这篇文章为大家梳理一下整个蒙哥马利算法的本质，蒙哥马利算法并不是一个独立的算法，而是三个相互独立又相互联系的算法集合，其中包括 蒙哥马利乘模，是用来计算x⋅y (mod N)蒙哥马利约减，是用来计算t⋅ρ−1 (mod N)蒙哥马利幂模，是用来计算xy (mod N)其中蒙哥马利幂乘是RSA加密算法的核心部分。基本概念梳理几个概念，试想一
Chameleon聚类算法：使用动态建模的多阶段层次聚类 （1） Chamelon算法采用K-最近邻图的方法来构建稀疏图，，图的每一个顶点代表一个数据点，如果一个对象是另一个对象的K近邻，那么两个顶点之间存在一条边，边的权重反映相似度。（构建稀疏图） （2） Chamelon算法使用一种图划分算法，，把K-近邻图划分成大量相对较小的子簇，使得边割最小。如把簇
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2024-07-14 11:30:42
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VMD确定分解个数K1. VMD基础概念变模态分解（variational mode decomposition，VMD） 将一个时间序列f分解成k个具有固定中心频率ω_k的模态分量u_k (t)，并使每个模态量的频率估计带宽之和最小。对各模态分量进行Hilbert变换得到其单边频谱，通过混合一估计中心频率，将各分量的单边频谱调制到基频带，再经过对解调信号梯度的L2正则化进行高斯平滑估计，得到风功
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2024-09-27 18:38:00
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EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x
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2024-08-09 11:54:41
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继续 上一篇 的研究，结合 xen4.2.3 的代码分析，发现 xen4.2.3 的应用层工具库 tools 包含一个工具叫 libvchan ，其头文件描述如下：* This is a library for inter-domain communication. A standard Xen ring
34 * buffer is used, with a datagram
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2024-09-10 23:02:24
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矩阵的奇异值分解在矩阵理论的重要性不言而喻，它在最优化问题、特征值问题、最小乘方问题、广义逆矩阵问,统计学,图像压缩等方面都有十分重要的应用。定义： 设A为m*n阶矩阵， A H A 的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值。记为 σ i (A)。 > 如果把A H A的特征
1. SGD的不足：①呈“之”字型，迂回前进，损失函数值在一些维度的改变得快（更新速度快），在一些维度改变得慢（速度慢）- 在高维空间更加普遍②容易陷入局部极小值和鞍点： 局部最小值： 鞍点： ③对于凸优化而言，SGD不会收敛，只会在最优点附近跳来跳去 - 可以通过使用不固定的learning rate来解决（凸优化的全局最优点是针对训练数据而
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2024-04-22 21:09:01
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Smote的理解（2022.05.16） SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题。 它以每个样本点的k个最近邻样本点为依据，随机的选择N个邻近点进行差值乘上一个[0,1]范围的阈值，从而达到合成数据的目的。这种算法的核心是：特征空间上邻近的点其特征都是相似的。它并不是在数据空间上进行采样，而是在特征空间中进行采样，所以它的准确率会高于传统的采样方式。 即在以上所选的两
线性空间滤波空间滤波不同于灰度变换，空间滤波是用一个掩模依次处理每一个像素，输出图像的结果不只是由原来对应位置的像素值确定，而是由掩模范围内的元素值共同作用。 matlab使用imfilter函数实现线性空间滤波g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options) f是输入图像，w是滤波模板，g是滤波结果。filtering_mo
