principal

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常见的数据降维技术，主要用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过线性变换，将原始特征变量转换为一组新的变量，这些新变量被称为主成分（PrincipalComponents）。在这张图中，我们可以看到PCA的核心概

IT古董·2025-03-12 09:17

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

kafka的ACL配置的sasl.kerberos.principal.to.local.rules配置解释

kafka配置acl认证的用户名转换规则1、Kerberos中的介绍2、自定义saslusername3、自定义ssl的用户名4、关于kafka配置kerberos以及开启acl的实践1、Kerberos中的介绍Kerberos关于此配置项的解释https://web.mit.edu/Kerberos/krb5-latest/doc/admin/conf_files/krb5_conf.html中

tkgup·2025-02-27 03:35

SQLServer删除用户和角色提示无法删除

无法删除的错误--查询到test2用户拥有的Schema：DECLARE@userNameNVARCHAR(MAX)='test2';SELECTs.nameFROMsys.schemassWHEREs.principal_id

码农张3·2025-02-21 18:06

Python 小练习 —— 循环法和对数法计算利息

Python小练习——循环法和对数法计算利息需求循环法算利息对数法算利息需求本金principal=10000利息intrest=0.0325目标2*principal多长时间可以本金翻倍（即本金达到目标值

奶香臭豆腐·2025-02-20 05:59

Python3 【数学运算】项目实战：5个实战项目案例

数学运算迷你项目，涵盖金融、教育、工程等场景，每个项目均提供完整代码、注释和测试案例：项目1：房贷计算器（金融数学）目标：计算每月还款额和总利息importmathdefmortgage_calculator(principal

李智 - 重庆·2025-02-07 11:50

kafka开启kerberos

一、基本环境准备创建票据创建Kerberos主体（Principal）：使用kadmin.local或kadmin命令为Zookeeper和Kafka服务创建Kerberos主体。

蘑菇丁·2025-01-27 16:55

[AWS] 跨账户S3存储桶的访问设置

s3存储通策略设置:{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Sid":"cross","Effect":"Allow","Principal":{"AWS":"arn

futurismme-锦光·2025-01-21 04:10

S3 存储桶策略

通用策略向匿名用户（即所有人）授予公共读取权限{"Version":"2008-10-17","Statement":[{"Sid":"AllowPublicRead","Effect":"Allow","Principal

挨踢打工人·2025-01-18 06:28

Sparse Principal Component Analysis via Rotation and Truncation

SPCArt算法，利用旋转（正交变换更为恰当，因为没有体现出旋转这个过程），交替迭代求解sparsePCA。对以往一些SPCA算法复杂度的总结在这里插入图片描述注：是选取的主成分数目，为迭代次数,为样本维度，为样本数目。本文算法，需要先进行SVD，并未在上表中给出。Notation在这里插入图片描述论文概述就是普通PCA的前个载荷向量（loadings,按照特征值降序排列）也是彼此正交的，张成同一

馒头and花卷·2024-02-20 01:21

[开发框架]-shiro-入门

访问系统的用户，主体可以是用户，程序等，进行认证的都称为主体2.Principal，身份信息，是主体进行身份认证的标识，标

Pacifica_·2024-02-19 20:27

（十三）springboot实战——springboot前后端分离方式项目集成spring securtity安全框架

其核心组件主要包含：Authentication（认证）、Authorization（授权）、Principal（主体）、GrantedAuthority（授予的权限）、SecurityCo

厉害哥哥吖·2024-02-11 09:58

unit4

从本单元中我学到的最重要的理念精读：东西方的教育理念有所不同视听说：在生活中遇到一个好邻居是一件幸福的事2，我在本片音频/视频中学到的怦然心动的单词精读：（1).anecdote（2).proceed（3).principal

刘斌14·2024-02-08 12:00

UNIT 4

（精读和视听说分别总结）精读：attendant，vigorously，expectantly，frown，parental，assignment，anecdote，proceed，critical，principal

