title: [线性代数]4-4:正交基和Gram算法(Orthogonal Bases and Gram-Schmidt) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Orthogonal Matrix Q Gram-Schmidt Algorithm QR toc: true date: 2017-10-19 16:28:54 Abstract: 通过将正交的向量组合成矩阵探索其中的一些有趣的性质和用途 Keywords: Orthogon…

Abstract: 通过学习MIT 18.06课程,总结出的线性代数的知识点相互依赖关系,后续博客将会按照相应的依赖关系进行介绍.(2017-08-18 16:28:36) Keywords: Linear Algebra,Big Picture 开篇废话 废话不多说,网易公开课有MIT 18.06的课程翻译,MIT OCW提供相关练习,如有需要都可以进行下载. Gilbert Strang教授的讲授能够让大多数人入门,掌握这门课的大部分内容. 本课程教材使用的也是professor Stran…

title: 本站目录 categories: Other sticky: 10 toc: true keywords: 机器学习基础 深度学习基础 人工智能数学知识 机器学习入门 date: 9999-12-31 23:59:59 本站包含作者原创的关于人工智能的理论,算法等博客,目前包括:强化学习,深度学习,机器学习,线性代数,概率论,数理统计,Python,爬虫等在目前人工智能领域需要用到的基础知识,欢迎大家订阅关注. 本站目录 首先插入一下我的整体研究思路,也是人工智能的技能树,我们要顺…

学习DIP第55天 转载请标明本文出处:***http://blog.csdn.net/tonyshengtan ***,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com #开篇废话 废话开始,今天介绍OTSU算法,本算法比前面给出的算法更能够给出数学上的最佳阈值,不需要任何输入附加参数.与同样不需要输入附加参数的迭代均值和均值阈值来比较…

运用对偶的(对应原始)感知机算法实现线性分类. 参考书目:<统计学习方法>(李航) 算法原理: 代码实现: 环境:win7 32bit + Anaconda3 +spyder 和原始算法的实现基本框架是类似的,只是判断和权值的更新算法有点变化. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 18 01:29:35 2016 @author: Administrator """ impor…

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Description   Your new company is building a robot that can hold small lightweight objects. The robot will have the intelligence to determine if an object is light enough to hold. It does this by taking pictures of the object from the 6 cardinal dire…

一.词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法,即one hot表示法. 如下图示,"Man"这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot.其他单词同理. 但是这样的表示方法有一个缺点,看是看下图中右侧给出的例子,比如给出这么一句不完整的话: **I want a glass of orange ___** 假设通过LSTM算法学到了空白处应该填"juice".但是如果将orange改成apple,即 **I want a glass…

参考:https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html 具体的理论就不解释了,这里主要是解释代码: ⚠️使用的是python2.7 1.导入包和选择设备 下面是需要用来实现神经迁移的包列表: torch, torch.nn, numpy (使用pytorch实现神经网络必不可少的包) torch.optim (有效梯度下降) PIL, PIL.Image, matplotlib.pyplot (下载和显示图像) t…

Word embeding 给word 加feature,用来区分word 之间的不同,或者识别word之间的相似性. 用于学习 Embeding matrix E 的数据集非常大,比如 1B - 100B 的word corpos. 所以即使你输入的是没见过的 durian cutivator 也知道和 orange farmer 很相近. 这是transfter learning 的一个case. 因为t-SNE 做了non-liner 的转化,所以在原来的300维空间的平行的向量在转化过后…

1.使用词嵌入 给了一个命名实体识别的例子,如果两句分别是“orange farmer”和“apple farmer”,由于两种都是比较常见的,那么可以判断主语为人名. 但是如果是榴莲种植员可能就无法判断了,因为比较不常见. 此时使用 词嵌入,是一个训练好的模型,能够表示说,oragne和durian是类似的词,farmer和cultivator是同义词. 词向量需要在大量数据上进行训练,此时又谈到了迁移学习. 首先从大的语料库中学习词嵌入,然后将模型运用到小的数据集上,或许还可以从小数据集上更…

这些开源AI项目专注于机器学习.深度学习.神经网络及其他应用场合. 自IT界早期以来,研制出能像人类那样“思考”的机器一直是研究人员的一大目标.在过去几年,计算机科学家们在人工智能(AI)领域已取得了巨大进展,如今这项技术日益普及开来. 事实上,Gartner预测“到2020年,AI技术实际上将普遍出现在几乎每一个新的软件产品和服务中.”IDC预测,2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元,比2016年增长逾59.3%.这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年,到时收入有望达到4…

bleu全称为Bilingual Evaluation Understudy(双语评估替换),是2002年提出的用于评估机器翻译效果的一种方法,这种方法简单朴素.短平快.易于理解.因为其效果还算说得过去,因此被广泛迁移到自然语言处理的各种评估任务中.这种方法可以说是:山上无老虎,猴子称大王.时无英雄遂使竖子成名.蜀中无大将,廖化做先锋. 问题描述 首先,对bleu算法建立一个直观的印象. 有两类问题: 1.给定一个句子和一个候选句子集,求bleu值,此问题称为sentence_bleu 2.给定…

前言 近年来,随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后,机器学习尤其是深度学习的热潮席卷了整个IT界.所有的互联网公司,尤其是 Google 微软,百度,腾讯等巨头,无不在布局人工智能技术和市场.百度,腾讯,阿里巴巴,京东,等互联网巨头甚至都在美国硅谷大肆高薪挖掘人工智能人才.现在在北京,只要是机器学习算法岗位,少则月薪 20k,甚至100k 以上-- 不错,新时代时代来了,我们从互联网走向移动互联网,现在又从移动互联网走向人工智能时代.业内有人称这一次的人工智能爆发是…

