作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50646528 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50646667 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言:朴素贝叶斯的局限性 我们在之前文章<NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)>探讨过,朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独

#凯撒密码:将每一个字母替换为字母表中下一位字母,比如a变成b. english.letters <- c('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z') caesar.cipher <- list() inverse.caesar.cipher <- list() #加密LIS

在整理英语单词开发模块的过程中,有这样一个需求,就是我在查询界面里输入一个查询的值A,这个A可能是下面的任何一个值 1.一个英语单词  2.汉语文字  3.一个英语单词的部分 这里有两张表:english.lexicon 和 english.lexicon.explain,前者是主表记录单词信息,后者是从表记录单词的解释,二者是一对多的关系. from odoo import fields, models class EnglishLexicon(models.Model): _name = '

在开发过程中,遇见需要将SQL Server中的数据转移到Pg数据库的情况,那么如何做才能解决这一问题呢? 1.自己写代码,将数据从SQL Server到PG. 2.利用odoo自带的导入功能导入. 出于时间紧张和熟悉odoo功能的原因,目前选取第二种解决方案,下面记录具体的操作过程. 具体场景是主从两张表,主表是 class EnglishLexicon(models.Model): _name = 'english.lexicon' _description = 'english lexic

在 SVM 中引入核方法便可使得 SVM 变为非线性分类器,给定非线性可分数据集 $\left \{ (x_i,y_i)\right\}_{i=1}^N$,如下图所示,此时找不到一个分类平面来将数据分开,核方法可以将数据投影到新空间,使得投影后的数据线性可分,下图给出一个 $\mathbb{R}^2\rightarrow \mathbb{R}^2$ 的映射,原空间为 $x=(x^{(1)},x^{(2)})$ ,新空间 为 $z = \phi(x) = \left \{ (x^{(1)})^2,

STM32驱动ILI9341控制器控制TFTLCD显示 一.用STM32控制TFTLCD显示的编程方法,在编程驱动TFTLCD液晶显示器之前,我们先熟悉以下概念: 1.色彩深度,这是一个与TFTLCD显存对应的概念:所谓色彩深度就是每个像素点需要多少位的RGB 数据表示该点的颜色信息.注意,不同的TFTLCD显示器的RGB的对应关系不一样,这个可以在LCD 控制芯片手册中找到答案. 例: 某LCD显示支持8.16.24位RGB,这些位数是指该像素点颜色由8.16.24位RGB构成,但是 R\G\

bleu全称为Bilingual Evaluation Understudy(双语评估替换),是2002年提出的用于评估机器翻译效果的一种方法,这种方法简单朴素.短平快.易于理解.因为其效果还算说得过去,因此被广泛迁移到自然语言处理的各种评估任务中.这种方法可以说是:山上无老虎,猴子称大王.时无英雄遂使竖子成名.蜀中无大将,廖化做先锋. 问题描述 首先,对bleu算法建立一个直观的印象. 有两类问题: 1.给定一个句子和一个候选句子集,求bleu值,此问题称为sentence_bleu 2.给定

无论是在Linux还是在Unix环境中,make都是一个非常重要的编译命令.不管是自己进行项目开发还是安装应用软件,我们都经常要用到make或make install.利用make工具,我们可以将大型的开发项目分解成为多个更易于管理的模块,对于一个包括几百个源文件的应用程序,使用make和makefile工具就可以简洁明快地理顺各个源文件之间纷繁复杂的相互关系.而且如此多的源文件,如果每次都要键入gcc命令进行编译的话,那对程序员来说简直就是一场灾难.而make工具则可自动完成编译工作,并且可以

1.简介 本教程主要讲解如何实现由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法.Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer,可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构.这个算法使用三张图片,一张输入图片,一张内容图片和一张风格图片,并将输入的图片变得与内容图片相似,且拥有风格图片的优美风格. 2.基本原理 我们定义两个间距,一个用于内容D_C,另一个用于风格D_S.D_C测量两张图片

PyTorch 进行 Neural-Transfer 1.简介 本文讲解如何实现由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法.Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer,使用一种新的风格将指定的图片进行重构.这个算法使用三张图片,一张输入图片,一张内容图片和一张风格图片,并将输入的图片变得与内容图片相似,且拥有风格图片的优美风格. 2.基本原理 定义两个间距,一个用于内容D_C,另一

Gram定义 n维欧式空间中任意k个向量之间两两的内积所组成的矩阵,称为这k个向量的格拉姆矩阵(Gram matrix) 根据定义可以看到,每个Gram矩阵背后都有一组向量,Gram矩阵就是由这一组向量两两内积得到的,先说一下向量内积是做什么的. 向量的内积,也叫向量的点乘,对两个向量执行内积运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,内积的结果是一个标量.例如对于向量a和向量b:                             a和b的内积公式为: 两个向量的内积有什么用呢?一

格拉姆矩阵是由内积空间中的向量两两内积而得.格拉姆矩阵在向量为随机的情况下也是协方差矩阵.每个数字都来自于一个特定滤波器在特定位置的卷积,因此每个数字代表一个特征的强度,而Gram计算的实际上是两两特征之间的相关性,哪两个特征是同时出现的,哪两个是此消彼长的等等,同时,Gram的对角线元素,还体现了每个特征在图像中出现的量,因此,Gram有助于把握整个图像的大体风格. 在有限元方法中,格拉姆矩阵出现在从有限维空间逼近函数时:格拉姆矩阵的元素是有限维子空间的基函数的内积.在几何上,格拉姆行列式是这

