INR

ADMM算法

ADMM对偶下降minimizef(x)subjecttoAx=bminimize\\f(x)\\subject\\to\\Ax=bminimizef(x)subjecttoAx=b其中，x∈Rnx\inR
看风景的人lsy·2020-08-18 00:46

数值分析--第二章--范数

向量范数定义假设∣∣⋅∣∣||\cdot||∣∣⋅∣∣为向量空间RnR^nRn的实值函数，且满足以下三个条件：非负性：对于任何向量x∈Rnx\inR^nx∈Rn，∣∣x∣∣≥0||x||\ge0∣∣x∣
城市背后·2020-08-17 13:54

数值计算笔记-线性方程组迭代解法

三种经典迭代法python例子1.矩阵极限：{A(k)}\{A^{(k)}\}{A(k)}为矩阵的序列，且A=(aij)∈Rn×nA=(a_{ij})\inR^{n\timesn}A=(aij)∈Rn×
杨湘睿·2020-08-17 10:51

学习笔记十六——线性方程组的数值解法

本章主要讲的是求解方程组AX=b(∗)AX=b\qquad\qquad\qquad\qquad(*)AX=b(∗)其中A∈Rn×nA\inR^{n\timesn}A∈Rn×n为非奇异矩阵Gauss消元法前提条件消元过程的所有主元素
LW131415·2020-08-17 10:32

幂迭代(power iterations)算法

最大的特征值对应的特征向量包含就矩阵最多的信息,这也是很多数据降维算法的核心思想.矩阵特征值的详细解释可见马同学专栏如何理解矩阵特征值和特征向量.专栏中比较详细地解释了一个事实:现有方阵H∈Rn×nH\inR
honghu_HITSZ·2020-08-16 09:30

匹配中文普通话汉字拼音正则表达式

|e[inr]?|ang?|ng|[bmp](a[io]?|[aei]ng?|ei|ie?|ia[no]|o|u)|pou|me|m[io]u|[fw](a|[ae]ng?
luofeng0710·2020-08-15 21:52

python-面包店算法实现多线程锁

init__(self,threadCount):#取得的号码self.number=[0for_inrange(threadCount)]#是否正在取号self.entering=[Falsefor_inr
凭江仙·2020-08-15 10:56

C++ 结构体 给变量赋值 (内部写构造函数)和 重定义小于号

typedefstructTest{intid;stringname;//用以不初始化就构造结构体Test(){};//只初始化idTest(string_name){name=_name;}//同时初始化id,nameTest(inr_id
Jerry-豪·2020-08-13 22:23

RNN,GRU,LSTM计算公式

1.循环神经网络（recurrentneuralnetwork，简称RNN）假设Xt∈Rn×dX_t\inR^{n\timesd}Xt∈Rn×d是时间步ttt的小批量输入，Ht∈Rn×hH_t\inR^
weixin_45997688·2020-08-12 00:24

主成分分析（PCA）证明推导

motivation现在有m个数据，每个样本有n个属性值，样本用矩阵表示为X∈Rn×mX\inR^{n\timesm}X∈Rn×m。每一列是一个样本。
咆哮的阿杰·2020-08-10 19:57

Summary of Effective Recommendation Algorithms

...,u_n\}U={u1,u2,...,un}表示用户集合，P={p1,p2,...,pm}P=\{p_1,p_2,...,p_m\}P={p1,p2,...,pm}表示物品集合，S∈Rn×mS\inR
jony0917·2020-08-10 06:56

中序和后序构建二叉树

in1=i1;in2=mid-1;inL=mid+1;inR=i2;//splitinorderintotwosubtree:left&rightpt1=p1;pt2=in2;ptL=pt2+1;ptR
术学家·2020-08-09 16:08

前序遍历+中序遍历 -> 建树和后序遍历方法

一定要在纸上画一画，用k做为子树的大小，preL，preR，inL，inR等作为树的边界，再加上preL>preR的跳出条件，就能完成了。
「已注销」·2020-08-09 10:01

