技术背景 增强采样(Enhanced Sampling)是一种在分子动力学模拟中常用的技术,其作用是帮助我们更加快速的在时间轴上找到尽可能多的体系结构及其对应的能量.比如一个氢气的燃烧反应,在中间过程中会产生众多的反应产物,但是我们光从结果来看的话,就是从\(H_2\)加\(O_2\),经过燃烧以后变成了\(H_2O\),那么中间的过程就被我们全部忽略了.实际上化学反应是一个整体的过程,是非常复杂的,如果要控制一个化学反应的过程,或者制备某个中间态的产物,或者需要提升最终预期产物的占比,我们不得

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC具体方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs采样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),课上讲详述. 下面三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

代理模式是一种很常见的模式,本文主要分析cglib动态代理的过程 1. 举例 使用cglib代理需要引入两个包,maven的话包引入如下 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/cglib/cglib --> <dependency> <groupId>cglib</groupId> <artifactId>cglib</artifactId> <version>3.3.0</

在springmvc开发中,我们经常遇到这样的问题:逻辑正常执行时返回客户端指定格式的数据,比如json,但是遇NullPointerException空指针异常,NoSuchMethodException调用的方法不存在异常,返回给客户端的是服务端异常堆栈信息,导致客户端不能正常解析数据:这明显不是我们想要的. 幸好从spring3.2提供的新注解@ControllerAdvice,从名字上可以看出大体意思是控制器增强.原理是使用AOP对Controller控制器进行增强(前置增强.后置增强.

1 增强for循环增强for循环是for的一种新用法!用来循环遍历数组和集合. 1.1 增强for的语法for(元素类型 e : 数组或集合对象) {}例如:int[] arr = {1,2,3};for(int i : arr) { System.out.println(i);} 增强for的冒号左边是定义变量,右边必须是数组或集合类型.例如上例中循环遍历的主浊arr这个int数组,增强for内部会依次把arr中的元素赋给变量i. 1.2 增强for的优缺点 只能从头到尾的遍历数组或集合,而

//新手DP学习中 = =!! 前言:背包问题在dp中可以说是经典,作为一个acmer,到现在才正式学习dp,可以说是比较失败的.我个人比较认同一点,想要做一个比较成功的acmer,dp.搜索.数学必须精练,比较遗憾的是,对我我自身而言,并没有早早的认识到这个问题,不过现在知道了,还有一年,也不算晚.还有,我建议学背包的童鞋,都看背包九讲...... dp之01背包 01背包,做为背包中最基础的一类背包,必须要掌握好,当然我这里说的掌握好,并不是说,你横扫hdu或者poj等oj上01背包模板题就

因为初学java,对部分语法还模棱两可, 在做练习的时候,用增强for遍历字符串编译报错 所以来复习下增强for原理和适用范围 一.增强for概念 增强for(也成为for each循环)是JDK 1.5以后出来的一个高级for循环, 专门用来遍历数组和集合的,内部原理是iterator迭代器,所以遍历时,不能对集合中元素增删 遍历数组代码演示: int[] arr = {3,5,6,87}; //使用增强for遍历数组 for(int a : arr){//a代表数组中的每个元素 System

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

 Preface 我们今天来把第三本书从开局到现在讲的一大堆理论运用到我们的框架中,那么今天我们首先将原始的材质改为基于重要性采样原理的材质 这一篇是代码工程中进行MC理论应用的初步尝试篇  Ready 我们需要这几个重要的文件,我担心大家手上的文件可能不太对,所以再贴一下 /// rectangle.hpp // ----------------------------------------------------- // [author] lv // [begin ] 2019.1 //

没有上司的舞会  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 钻石 Diamond   题目描述 Description Ural大学有N个职员,编号为1~N.他们有从属关系,也就是说他们的关系就像一棵以校长为根的树,父结点就是子结点的直接上司.每个职员有一个快乐指数.现在有个周年庆宴会,要求与会职员的快乐指数最大.但是,没有职员愿和直接上司一起与会. 输入描述 Input Description 第一行一个整数N.(1<=N<=6000)接下来N行,第i+1行表示i

转自:http://strawhatfy.github.io/2015/07/22/Tornado.gen/ 引言 注:正文中引用的 Tornado 代码除特别说明外,都默认引用自 Tornado 4.0.1. tornado.gen 模块是一个基于 python generator 实现的异步编程接口.通过该模块提供的 coroutine (注:这里 coroutine 指的是 ”协程” 概念而不是后面具体实现的 decorator:@gen.decorator),大大简化了在 Tornado

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

题意:有四种硬币,1分,5分,10分,25分,分别有a,b,c,d种,给出一个n分钱,要求你求出组成n分钱最多需要的硬币数量,并且输出组成它的各种硬币的数量...... 学到的东西:这个题目我是用两种方法做的,一个是完全背包,一个是多重背包.做完这个题目,我对背包的理解可以说上了个层次......还有记录路径的方法,反过来求出各个硬币的数量,都是我以前做的题目没有涉及到的....... 要求出各个硬币有多少种,只需要记录路径,在开一个数组统计p-path[p],为什么可以如此?很容易想到path

本篇文章代码内容较多,讲的可能会有些粗糙,大家可以选择性阅读. 本篇文章的目的是简单的分析动态代理的原理及模仿JDK Proxy手写一个动态代理以及对几种代理做一个总结. 对于代理模式的介绍和讲解,网上已经有很多优质的文章,我这里就不会再过多的介绍了,这里推荐几篇优质的文章作为参考: 给女朋友讲解什么是代理模式 轻松学,Java 中的代理模式及动态代理 另外,我的 github 仓库对应目录中也有相关的基础示例代码:https://github.com/eamonzzz/java-advance

传送门 题意: 给出\(n\)个重要点,还有其余\(m\)个点,\(p\)条边. 现在要在这\(n+m\)个点中挖几口水井,每个地方的费用为\(w_i\).连接边也有费用. 问使得这\(n\)个地点都有水井(或直接.间接与水井相连)的最小代价. 思路: 有点巧妙..建立一个虚点连向所有点,边权为\(w_i\).然后直接求以\(0\)为根的斯坦纳树即可,最后再子集\(dp\)一下就行. 原理就是,此时这\(n\)个点连通,并且以\(0\)为根,脑补一下即可发现:要么直接与\(0\)相连,要么间接相

1.卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符

Bagging与随机森林算法原理总结 在集成学习原理小结中,我们学习到了两个流派,一个是Boosting,它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系,另一个是Bagging,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的Bagging和随机森林做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法,尤其是它可以很方便地进行并行训练,在现在的大数据大样本下很有诱惑力. 1.Bagging的原理 在集成学习原理总结的Bagging原理这一块,我们画了这么一张流程图 从

1 概述 我们所说的Aop(即面向切面编程),即面向接口,也面向方法,在基于IOC的基础上实现. Aop最大的特点是对指定的方法进行拦截并增强,这种增强的方式不需要业务代码进行调整,无需侵入到业务代码中,使业务与非业务处理逻辑分离. 以Spring举例,通过事务的注解配置,Spring会自动在业务方法中开启.提交业务,并且在业务处理失败时,执行相应的回滚策略. aop的实现主要包括了两个部分: 匹配符合条件的方法(Pointcut) 对匹配的方法增强(JDK代理.cglib代理) spring针