高维 向量 矢量 索引
C++：最大值最小值及其索引
std::max_element和std::min_element 是 C++ 标准库 <algorithm> 中的函数，可以得到数组和向量(vector)的最值及其索引 int card[6]={1,2,3,4,5,6} int maxValue = *max_element(card.begin ......
bolg索引
学习笔记 树状数组 关于最大子段和及其变式 线段树优化建图 题解 P5298 [PKUWC2018] Minimax P4198 楼房重建 P4556 [Vani有约会] 雨天的尾巴 P1879 [USACO06NOV] Corn Fields G P2824 [HEOI2016/TJOI2016] ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
MYSQL优化之索引（index）
MYSQL优化之索引（index）-语法认知篇 一、索引概述 1.什么是索引 索引是一种单独的、存储在磁盘上的数据库结构，包含对数据表中所有记录的引用指针。它的作用就相当于书籍的目录，可以加快对数据的查询速度 2.索引的优点 可以大大加快数据的检索速度 可以保证数据库表中每行数据的唯一性（唯一索引） ......
MySQL聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引 索引和数据存放在一起，找到索引也就找到数据了 集中放在连续的物理块 非聚簇索引 索引和数据分开存储，索引树的叶子指向数据行（InnoDB中，指向主键的索引号，所以要二次查找。也叫辅助索引、二级索引） 这也就解释了为什么 MyISAM 查询为什么比 InnoDB 快了。因为 InnoDB 要 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
如何判断一个sql走不走索引？
在你的工作中，可能写过很多个sql，我相信最让你头疼的，一定还是那风骚的查询sql。 我猜你很可能有这样的体验，好不容易写了一个牛逼哄哄的查询sql，兴奋的上线投产。 结果，在第二天阳光明媚的日子里，dba把你的sql揪了出来，揪出来还不算，dba还要发到群里@你，说：“嗨，兄弟，瞅瞅你写的个啥？” ......
在mysql中，字段已经建立了索引，为什么最后编写的sql语句并不走索引？
以下四种情况会导致sql语句不走索引！ 1.隐式转换 2.范围查询时，包含的数据比例太大 3.对条件字段做运算及函数操作 4.like查询不能以%开头 ......
[LeetCode] LeetCode852. 山脉数组的顶峰索引
题目描述 思路：用二分进行排除不满足条件的元素，最后剩下的元素即为答案 往常我们使用「二分」进行查值，需要确保序列本身满足「二段性」：当选定一个端点（基准值）后，结合「一段满足 & 另一段不满足」的特性来实现“折半”的查找效果。 但本题求的是峰顶索引值，如果我们选定数组头部或者尾部元素，其实无法根据 ......
索引失效的7种情况
参考链接：索引失效的7种情况 索引失效的7种情况 简述 什么时候没用 1.有or必全有索引; 2.复合索引未用左列字段; 3.like以%开头; 4.需要类型转换; 5.where中索引列有运算; 6.where中索引列使用了函数; 7.如果mysql觉得全表扫描更快时（数据少）; 什么时没必要用 ......
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
PCA(Principal Components Analysis)主成分分析: 一维列向量坐标的变换是左乘变换矩阵 而 一维行向量的坐标系基元的变换 是 右乘变换矩阵
总结： 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵； 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵； 坐标变换 坐标变换定义：把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系，转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子：东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3)，通过坐标变换到北西天坐标系，点 ......
mysql常见索引失效的情况?
1、在where后使用or，导致索引失效(尽量少用or) 2、使用llike ,like查询是以%开头，以%结尾不会失效 3、不符合最左原则 4、如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不使用索引5、使用mysql内部函数导致索引失效，可能会导致索引失效。 6、如果MySQL ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法-14
目录1. SVM算法总结2. SMO算法 1. SVM算法总结 选择 核函数 以及对应的 超参数 为什么要选择核函数？ 升维 将线性问题不可分问题 升维后转化成 线性可分的问题 核函数 有那些？ linea gauss polinormail tanh 选择惩罚项系数C min ||w||2 + C ......
Redis全文搜索教程之创建索引并关联源数据
Redis 全文搜索是依赖于 Redis 官方提供的 RediSearch 来实现的。RediSearch 提供了一种简单快速的方法对 hash 或者 json 类型数据的任何字段建立二级索引，然后就可以对被索引的 hash 或者 json 类型数据字段进行搜索和聚合操作。 这里我们把被索引的 ha ......