[译] Scratch 平台的神经网络实现（R 语言）

原文地址：NeuralNetworksfromScratch(inR)原文作者：IliaKarmanov译文出自：掘金翻译计划本文永久链接：github.com/xitu/gold-m…译者：CACppuccino
weixin_33725722·2020-08-09 00:38

AI笔记: 计算机视觉之图像特征描述

图像特征的简单描述1）简单描述符区域面积(A)：区域包含的像素数区域重心x=1A∑(x,y)∈Rxx=\frac{1}{A}\sum_{(x,y)\inR}xx=A1(x,y)∈R∑xy=1A∑(x,y
Johnny丶me·2020-08-08 13:49

Latex: Expression under summation on multiple lines

PurposeDescribethesumsymbollikethis:zebk=1Nk∑i∈Rkj∈W(i)∩Rkmax(fi−fj)Solutioncodez_{ebk}=\frac{1}{N_k}\sum_{\substack{i\inR_k
Stroot_Zhang·2020-08-08 13:14

凸优化中的数学（二）范数，距离，单位球

称为范数f:R^n\rightarrowR,domf=R^n称为范数f:Rn→R,domf=Rn称为范数∙f是非负的：对所有的x∈Rn,domf=Rn成立f(x)≥0\bulletf是非负的：对所有的x\inR
q__y__L·2020-08-07 16:02

【ERROR】xlrd.biffh.XLRDError: Openoffice.org ODS file; not supported

mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/excel.py",line191,inr
GeekLeee·2020-08-06 10:25

指数、对数以及根式的运算【初级中阶辅导】

cdota^n=a^{m+n}\)；\((a^m)^n=(a^n)^m=a^{mn}\)；\((a\cdotb)^n=a^n\cdotb^n\)；注意：字母\(a、b\)的内涵；数，式都可以，且\(m，n\inR
weixin_34060741·2020-08-05 03:42

优化方法：原问题和拉格朗日对偶问题（primal-dual）

原问题优化问题一般都可以写为下面的形式：min⁡f0(x),x∈Rn\minf_0(x),\quadx\inR^nminf0(x),x∈Rns.t.fi(x)≤0,i=1,2,...,ms.t.
棉花糖灬·2020-08-04 10:30

凸优化简介

用数学术语表示就是，给定一个函数$f:R{n}\rightarrowR，求x\inR{n}使得f(x)$取得最小（大）值。
wudisunyanzi·2020-08-04 08:33

凸优化

\(\forallx_{1},x_{2}\inC,\forall\theta\inR,则x=\theta*x_{1}+(1-\theta)*x_{2}\inC\)凸集定义：集合C内
weixin_30813225·2020-08-04 04:25

凸优化学习-（十二）保持函数凸性的操作

函数的透视透视函数形如：p(z,t)=ztp:Rn+1→Rndomp∈Rn×R++p(z,t)=\frac{z}{t}\\p:R^{n+1}\rightarrowR^n\qquad\text{dom}p\inR
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:11

凸优化学习-（十）凸函数的例子

二、幂函数形如：f(x)=xax∈R++f(x)=x^a\\\\x\inR_{++}f(x)=xax∈R++其二阶偏导为：∇2f(x)={≥0a≥1或a≤0≤00≤a≤1\nabla^2f(x)=\begin
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:11

凸优化笔记——1.凸集

凸集本章目录凸集与仿射集一些例子保凸运算广义不等式分割超平面与支撑超平面对偶锥与广义不等式本章目录凸集与仿射集仿射集合affineset定义：给定两点x1,x2∈Rn,x1≠x2x_1,x_2\inR^
BonhomieStriker·2020-08-03 21:27

