介绍:推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些项目产生过兴趣,那么将来他很可能依然对其保持热忱。其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤(Memory-based CF)与基于模型的协同过滤技术(Model-based CF)。其中基于模型的协同过滤技术中尤为            
                
         
            
            
            
            什么是Affinity Matrix?An Affinity Matrix, also called a Similarity Matrix, is an essential statistical technique used to organize the mutual similarities between a set of data points. Similarity is simil            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-06 15:41:12
                            
                                234阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            矩阵分解 Matrix Factorization矩阵分解简介矩阵分解,简单来说,就是把原来的大矩阵,近似分解成两个小矩阵的乘积,实际推荐计算时不再使用大矩阵,而是使用分解得到的两个小矩阵。假设用户物品评分矩阵为 R, 维度为mxn,即 m 个用户, n 个物品。选择一个很小的数 k,k 比 m 和 n 都小很多,然后通过算法生成两个矩阵 P 和 Q,这两个矩阵的要求如下:P 的维度是            
                
         
            
            
            
            推荐系统种矩阵分解有着不错的效果,其中SVD(Singular Value Decomposition)奇异值矩阵分解也是常用的一种方法,通过对原始矩阵进行SVD分解后,可以将原始高纬数据映射到低维空间,在降维过程中,其关注的是如何去除噪声和保留更多有效信息。其优点:简化数据,去除噪声,提高算法结果  缺点:分解过程和实际业务执行过程匹配不上  适用数据类型:数值型SVD的原理文章有很多,这里主要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             1、矩阵及其基本算法,计13 刘汝佳,矩阵及其基本算法,矩阵的表示 矩阵的基本运算 小结和应用举例,一、矩阵的表示,三角矩阵的压缩表示法 稀疏矩阵的三元组表示法 稀疏矩阵的十字链表表示法,矩阵在形式上最直接的表示是一个二维数组,但是在一些特殊的场合中,我们需要引入一些特殊的方法来表示一些特殊的矩阵。在本节中,大家还将了解到以下几种表示方法:,矩阵的二维数组表示法,struct TMat            
                
         
            
            
            
            一、feign测试代码1.服务接口上标注@FeignClient@FeignClient("order")
public interface OrderServiceFeign {
    @GetMapping("/getOrder")
    String getOrder();
}2.调用方可以直接注入然后直接调用访问@RestController
@RequestMapping("/fei            
                
         
            
            
            
            解剖SQLSERVER 第十六篇 OrcaMDF RawDatabase --MDF文件的瑞士军刀当我最初开始开发OrcaMDF的时候我只有一个目标,比市面上大部分的书要获取MDF文件内部的更深层次的知识随着时间的推移,OrcaMDF确实做到了。在我当初没有计划的时候,OrcaMDF 已经可以解析系统表,元数据,甚至DMVs。我还做了一个简单UI,让OrcaMDF 更加容易使用。这很好,但是带来的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              ASIL 根据伤害的可能性和可接受性来确定安全要求,以使汽车零部件或软件符合  ISO 26262。该标准将功能安全定义为“ 不存在由电气电子系统故障行为相关的危害引起的不合理风险”。ASIL 根据对汽车部件的危害概率和承受度,确立符合ISO 26262标准的安全要求。ISO 26262 是一个面向目标的标准,完全关注“防止伤害”。尽管 ASIL 分类面临质疑的挑战,却旨在            
                
         
            
            
            
            FEMA和地方政府运用GIS对抗灾害
2011-03-14  作者:Esri China    来源:Esri China
  鉴于全国对灾害的认识与日俱增,研究人员重新评估了人们在灾害发生时的危险,认为灾害前的准备工作能够减轻危害。2000年十月,当减灾法令(DMA)被写入法律的时候,相关研究得到了极大的推进。
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            FEMA和地方政府运用GIS对抗灾害
2011-03-14  作者:Esri China    来源:Esri China
  鉴于全国对灾害的认识与日俱增,研究人员重新评估了人们在灾害发生时的危险,认为灾害前的准备工作能够减轻危害。2000年十月,当减灾法令(DMA)被写入法律的时候,相关研究得到了极大的推进。
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            对称矩阵、Hermite矩阵、正交矩阵、酉矩阵、奇异矩阵、正规矩阵、幂等矩阵            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            #include #include#include#include#include#include#include#include#define N 100using namespace std;templateout_type convert(const in_value & t){ str...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            问题:        现在有一个五子棋盘,如下,需要你进行存盘,然后以后在玩的时候还可以继续上一盘,你可以直接把这个11X11的棋盘直接保存到一个二维数组中,然后写进文件夹,但是你会发现,此时11X11的棋盘只有3个数据,其他都是无用的,占用内存空间,这显然转换成稀疏矩阵在存储,明显可以省略很多空间,接下来我们用Java代码模拟把它转换成稀疏矩阵,再从稀疏矩            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考的是《游戏和图形学的3D数学入门教程》,非常不错的书,推荐阅读,老外很喜欢把一个东西解释的很详细。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、基本概念1.1 协方差矩阵 及推导1.2 黑塞矩阵 示例1.3 正定矩阵定义及性质1.4 正            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            将矩阵分为很多由lowbit 组成的小矩阵 , 然后就跟树状数组一样维护了求和的时候用矩阵前缀和的思想(s[x2][y2]-s[x1-1][y2]-s[x2][y1-1]+s[x1-1][y1-1]) 单            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-07-05 10:37:20
                            
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            矩阵专题介绍矩阵有一个神奇的作用,它可以用来快速求递推式的第\(n\)项,学会这个技能,你需要掌握这两个前置芝士 矩阵快速幂,矩阵加速(数列)具体怎么优化呢? 这个博客已经总结的较为全面,在这里我就不再加赘述。代码贴一发我写的模板矩阵快速幂#include#include#include#include#define int long long
#define mod 1000000007
usi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一、矩阵构造、1、列举元素、2、顺序列举、3、矩阵重复设置、4、生成元素 1 矩阵、二、矩阵计算、1、矩阵相加、2、矩阵相减、3、矩阵相乘、4、矩阵对应相乘、5、矩阵相除、6、矩阵对应相除、三、代码示例、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                大家好,这是我的第一篇博客。    矩阵求导(Matrix Derivation,或者Matrix Differential),在机器学习、图像处理、最优化领域经常会遇到。其本质是多元变量的微积分,只是把求导应用在了矩阵上,不同在于这些求导是按照一定规则排列的。因此,说简单也很简单,在矩阵理论的书籍中一般会介绍雅克比(Jacobi)矩阵,点到为止,也            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.对称矩阵 2.Hermite矩阵 3.正交矩阵 4.酉矩阵            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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