简介 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hasing)是一种近邻搜索模型,由斯坦福大学的Mose Charikar提出.我们用一种随机投影(Random Projection)的方式来创建LSH model.随机投影要求我们首先选择一个(这里考虑最简单的情况)超平面(由一个向量\(r\)定义),然后用这个超平面去散列输入的向量.给定一个输入向量\(v\)和一个超平面\(r\),我们令\(h(v)=sgn(v \cdot r)\),\(h(v)=\pm 1\)取决于输入向量在超平

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库在这里 这个很好用. 例子: /*! gcc -Wall -g -o test test.c libkdtree.a */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <ctype.h> #include <assert.h> #include <time.h> #include "kdtree.h" int main(int argc, char **argv) { ;

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""" 1.在自然语言处理中常常使用预训练的word2vec,这个预训练的词向量可以使用google的GoogleNews-vectors-negative300.bin 2.GoogleNews-vectors-negative300.bin是训练好的300维的新闻语料词向量 3.本函数的作用就是把一个词转换成词向量,以供我们后期使用.没有在该word2vec中的词采用其他的方式构建,如采用均匀分布或者高斯分布等随机初始化 """ import

matplotlib有一个finance子模块提供了一个获取雅虎股票数据的api接口:quotes_historical_yahoo_ochl 感觉非常好用! 示例一 获取数据并作折线图 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator, DateForm

Kernelized Locality-Sensitive Hashing Page   Brian Kulis (1) and Kristen Grauman (2)(1) UC Berkeley EECS and ICSI, Berkeley, CA(2) University of Texas, Department of Computer Sciences, Austin, TX Introduction Fast indexing and search for large databa

总体思想 1 利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩阵对多尺度图像进行降维 2 然后对降维的特征採用简单的朴素贝叶斯进行分类 算法主要流程 1 在t帧的时候,我们採样得到若干张目标(正样本)和背景(负样本)的图像片,然后对他们进行多尺度变换,再通过一个稀疏測量矩阵对多尺度图像特征进行降维,然后通过降维后的特征(包含目标和背景,属二分类问题)去训练朴素贝叶斯分类器(). 2 在t+1帧的时候,我们在上一帧跟踪到的目标位置的周围採样n个扫描窗体(避免去扫描整幅图像),通过相同的稀疏測量矩阵对其降维,

出处:2018 AAAI SourceCode:https://github.com/salu133445/musegan abstract: (写得不错 值得借鉴)重点阐述了生成音乐和生成图片,视频及语音的不同.首先音乐是基于时间序列的:其次音符在和弦.琶音(arpeggios).旋律.复音等规则的控制之下的:同时一首歌曲是多track的.总之不能简单堆叠音符.本文基于GAN提出了三种模型来生成音乐:jamming model, the composer model and the hybri

马氏距离有多重定义: 1)可以表示 某一个样本与DataSet的距离. 2)可以表示两个DataSet之间的距离. 1) The Mahalanobis distance of an observation {\displaystyle {\vec {x}}=(x_{1},x_{2},x_{3},\dots ,x_{N})^{T}} from a set of observations with mean {\displaystyle {\vec {\mu }}=(\mu _{1},\mu _{

Matrices and Vectors Matrices are 2-dimensional arrays: A vector is a matrix with one column and many rows:The above matrix has four rows and three columns, so it is a 4 x 3 matrix. Notation and terms:So vectors are a subset of matrices. The above ve

随机森林是决策树的集合. 随机森林结合许多决策树,以减少过度拟合的风险. spark.ml实现支持随机森林,使用连续和分类特征,做二分类和多分类以及回归. 导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spa

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先让大家来看一幅图,这幅图是V8引擎4.7版本和4.9版本Math.Random()函数的值的分布图,我可以这么理解 .从下图中,也许你会认为这是个二维码?其实这幅图告诉我们一个道理,第二张图的点的分布更加的密集,也就是说Math.Random()函数能表示的数字更多了,大家在.NET中肯定也用过GUID吧,至于GUID为什么会永不重复,大家有没有想过呢? 还是让我们先来看看官方怎么解释Math.Random()吧,它是返回了一个正数,这个正数介于0~1之间,以伪随机的方式在这个范围内波动.Ma

Math.random() 日期时间函数(需要用变量调用):var b = new Date(); //获取当前时间b.getTime() //获取时间戳b.getFullYear() //获取年份b.getMonth()+1; //获取月份b.getDate() //获取天b.getHours() //获取小时b.getMinutes() //获取分钟b.getSeconds() //获取秒数b.getDay() //获取星期几b.getMilliseconds() //获取毫秒 数学函数(用

.Net中我们通常使用Random类生成随机数,在一些场景下,我却发现Random生成的随机数并不可靠,在下面的例子中我们通过循环随机生成10个随机数: ; i < ; i++) { Random random1 = new Random(); Console.WriteLine(random1.Next()); } 测试生成随时基本都是相同的结果: 很显然上面的结果是不靠谱的,为什么会这样呢,因为微软的Random类,发现在C#中生成随机数使用的算法是线性同余法,这种算法生成的不是绝对随机,而