拉普拉斯算子推导第10页

【大数据面试题】001 Flink 的 Checkpoint 原理

Checkpoint机制触发Checkpoint通过设置时间或数据量阈值来触发Checkpoint生成Barrier屏障，写入快照Flink触发Checkpoint后，会从数据源Source算子开始分发

Jiweilai1·2024-02-04 07:13

IMU-Odom 运动模型

IMU运动积分IMU的运动积分公式如下：由公式可以看出：当前时刻的R、V、P都是在上一时刻的R、V、P的基础上推导过来的，且模型中含有向量重力g。为了使用一段时间的相对量来代替某个时刻的

Jiqiang_z·2024-02-04 06:43

Dart 语言入门

;}变量与常量1.变量Dart是一个强大的脚本类语言，可以不预先定义变量类型，自动会类型推导(有点kotlin

消失的旧时光-1943·2024-02-04 06:09

Spark 的Driver程序中定义的外部变量或连接为什么不能在各种算在中直接用，如果要要如何做？

在Driver程序中定义的外部变量或连接不能在算子中直接使用，因为它们不会被序列化并发送到各个Executor。如果需要在算子使用外部资源，应该在算子内部初始化这些资源。

小湘西·2024-02-04 06:32

卜算子·漫兴典故

“千古李将军，夺得胡儿马。”西汉名将李广四十余年中与匈奴大小七十余战，英名远播，被匈奴人称为“飞将军”。小令篇制有限，不可能悉数罗列这位英雄的传奇故事，因此词人只剪取了史传中最精彩的一个片断：公元前129年（汉武帝元光六年），李广以卫尉为将军，出雁门击匈奴。匈奴兵多，广军败被擒。匈奴人见广伤病，遂于两马间设绳网，使广卧网中。行十余里，广佯死，窥见其傍有一胡儿（匈奴少年）骑的是快马，乃腾跃而上，推堕

夏树你好·2024-02-04 04:08

系统学习Python——装饰器：函数装饰器-[对调用计时：装饰器与每次调用计时]

这里部署下它们来计时装饰器的测试代码的IM列表推导案例，然而计时引发了管理代码的额外代价，其中包括一个外层循环和函数调用：importtimerimporttimeitdeflistcomp(N):[x

von Neumann·2024-02-04 04:32

西瓜书学习笔记——低维嵌入（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入（Low-DimensionalEmbedding）是一种降低高维数据维度的技术，目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间，以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中，随着数据维度的增加，样本之间的距离变得更加稀疏，导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空

Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法（KernelMethods）来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧，将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间，然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射

Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想：如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段，而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤：选择K值：首先，确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的

Nie同学·2024-02-04 01:42

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征，这些新特征被称为主成分，它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间（各个属性之间是线性无关的）中的样本点，存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达：最近重构性

Nie同学·2024-02-04 01:09

ST表（保姆级，简单易懂）

例：35257819通过部分区间的最值推导出整个区间的最值，同样我们可以求出最小值1，极差就是8。这个操作我们可以逆向考虑，将区间一分为二，要找出3

悄咪咪的蠢材·2024-02-04 01:59

每天上班你会被“堵”多久？

尽管听起来有点离经叛道，但都是进过严肃推导的科学范式。哪个国家愿意壮着胆子试一试，效果可能真的还不错。荷兰是世界上自由程度最高的国家之一。我记得荷兰的毒品和色情行业是合法的，但是合法不等于泛滥。相反地

小成读会书·2024-02-03 22:03

［226］逆向思维促养成

反过来推导，适当剥夺，让他通过危机感和不满足感，产生珍惜感。愉快、成就、自尊，这一类体验，是做很多事情都需要的热情。“写好写坏，费的力气差不多，认真写，心情还更愉快？”

子之彦·2024-02-03 22:16

【学习总结】2401230_数据结构与算法（五）

分析时间复杂度的例题循环执行推导：找到执行次数最后取时间复杂度为T（n）=O（log2n）二、每日一个例题示范高手去散步题目描述鳌头山上有�n个观景点，观景点两两之间有游步道共�m条。高手的那个

豆乳麻薯·2024-02-03 22:34

[CUDA 学习笔记] Element-wise 算子优化

Element-wise算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】一，解析OneFlowElement-Wise算子实现-知乎的学习整理Element-wise算子即针对输入Tensor(可能有多个

PeakCrosser·2024-02-03 20:49

2019-10-08 大数据开发进阶之路

市场需要的水平熟练掌握Linux、SQL与HiveSQL掌握Hadoop生态主流技术，如HDFS/MapRedunce/Yarn/HBase/Flume等掌握Spark生态核心技术，如Spark架构/RDD转换算子

红瓦李·2024-02-03 20:39

Spark常用Transformations算子(二)

介绍以下Transformations算子：joincogroupcartesianpiperepartitionAndSortWithinPartitionsglomrandomSplitzipzipWithIndexzipWithUniqueId

数据萌新·2024-02-03 20:03

线性规划中的对偶理论与Farkas引理及应用

文章不重在理论推导，因为任何一本关于优化的书基本都会有单独的章节来阐述相关的证明。以下先分别介绍Duality理论与Farkas引理，再说说它们的联系。

ariesjzj·2024-02-03 20:10

干草堆

先倒序处理(为什么下文会说)，然后就变成了划分尽量多的段，使得每段的和单调不减很容易设置出一个状态\(f[i][j]\)表示前\(i\)堆草，最后一段是\([j,i]\)的最大高度，方程也很容易推导，但是时空复杂度显然炸掉那么此时我们就应该思考

dingxingdi·2024-02-03 20:49

代码随想录算法训练营第38天 | 动态规划理论基础 509.斐波那契数 70.爬楼梯 746.使用最小花费爬楼梯

所以动态规划中的每一个状态一定是由上一个状态推导来的，这一点区分于贪心，因为贪心每一步总是取局部最优。

纵使啰嗦始终关注·2024-02-03 17:30

C++算法学习心得八.动态规划算法（1）

动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的对于动态规划问题，拆解为如下五步曲，确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式

Albert.H.Holmes·2024-02-03 17:00

1. Spring知识总结，学习复习笔记

本篇文章有大量的代码，都放在下载包里点击下载参考文档：SpringFrameworkDocumentation文章目录Spring1、Spring1.1、简介1.2、优点1.3、组成1.4、拓展2、IOC理论推导

不知名小白猿·2024-02-03 17:28

雪梅·其一

如毛泽东《卜算子·咏梅》中就曾写道：“风雨送春归，飞雪迎春到。已是悬崖百丈冰，犹有花枝俏。俏也不争春，只把春来报。待到山花烂漫时，她在丛中笑。”雪、梅都成了报春的使者、冬去春来的象征。

诗书自有黄金屋·2024-02-03 16:35

家长的自然态度

《易经》是对事情发展和变化规律的一种判断、理解、甚至是一种推导的哲学体系。自然态度稍微了解《易经》的人都知道，《易经》里面的爻，就是我们每天生活的状态——交叉的状态。

初夏槐花香·2024-02-03 15:33

pytorch英文文档--Tensors

初始化一个张量直接从数据中初始化一个张量，数据类型会自动推导。

沐沐木穆·2024-02-03 14:10

stringstream实用用法总结

主要用来进行数据类型转换，由于使用string对象来代替字符数组（snprintf方式），避免了缓冲区溢出的危险；而且，因为传入参数和目标对象的类型会被自动推导出来，所以不存在错误的格式化符号的问

一只蓝色小鲨鱼·2024-02-03 14:51

代码随想录算法训练营第31天 | 贪心理论基础 + 455.分发饼干 + 376.摆动序列 + 53.最大子序和

贪心算法并没有固定的套路，就是常识性推导加上举反例。所以唯一的难点就是如何通过局部最优，推出整体最优。刷题或者面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心。

熠如星泽·2024-02-03 14:41

代码随想录算法训练营第38天 | 动态规划理论基础 + 509.斐波那契数 + 70.爬楼梯 + 746.使用最小花费爬楼梯

动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的。动态规划的解题步骤确定dp数组（dptable）以及下标的含义

熠如星泽·2024-02-03 14:39

opencv基础之高斯模糊

图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。最简单的积分算子就是全1算子利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操

朱骥伦·2024-02-03 13:46

《杂诗十二首》( ´▽` )

——苏轼《卜算子·黄州定慧院寓居作》〈三〉“行行重行行，与君生别离。相去万余里，各在天一涯。道路阻且长，会面安可知？胡马依北风，越鸟巢南枝。相去日已远，衣带日已缓。浮云蔽白日，游子不顾返。

搁浅的流年·2024-02-03 12:29

机器人中的数值优化进阶|【二】三次样条曲线推导（中）

机器人中的数值优化|【自用二】三次样条曲线推导接之前，由于ci=3(ηi+1−ηi)−2Di−Di+1c_i=3(\eta_{i+1}-\eta_i)-2D_i-D_{i+1}ci=3(ηi+1−ηi)

影子鱼Alexios·2024-02-03 12:58

机器人中的数值优化进阶|【三】三次样条曲线推导（下）

机器人中的数值优化进阶|【三】三次样条曲线推导（下）接之前的内容，现在开始考虑势场函数P(η1,...,ηn−1)=1000∑i=1n−1∑j=0mmax⁡(rj−∣∣ηi−oj∣∣,0)P(\eta_

影子鱼Alexios·2024-02-03 12:58

机器人中的数值优化进阶|【一】三次样条曲线推导（上）

机器人中的数值优化进阶|【一】三次样条曲线推导（上）三次样条曲线的定义在三次样条曲线中，样条曲线通过一系列控制点η=[η0,η1,...ηn]\eta=[\eta_0,\eta_1,...

影子鱼Alexios·2024-02-03 12:27

CCF-CSP真题202209-1如此编码(Java满分题解)

202109-1数组推导中的用的是前缀最大值。前缀最大值是对应下标之前所有元素中最大的一个元素。（2）题目实质本意就是通过m的值以及a数组的值去推断出b数组的值。

北洋的霞洛·2024-02-03 11:19

算法学习系列（三十一）：组合数

本文用了一写基本的数论公式来进行推导，包括卢卡斯定理等，进行计算。一、CnmC_n^mCnmCnm=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋯(n−m+1)m⋅

lijiachang030718·2024-02-03 10:38

opencv0014 索贝尔（sobel）算子

比如有一幅图，图里面有一条线，左很亮，右边很暗,那人眼就很容易识别这条线作为边缘也就是图像的灰度值快速变化的地方.soble算子sobel算子对图像求一阶导数。一阶导数越大，说明像素在该方向的

yf743909·2024-02-03 09:41

贪心算法关键点加力扣452用最少数量的箭引爆气球解析

不论时刷题还是面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心，软件不想硬件，软件没有试错成本，想到了就可以去干，即使错了也就是找到了一种不适合这道题的方法，数学推导并不在我们需要考虑的范围内

Zrf2191318455·2024-02-03 08:24

简单亦化境方寸也汪洋（五）

卜算子

一手墨·2024-02-03 07:59

故事总有个开头吧！即使它不精彩。

随后我对课外书籍的阅读量几乎为零，因为每天盘旋在拉普拉斯，傅立叶变换中。更要与精神压力作斗争，如有看小说的闲暇时光，就说明自己开始偷懒，于是觉得这是种

龙哈和螃嗨·2024-02-03 07:34

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

无穷级数

数项级数判敛问题重点记住：数项级数Un收敛可以推导出Un在n->∞时=0Un在n->∞时=0不可以推导出Un收敛正项级数判敛在正项级数的前提下：大收敛小必收敛，小发散大必发散常用的对比尺度求解收敛域着重记忆

梦在原点·2024-02-03 07:41

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例：高斯混合模型(

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

代码随想录算法训练营29期Day38|LeetCode 509,70,746

动态规划理论基础斐波那契数爬楼梯使用最小花费爬楼梯509.斐波那契数题目链接：https://leetcode.cn/problems/fibonacci-number/description/思路：当前这个数由上一个数和上上个数推导而来

tlingyuqi·2024-02-03 07:03

代码随想录算法训练营29期|day38 任务以及具体安排

所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一

-源潮-·2024-02-03 07:44

用列表推导式完成。

zhanghongyi_cpp·2024-02-03 07:05

优雅的宇宙观后感

优雅的宇宙，主要讲述了宇宙中的几种理论，爱因斯坦的狭义相对论和广义相对论，以及微观的量子力学，它闷是最近几年推导出来的新理论，并且被证明是正确的，那么这两种理论分别是什么？他们互相矛盾吗？

兰海粟·2024-02-03 06:54

时间序列预测 —— TCN模型

本文将介绍TCN模型的理论基础、公式推导、优缺点，并通过Python实现TCN的单步预测和多步

Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

本文属于初学者的个人笔记，能力有限，无法对著作中的公式推导做进一步发挥，也无法保证自己的理解是完全正确的，特此说明，恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛

weixin_39669638·2024-02-03 06:20

LeetCode0226: 翻转二叉树

示例：输入：4/\\27/\\/\\1369输出：4/\\72/\\/\\9631解题思路：递归算法的关键是要明确函数的「定义」是什么，然后相信这个定义，利用这个定义推导最终结果。

bluescorpio·2024-02-03 04:16

Flink Process Function

前言转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。

Rex_2013·2024-02-03 04:16

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