LDA算法 对于两类问题的LDA(Matlab实现) function [ W] = FisherLDA(w1,w2) %W最大特征值对应的特征向量 %w1 第一类样本 %w2 第二类样本 %第一步:计算样本均值向量 m1=mean(w1);%第一类样本均值 m2=mean(w2);%第二类样本均值 m=mean([w1;w2]);%总样本均值 %第二步:计算类内离散度矩阵Sw n1=size(w1,1);%第一类样本数 n2=size(w2,1);%第二类样本数 %求第一类样本的散列矩阵s1

研究生二年级实习(2010年5月)开始,一直跟着王益(yiwang)和靳志辉(rickjin)学习LDA,包括对算法的理解.并行化和应用等等.毕业后进入了腾讯公司,也一直在从事相关工作,后边还在yiwang带领下,与孙振龙.严浩等一起实现了一套大规模并行的LDA训练系统——Peacock.受rick影响,决定把自己对LDA工程实践方面的一些理解整理出来,分享给大家,其中可能有一些疏漏和错误,还请批评指正. Rickjin在<LDA数学八卦>[1]一文中已经对LDA的数学模型以及基本算法介绍得比

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

自然语言处理任务,比如caption generation(图片描述文本生成).机器翻译中,都需要进行词或者字符序列的生成.常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中. 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现.其中,greedy search 比较简单,着重介绍beam search算法的实现. 我们在文本生成解码时,实际上是想找对最有的文本序列,或者说是概率,可能性最大的文本序列.而要在全局搜索这个最有解空间,往往是不可能的(因为词

文本生成哪家强?上交大提出基准测试新平台 Texygen 2018-02-12 13:11测评 新智元报道 来源:arxiv 编译:Marvin [新智元导读]上海交通大学.伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠, 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台,这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台.Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型,而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性.质量和一致性的评测指标. 项目地址: https://github.com/geek-

from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名,从而逃避域名黑名单检测的技术手段.例如,一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com,如果我们的进程尝试其它建立连接,那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒.域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接,但对于不断更新的DGA算法并不奏效.我们的团队也一直在对DGA进行广泛的

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

分享嘉宾:管正雄 阿里云 高级算法工程师 出品平台:DataFunTalk 导读:面对海量的用户问题,有限的支持人员该如何高效服务好用户?智能QA生成模型给业务带来的提效以及如何高效地构建算法服务,为业务提供支持.本文将介绍:阿里云计算平台大数据产品答疑场景:基于达摩院AliceMind预训练模型实现的智能QA生成算法核心能力及背后实现原理:如何通过智能运维服务平台将算法能力输出,给业务提供一站式服务,优化答疑体验.主要分为以下几部分: 背景介绍 QA生成框架 QA生成在业务场景中的应用 总结与

#coding:utf-8 ''' Python生成二维码 v1.0 主要将文本生成二维码图片 测试一:将文本生成白底黑字的二维码图片 测试二:将文本生成带logo的二维码图片 ''' __author__ = 'Xue' import qrcode from PIL import Image import os #生成二维码图片 def make_qr(str,save): qr=qrcode.QRCode( version=4, #生成二维码尺寸的大小 1-40 1:21*21(21+(n-

一个UUID生成算法的C语言实现——WIN32版本   cheungmine 2007-9-16   根据定义,UUID(Universally Unique IDentifier,也称GUID)在时间和空间都是唯一的.为保证空间的唯一性,每个UUID使用了一个48位的值来记录,一般是计算机的网卡地址.为保证时间上的唯一性,每个UUID具有一个60位的时间戳(timestamp).这个时间戳表示自公元1582年(绝对不是1852,这是<COM技术内幕>,1999年3月第1版第89页中的一个错误

分布式全局不重复ID生成算法 算法全局id唯一id  在分布式系统中经常会使用到生成全局唯一不重复ID的情况.本篇博客介绍生成的一些方法. 常见的一些方式: 1.通过DB做全局自增操作 优点:简单.高效 缺点:大并发.分布式情况下性能比较低 有些同学可能会说分库.分表的策略去降低DB的瓶颈,单要做到全局不重复需要提前按照一定的区域进行划分.例如:1~10000.10001~20000 等等.但这个灵活度比较低. 针对一些并发比较低的情况也可以使用类似这种方式.但大并发时不建议使用,DB很容易成为

