昨天的文章这个七夕节，用Python为女友绘制一张爱心照片墙吧！收获了最近以来最高的浏览量，没枉费我熬到夜里3点赶出来的热点文章。有付出就总会有所回报，只是看这天来的早晚而已。七夕一个人看这网易的数据分析直播体验课程，偶尔刷刷朋友圈，看看各种秀…有人说，经得起寂寞，耐得住孤独，能安心踏实去做一件事，才有有所建树。努力吧更为朋友们！面对现在各种的python3天入门、21天速成，等等的教程与素材，让
含义：找一个系数矩阵A以及一个字典矩阵B，使得B*A尽可能还原X，且A尽可能稀疏， 则A就是X的稀疏表示（将一个大矩阵变成两个小矩阵，达到压缩）（稀疏矩阵可以看做是特征表示）应用：广泛应用于图像处理，模式识别和机器视觉目的：从已有的字典中选择具有代表性的原子来表示输入图像，字典通常会是一个过完备的，所以编码后得到的向量通常只有少数几个元素是为零
1.背景介绍稀疏自编码（Sparse Autoencoding）是一种深度学习技术，它主要用于处理稀疏数据，如文本、图像等。稀疏自编码的核心思想
随机子集的Java实现
获取一个集合中指定个数的随机子集（元素不重复）的实现。
package com.lavasoft.randomset; import java.util.*; /** * 数学集合概念上的随机子集的Java实现研究代码 * * @author leizhimin 2010-5-17 13:25:52 */ public class R
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原创
2010-05-18 09:19:59
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27.稀疏数组在多维数组中可能会存在大量空间存储无效数值的现象为了节省空间，我们可以通过记录 行 ，列，值的方式，来压缩数组空间这样形成的新数组我们称之为稀疏数组如图18×18的棋盘，[1][2] -----> 1, [2][3]----> 2 ,其余位置都为0,用代码来压缩数组成稀疏数组package com.demo.array;public class Demo5 { public static void main(String[] arg
原创
2021-11-25 10:24:09
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1、Unity的渲染路径主要有3种：前向渲染路径、延迟渲染路径、顶点照明渲染路径摄像机单独设置，若选择User Player Settings，则摄像机会使用Project Settings的设置；否则覆盖掉Project Settings的设置，若当前显卡并不支持所选择的路径，则Unity会使用更低一级的渲染路径。标签名描述Always不管使用哪种渲染路径，该Pass总是会被渲染，而不计算任何光
1.1 降维的必要性1. 多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2. 高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。3. 过多的变量会妨碍查找规律的建立。4. 仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内。1. 2 降维的目的：1.
1：Spark ML与Spark MLLIB区别？Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库，现在已经逐渐不再被Spark团队支持，逐渐转向Spark ML库，Spark ML是面向DataFrame编程的。 2：Spark ML与Spark MLLIB中矩阵、向量定义区别？这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的，就是为了以后维护Spark ML方便。 
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2023-06-02 23:08:40
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、Deep Neural Decision Forests二、Deep Forest阅读参考 关于决策树随机森林与深度学习，以两篇论文为切入，作简要分析。 作者的研究动机，和经典的Decision Tree的关系，方法的Limits或适用的场景（给出自己的分析）。希望得到纠正和补充。 一、Deep Neural Dec
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2023-10-15 07:13:43
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Description给出一张n个点，m条边的平面图，从1号点开始随机游走，抵达n号点则结束，问期望步数？ n<=5000Solution这题在wxh的IOI2019国家候选队论文中也提到了首先考虑平面图有什么好性质，它的边数不会很多！实际上（根据论文），大于等于3个点的平面图边数不会超过3n-6，也就是说边数和点数是同阶的。我们可以将概率写成数列的形式，实际上它是一个线性递推 具体来说，我
原创
2019-05-09 19:53:28
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稀疏数组概念稀疏数组的是一个数据结构需求：编写五子棋游戏中，有存盘退
/**
* @description: 稀疏数组
* @author: Leon
* @date: 2021/12/2 22:29
**/
public class Sparse {
public static void main(String[] args) {
int[][] array = new int[10][10];
array[1][3
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2023-05-25 10:35:03
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# 实现稀疏分解python代码教程
## 介绍
在机器学习中，稀疏矩阵分解是一种常用的技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式。在本教程中，我将教你如何使用Python实现稀疏矩阵分解。我是一名经验丰富的开发者，会一步步教你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 数据准备;
数据准备 --> 模型训练;
模
1.稀疏数组 //稀疏数组 int[][] array1=new int[11][11]; array1[4][5]=68; array1[3][2]=73; array1[5][5]=62; array1[7][9]=78; array1[1][4]=56; array1[2][4]=32; ar ...
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2021-10-20 22:00:00
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1.背景介绍随机试验（Randomized Experiments）和机器学习（Machine Learning）是两个非常重要的领域，它们在现代数据科学和人工智能中发挥
目录随机森林随机森林的推广extra treesTotally Random Trees EmbeddingIsolation Forest小结sklearn随机森林实战随机森林我们知道集成学习有两个流派，一个是boosting流派，它的特点是产生的个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成另一种是bagging流派，它的特点是产生的个体学习器之间不存在强依赖关系，一系列个体
稀疏表示学习笔记（二）-- 如何计算稀疏表示稀疏表示学习（二）1. 稀疏建模的理论和实现 - 如何计算稀疏表示Relaxation MethodGreedy Method2. 总结 稀疏表示学习（二）本次主要学习资料是Duke大学Guillermo Sapiro教授的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro 课程。该课程可以
Redux 是一个JavaScript状态管理库，主要用于管理复杂应用的状态。它采用集中式存储的方式，使得整个应用的状态能够在单一的地方进行
稀疏表示和字典学习的简单理解特征分类稀疏表示字典学习 特征分类相关特征：对当前有用的属性冗余特征：所包含的信息有时能从其他特征中推演出来。如若某个冗余特征恰好对应了学习任务所需“中间概念”，有时可以降低学习任务的难度。稀疏表示稀疏性：数据集D对应的矩阵中存在很多零元素，且并不是以整列、整行的形式存在。稀疏表示：用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。寻找一个系数矩阵A（KN）以
图像增强的目的：消除噪声，显现那些被模糊了的细节或简单地突出衣服图像中读者感兴趣的特征 1.图像增强基础图像增强概念：根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或除去某些不需要的信息处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。处理的结果是使图像更适合于人的观察或机器的识别系统。空间域图像增强是基于图像中每个小范围（邻域）内的像素进行灰度变换运算，某个