孟凡睿·2024-02-03 07:21

C#设置程序开机启动

1：获取当前用户：System.Security.Principal.WindowsIdentityidentity=System.Security.Principal.WindowsIdentity.GetCurrent

lingxiao16888·2024-01-30 13:42

5、主成分分析（Principal Component Analysis）

通过分析变异发现新特征。文章目录1、简介2、主成分分析3、PCA用于特征工程4、示例-1985年的汽车1、简介在上一课中，我们研究了我们的第一个基于模型的特征工程方法：聚类。在这一课中，我们将研究我们的下一个方法：主成分分析（PCA）。就像聚类是基于接近度对数据集进行划分一样，你可以把PCA看作是对数据中的变化进行划分。PCA是一个很好的工具，可以帮助你发现数据中的重要关系，并且也可以用来创建更有

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:15

principal components analysis（PCA)

PCA，即主成分分析，是一个很常见的降维方法（属于无监督学习），过去看到它总是对它避而远之，今天下定决心把它搞懂。首先来看该篇博文对为什么要有降维原理技术的缘由和背景进行解释（这是一篇出色的博文）在介绍PCA之前，先明确几点首先，数据其实就是特征表示。在坐标轴上，一个点（即一个数据）由其不同坐标轴（或维度）的特征值决定。简单来说，一个data就是一个vector。|X|Y|...|Z|<---特征

28fd90f2ac9b·2024-01-29 21:20

Spring 和 Spring 安全性 Kerberos

@Configuration@EnableWebSecuritypublicclassWebSecurityConfig{@Value("${app.service-principal}")privateStringservicePrinc

人帝·2024-01-28 21:59

前端获取Spring-Security用户信息

方式1:在前端通过el表达式获取:${sessionScope.SPRING_SECURITY_CONTEXT.authentication.principal.username}方式2:在前端通过使用

JayMeWangGL·2024-01-21 15:03

SpringSecurity（11）——核心组件和认证流程

authentication属性为null的empty安全上下文对象)SecurityContextsecurityContext=SecurityContextHolder.getContext();//获取当前认证了的principal

爱编程的小生·2024-01-21 15:16

无监督学习 - 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

什么是机器学习主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法，用于降低数据维度并发现数据中的主要结构。PCA的目标是通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系，使得数据在新坐标系中的方差尽可能大，从而保留数据的主要信息。PCA的基本步骤：标准化数据：如果数据的不同特征具有不同的尺度，需要对数据进行标准化，以确保每个特征对PCA的影响相等。计算协

草明·2024-01-18 14:37

精读Unit4 and 视听说Unit3

视听说：我们要尊重不同地区的优良习俗2.我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词精读：bustling（a.）繁忙的，熙攘的insert（vt.）插入，陷入relevant（a.）有关的，有意义的principal

赵宇轩·2024-01-14 12:10

无监督学习Principal Component Analysis(PCA)精简高维数据

目录介绍一、PCA之前二、PCA之后介绍PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的数据降维和特征提取技术。PCA通过线性变换将高维数据映射到低维空间，从而得到数据的主要特征。PCA的目标是找到一个正交基的集合，使得将数据投影到这些基上时，能够保留尽可能多的数据信息。每个正交基称为一个主成分，它的重要性通过其对应的特征值来衡量。PCA通过计算特征值和特征向量，找到数据

取名真难.·2024-01-13 18:50

英语作业

2.在本单元我怦然心动的单词是：thrive这是兴旺，欣欣向荣，茁壮成长的意思；principal是最重要的，主要的，首要的意思，principle是原理，原则的意思。