Delaunay三角网,写了用半天,调试BUG用了2天……醉了. 基本思路比较简单,但效率并不是很快. 1. 先生成一个凸包: 2. 只考虑凸包上的点,将凸包环切,生成一个三角网,暂时不考虑Delaunay三角网各种规则.将生成的三角形放进三角形集合 Triangles 中: 3.将其它非凸包上的点全都插入.每插入一个点 ptA,都要判断被插入的点存在于 Triangles 集合的哪个三角形(trianA)之内,并将 ptA 与此三角形的三个点进行连接,删除 trianA,并将新生成的三角形加入

由于我的极差记忆力,我打算把这个破玩意先记下来.因为以后会有改动(Delaunay三角网生成算法),我不想把一个好的东西改坏了... 好吧-- 凸包生成算法,: 1.先在指定的宽(width)高(height)范围内生成一堆随机点:   1.1. 生成N个不重复的正整数,使用洗牌算法让生成的数字不重复:   1.2. 将每个数字分解成坐标.可以设想一个二维数组,每个数字依次填进数组内.那么,对于数字A来说,它能够生成的坐标则为: x = A % width; y = (A% width== 0)

1.概述 FastText 文本分类算法是有Facebook AI Research 提出的一种简单的模型.实验表明一般情况下,FastText 算法能获得和深度模型相同的精度,但是计算时间却要远远小于深度学习模型.fastText 可以作为一个文本分类的 baseline 模型. 2.模型架构 fastText 的模型架构和 word2vec 中的CBOW 模型的结构很相似.CBOW 模型是利用上下文来预测中间词,而fastText 是利用上下文来预测文本的类别.而且从本质上来说,word2v

上学期期末老师给了我本杂志让我好好看看里面的Gans网络是如何应用在文本生成上的,文章里面也没有介绍原理性的东西,只是说了加入这个Gans模型后效果有多好,给出了模型架构图和训练时所用的语料例子,也没有给出模型的细节以及训练时的优化目标.看的我一脸懵.这篇文章也不涉及任何原理性东西,只是用我自己的理解说明一下Gans网络存在的问题以及如何改进. 之后看了大量资料才对这个模型有一个很好的认识,Gans模型16年被提出来的,之后就在图像生成方面取得了很不错的成果,Gans刚提出来的时候只适用于连续型

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed tra

当我们用RocketMQ发送信息的时候通常都会返回如下信息: SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=0A42333A0DC818B4AAC246C290FD0000, offsetMsgId=0A42333A00002A9F000000000134F1F5, messageQueue=MessageQueue [topic=topicTest1, brokerName=mac.local, queueId=3], queueOffset=4] 对于客户端来说

在分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是id咋生成? 因为要是一个表分成多个表之后,每个表的id都是从1开始累加自增长,那肯定不对啊. 举个例子,你的订单表拆分为了1024张订单表,每个表的id都从1开始累加,这个肯定有问题了! 你的系统就没办法根据表主键来查询订单了,比如id = 50这个订单,在每个表里都有! 所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了,在分库分表之后,对于插入数据库中的核心id,不能直接简单使用表自增id,要全局生成唯一id,然后插入各个表中,保证每个表内的某个

下面以最快的速度简单谈谈阴影生成技术,目前普遍采用的一般有三种:Planar Shadow.Shadow Mapping和Shadow Volume,前者类似投影,计算最简单,缺点只能绘制抛射在平面上的阴影:Shadow mapping利用站在光源处所沿光源法线看去所生成的深度图来检测场景中的体象素是否处于阴影中,缺点是光源与物体位置相对固定.且在极端情况下计算精度差,不太适合精确到象素的动态光阴场合:Shadow Volume是目前最适合精确表现动态光阴场景的技术,适用性最广,其典型的适用范例

关于bayes的基础知识,请参考: 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (上) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html  基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (下) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/

◆ 常用的算术和生成算法: 1.1.求和( accumulate 是求和的意思)(对指定范围内的元素求和,然后结果再加上一个由val指定的初始值.) T accumulate(iteratorBegin, iteratorEnd, T _initialValue); T accumulate(iteratorBegin, iteratorEnd, T _initialValue, functor某种计算方式); 1.2.填充(将输入值赋给标志范围内的所有元素) void fill(iterato