凸优化学习（二）——凸集

定义2.1我们定义一个集合是凸的，当且仅当任意x,y∈Cx,y\inCx,y∈C且θ∈R,0≤θ≤1\theta\inR,0\le\theta\le1θ∈R,0≤θ≤1
冬之晓东·2020-08-03 21:32

二次规划——学习笔记

dafc28a99f3143323968011ca300a6c30c22f1bd.html二次规划是最简单的约束非线性规划问题，对于h和g是线性函数的特殊情况，可以写成：minf(x)=12xTHx+gTx,x∈Rnmin~~f(x)=\frac{1}{2}x^THx+g^Tx,~~x\inR
DianyeHuang·2020-08-03 17:58

凸优化【3 哪些操作不会影响凸性】

仿射函数\(f:R^n\rightarrowR\)是仿射函数的当\(f(x)=Ax+b,A\inR^{m\timesn},b\inR^m\)。若一个集合是凸集，经过仿射作用后还是凸集。
dinao5943·2020-08-03 16:59

非负矩阵分解 低秩矩阵分解

以人脸识别为例：V∈R+n×mV\inR_+^{n\timesm}V∈R+n×mm张脸，每张图n个像素W∈R+n×rW\inR_+^{n\timesr}W∈R+n×r基矩阵，每一列为一个基H∈R+r×mH
DLtoRick·2020-08-03 12:36

已知二叉树的两种遍历序列输出求另一种遍历序列

假设后序序列存放在post[]数组中，中序序列存放在in[]数组中，postL和postR分别为后序序列的左端索引和右端索引，inL和inR分别为中序序列的左端索引和右端索引。二叉树的根为
星殇丶·2020-08-03 08:20

多维无约束优化算法

文章目录最速下降法基本思想分析算法步骤特点牛顿法基本思想分析算法步骤特点拟牛顿法特点阻尼牛顿法基本思想分析算法步骤特点共轭方向法基本思想分析算法步骤共轭梯度法基本思想算法步骤note变尺度法（DFP）基本思想DFP算法BFGS算法算法流程特点小结在没有任何限制条件下寻求目标函数的极小点：min⁡x∈Rnf(x)\displaystyle\min_{x\inR
小龙女的迷弟·2020-08-03 08:30

多项式核函数相关推导

定义设x=(x1,x2,…,xn)T∈Rnx=(x_1,x_2,\dots,x_n)^T\inR^nx=(x1,x2,…,xn)T∈Rn,则称乘积xj1xj2…xjdx_{j_1}x_{j_2}\dotsx
搏击俱乐部_·2020-08-03 01:09

GBDT（梯度提升决策树）总结笔记

Supervisedlearning监督学习的要点:数据:对于输入数据$$$x_i\inR^d$$$,训练数据里的第i个样本。模型:如何对于给定的$$$x_i$$$预测$$$\hat{y}_i$$$。
LeadAI学院·2020-08-03 01:06

TensorFlow2.x 学习笔记(五)神经网络与全连接层

keras.datasetsbostonhousingmnist/fashionmnistcifar10/100imdbtf.data.DatasetExample全连接层DenseSequentialOutputy∈Rdy\inR
IDrandom·2020-08-02 16:48

Python-day-04作业

=0:sum1+=1num1+=1print(sum1)num1=1sum1=0fornum1inr
sawyerwh·2020-07-31 10:29

SVD求解Ax=0

文章目录AX=0的解AX=0的最小二乘解OpenCV求解SVD为什么Ax=0的SVD解是V的最后一列参考AX=0的解对于齐次线性方程组:Ax=0(A∈Rm×n)Ax=0(A\inR^{m\timesn}
windistance·2020-07-30 17:20