人文一班14王丽媛·2024-01-11 06:25

基于PCA-WA（Principal Component Analysis-weight average）的图像融合方法 Matlab代码及示例

摘要：高效地将多通道的图像数据压缩（如高光谱、多光谱成像数据）至较低的通道数，对提高深度学习（DL）模型的训练速度和预测至关重要。本文主要展示利用PCA降维结合weight-average的图像融合方法。文章主要参考了题为“NoninvasiveDetectionofSaltStressinCottonSeedlingsbyCombiningMulticolorFluorescence–Multi

foddcusL·2024-01-06 19:21

Principal for success

Beforewebegin，letmejustestablishthefactthatIdon’tknowmuchrelativetowhatIneedtoknow.WhateverSuccessI’vehadinmylifehavemoretodowithmyknowingHowtodealwithmynotknowingthananythingiKnow.ThatIshouldbetellin

andy8110·2024-01-05 02:45

Pytorch3d 使用pytorch3d.renderer.PerspectiveCameras

pytorch3d.renderer.PerspectiveCameras(image_size=(height,width),device=device,focal_length=((cams['fx'],cams['fy']),),principal_point

dxz_tust·2024-01-03 13:25

uniapp门店收银，点击右边商品，商品会进入左边的购物车，并且，当扫码枪扫描商品条形码，商品也会累计进入购物车

收银测试页面{{userData.userName}}退出{{member.userName||'散客'}}{{member.phone||''}}{{'积分:'+member.userAccountVo.principal

Ya0Chen·2023-12-30 08:33

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）案例解析附代码

概念主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于减少数据集维度并保留数据集中的主要特征。它通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时尽量保留数据集中的信息。PCA的目标是找到数据中最重要的方向，即方差最大的方向，这些方向被称为主成分。这些主成分是原始特征的线性组合。通过保留主要的主成分并舍弃次要的成分，可以实现数据的降维。PCA的基本步骤如下

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:27

Sparse Principal Component Analysis

背景:sparsePCA较PCA来说更具可解释性，泛化性。部分符号假设样本已经中心化（每一个行为一个样本）为主成分（PCs）创新点1.将PCA问题转化为一个回归问题，利用最小角回归，可以高效求解Lasso问题。2.二重迭代求解，sparsePCA问题。文章梗概TheLASSOANDTHEELASTICNET普通的Lasso在这里插入图片描述这个方法的问题在于，当的时候，最多有n个非零项（这是为什么

馒头and花卷·2023-12-23 17:47

Kerberos认证的kafka常见错误记录

报错信息总结1.principal和keytab不匹配，这种问题，只需要在jaas文件中指定正确的账号密码即可Causedby:javax.security.auth.login.LoginException

iFence·2023-12-21 20:23

机器学习 | PCA 主成分分析 (Principal Ccnt Analysis)

通常用于高维数据降维。擒贼先擒王。我们为什么要进行降维？其实机器学习就是模拟一个人的成长过程，小时候有老师教，监督学习~开始的时候会教你这是什么那是什么，就是分类；当认识的差不多了。就需要自己去想，根据经验判断，就是回归；长大了，老师不见了，就需要自己去想，无监督学习~没有人告诉你是对是错了，只能靠自己的观察，收集信息，分门别类，就是聚类；事情越来越多，就需要断舍离，复杂问题简单化，降维。主——王

西皮呦·2023-12-21 19:01

再ZzZ·2023-12-20 10:26

SpringSecurity自定义实现手机短信登录

Token定义一个仅使用手机号验证权限的鉴权Token，SpringSecurity原生的UsernamePasswordAuthenticationToken是使用username和password，如下图principal

roydon_·2023-12-15 18:12

Spring Security对用户权限进行管理

与具体角色无关，权限控制更加灵活认证（authentication)：建立主体（principal)，确认用户角色。"主体"不仅指用户，还可以是其他执行操作的系统或设备。

Vic·Tory·2023-12-06 01:20

Spring Security 6.x 系列（6）—— 显式设置和修改登录态信息

二、设置和修改登录态2.1登录态存储形式使用SpringSecurity框架，认证成功后的用户信息会放在Authentication对象的Principal中，Authentication对象又

gmHappy·2023-11-29 14:59

在有springSecurity或者若依项目中获取当前系统登录的用户信息

方法一（springSecurity自带的）@AuthenticationPrincipal是SpringSecurity框架中的一个注解，用于获取当前已认证用户的principal（即用户身份信息）。

