近邻 机器 笔记knn
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
『学习笔记』浅谈莫比乌斯反演
莫比乌斯反演是数论中的重要内容。对于一些函数 \(f(n)\)，如果很难直接求出它的值，而容易求出其倍数和或约数和 \(g(n)\)，那么可以通过莫比乌斯反演简化运算，求得 \(f(n)\) 的值。——OI-wiki 可见莫反的强大。 前置知识：数论分块 数论分块可以快速计算一些含有除法向下取整的和 ......
Golang学习笔记（十）—— 协程调度
协程调度 调度流程 Go程序运行和调度初始化 Go 程序运行会经过以下几个阶段： 从磁盘上读取可执行文件，加载到内存 操作系统执行 runtime 包中的程序入口 runtime 执行初始化，最后调用 main 函数 上图中的流程是根据源码文件 src/runtime/asm_amd64.s 和 s ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
1/10 学习进度笔记
Spark StandAlone环境部署 新角色 历史服务器 历史服务器不是Spark环境的必要组件, 是可选的. 回忆: 在YARN中 有一个历史服务器, 功能: 将YARN运行的程序的历史日志记录下来, 通过历史服务器方便用户查看程序运行的历史信息. Spark的历史服务器, 功能: 将Spar ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
学习进度笔记
Python基础语法： （1）打印出hello world # -*- coding: utf-8 -*- print "hello world" print "你好 世界" （2）注释 1、（单行注释）以 # 开头，后面的文字直到行尾都算注释 2、（多行注释）多行注释是用三引号''' '''包含的 ......
colab使用笔记
常用命令码住 %cd /content/drive/My\ Drive/ME-D2N-test # 进入文件夹` %pwd` !mkdir /content/datasets # 在当前目录下("/content")创建一个叫datasets的文件夹 1如何运行Github项目 # 克隆仓库到/co ......
搜索学习笔记+杂题 （基础一 简单的dfs+bfs）
搜索杂题： 一、基础的BFS与DFS： 深搜和广搜都可以遍历出在一定限制下可能出现的所有情况，但是朴素的搜索一般复杂度极高，成指数级别，需要用到各种五花八门的优化方式，后面会一一介绍，但基础很重要，几乎不用考虑优化，直接模拟题意就可以了。这篇博文讲的是习题ing。 深搜一般处理有分支的情况，广搜一般 ......
2024.1.10-学习进度笔记
今天，主要尝试安装了Anaconda3并进行了一些基础配置。 参考：https://blog.csdn.net/weixin_52677672/article/details/133632708 安装Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe 配置环境变量 D:\s ......
【C/C++】知识点笔记
1 - 联合体内嵌结构体初始化赋值 union { struct { int i; float f; char *p; }; int o; } obj3 = { 1, 2.2, "sk", 4, 9 }; printf("struct inlay union: %d, %f, %s, %d\n", ......
学习笔记-24.1.10
今日新建一个类数组后，对其内容赋值出现了以下问题。 Pd[] pdd = new Pd[20]; Cannot assign field "mingcheng" because "pdd2[0]" is null 翻阅资料后得知 当我从数组中获取第i个元素并访问其字段时， 但是您的数组中有null（ ......
笔记本为什么不出可升级CPU的，用台式CPU不行吗？
我十几年年前的thinkpad 通过更换cpu复活了：联想ThinkPad E430c i3变i7：笔记本电脑CPU升级思路—CPU参数 为什么现在的市面上可以更换cpu的笔记本非常稀少呢？ intel移动CPU1-3代，CPU是和台式机一样的可以更换的。4代以后都是焊死的 什么样的笔记本可以更换C ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
C# 调用WebService 笔记
最近开发工作涉及到一些关于webService调用的问题，因为太久没有做过这部分，踩了一点坑，做个笔记记录一下，避免下次踩坑。 说明 C#调用webService基本有两种方法，一种是静态调用，也就是添加到服务引用，还有一种方式是动态引用，动态引用的主要思路是通过url将DLL下载到本地，然后进行调 ......
C++字符串操作函数笔记#
1. strcpy() 从strSrc地址开始且含有'\0'结束符的字符串复制到strDest开始的地址空间中，返回值类型为char* char *strcpy( char *strDest, const char *strSrc ) { assert( (strDest != NUL) && (s ......
【学习笔记】KMP 相关算法
KMP 单模式串匹配，比较平凡所以不说了，比较有借鉴意义的每次拓展一位和 \(nxt\) 数组能极大减少不合法的匹配，时间复杂度 \(O(|s|+|t|)\)。 引出一个定义，记满足 \(s[1,i]=s[|s|-i+1,|s|]\) 的前缀为字符串 \(s\) 的 \(\mathrm{border ......
mit6.828 - lab5笔记（上）
文件系统结构 unix的文件系统相关知识 unix将可用的磁盘空间划分为两种主要类型的区域：inode区域和数据区域。 unix为每个文件分配一个inode，其中保存文件的关键元数据，如文件的stat属性和指向文件数据块的指针。 数据区域中的空间会被分成大小相同的数据块（就像内存管理中的分页）。数据 ......
前端开发笔记[6]-基于Gradio的力声信号分析界面
摘要 基于Gradio的力声信号分析界面,实现Gradio页面内嵌html代码和svg图像; 备注 仅用作前端开发练习，不保证其中的信号处理方式及数据分析的学术性。 开源地址 [https://gitee.com/qsbye/pear-dsp-gradio] 平台信息 "pyaudio~=0.2.1 ......
gnuradio笔记[2]-观测理想信道和随机信道的眼图
摘要 使用gnuradio观测理想信道和随机信道的眼图; 平台信息 GNU Radio Companion:3.10.8.0 (Python 3.10.13) 原理简介 数字基带传输系统和数字带通传输系统 数字基带传输系统 数字基带传输系统是指将未经调制的基带信号直接送上信道的系统。基带信号是指信源 ......
读算法霸权笔记13_读后总结与感想兼导读
1. 基本信息 算法霸权：数学杀伤性武器的威胁 [美] 凯西·奥尼尔(Cathy 著 中信出版社,2018年9月出版 1.1. 读薄率 书籍总字数220千字，笔记总字数32359字。 读薄率32359÷220000≈14.71% 1.2. 读厚方向 算法的力量：人类如何共同生存？ 极简算法史：从数学 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
Numpy计算近邻表时间对比
本文介绍了在Python的numpy框架下计算近邻表的两种不同算法的原理以及复杂度，另有分别对应的两种代码实现。在实际使用中，我们更偏向于第二种算法的使用。因为对于第一种算法来说，哪怕是一个10000个原子的小体系，如果要计算两两间距，也会变成10000*10000这么大的一个张量的运算。可想而知，... ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......