1.什么是稀疏表示: 用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号. 其中,这些基本信号被称作原子,是从过完备字典中选出来的:而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的.可见,任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示. 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X,每一行代表一个样本,每一列代表样本的一个属性,一般而言,该矩阵是稠密的,即大多数元素不为0. 稀疏表示的含义是,寻找一个系数矩阵A(K*N)以及一个字典矩阵B(M*K),使得B*A尽可能的还原X,且A尽可能的稀疏.A便是

今天写Vue时遇到一个奇怪问题,需要监控网页上的input 是否都有值 // var blanks = new Array(number); // blanks的监控属性 var emptyNumber = blanks.filter((ele)=>!ele).length // 0 blanks为空的个数 长度为0时所有的input都有值 发现这个结果总是为0 在浏览器直接输入,返回值如下 var arr = new Array(2) // [undefined × 2] arr[0] //

https://blog.csdn.net/xuxile/article/details/49943665 oracle怎样把查询的null转换为0 1.查询的null转换为0 NVL(Expr1,Expr2)如果Expr1为NULL,返回Expr2的值,否则返回Expr1的值 例如:select NVL(SUM(MONEY) ,0) from tb全都在NVL这儿起作用 select NVL(max(id),0) into id_num from NSTM_SYSTEM; 2.定义变量: de

卑鄙是卑鄙者的通行证,高尚是高尚者的墓志铭. --北岛<回答> 看北岛就是从这两句诗开始的,高尚者已死,只剩卑鄙者在世间横行. 本文为读 lodash 源码的第一篇,后续文章会更新到这个仓库中,欢迎 star:pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新,gitbook地址:pocket-lodash 引言 你可能会有点奇怪,原生的 slice 方法基本没有兼容性的问题,为什么 lodash 还要实现一个 slice 方法呢?而且 lodash 中的 slice 方法还要比原生

1 实际需求 1.1 需求提出 编写五子棋程序,有存盘退出和续上盘的功能. 实现思路: 存盘退出: 定义一个二维数组,默认值是0,黑子表示1,蓝子表示2,然后将二维数组通过流存储到文件中. 换言之:五子棋-->二维数组-->文件. 续上盘: 从文件中通过流读取二维数组,然后将1和2的渲染到五子棋盘上. 换言之:文件-->二维数组-->五子棋. 1.2 分析问题 因为二维数组有很多默认值为0,因此记录这些0很没有意义.需要通过稀疏数组来解决. 此时的存盘退出: 五子棋-->二维

一.概述 1.概念 2.处理方法 3.示例 原数组如下: 转换为稀疏数组如下: 二.代码 1.主方法 @Testpublic void SparseTest() { // 创建一个原始的二维数组 11 * 11 // 0: 表示没有棋子, 1 表示 黑子 2 表蓝子 int[][] arr = new int[11][11]; arr[1][1] = 1; arr[2][3] = 2; arr[4][5] = 2; System.out.println("原始数组"); for (in

目录 数组概述 数组声明创建 内存分析 java内存分析 堆 栈 方法区 三种初始化 静态初始化 动态初始化 数组的默认初始化 数组的四个基本特点 数组边界 小结: 数组使用 数组基础使用 For Each循环和普通for循环 多维数组 二维数组 Arrays类 稀疏数组 数组概述 数组是相同类型数组的有序集合 数组描述的是相同的类型的若干个数据,按照一定的先后次序排列组合而成 其中,每一个数据称作一个数组元素,每个数组元素可以通过一个下标来访问它们 数组声明创建 首先必须声明数组变量,才能在程

稀疏数组(数据结构) 场景 需求:编写五子棋游戏中,有存盘和续上盘的功能. 分析问题:因为该二维数组的很多值默认都是0,因此记录了很多没有意义的数据. 解决:稀疏数组 稀疏数组介绍 当一个数组大部分元素为0,或者为同一值的数组时,可以用稀疏数组来保存该数组. 稀疏数组的处理方式是: 记录数组一共有几行几列,有多少个不同值. 把具有不同值的元素和行列及值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模. 如下图:左边是原始数组,右边是稀疏数组 //1.创建一个二维数组 11*11,0:没有棋子,1:黑

首先我们看一个需求 在11 * 11 的五子棋的棋盘中 我们使用0代表十字交叉点也是无效的数据 用1代表黑棋 用2代表蓝棋 那么所看到的棋盘如下 改用数字显示后就如一下样式 现在我们需要将怎个棋盘存储起来,但是又发现有很多为0 的无效数据,那么我们就需要考虑将有效的数据存储无效的数据不用存储起来 这样我们就可以使用稀疏数组将数据存储起来 稀疏数组 稀疏数组有一定会有三行,列是随有效数据的个数而变化的,先看一个稀疏数组的大概样子 二维数组转换为稀疏数组的思路 第一部 需要遍历稀疏数组,获取有效数据

package array; public class demo06 { public static void main(String[] args) { //创建一个二维数组 11*11 int[][] array1 = new int[11][11]; //存放数据(稀疏数组的非零数据) array1[1][2]=1; array1[2][3]=2; //输出原始数组 System.out.println("输出原始数组"); for (int[] ints : array1) {

一.前因和存在的问题 前面我写了一篇<使用Emit把Datatable转换为对象集合(List<T>)>的博文,其实起源于我自己编写的一个orm工具(见前面几篇博文有介绍),里面已有用emit把datareader转换为List<T>的实现方法,但是需要增加一个把DataTable转换为List<T>的方法,在网上搜索了一些代码,经过改造,加入缓存设计,整理了一下代码结构,简单测试没有问题后就发了<使用Emit把Datatable转换为对象集合(Lis

醉了,windows下宏定义了很多char类型 LPTSTR .今天,直接使用,qt报错,真TM费事. 将“CPU”转化为wcha_t * QString str = "CPU"; const wchar_t * str_cpu = reinterpret_cast<const wchar_t *>(str.utf16());//char * 转换为 wchar_t * 类型 下面这篇blog很好 QT QString, wchar_t *, TCHAR, CString和

数据结构必要知识 线性结构 线性结构是最常用的数据结构,数据元素之间存在一对一的线性关系. 线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构和链式存储结构.顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的. 链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻的地址信息. 线性表结构常见的有:数组,队列,链表,栈 非线性结构 非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构(这就不是一对一了) 稀疏数组 基本介绍 定义: 当一个数组中大部分的元素为

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) 起源:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid.Tanh-Sigmoid)被视为神经网络的核心所在. 从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果. 从神经科学上来看,中央区酷似神经元

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) Part 0:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 0.1  一般激活函数有如下一些性质: 非线性: 当激活函数是线性的,一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数.但如果激活函数是恒等激活函数的时候,即f(x)=x,就不满足这个性质,而且如果MLP(多层感知机)使用的是恒等激活函数,那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的: 可微性: 当优化方法是基于梯度的时候,就体现了

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导:: \[ \begin{align} f(x) &=\sum_{i=1}^{\inf}\sigma(x-i+0.

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf), 但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,

Pandas手册汉化 此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数 输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi