高维 思想
优化思想
1. 必须测量性能 人的感觉对于检测性能提高了多少来说是不够精确的。人的记忆力不足以准确地回忆起以往多次实验的结果。本内侧的知识可能会误导你，使你相信了一些并非总是正确的事情。当判断是否应当对某段代码进行优化的时候，开发人员的直觉往往差得令人吃惊。他们编写了函数，也知道这个函数会被调用，但他们并不清 ......
在程序开发中一些重要的思想和原则
在程序开发中，有一些重要的思想和原则可以帮助开发者编写出更好的代码，提高代码质量和可维护性。以下是一些值得遵守的核心思想： 模块化： 把复杂的系统分解成一系列可重用的模块或组件，每个模块具有单一职责，减少耦合度，增强代码的复用性和可维护性。 面向对象编程（OOP）： 封装、继承、多态三大特性，确保数 ......
利用强化学习算法解释人类脑对高维状态的抽象表示：how humans can map high-dimensional sensory inputs in actions
论文： 《Using deep reinforcement learning to reveal how the brain encodes abstract state-space representations in high-dimensional environments》 地址： http ......
【算法】【思想】做算法题中的一些思想总结
1 小技巧 // 数字 char 怎么得到它的 int char c = '5'; int num = c - '0' + 1; 2 思想 2.1 给定数的下一个接近的数 比如 241532 的下一个数 242135，主要是思想，从右往左找到第一个出现降序的，找到 15，然后从右边找到第一个比 1 ......
Druid源码阅读--带设计思想
一、Druid数据源连接池概念 对于连接来说，建立连接和销毁连接是非常耗时的，因此使用池化思想，将连接放入连接池中，便于复用。 1、Druid 中连接的概念 由于将连接放入了连接池，那么就存在两个维度的连接，一个是在连接池中真实的物理连接，一个是应用角度获取到的连接，即逻辑连接。物理连接 ......
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 ......
BP神经网络思想及其Python实现
神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型。它由神经元组成，这些神经元相互连接形成网络。每个连接都有一个权重，而神经元则通过激活函数处理输入并生成输出。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。在训练过程中，神经网络通过调整权重来学习模式和特征，使其能够进行预测或分类任务。这种学习过程通常依赖于反向 ......
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 ......
关联分析思想及其Python实现
关联规则分析算法是一种用于挖掘数据集中项之间关系的技术，它可以揭示数据中的潜在模式和趋势。这种算法的核心思想是寻找数据集中频繁出现的组合，从而推断它们之间的关联关系。其中，Apriori算法是关联规则分析的代表之一。Apriori算法的基本原理是利用"先验原理"，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有 ......
决策树算法思想及其Python实现
决策树算法是一种在机器学习和数据挖掘领域广泛应用的强大工具，它模拟人类决策过程，通过对数据集进行逐步的分析和判定，最终生成一颗树状结构，每个节点代表一个决策或一个特征。决策树的核心思想是通过一系列问题将数据集划分成不同的类别或值，从而实现对未知数据的预测和分类。这一算法的开发灵感源自人类在解决问题时 ......
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 ......
系统聚类思想及其Python实现
系统聚类是一种将对象或数据按照其相似性进行分组的方法。与传统聚类方法不同，系统聚类通过构建一颗层次树（或称为树状图或谱系图）来展现数据的层次结构。在系统聚类中，数据点最初被视为单独的簇，然后通过逐步合并或分裂，形成一个层次结构的聚类结果。这种层次结构可用于分析数据的不同层次的相似性关系。系统聚类常用 ......
K-means聚类思想及其Python实现
聚类就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。“相似”这一概念，是利用距离标准来衡量的，我们通过计算对象与对象之间的距离远近来判断它们是否属于同一类别，即是否是同一个簇。聚类是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方 ......
高维前缀和
对于求高维前缀和，我的理解是在维度数乘总点数的复杂度下求前缀和。 首先可以先看看二维前缀和。 如果使用容斥的方法，像这样： for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=m;j++){ f[i][j]=a[i][j]+f[i-1][j]+f[i][j-1]-f[i-1] ......
《软件工程思想》读后感
我花了两天时间略看了林锐博士的《软件工程思想》这本书，尽管不是字字斟酌，但读完后还是收获颇丰。这本书不过百页，总体看来，作者文笔不错，文风幽默又略带自谦，这是我很喜欢的。在读到作者形容程序员的生活和工作已融为一体，尽管单调却不乏味，还能独享孤独一处时，作者写到，“有诗为证：我编程三日，两耳不闻人声， ......
AI人工智能·史蒂芬·沃尔弗拉姆的两个思想
2022年末OpenAI推出了ChatGPT对话机器人，拉满了人工智能（Artificial Intelligence，即AI）的火爆度。作为一名计算机从业人员，感觉如果不懂点AI都不好意思在茶前饭后愉快的聊天了。因此，从最新最简单的入手，赶紧拜读史蒂芬·沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）... ......