Understanding the rise of China演讲者：Martin Jacques 马丁·雅克语言：英语简介：2010 | 在TED伦敦沙龙会上，经济学家马丁·雅克Martin Jacques问：在西方我们对中国和它显著的崛起现象有多少认识？作为《当中国统治世界》的作者，他解释了西方国家常常对中国经济的快速增长力感到困惑的理由，他提出3个基础观点来帮助我们理解当
作者：赵志为 闵革勇01 边缘计算的历史背景1946年在美国宾夕法尼亚大学，电子晶体管计算机ENIAC携170平方米、18000个晶体管的庞大身躯悄然问世，作为计算的载体，开启了现代计算机的发展之路。此后，晶体管代替了电子管，集成电路代替了晶体管，计算机的发展沿着摩尔定律的轨道一路狂奔，从巨大的机房一步步走进了千家万户，登上了小小的桌面，甚至作为可穿戴嵌入式设备成为人体的一部分。伴随这一过程，越来
一些小伙伴们经常问Tigase8 check下来的源代码怎么跑起来，因为我不能及时一 一回答，所以还是写个博文来演示一下吧，一般针对新手而言，老手的话，就跳过吧！ 一、一般第一步是进入tigase的官网，现在官网代码已经转移到github上，选择你想要下载的模块 ： 如果下图，现在8.0版本已经正式发布了。我们就使用它作为研究学习：可以先通过git 克隆下来代码：gi
引言模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算法中树的数量就是一个超参数，而神经网络中的权值则不是超参数。其它超参数有：神经网络训练中的学习率支持向量机中的 c cc 参数和 γ gamm
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2024-07-13 09:52:03
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ICE: Inter-instance Contrastive Encoding for Unsupervised Person Re-identification（ICCV2021）实例间对比学习的无监督行人重识别 领域：USL(w camera) https://github.com/chenhao2345/ICE文章目录ICE: Inter-instance Contrastive Enco
论文讲解： 该论文运用的卷积神经网络（CNN）和LSTM，其中CNN处理频率和空间信息，LSTM处理从CNN输出中提取时间相关性，并将两种模型进行融合。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了92%左右的准确率。： 论文设计了一种新
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2024-10-21 13:22:43
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? 内容介绍1. 绪论近年来，随着生物医学工程的快速发展，心电图（ECG）信号分析在临床诊断和健康监测中发挥着越来越重要的作用。然而，ECG信号不可避免地会受到各种噪声的干扰，如肌电图（EMG）噪声、呼吸噪声和电源线干扰等。这些噪声的存在会严重影响ECG信号的质量，进而影响ECG信号的分析和诊断。因此，ECG信号去噪成为ECG信号处理中的一个关键步骤。2. CEEMDAN算法简介完备经验模态分解（
目录 通俗理解极大似然估计EM算法引例EM算法公式推导Jensen不等式 EM算法的流程通俗理解极大似然估计 举个例子：假设有一百个男生，我们抽取五十个人进行身高的统计。 我们根据先验知识知道，身高服从高斯分布 ，但高斯分布的方差和均值不知道。 我们想通过抽取出的五十个人升高估计这两个参数，这就是极大似然估计。&n
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2024-05-17 17:33:34
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想要做好项目管理，就必须掌握这个方法——WBS项目分解的结构也是至关重要，WBS分解结构的特点是：1、自上而下，逐级进行分解。2、一个任务节点也只能一个人负责，其他人配合。3、工作量以日为单位。4、根据项目确定分解层级数量，层级越多越不易于管理。5、分解的任务节点，应该与实际工作情况一致，这样才能对项目进行指导。在项目实施过程中，项目WBS贯穿项目管理全过程，将项目各个阶段的工作串联起来形成项目集
仅供个人学习用算法CNN：卷积神经网络 Convolutional neural networkRNN：循环神经网络 Recurrent neural networksLSTM：长短期记忆 Long short term memoryGRU : 门循环单元 Gated recurrent unitsFFNN：前馈神经网络 Feed forward neurral netwo
0. 简介tornado是一个用Python语言写成的Web服务器兼Web应用框架，由FriendFeed公司在自己的网站FriendFeed中使用，被Facebook收购以后框架以开源软件形式开放给大众。tornado最大的特点就是其支持异步IO，所以它有着优异的性能。下表是和一些其他Web框架与服务器的对比:(处理器为 AMD Opteron, 主频2.4GHz, 4核) 服务部署请求/每秒T
