子码(subcode)的概念来自信息编码,不太容易理解.通常是子域编码(subfield subcode),也可以扩展到子空间编码(subspace subcode). 子空间或者子域编码的一个基本想法是:它的最小距离不低于原来码的最小距离.实际上,它的最小距离会比原来码的距离更大,如图1所示.注意到, 子码是原来码的一个子集(子空间,可能是子域.子群),因此,它的最小距离会周期性缺少某些元素,则最小距离只会增加,而不会降低.打个比方, 它相当于对周期函数进行采样,采样点的周期只会更大,不会更小…

EXC_BREAKPOINT (code=EXC_I386_BPT, subcode=0x0) 原因:重复的release了某个对象…

三维物体变形方法赋予了模拟物体的动态特性,但是随着物体模型的复杂度慢慢增加,对高质量的实时变形方法也提出了更高的要求.对于高精度的大型三维网格而言,通常会设计一个低精度的子网格,并构建子网格与原始网格之间的映射关系,然后通过控制低精度子网格的变形来驱动高精度原始网格的变形.[Wang et al. 2015]提出了一种线性子网格的构建方法,下面将介绍其主要原理. 通用的网格形变能量函数可以表示成如下二次项形式: 其中A是与网格形状相关的半正定矩阵,SX删选出X中控制点所在的行,H是控制点所在的空…

导读: 本文为CVPR2018论文<Deep Adversarial Subspace Clustering>的阅读总结.目的是做聚类,方法是DASC=DSC(Deep Subspace Clustering)+GAN(Generative Adversarial Networks).本文从以下四个方面来对论文做个简要整理: 背景:简要介绍与本文密切相关的基础原理,DSC,GAN. 方法:介绍论文使用的方法和细节. 实验:实验结果和简要分析. 总结:论文主要特色和个人体会. 一.背景 论文方法…

Pre: It is MY first time to see quite elegant a solution to seek a subspace for a group of local features. I list two related papers for your reference: “Local Feature Discriminant Projection” and “Binary Set Embedding for Cross-Modal Retrieval”. Thi…

在思考.查阅subcode时,我发现Magma,Sage Math软件都提供了具体的命令和例子,对subcode的认识比较具象. 例如:Sage Math中有如下命令: C1 = codes.HammingCode(GF(2), 3)G1 = C1.generator_matrix()G2 = G1.matrix_from_rows([0,1,2])C2 = LinearCode(G2)C2.is_subcode(C1) True 可见,subcode相当于由生成矩阵的部分行张成的codewor…

title: [线性代数]4-1:四个正交子空间(Orthogonality of the Four Subspace) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Orthogonality Four Subspace Orthogonal Complements Fundamental Theorem of Linear Algebra Combining Bases from Subspaces Split toc: true date:…

多视图子空间聚类/表示学习(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文主要对四篇文章(1)"Low-Rank Tensor Constrained Multiview Subspace Clustering"(2015 ICCV),(2)"Tensorized Multi-view Subspace Re…

PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的…

压缩感知是一种採样方法,它和变换编码类似,后者被广泛用于涉及到大规模数据採样的现代通信系统中.变换编码将高维空间中的输入信号.转换成很低的低维空间中的信号.变换编码器的样例有著名的小波变换和普遍存在的傅立叶变换. 压缩感知技术将变换编码成功的用于可压缩信号或者是稀疏信号.将一个K稀疏N维离散时间信号x进行编码.是通过计算一个m维的測量向量y来完毕的,y是x的线性投影.这能够通过下式进行简洁表示:y=Phi*x.在这里,Phi代表一个m*N的矩阵,一般是在实数领域中.在这个框架中,投影基被如果成是…