一个关于通过ACL禁用ICMP的实例配置

一个关于通过ACL禁用ICMP的实例配置拓扑图如下所示：此处的任务是在R2的F0处做ACL完成对ICMP的限制，在些有以下几个实验配置：（1）在R2上做下面ECHO-RELPY的ACL，并应用到F0口上,使用inR2
yytian·2020-07-30 13:46

js 定时器每秒执行，手动清除定时器demo

varinr=1;functiontimer(){if(inr<5){console.log("我被执行了"+inr);inr++;}else{console.log("我被停止了，不会再执行"+inr
培友_Java++·2020-07-29 16:01

源地址策略路由

$cat/etc/iproute2/rt_tablesreservedvalues255local254main253default0unspeclocal1inr.ruhep251unicom252telecom
六弦极品·2020-07-29 06:56

牛顿法及拟牛顿法笔记

考虑无约束最优化问题minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)其中$x^*$是目标函
Vanguard-xf·2020-07-29 00:09

[CISCN2019 华北赛区 Day1 Web2]ikun 1

page={}'foriinrange(1000):r=requests.get(url.format(str(i)))if'lv6.png'inr.text:print(i)break修改折扣这里查看一下他的
sm1rk·2020-07-28 22:19

第一次Kaggle比赛——Don't Overfit! II

首先简单介绍一下这个比赛，这场比赛的训练集仅有250个样本，测试集有19750个样本，输入样本是300维数据x∈R300x\inR^{300}x∈R300，输出是二分类即y∈{0,1}y\in\lbrace0,1
秋男不吃牛肉豆制品牛奶小麦·2020-07-28 22:54

ORB-SLAM-Mono论文要点总结（六）——— 附录-非线性优化 Nonlinear Optimizations

非线性优化BA优化[1]地图点的3-D位置坐标为Xw,j∈R3X_{w,j}\inR^3Xw,j∈R3，关键帧位姿变换Tiw∈SE(3)T_{iw}\inSE(3)Tiw∈SE(3)(变换空间)。
blowballs·2020-07-28 14:17

Kaggle比赛记录（二）Don't overfit!Ⅱ

Ⅱ"，训练集有250个样本，测试集有19750个样本，输入是300维的连续值，即x∈R300x\inR^{300}x∈R300，输出是二
万carp·2020-07-28 14:40

作图相关

www.cnblogs.com/JoAnnal/p/9921737.htmlR语言中相关图的绘制方法简介：http://blog.sciencenet.cn/blog-3406804-1173194.htmlggplot2inR
闹钟又响了·2020-07-26 05:21

笔记：常见的无约束求解算法——最速下降法和拟牛顿法

符号定义假设有无约束问题min⁡f(x),(x∈Rn)\minf(x),(x\inR^n)minf(x),(x∈Rn)，记函数f(x)的一阶导数为∇f(x)\nablaf(x)∇f(x)，二阶导数为∇2f
a little boy·2020-07-22 21:58

输入一行字符，分别统计出其中英文字母、空格、数字和其它字符的个数。

0spaceCount=0numCount=0otherCount=0whileiinr
最水的我·2020-07-16 06:27

SVM原理和SOM算法总结

1原问题约定：Data=(xi,yi)i=1N,xi∈Rp,yi∈{1,−1}{(x_i,y_i)}_{i=1}^N,\quadx_i\inR^p,\y_i\in\{1,-1\}(xi,yi)i=1N,
xxuffei·2020-07-15 10:20

2019 计蒜之道 初赛 第四场：D. 腾讯益智小游戏—矩形面积交（困难）

给定二维平面上n个与坐标轴平行的矩形，每个矩形是形如{(x,y)∣x,y∈R,x1≤x≤x2,y1≤y≤y2}\lbrace(x,y)|x,y\inR,x_1\lex\lex_2,y_1\ley\ley
Mitsuha_·2020-07-14 05:25

【主成份分析】PCA推导

主成份分析（PricipalcomponentsanalysisPCA)假设空间$R^{n}$中有m个点{$x^{1},......,x^{n}$},希望压缩，对每个$x^{i}$都有一个向量$c^{i}\inR
Vincen??·2020-07-13 18:28
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