Day20.二分法分析_面向编程思想_有名函数和匿名函数区别
1.Day19日复习_1： 2.Day19日复习_2： 3.方案一：整体遍历： 4.二分法逻辑分析一： 5.二分法逻辑分析二： 6.面向过程编程思想： 7.有名函数和匿名函数的区别： ......
Java并发编程：面向对象思想与并发编程思想的融合
1. 封装共享变量 1.1 识别可变化与不变的共享变量 识别可变化与不可变化的共享变量。 针对初始化后不再改变的变量，可以添加final修饰。不仅编译器编译更快，也对后续开发人员指明了变量属性，更防范了意想不到的修改行为。 1.2 针对可变化的共享变量，进行封装处理 针对共享变量的访问，若是没有统一 ......
低代码的核心思想 如何统一数据的格式
{ name: 'deepsort', label: '1234', type: 'hidden', value: false, description: '', }, { name: 'confidence', label: '1234', type: 'Switch', value: true, ......
考研数学笔记：在计算无穷限积分的时候，要注意应用极限的思想
在计算无穷限积分的时候，要注意应用极限的思想 对于含有反三角函数的积分可以用对应的三角函数代换求解 如何通过通解还原微分方程？ 判断微分方程解的形式有时候需要分类讨论 ......
Vue3设计思想及响应式源码剖析
一、Vue3结构分析 1、Vue2与Vue3的对比 对TypeScript支持不友好（所有属性都放在了this对象上，难以推倒组件的数据类型） 大量的API挂载在Vue对象的原型上，难以实现TreeShaking。 架构层面对跨平台dom渲染开发支持不友好,vue3允许自定义渲染器，扩展能力强。 C ......
dfs思想方式
dfs 深度优先搜索：一条路走到黑 基本模型: Returntype dfs(参数) { 判断边界（返回） 扩展状态 dfs下一步 返回} dfs + 记忆返回值 = 记忆化搜索 class Solution { public: int minPathCost(vector<vector<int>> ......
计数的思想
计数的思想，源自于计数排序。 计数就是把出现过的元素个数进行记录。在集合相关操作中，计数+1表示加入元素，计数-1表示删除元素。 我们在操作过程中，有时要对某些变量进行记录，记录出现的位置，记录上一次的值都是计数的思想。 本题我们采用计数的思想，记录每个字母出现的次数。s的长度为n。出现最多次字母的 ......
浅谈DDD(Domain-Driven Design)领域驱动设计思想
当提到领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）时，我们指的是一种软件开发方法，它强调通过深入理解业务领域来指导软件的设计和开发。DDD的核心思想是将业务领域的知识融入到软件模型中，以便更好地满足业务需求。 以下是DDD的一些关键概念和思想： 1. 领域模型： 核心思想： 领域 ......
[结构化学习]网络IO模型思想及实现
1. 网络IO流程简介 对于一个 CS 架构的服务，其中少不了网络通信。而涉及到网络通信，自然就涉及到 Socket 编程，而网络IO模型 简单来说就是对Socket处理流程进行抽象。 注：本文中的IO仅代指网络IO 一个简化的Socket处理流程如下： 服务端创建Socket监听端口 服务端等待S ......
MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25741 原文出处：拓端数据部落公众号 此示例显示如何 lasso 识别和舍弃不必要的预测变量。 使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。 html rng(3,'twister') % 实现可重复性 for i = 1:5 X( ......
在思想方面讨论堆排序(考研自用,按非递减方式排序)
目录 1.什么是排序 2.关于堆排序的几个问题 3.问题求解首先:排序的定义 拿冒泡排序(递增)来讲,在一个给定的数组序列中,若A[i+1]<A[i],则将其两个的数值进行交换,排好序的序列应该是递增的,类似于[1,2,3,4,5...]; 所以排序是在数组中进行的,物理内存的数值发生了永久性的变化 ......
统计学强调低维空间问题的统计推导，机器学习强调高维预测问题
统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别，其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导： 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中，数据通常被认为是在低维空间中采样的，即特征的数量相对较少。例如，在古典统计中，可能会考虑一些变量对某个 ......
js是一门基于对象的语言，js不是面向对象的语言,但是可以模拟面向对象的思想，具体说面向对象的三大特征中:封装、继承、多态。JS少了多态。
下列关于 JavaScript 的说法中正确的是（） A 所有变量在使用之前必须做声明 B JavaScript是面向对象的程序设计语言 C JavaScript是解释性语言 D JavaScript前身是Oak语言 正确答案：C 选C。 解释性语言是相对于编译型语言存在的，源代码不是直接翻译成机器 ......
黑客与骇客的行为差异与思想差异
·对于骇客来说，只要能找到系统的一个弱点，就可以达到入侵系统的目的； ·对于从事安全的白帽子而言，必须找到系统的所有弱点，不能有遗漏，并且将所有弱点全部消除，才能保证系统不会出现安全问 题； ·这种差异是由于工作环境与工作目的导致的： 白帽子一般为企业或安全公司服务，工作的出发点就是要解决所有安全问 ......