PCA主成分分析 PCA目的 最大可分性(最大投影方差) 投影 优化目标 关键点 推导 为什么要找最大特征值对应的特征向量呢? 之前看3DMM的论文的看到其用了PCA的方法,一开始以为自己对于PCA已经有了一定的理解,但是当看到式子的时候发现自己好像对于原理却又不甚明了,所以又回顾了以下PCA的原理,在此写一个总结. PCA目的 主成分分析(principal component analysis, PCA) 是常用的一种降维方法,其目的是为了让数据合理的降维,在降低维度的同时尽量保证数据的原始

规模 信息浓度非常高的一本书.篇幅也不小,纸书有568页,致谢与注释只占7%. 全书讲各种复杂的东西中存在的普遍规律:哺乳动物体重每增加一倍,心率降低25%:城市人口每增加一倍,加油站只增加85%:城市规模越大,工资越高,GDP越高,犯罪案件越频发,艾滋病和流感病例越多,餐厅越多,产生的专利数量越多: 整体风格旁征博引,知识点特别多.作者写书的时候75岁(今年78岁),曾经是物理学家,最近十多年专门研究复杂性科学.书中大部分信息引自现存的学术论文中,少数是作者自己的课题组研究成果. 全书10章,

10131越大越聪明(蓝桥杯每周一题) [问题描述] 一些人认为,大象的体型越大,脑子越聪明.为了反驳这一错误观点,你想要分析一组大象的数据,找出尽量 多的大象组成一个体重严格递增但 IQ 严格递减的序列. [输入] 输入包含若干大象的数据,每行一头大象,直到输入结束.每头大象的数据包括两个整数:第一个是以千克为 单位的体重,第二个是以整百为单位的 IQ 指数.两个整数均在 1 到 10000之间.输入最多包含 1000 头 大象.两头大象可能有相同的体重,或者相同的 IQ,甚至体重和 IQ 都

摘要: 我的技术博客经常被流氓网站恶意爬取转载.请移步原文:http://www.cnblogs.com/hamhog/p/3907146.html,享受整齐的排版.有效的链接.正确的代码缩进.更好的阅读体验. 关于android:layout_weight到底是什么含义,在网上“越大所占比例越大”和“越大所占比例越小”两种说法都有.实际上这两种情况也都有. 例1:0dp <LinearLayout android:orientation="vertical" android:l

运气,其实就是一个复杂系统孕育出的,超出已知经验的解决方案.它不是没有产生机制.只不过,这个机制太复杂,涉及的因素太多.我们没法复制.所以,我们只能笼统的,把这套机制称为运气,或者命数. 举个例子,假设我买了一支股票,运气非常好,涨了.你能说这是什么神秘因素导致的吗?是背后有个复杂系统,涨一定有原因,只不过,这个原因我不了解而已.我不了解这个原因,股票上涨这件事情在我身上不能复制.我只能把它称之为运气. 再深入一步.什么情况下,我们会有运气?系统越复杂,我们有运气的机会就越大. 比如,我和一个拳

我大多数时候使用 MacBook,不过 WIN 10(预览版)的推送还是让我忍不住升级玩玩——它是微软史上首款真正意义上的免费操作系统,正式版将与中国诸多互联网巨头联合提供升级工具分发这一体现了微软迎接移动浪潮的操作系统. 一.安装过程更快速简单. WIN 10 提供多种安装方式:基于 Windows Insider 的一键升级,傻瓜式操作方法.第二种则是下载 ISO 镜像文件制作光盘或者启动盘进行安装.前几天我过于信任微软的能力,选择了第一种方式,结果一个通宵都未安装完毕,停留在 70%,第二

进程的休眠:Thread sleep(1000);//括号中以毫秒为单位 当main()运行完毕,即使在结束时时间片还没有用完,CPU也放弃此时间片,继续运行其他程序. Try{Thread.sleep(1000);} Catch(Exception e){e.printStackTrace(e);} T1.join()表示运行线程放弃执行权,进入阻塞状态. 当t1结束时,main()可以重新进入运行状态. T1.join实际上是把并发的线程编程并行运行. 线程的优先级:1-10,越大优先级越高

ElasticSearch优化系列四:ES的heap是如何被瓜分掉的 转自:https://www.jianshu.com/p/f41b706db6c7 以下分别解读几个我知道的内存消耗大户: Segment MemorySegment不是file吗?segment memory又是什么?前面提到过,一个segment是一个完备的lucene倒排索引,而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系,快速做查询的.由于词典的size会很大,

