们可以学习得出电影的特征. 但是如果我们既没有用户的参数,也没有电影的特征,这两种方法都不可行了.协同过滤算法可以同时学习这两者. 我们的优化目标便改为同时针对

协同过滤(Collaborative Filtering,CF)算法是一种常用的推荐算法,它的思想就是找出相似的用户或产品,向用户推荐相似的物品,或者把物品推荐给相似的用户.怎样评价用户对商品的偏好?可以有很多方法,如用户对商品的打分.购买.页面停留时间.保存.转发等等.得到了用户对商品的偏好,就可以给用户推荐商品.有两种方法:用户A喜欢物品1,商品2和物品1很相似,于是把物品2推荐给用户A:或者用户A和用户B很类似,B喜欢商品2,就将商品2推荐给用户A.所以协同过滤分为两类:基于用户的协同过滤

这节课时郭强的三维课.他讲的是MAYA和max .自己对这个也不怎么的感兴趣.而且这个课感觉属于数字媒体.自己对游戏,动画,这些东西一点都不兴趣,比如大一的时候刚开学的时候,张瑞的数字媒体的导论课.还有就是秀霞的动画课,自己记录一下自己的思想我在网上看见了这样一个说法,说的是跟着本科生导师做项目.就比如一个人说的,先找一个APP运行一遍,然后再这个基础上修改,各种的粘贴代码.是继续的做这个项目,还是学一点计算机的基础知识了.开始写算法,亚马逊的协同过滤算法 第一:初次印象,进入一个网站的时候,可

如果要实现Taste算法,必备的条件是: 1) JDK,使用1.6版本.需要说明一下,因为要基于Eclipse构建,所以在设置path的值之前要先定义JAVA_HOME变量. 2) Maven,使用2.0.11版本或以上.在eclipse上安装maven插件—m2eclipse. 3)Apache Mahout,使用0.5版本. Apache Mahout -Taste Documentation中的安装步骤: 4. Demo To build and run the demo, follow 

Slope One 是一系列应用于 协同过滤的算法的统称.由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出. [1]有争议的是,该算法堪称基于项目评价的non-trivial 协同过滤算法最简洁的形式.该系列算法的简洁特性使它们的实现简单而高效,而且其精确度与其它复杂费时的算法相比也不相上下. [2]. 该系列算法也被用来改进其它算法.[3][4]. 目录   [隐藏] 1 协同过滤简介及其主要优缺点2 Item-based协同过滤 和 过适3 电子商务

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.

J由于 Spark MLlib 中协同过滤算法只提供了基于模型的协同过滤算法,在网上也没有找到有很好的实现,所以尝试自己实现基于物品的协同过滤算法(使用余弦相似度距离) 算法介绍 基于物品的协同过滤算法是目前业界应用最多的算法,亚马逊网.Netflix.Hulu.YouTube 都使用该算法作为推荐系统的基础算法.算法核心思想是根据用户对物品的历史行为记录,先计算物品之间的相似度,得到与物品最相似的 TopN 个物品,再利用用户对物品的历史行为,将用户访问过的物品的相似物品推荐给用户.也就是说,

上一篇 发一个高性能的敏感词过滤算法 可以忽略大小写.全半角.简繁体.特殊符号干扰 改进主要有几点: 用BitArray取代Dictionary用空间换时间 性能进一步提升 大概会增加词库的  6k*字符数的内存开销 按1000个词库平均长度为4 30MB左右. 增加防HTML标签的过滤干扰.特殊符号突破ASIIC范围. 添加一个极限优化的unsafe类FilterKeyWordsFast 用指针取代原有的char[]数组 性能大概提高2-3倍左右. 目测已优化到极致了. 欢迎做各种对比测试.

Mahout协同过滤算法 Mahout使用了Taste来提高协同过滤算法的实现,它是一个基于Java实现的可扩展的,高效的推荐引擎.Taste既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法,同时也提供了扩展接口,使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法.同时,Taste不仅仅只适用于Java应用程序,它可以作为内部服务器的一个组件以HTTP和Web Service的形式向外界提供推荐的逻辑.Taste的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能.灵活性和可扩展性等方面的要求. Taste主要包括以下几个

最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下

template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n"; return 0; } size_t n=inst1.s

算法说明 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某个兴趣相投.拥有共同经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者,个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的,进而帮助别人筛选资讯,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要. 协同过滤常被应用于推荐系统.这些技术旨在补充用户—商品关联矩阵中所缺失的部分. MLlib 当前支持基于模型的协同过滤,其中用户和商品通过一小组隐性因子进行