%原始数据输入 P=[ - 6.142 - 27.5 5.068 - 31.7 5.196 - 34.1 6.362 - 31.54 6.472 - 30.17 6.578 - 29.53 6.351 - 33.42 7.307 - 29.14 7.659 - 28.52 7.435 - - 26.36 8.934 - 22.19 9.215 - 19.52 9.612 ] P=P' % 保证输入的P是每行对应一个指标 T=[ %期望输出矩阵T ] T=T' % 神经网络输出结果为一行 [p1,…

高斯消元法,是线性代数中的一个算法,可用来求解线性方程组,并可以求出矩阵的秩,以及求出可逆方阵的逆矩阵.高斯消元法的原理是:若用初等行变换将增广矩阵 化为 ,则AX = B与CX = D是同解方程组. 所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵,然后回代求出方程的解. 1.线性方程组 1)构造增广矩阵,即系数矩阵A增加上常数向量b(A|b) 2)通过以交换行.某行乘以非负常数和两行相加这三种初等变化将原系统转化为更简单的三角形式(triangular form) 注:这里的初等变化可以通过…

在CU上看到了一篇关于BIND9配置文件详解的文章,感觉不错,现转载了分享一下. //named.conf 注释说明 by shellyxz@163.com// 此文件对bind9的默认配置文件的说明//options 语句指定全局选项,对于某些特定区域服务器,某些选项以后可能会被覆盖.bind9的选项超过100个.....options{        // Those options should be used carefully because they disable port    …

概述 多项式开跟是一个非常重要的知识点,许多多项式题目都要用到这一算法. 用快速数论变换,多项式求逆元和倍增法可以在$O(n log n)$的时间复杂度下求出一个$n$次多项式的开根. 前置技能 快速数论变换(NTT),多项式求逆元,二次剩余. 多项式的开根 给定一个多项式$A(x)$,其次数为$deg_A$,若存在一个多项式$B(x)$,使其满足$deg_B≤deg_A$,且$ B^2(x) \equiv A(x) (mod\ x^n)$,则$B(x)$即为$A(x)$在模$x^n$意义下的的…

前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记,想着就把这些笔记再重新整理出来,然后写成Blog和大家一起分享.目前的计划如下(以下网络全部使用Pytorch搭建): 专题一:计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络,介绍ResNet网络(网络特点是越来越深) 介绍GoogLeNet网络(网络特点是越来越宽) 介绍DenseNet网络(一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络) 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二:GAN网络 搭建普…

在WPF中有三大模板 ControlTemplate,ItemsPanelTemplate,DataTemplate.其中ControlTemplate和 ItemsPanelTemplate是控件模板,DataTemplate是数据模板,他们都派生自FrameworkTemplate抽象类. 1.ControlTemplate ControlTemplate:控件模板主要有两个重要属性:VisualTree内容属性和Triggers触发器.所谓VisualTree(视觉树),就是呈现我们所画的…

http://www.cnblogs.com/wenruo/p/5264235.html KM算法用来求二分图最大权完美匹配. 本文配合该博文服用更佳:趣写算法系列之--匈牙利算法 现在有N男N女,男生和女生每两个人之间有好感度,我们希望把他们两两配对,并且最后希望好感度和最大. 怎么选择最优的配对方法呢? 首先,每个妹子会有一个期望值,就是与她有好感度的男生中最大的好感度.男生呢,期望值为0,就是,,,只要有一个妹子就可以啦,不挑~~ 这样,我们把每个人的期望值标出来. 然后,开始配对.配对方…

| — template — default   系统内置风格模板(默认风格)| — template — default  – discuz_style_default.xml  风格安装文件,可用风格导出功能创建| — template — default  – preview.jpg  预览图| — template — default  – common 风格中的公共包含文件,内含css.htm模板文件| — template — default  – common  –  block_…

本课我们主要来研究一个"浏览器中的卷积神经网络" 这只是一个展示项目,但是能够帮助直观地看到一些东西 地址:https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html layer_defs = [];layer_defs.push({type:'input', out_sx:32, out_sy:32, out_depth:3});layer_defs.push({type:'conv', sx:5, filt…

概述 多项式求逆元是一个非常重要的知识点,许多多项式操作都需要用到该算法,包括多项式取模,除法,开跟,求ln,求exp,快速幂.用快速傅里叶变换和倍增法可以在$O(n log n)$的时间复杂度下求出一个$n$次多项式的逆元. 前置技能 快速数论变换(NTT),求一个数$x$在模$p$意义下的乘法逆元. 多项式的逆元 给定一个多项式$A(x)$,其次数为$deg_A$,若存在一个多项式$B(x)$,使其满足$deg_B≤deg_A$,且$A(x)\times B(x) \equiv 1 (mod…