因为今年8代处理器i5的双核变成了四核,感觉是个换电脑的好时机,本来打算买macbook,但是6月的发布会并没有发布,于是开始寻找一些比较有特点的笔记本电脑. 了解了这样一款笔记本 LG GRAM 15.6寸,只有1kg,同时续航有11小时(我自己实测),真的是很特点, 首先是在lg官网问了客服说北京有没有实体店,客服也说不出个所以然,建议在官网查看,然后就开始看官网,官网的笔记本介绍页面居然是推荐京东商城购买... 在京东下单lggram 15.6,下单到货. 很惊艳的笔记本, 通体的白色,1

v1,v2,-,vn 是内积空间的一组向量,Gram 矩阵定义为: Gij=⟨vi,vj⟩,显然其是对称矩阵. 其实对于一个XN⋅d(N 个样本,d 个属性)的样本矩阵而言,X⋅X′ 即为 Gram 矩阵: 1. 基本性质 半正定(positive semidefinite) 2. 应用 如果 v1,v2,-,vn 分别是随机向量,则 Gram 矩阵是协方差矩阵: 3. 在 ML 中的应用 对于感知机模型(perceptron)的对偶形式: 输入:线性可分的数据集 T={(x1,y1),(x2,

title: [线性代数]4-4:正交基和Gram算法(Orthogonal Bases and Gram-Schmidt) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Orthogonal Matrix Q Gram-Schmidt Algorithm QR toc: true date: 2017-10-19 16:28:54 Abstract: 通过将正交的向量组合成矩阵探索其中的一些有趣的性质和用途 Keywords: Orthogon

其实就是实现一下几个Fn键的功能,没有标题吹得那么牛. 不知道为啥,LG gram这本子意外的小众. 就因为这个,装Linux遇到的硬件问题就没法在网上直接搜到解决办法了. Fn + F9 实现阅读模式 设计上是:按一下屏幕蓝光减少,F9键上的LED亮:再按一下恢复原样. 具体实现我们直接读文档: Kernel 4.2.0的时候更新了一个module 叫 lg-laptop,手册如上 现在kernel都5.9.0了,这文档好像没变过的样子-- 按文档说的,/sys/devices/platfor

LG gram 双系统全指南 为了和同学联机玩帝国时代2,以及为了下学期的编程课,五年没用过 Windows 的我决定装 Ubuntu20.04 LTS / WIndows 10 双系统了. 我的 LG gram 型号为 15Z90N-V.AA77C . 这台机器有两块 512G SSD ,我在其中一块上已经安装了 Ubuntu 20.04 LTS .BIOS 是 UEFI 系统,两块盘的分区表都是 MBR 的. 理论上来说,在两块硬盘上分别安装系统应该是一件很容易的事情.按照我的设想,很可能可

设 $W$ 是 $n$ 维 Euclidean 空间 $V$ 的子空间, $\beta\in V$, 定义 $\beta$ 到 $W$ 的距离  $$\bex  \rd (\beta,W)=|\beta-\beta'|,  \eex$$  其中 $\beta'$ 为 $\beta$ 在 $W$ 上的正交投影. 设 $\beta_1,\cdots,\beta_m$ 为 $W$ 的一组基, 则  $$\bex  \rd (\beta,W)=\sqrt{\frac{G(\beta_1,\cdots,\

几乎所有的程序员在初学编程之时,都被灌输过"托管语言(Java.C#)性能比非托管语言(C.C++)差好多" 的迷信教条.如果你问他们为什么,他们一定会说:托管语言需要通过虚拟机或JIT编译器对中间语言进行解释,会耗费更多的内存和CPU运算时间,而非托管语言则会被直接编译成本地代码,可以直接运行,省去了大量运算. 那么,事实真的是这个样子吗?当然不是! 持以上论调的程序员一般分两类:一类是用C.C++起家的工程师,他们从来没有用过托管语言,也没有深入了解过相关原理,对托管语言的运行机制

直接操作DOM一定比虚拟DOM操作耗时吗? 或者一次直接DOM操作一定比一次虚拟DOM操作耗时吗? 1)虚拟DOM的本质就是一个JS对象,虚拟DOM减少了真实DOM的操作,当修改数据的时候,就是修改虚拟DOM产生全新的虚拟DOM, 新旧虚拟DOM使用diff算法,得到patch(也就是需要修改的部分),然后将这个patch打到浏览器的DOM上 (减少重绘和回流,从而达到性能优化的目的) 2)每次DOM操作会引起重绘或者回流,频繁的真实DOM的修改会触发多次的排版和重绘相当耗性能(完全增删改) 一

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main() { int T,N; while(scanf("%d",&T)!=EOF) { int i; for(i=0;i<T;i++) { int sum=0; scanf("%d",&N); while(N) { N/=5; sum+=N; } printf("%d\n",sum); } } return 0;