●容斥原理所研究的问题是与若干有限集的交.并或差有关的计数. ●在实际中, 有时要计算具有某种性质的元素个数. 例: 某单位举办一个外语培训班, 开设英语, 法语两门课.设U为该单位所有人集合, A,B分别为学英语, 法语人的集合, 如图所示. 学两门外语的人数为|AB|, 只学一门外语的人数为|AB|-|AB|, 没有参加学习的人数为|U|-|AB|. 在一些计数问题中, 经常遇到间接计算一个集合中具有某种性质的元素个数比起直接计算来得简单. 例如: 计算1到700之间不能被7整除的整

SNPs,全称是single nucleotide polymorphisms,SNPs等位基因频率的容易估计.采用混和样本估算等位基因的频率是种高效快速的策略.该策略的原理是:首先选择参考样本制作标准曲线,然后将待测的混和样本与标准曲线进行比较,根据所得信号的比例确定混和样本中各种等位基因的频率. SNPs概念 在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性.即:在不同个体的同一条染色体或同一位点的核苷酸序列中,绝大多数核苷酸序列一致而只有一个碱基不同的现象. 只涉及到单个核苷酸碱基

自MoreToken钱包跑路之后,2019年3月以来陆续多个钱包.交易所跑路,造成了大量用户账户被盗,仅MoreToken钱包用户损失总价值就达12.2亿人民币,用户损失惨重.为什么这么多钱包.交易所都钟爱跑路呢?人们普遍认为:钱包不就只是一种交易工具而已吗,用户账户的Token并没有存储在钱包中,钱包跑路与用户的Token有什么关系? 咱们先来分析一下个其中的技术原理.推广模式以及跑路套路,我们以钱包为例进行分析. iFace安全专家揭秘:区块链钱包技术原理 市面上的钱包几乎千篇一律地使用用户

总结: 1.实时竞价 0.1秒出价各个广告主出价,投放价高者: RTB(Real Time Bidding)实时竞价,是一种利用第三方技术在数以百万计的网站或移动端针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术.与大量购买投放频次不同,实时竞价规避了无效的受众到达,针对有意义的用户进行购买. DSP营销学院_品友学院 | 品友推广官网 http://e.ipinyou.com/school_article35.html 品友推广的投放原理 品友推广帮助广告主以实时竞价的形式从全网范围内找到目标

主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中

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SSH是每一台Linux电脑的标准配置. 随着Linux设备从电脑逐渐扩展到手机.外设和家用电器,SSH的使用范围也越来越广.不仅程序员离不开它,很多普通用户也每天使用. SSH具备多种功能,可以用于很多场合.有些事情,没有它就是办不成.本文是我的学习笔记,总结和解释了SSH的常见用法,希望对大家有用. 虽然本文内容只涉及初级应用,较为简单,但是需要读者具备最基本的”Shell知识”和了解”公钥加密”的概念. 一.什么是SSH? 简单说,SSH是一种网络协议,用于计算机之间的加密登录. 如果一个

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在

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一.引言     双边滤波在图像处理领域中有着广泛的应用,比如去噪.去马赛克.光流估计等等,最近,比较流行的Non-Local算法也可以看成是双边滤波的一种扩展.自从Tomasi et al等人提出该算法那一天起,如何快速的实现他,一直是人们讨论和研究的焦点之一,在2011年及2012年Kunal N. Chaudhury等人发表的相关论文中,提出了基于三角函数关系的值域核算法,能有效而又准确的实现高效双边算法.本文主要对此论文提出的方法加以阐述. 双边滤波的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中

1.ajax技术的背景 不可否认,ajax技术的流行得益于google的大力推广,正是由于google earth.google suggest以及gmail等对ajax技术的广泛应用,催生了ajax的流行.而这也让微软感到无比的尴尬,因为早在97年,微软便已经发明了ajax中的关键技术,并且在99年IE5推出之时,它便开始支持XmlHttpRequest对象,并且微软之前已经开始在它的一些产品中应用ajax,比如说MSDN网站菜单中的一些应用.遗憾的是,不知道出于什么想法,当时微软发明了aja

SVM迅速发展和完善,在解决小样本.非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来,已经在许多领域(生物信息学,文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效,例如(SVM在预测地下水涌水量问题等). SVM中的一大亮点是在传统的最优化问题中提出了对偶理论,主要有最大最小对偶及拉格朗日对偶. SVM的关键在于核函数.低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间.但这个办法带来的困

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