一.题外话 说来惭愧,一开始是考虑写关于CRC检错技术更深层次数学原理的,然而在翻看<Basic Algebra>后,我果断放弃了这种不切实际的想法.个人觉得不是因为本人数学水平差或者能力差,而是研究生教材知识概念具有一定的连贯性,需要花大量时间研读.不过呢,我还是找到一本适合了解CRC技术的著作<纠错码的代数理论>---冯克勤,对数学感兴趣的朋友也可以在业余时间品读一下全书. 用国内搜索引擎搜索关于CRC检错技术的文章或者博客,内容也基本都是千篇一律,基本都是介绍如何模2运算.写…

一篇很好的入门博客,http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ 他的翻译,https://www.jianshu.com/p/1405932293ea 可以作为参考的,https://blog.csdn.net/mr_tyting/article/details/80091842 有论文和代码,https://blog.csdn.net/mr_tyting/article/details/800…

ACM 云计算研讨会(ACM Symposium on Cloud Computing, 以下简称SoCC)是由SIGMOD(Special Interest Group on Management of Data,数据管理专业组)和SIGOPS(Special Interest Group on Operating Systems操作系统专业组)共同举办的旨在讨论云计算相关领域研究的学术会议.云计算本就是一个新兴领域,而SoCC也是一个年轻的会议,虽然至今只举办了6届,但是已经发展成为云计算领…

白银之春 Solution 比赛用题面.题解.标程和数据生成器都挂在 git@github.com:sun123zxy/spring.git 上. Problem 白银之春 (spring.cpp/.in/.out) (2s,512MB) Background 妖梦正在收集春度! Description 幻想乡由 \(n\) 个地点和 \(m\) 条单向小路组成,第 \(i\) 个地点蕴含着 \(s_i\) 的春度.妖梦从位于 \(1\) 号节点的白玉楼出发,沿图上路径收集沿路的春度,总春度为收…

SystemML大规模机器学习,优化算子融合方案的研究 摘要 许多大规模机器学习(ML)系统允许通过线性代数程序指定定制的ML算法,然后自动生成有效的执行计划.在这种情况下,优化的机会融合基本算子的熔合链的算子是无处不在的.这些机会包括 (1)更少的物化中间表示 (2)更少的输入数据扫描,以及 (3)利用算子链上的稀疏性. 自动算子融合消除了手写的需要 融合运算符并显著提高 复杂的或以前看不见的算子链.然而,现有的融合启发式算法,很难找到好的融合方法. 复杂DAG计划或局部分布式算子的混合计划.…

SVM 前言:支持向量机(Support Vector Machine, SVM),作为最富盛名的机器学习算法之一,其本身是一个二元分类算法,为了更好的了解SVM,首先需要一些前提知识,例如:梯度下降.拉格朗日乘子法.KKT条件.感知机等... 背景知识 这部分内容,对SVM涉及到的部分知识先进行大致的摘录,便于后续对SVM更好的理解. 最优化问题 最优化问题一般是指对于某一个函数而言,求解在其指定作用域上的全局最小值问题,一般可分为下述三种情况: 无约束条件:一般采用梯度下降法,牛顿法,坐标轴…

本项目参考: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5012408?contributionType=1 *一.正题篇:DeepWalk.word2vec.node2vec 其它相关项目: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 图机器学习(GML)&am…

The author has a course on web: http://brickisland.net/DDGSpring2016/ It has more reading assignments and sliders which are good for you to understand ddg. ------------------------------------------------------------- DISCRETE DIFFERENTIAL GEOMETRY :…

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6204849_d.html 应用HTK搭建语音拨号系统--数据准备 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 1. 数据准备 需要录制训练…

背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态.卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度. 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼(Rudolph E. Kalman)命名,但是根据文献可知实际上Peter Swerling在更早之前就提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NAS…

[转]http://bbs.21ic.com/icview-434543-1-1.html 前面几章的实例,均没涉及到液晶显示,这一章,我们将向大家介绍OLED的使用.在本章中,我们将使用战舰STM32开发板上的OLED模块接口(与摄像头共用的这个),来点亮OLED,并实现ASCII字符的显示.本章分为如下几个部分: 17.1 OLED简介 17.2 硬件设计 17.3 软件设计 17.4 下载验证 17.1 OLED简介 OLED,即有机发光二极管(Organic Light-Emitting…

1030 - Image Is Everything Time limit: 3.000 seconds Your new company is building a robot that can hold small lightweight objects. The robot will have the intelligence to determine if an object is light enough to hold. It does this by taking pictures…

Your new company is building a robot that can hold small lightweight objects. The robot will have the intelligence to determine if an object is light enough to hold. It does this by taking pictures of the object from the 6 cardinal directions, and th…

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详细文档(带图片):http://download.csdn.net/detail/xuehui869/5268852 1.LCM之Fmark功能 http://blog.csdn.net/zhandoushi1982/article/details/6011241 最近调试R61509V这颗LCM驱动芯片时,出现在纯色测试画面下画面刷新有残留(tearing effect,即TE)的问题.根本原因是主控写图像数据的速度与LCM刷屏的速度不一致造成的,具体是刷屏速度要快于主控写速度.好在很多LC…

一.选择题 1.B 2.D 3.AB 4.C 二.判断题 1.× 2.√ 三.简答题 1. 多态就是事物存在的多种形态. 提高程序的复用性,提高程序的可扩展性和可维护性. 2. 向上转型是指父类引用指向子类对象,向下转型是指子类引用指向父类对象. import java.util.Scanner; class Test5_Pizza { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); Sy…