张毫洁·2023-11-29 06:03

Streaming Principal Component Analysis in Noisy Settings

论文背景：面对来袭的数据，连续样本不一定是不相关的，甚至不是同分布的。当前，大部分在线PCA都只关注准确性，而忽视时效性！噪声？数据缺失，观测有偏，重大异常？论文内容：在这里插入图片描述Section2OnlineSettingsOnlinePCA,就是在观察到后，“构造”一个维的子空间，通常用投影矩阵表示——为了最小化残差这篇论文重点在于界的分析，考虑下面的“遗憾”（大概就是误差的意思）：其中P

馒头and花卷·2023-11-29 03:03

译读经典 |《老人与海》（九）

公众号中有音频，欢迎大家移步交流——语文英语一起学）2020年2月14日星期五正月二十一今日单词congregate['kɒŋgrɪgeɪt]v.聚集delicate['delɪkət]adj.脆弱的principal

厘米啊呀呢·2023-11-28 12:04

pp.client.client_principal_list 客户合并列表

URLpp.client.client_principal_list请求方式POST请求参数参数名类型必填说明token[string]是无返回结果参数说明参数名类型必含说明status[int]是返回数据状态

小二郎_Ejun·2023-11-27 19:38

element表单中一个el-form-item下多个form-item项校验（循环校验）

的项目中，需要对form表单下的一个formitem中校验多项数据，如下图：代码实现（需要注意prop的值）：立即创建重置逻辑部分：exportdefault{data(){return{form:{principal

lvan找不到bug·2023-11-27 03:36

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维的原理以及可以运行的PCA降维的python程序，PCA程序可以直接复制运行，轻松了解PCA原理和使用方法！！

文章目录前言一、PCA的主要步骤如下：二、下面是一个Python代码示例，使用PCA将四维数据降维到二维：总结前言主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种广泛使用的数据降维方法。PCA通过找到一个低维表示，尽可能保留原始数据中的变量，同时尽可能减少冗余。一、PCA的主要步骤如下：标准化数据：将每个特征缩放到具有单位方差和零均值的范围。构建协方差矩阵：计算数据

小桥流水---人工智能·2023-11-26 22:09

minio使用setBucketPolicy设置桶策略

AmazonS3策略我来分享一下我写的{"Statement":[{"Action":["s3:GetBucketLocation","s3:ListBucket"],"Effect":"Allow","Principal

MaoSource·2023-11-22 06:35

java kafka权限_kafka权限控制-Acl

Acl表示权限，由主体principal，是否允许permissionType，主机host，操作operation组成。

weixin_39610807·2023-11-21 14:52

ambari hive创建udf失败问题解决

hive执行添加udf命令报错Error:Errorwhilecompilingstatement:FAILED:HiveAccessControlExceptionPermissiondenied:Principal

肉装法师·2023-11-19 00:19

【hive-解决】HiveAccessControlException Permission denied: CREATEFUNCTION

文章目录一.任务描述二.解决一.任务描述Errorwhilecompilingstatement:FAILED:HiveAccessControlExceptionPermissiondenied:Principal

roman_日积跬步-终至千里·2023-11-19 00:39

主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）

输入：原始数据X∈Rd×nX∈R^{d×n}X∈Rd×n、降维后的维数k输出：Y=PX，即降维后的数据。算法步骤：1.将X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值2.求出协方差矩阵C=1mXXTC=\frac1mXX^TC=m1XXT3.求出协方差矩阵的特征值和特征向量4.将特征向量按对应的特征值的大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P5.Y=PXY=PXY=PX即为降维后的数据最优化方法

孤嶋·2023-11-14 03:57

SecurityUtils.getUser()获取为空

没想过为什么可以获取当前登录用户的信息Objectprincipal=authentication.getPrincipal();if(principalinstanceofLoginUser){return(LoginUser)principal

耳东哇·2023-11-09 15:12

回到最初的身份标识——Identity

在命名空间System.Security.Principal中，定义了一个接口IIdentity////

叫我 Teacher 周·2023-11-05 16:50

渗透测试时，如何从Linux拓展到AD域？

SECRETS/SALTING_PRINCIPAL/DES/L

weixin_34293246·2023-11-04 21:42

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