高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索
向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息，在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。 向量相似性搜索需要大量的内存资源来实现高效搜索，特别是在处理密集的向量数据集时。而压缩的主要作用是压缩高维向量来优化内存存储。 IVFPQ 是一种用于数据检 ......
unity3d 向量偏移一定的角度
//获得一个向量 Vector3 Dir; //向量偏移 Quaternion pianyi = Quaternion.Euler(0, Angle, 0); //获得旋转之后的向量 Vector3 Normal = pianyi * Dir; 这里相乘的顺序不能反了 ......
索引
主键索引（Primary Key Index） 主键索引是一种唯一性索引，用于唯一标识表中的每一行记录。一个表只能有一个主键索引。主键索引的值不能为NULL，且在表中必须是唯一的。主键索引可以提高查询速度，同时可以为外键约束提供参考。 唯一索引（Unique Index） 唯一索引与主键索引类似，都 ......
R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34607 原文出处：拓端数据部落公众号 大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。基于学生每天产生的一卡通实时数据，利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论帮助管 ......
ES索引误删的名场面
ES索引误删的名场面 慌了3秒，果断发个邮件； 01 最近，在版本发布时； ES线上未备份的索引，被当场「误删」了； 对于新手来说，妥妥的社死名场面； 对于老手来说，慌它3秒表示一下态度； 当时的情况也不复杂； 某「个别」队友在处理动态索引的字段问题时，反复重新构建结构和数据； 为了严谨； 还在自个 ......
索引
主键索引（Primary Key Index） 主键索引是一种唯一性索引，用于唯一标识表中的每一行记录。一个表只能有一个主键索引。主键索引的值不能为NULL，且在表中必须是唯一的。主键索引可以提高查询速度，同时可以为外键约束提供参考。 唯一索引（Unique Index） 唯一索引与主键索引类似，都 ......
ES索引结构
一、术语介绍 术语 描述 用法 数据库对比概念 字段(Field) 用于表述每一个列的名字，字段是文档的组成单元，包含字段名称、字段属性和字段内容 例如电影名称，电影评分就分别是一个字段 列 字段属性(Attributes) 描述字段的属性，例如城市名的属性是一个字符串类型，不需要分词等 用来描述字 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-软间隔-13
目录1. 总结 SVM2. 软间隔svm 1. 总结 SVM SVM算法的基础是感知器模型， 感知器模型 与 逻辑回归的不同之处？ 逻辑回归 sigmoid(θx) 映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号， +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
发布 VectorTraits v1.0, 它是C#下增强SIMD向量运算的类库
发布 VectorTraits v1.0, 它是C#下增强SIMD向量运算的类库 zyl910 吃瓜群众 关注 你经常看 C# 话题的内容 发布 VectorTraits v1.0, 它是C#下增强SIMD向量运算的类库 VectorTraits: SIMD Vector type traits ......
枚举子集&高维前缀和学习笔记
枚举子集 首先 \(n\) 位二进制数可以表示一个大小为 \(n\) 的集合的所有子集。接下来的问题均用二进制数展开。 一种暴力的想法是枚举所有数然后判一下是否满足条件，单次时间复杂度 \(O(2^n)\)，对所有数做一遍就是 \(O(4^n)\)。 发现有很多枚举是无用的，考虑怎么样让每次枚举出来 ......
github加速软件fetch-github-hosts索引
详细链接 进入文件夹 E:\github-host_v2.6\fetch-github-hosts.exe -m=client Windows启动 fetch-github-hosts.exe -m=client 自定义获取时间间隔 Windows（10分钟获取一次） fetch-github-ho ......
什么是索引下推？什么是索引覆盖？什么是回表？
索引下推是Mysql5.6推出的一个查询优化方案，主要目的是减少数据库查询中不必要的数据读取和计算。 它的原理是将查询条件尽可能地推送到索引层进行过滤，减少了从磁盘读取的数据量和后续的计算开销。 简单通过一个案例说明一下实现原理 有一张用户表User，并创建了一个联合索引(name,age)，现在需 ......
机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12
目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......
pytorch——支持向量机
1、任务要求 针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类)，得到分类结果及其准确率。 2、先导入查看基本数据 3、合并数据 将房间的数据和森林的数 ......