将Form的AlphaBlend属性设置为True,之后调整Form的AlphaBlendValue属性,255为不透明,数字越小透明度越大~~~想显示文字用lable就行哈~~~直接在窗体上写字就行了.Self.Canvas.TextOut(0, 0, 'Hello!');实在不行就将form的TransparentColor打开将form颜色设置好然后将form的颜色设置到TransparentColorValue 不要忘记将label的Transparent属性也打开

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大

大家好,欢迎来到老胡的博客,今天我们继续了解设计模式中的职责链模式,这是一个比较简单的模式.跟往常一样,我们还是从一个真实世界的例子入手,这样大家也对这个模式的应用场景有更深刻的理解.   一个真实的栗子 作为上班族,相信大家对请假都不陌生,每个公司都有自己请假的流程,稍微讲究点的公司还会有细致的规定,比如,3天以内的假期,小组长有权力批准,3天以上的假期就要找更高级别的领导批准.这种制度就是典型的权力越大职责越大--毕竟,批长假的职责只在高级主管那里存在. 除了规定出这样细致的要求之外,大部分

最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作Th,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为w1,其平均灰度G1;背景像素点数占整幅图

有这么一则故事:三个泥瓦匠在砌墙,一个人走过来,问他们在干什么. 第一个泥瓦匠没好气地说,你没看见吗?我在辛苦地砌墙呢.第二个回答,我们正在建一座高楼.第三个则洋溢着喜悦说,我们正在创造美好生活. 10年过去了,第一个人仍然在做泥瓦匠,第二个人成为了一名工程师,而第三个人则成为建筑公司的老板. 工作本身没有区别,为什么三个人的人生走向却大相径庭? 这就是格局的不同,造就了不同的结局. 所谓格局,就是一个人的眼界.胸襟.胆识等心理要素的内在布局.面对同样的情况,一开始的格局就决定了事情的走向,什么

首先说明一下MySQL的版本:mysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.7.17    |+-----------+1 row in set (0.00 sec)表结构:mysql> desc test;+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+| Field  | Type              

近日,全球知名信息技术咨询公司IDC在网易云创大会上发布了<2018中国企业数字化发展报告>(下称报告).报告显示,近几年我国数字经济占GDP比重逐年增加,至2017年已经达到32.9%,规模达27.2万亿元.但相对于发达国家(美.德.英)数字经济占GDP比重超过50%,仍有很大提升空间.目前我国数字经济增速将近20%,已超过上述发达国家. IDC通过对我国六大重点行业的100家大型企业调研显示,在整体数字化水平方面,行业间差距较大:靠近消费者的行业(零售.文娱.金融)数字化程度较高,很多已经

编者按:现在的技术界有一种倾向,将软件/应用操作简单化,用户能轻松上手.但是工具是否强大,取决于它能否灵活地满足使用者的各种需要.有些工具虽然很难入门,学会了便能对自己的操作有更深的层次的了解,能赋予创造和表达更大的自由度.本文编译自Quartz的原题为“Forget easy-to-use design. Choose something hard instead”的文章. Vim是一款文本编辑器,基于上世纪70年代开发的vi. 试过的人都公认说难,就连程序员都觉得光是退出程序都不那么简单.但

几个人排成一排,分成两队.第一个人进入一队,第二个人进入第二队,第三个人进入第一队,以此类推. 给定一个正整数的数组(人的权重),返回两个整数的新数组/元组,其中第一个是第1组的总重量,第二个是第2组的总重量.数组大小至少为1.所有数字都是正数. function rowWeights(array){ //your code here let a = 0; let b = 0; for (let i=0;i<array.length;i++) { if (i % 2 == 0) { a += a

package cn.bdqn; public class Hourglass { public static void main(String[] args) { for (int i = 2; i >=-2; i--) {//打印行数 for (int j = 0; j <= 2-Math.abs(i); j++) {//打印行的前边 用绝对值 System.out.print(" ");//输出空格 } for (int j = 0; j < Math.abs(

Windows中,消息使用统一的结构体(MSG)来存放信息,其中message表明消息的具体的类型, 而wParam,lParam是其最灵活的两个变量,为不同的消息类型时,存放数据的含义也不一样. time表示产生消息的时间,pt表示产生消息时鼠标的位置. 里面没有Result的选项.然后我用VC2008实测MSG结构的大小: #include <afx.h> void Cxe111Dlg::OnBnClickedButton1() { CString m_Str; int ddd = siz

// ConsoleApplication12.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // ConsoleApplication12.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { int n, t, c; while (cin >> n) { cin >

原因是某个GameObject 被调用多次DontDestroyOnLoad,表面上是调用多次没问题,实际上调用次数越多,加载速度越慢.