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转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异

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Eviews 8.0&9.0界面新功能介绍 本文其中一些是自己的整理,也有一些是经管之家论坛中一位热心.好学坛友的整理,其中只是简单介绍一下这两个新版本的部分特性,分享出来,有兴趣的看客可以一起学习.进步. Eviews 8 一.变量显示 估计参数界面得到加强,打入头几个词,会有相关关联字段的出现,方便写入变量. 二.工作表的详细介绍 workfile界面,点击"details",就会出现变量或者工作表的形式,并且有"description"介绍. Evie

时间序列分析是作时间序列数据预测的一个重要部分,由于此次实验室竞赛也用到了时间序列分析,就在此说一下平稳性分析以及非平稳处理的方法:   1.判断平稳性         1.1平稳性的定义          (1)严平稳            严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义,它认为只有当序列所有的统计特性都不会随着时间的推移而发生变化时,该序列才能被认为平稳. 满足如下条件的序列称为严平稳序列:          (2)宽平稳  宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性.它认为序列的

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且

本文主要翻译自下述GEE官方帮助 https://developers.google.com/earth-engine/guides/scale https://developers.google.com/earth-engine/guides/projections https://developers.google.com/earth-engine/guides/resample#resampling 1 尺度(scale) 尺度(scale)指像元分辨率.GEE中进行分析计算时以影像金字塔

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

.NET Core中的认证管理解析 0x00 问题来源 在新建.NET Core的Web项目时选择“使用个人用户账户”就可以创建一个带有用户和权限管理的项目,已经准备好了用户注册.登录等很多页面,也可以使用AuthorizeAttribute进行各种权限管理,看起来似乎十分方便.不过生成的代码都替我干了些什么我一团雾水.看了下生成的数据表,功能也挺复杂的.实际上我需要的只是基于用户和角色的认证管理,而且用户资料是使用现有的库,但使用.NET Core自带的认证组件必须要依赖EF,表的结构也很多对

jQuery,让我们对dom的操作更加便捷.由于其易用性和可扩展性,jQuer也迅速风靡全球,各种插件也是目不暇接. 我相信很多人并不能直接远离jQuery去做前端,因为它太好用了,我们以前做的东西大多基于jQuery和它的插件.而且现在Angular2的组件生态还不是很完善,我们在编写Angular的时候也许会想要用到jQuery.本篇文章就简单介绍下在Angular2中使用jQuery 如果你不知道怎么搭建Angular2开发环境,请参考我之前写这篇文章:Angular2入门系列教程1-使用

最近项目中用到了各种加密,其中就包括从没有接触过得aes加密,因此从网上各种查,官方的一种说法: 高级加密标准(英语:Advanced Encryption Standard,缩写:AES),在密码学中又称Rijndael加密法,是美国联邦政府采用的一种区块加密标准.这个标准用来替代原先的DES,已经被多方分析且广为全世界所使用.经过五年的甄选流程,高级加密标准由美国国家标准与技术研究院(NIST)于2001年11月26日发布于FIPS PUB 197,并在2002年5月26日成为有效的标准.2

在Disk-Base数据库中,由于临时表和表变量的数据存储在tempdb中,如果系统频繁地创建和更新临时表和表变量,大量的IO操作集中在tempdb中,tempdb很可能成为系统性能的瓶颈.在SQL Server 2016的内存(Memory-Optimized)数据库中,如果考虑使用内存优化结构来存储临时表,表变量,表值参数的数据,那么将完全消除IO操作的负载消耗,发挥大内存的优势,大幅提高数据库的性能. 在SQL Server 2016中,能够直接创建内存优化的表类型,表变量和表值参数的数据

    在谈到SQL Server的高可用性之前,我们首先要谈一谈单实例的高可用性.在单实例的高可用性中,不可忽略的就是文件和文件组的高可用性.SQL Server允许在某些文件损坏或离线的情况下,允许数据库依然保持部分在线,从而保证了高可用性.   文件和文件组     有关文件和文件组的基本概念,有很多文章已经阐述过了.这里我只是提一下,文件组作为SQL Server访问文件的一个抽象层而存在.因此SQL Server上所做的操作不是直接针对文件,而是针对文件组.     使用多个文件组和文

假设 K 类中有两个属性/字段的类型相同,并且它们引用的是同一个对象实例,在序列化的默认处理中,会为每个引用单独生成数据. 看看下面两个类. [DataContract] public class 帅哥 { [DataMember] public string Name { get; set; } [DataMember] public int Age { get; set; } [DataMember] public float Height { get; set; } [DataMember

欢迎收看本期的<老周吹牛>节目,由于剧组严重缺钱,故本节目无视频无声音.好,先看下面一个类声明. [DataContract] public class DemoObject { [DataMember] public double Part1 { get; set; } [DataMember] public int Part2 { get; set; } [DataMember] public byte Part3 { get; set; } [DataMember] public str