1 VC维的定义 VC维其实就是第一个break point的之前的样本容量.标准定义是:对一个假设空间,如果存在N个样本能够被假设空间中的h按所有可能的2的N次方种形式分开,则称该假设空间能够把N个样本打散:假设空间的VC维就是它能打散的最大样本数目N.若对任意N,总存在一组样本使得假设空间能将它们打散,则函数集的VC维是无穷大: 几种假设空间的VC维如下: 2 推导d维感知机的VC维 这里将证明,d维感知机的vc维是d+1. 第一步,证明 dvc >= d + 1. 要证明 dvc >=

一个windows下的ddos样本. 加载器 程序运行之后会在临时目录释放出一个256_res.tmp的文件 之后将该文件移动至system32目录下,以rasmedia.dll命名. 删除原文件. 加载开始释放的dll文件,并调用该dll导出的install函数.

Numpy怎样给数组增加一个维度 背景:很多数据计算都是二维或三维的,对于一维的数据输入为了形状匹配,经常需升维变成二维 需要:在不改变数据的情况下,添加数组维度:(注意观察这个例子,维度变了,但数据不变)原始数组:一维数组arr=[1,2,3,4],其shape是(4, ),取值分别为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3]变形数组:二维数组arr[[1,2,3,4]],其shape实(1,4), 取值分别为a[0,0],a[0,1],a[0,2],a[0,3] 实操:经常需要在

称号:考虑到用户层面.打印出指定的矩阵,例如,一个给定的用户10,例如,下面的输出应被视为在图: 程序如下所示: #include <stdio.h> #include <malloc.h> int main() { int dimension; int *p; int startx, starty, endx, endy; int i, j, value = 0; printf("Please input dimension:"); scanf("%

题目:逆时针打印矩阵元素 #include <stdio.h> #include <malloc.h> int main() { int dimension; int *p; int startx, starty, endx, endy; ; printf("Please input dimension:"); scanf("%d", &dimension); p = (int *)malloc(sizeof(int)*dimensi

select a.* from ( select a.*,rand(12345) as random from tripdata a ) a where random between 0 and 0.2; a.country a.city a.visitors a.random 阿联酋 迪拜 268 0.3618031071604718 阿联酋 迪拜 108 0.932993485288541 澳大利亚 墨尔本 230 0.8330913489710237 澳大利亚 墨尔本 188 0.3264

最近再看cocos-2d的东西,期间得到了同事和老板的支持,在此感谢.之前一直在做vue网页,现在看游戏cocos-2d这块,刚接触肯定有点不适应.cocos-2d多了很多感念:导演.场景.节点等.这里多说点,cocos creator是一个官方的编辑器,但自从这个编辑器出现之后,很少有人直接用cocos-2d js做开发了,而是在creator里做cocos-2d js项目,cocos-2djs那一套繁琐的开发流程和UI制作,被creator极大的简化了.用了编辑器后,项目目录都有不同.所以,

比赛的时候抄poj2926的模板,但改不来啊orz #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; ; //维数 ; const double inf=1e200; struct Point{ double x[dem]; }p[maxxn]; int n; <

商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 提到‘数据库’,首先被想到的肯定是Oracle.DB2.SQL Server.MySql这些传统的关系型数据库.数据库的概念是非常宽泛的,除了上述的关系数据库,还有NoSQL(Not Only SQL)数据库,还有一些基于分布式技术框架(Hadoop.Spark)的大数据存储和处理体系也被称为数据库,以及基于逻辑多维结构的多维数据库(Multi Dimensional Database,MDD).今天这里要介绍的就是这个多维数据库. 如果您做过

前言 本文仅作为个人笔记分享,又因为本章涉及多个专业领域而本人皆未接触过,所以难免出错,请各位读者注意. 对于数字图像需要区分image pixels(特定采样处的函数值)和display pixels(显示器显示值). 收集采样值,并将其转化为连续函数的过程被称为重构. 为了计算在数字图像上的离散像素值,我们需要在原始的图片函数上不断的采样. 采样与重构的过程中涉及到近似运算,而这个过程中产生的错误被称为锯齿.其产生原因为计算机无法连续对场景进行采样. 可以理解为把真实世界所得图像(人眼)当做

本文来自<towards principled methods for training generative adversarial networks>,时间线为2017年1月,第一作者为WGAN的作者,Martin Arjovsky. 下面引用自令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判

原文链接:https://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/78768942 1.像素Pixel 讲到概念,首选Wiki百科.当然我说的是英文版Pixel Wiki,中文版中的大多数词条真是不敢苟同.这里请允许我先摘录英文Wiki中对Pixel定义的原文: In digital imaging, a pixel, pel, dots, or picture element is a physical point in a raster image, o

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2

Numpy中重要的广播概念 广播:简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数(加.减.乘等)的一组规则 广播的规则: 如果两个数组的维度数dim不相同,那么小维度数组的形状将会在左边补1 如果shape的维度不匹配,但是有维度是1,那么可以扩展维度是1的维度匹配另一个数组: 如果shape的维度不匹配,但是没有任何一个维度是1,则匹配失败引发错误: 实例1:二维数组加一维数组 分析:a.shape=(2, 3), b.shape=(3,) 根据规则1,b.shape会变成(1, 3) 根据规则2,

我们在SSAS中创建维度的时候,有时候可能一个维度需要用到多个表的字段作为维度属性,那么这多个表之间势必存在关联关系,但是切记维度表之间的关联关系有且只能有一个不能有多个,下面我们来看一个例子. 现在我们创建了一个维度Customer,由于该维度中的属性除了用到Customer表的字段以外,还要用到了Geography表的字段,所以Customer用到了两个表. 但是Customer表和Geography表之间现在存在两个依赖关系 其中一个关系是Customer.CustomerKey到Geog

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth Units Dollars WA Mountain-100 January 3 7.95 WA Cable Lock January 4 7.32 OR Mountain-100 January 3 7.95 OR Cable Lock January 4 7.32 WA Mountain-100 F

对于dp,我目前的理解就是,干成题目中的那件事需要作出若干次决策,然后你要取其中最优的结果,我们可以用深搜来递归地找最优解,然后我们来观察一下这个递归树的形状,如果它能从底往上直接递推的话,就不用递归了,直接递推迭代到结果.. 当你不知道哪个决策最优时,我的解决方法是,那我们就遍历所有决策,从中选择最优的,当你用深搜遍历所有决策时,题目中的条件或者你自己推的结论可以帮助你进行dfs剪枝  还有一种方法是,假设你能找到贪心的决策,每次就能贪心地选择某决策  并且,能DP的前提条件是顺序正确,你递推

写mapreduce程序实现kmeans算法.我们的想法可能是 1. 次迭代后的质心 2. map里.计算每一个质心与样本之间的距离,得到与样本距离最短的质心,以这个质心作为key,样本作为value,输出 3. reduce里,输入的key是质心,value是其它的样本,这时又一次计算聚类中心,将聚类中心put到一个所有变量t中. 4. 在main里比較前一次的质心和本次的质心是否发生变化,假设变化,则继续迭代,否则退出. 本文的思路基本上是依照上面的步骤来做的,仅仅只是有几个问题须要解决 1