https://blog.csdn.net/left_la/article/details/6347373 感谢强大的google翻译. 我从中认识到了航位推算dead reckoning,立方体样条Cubic Splines 算法. 我单独查找了 Cubic Splines ,里面的原理简单说明: Cubic Splines 认为在 x 在[a, b]区间中,y对应是一条平滑的曲线,所以 y = f(x); 的一阶导函数和二阶导函数是平滑连续可导的. 拟定用三次方程,所以得出了一般的三次方程和

关于n-gram 语言模型,大部分在这篇博客里 记过了,   SRILM 语言模型格式解读 , 其实看完了,ngram的大概用法都比较清楚了, 但是关于平滑算法,一直很模糊,就晓得一个"劫富济贫" ,也不知 回退 ,插值,折扣,平滑,都说的什么东西,模模糊糊的,找了很多资料,还是看官方文档吧,看具体公式,就明白了.   看全部翻译 参考 :   Ngram 折扣平滑算法 ,本文里夹带着自己的一些理解.  本文档翻译自 srilm 手册ngram-discount.7.html NAME

本文档翻译自srilm手册ngram-discount.7.html     NAME ngram-discount – 这里主要说明srilm中实现的平滑算法   NOTATION a_z         代表以a为起始词,以z为结束词的ngram,其中_代表0个或多个词 p(a_z)     前n-1个词为a_的情况下,第n个词为z的条件概率 a_           n元a_z的前n-1个词构成的前缀 _z           n元a_z的后n-1个词构成的后缀 c(a_z)   n元a_

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势

区域生长算法是一种图像分割方法,能够将图像中具有相同特征的连通区域分割出来,同时保证较好的边缘信息. 区域生长算法的优点是简单,容易实现:但空间和时间复杂度较高,对分割图像要求较高,否则容易形成孔洞和过分割. 区域生长算法的基本思想是首先获取分割区域的一个种子点,然后在种子点的周围搜索与该种子点有相似性质的像素点,合并到种子区域中.然后将合并的像素作为新的种子点继续搜索,直到种子区域中所有像素周围没有相似的像素点,算法结束. 如果要实现区域生长算法,基本算法流程是: 1. 选取种子点p(x0,y

原文:Javscript轮播 支持平滑和渐隐两种效果(可以只有两张图) 先上两种轮播效果:渐隐和移动   效果一:渐隐 1 2 3 4 效果二:移动 1 2 3 4 接下来,我们来大致说下整个轮播的思路: 一.先来看简单的,移动的,先上来一个图----移动效果图: 说明: 基本原则就是顺序是按照当前显示的为基准:如当前为2,那么顺序就是2,3,4,1:如当前为3,那么顺序就是3,4,1,2.以此类推. 整个移动划分为三种:1.下一个  2.上一个  3.任意个      1.下一个:margin

Javascript轮播 支持平滑和渐隐两种效果 先上两种轮播效果:渐隐和移动   效果一:渐隐 1 2 3 4 效果二:移动 1 2 3 4 接下来,我们来大致说下整个轮播的思路: 一.先来看简单的,移动的,先上来一个图----移动效果图: 说明: 基本原则就是顺序是按照当前显示的为基准:如当前为2,那么顺序就是2,3,4,1:如当前为3,那么顺序就是3,4,1,2.以此类推. 整个移动划分为三种:1.下一个  2.上一个  3.任意个      1.下一个:margin-left:-图宽:然

继上文继续写.有了顶点迭代器之后就可以利用MItMeshVertex类的getConnectedVertices方法来获取相连点并代入平滑算法. 选择什么样的平滑算法呢?本人比较懒,直接打开了计算机图形学(第四版)322页直接用bezier样条曲线的方法来做平滑.该算法的公式比较复杂,有大量阶乘计算,考虑到执行效率的问题,我决定简化这个式子,即在三点相连形成一条线的情况下,中间点的位置式子如下: x(u) = x0 *(2!/(0!*2!) )*(u^0)*((1-u)^2) + x1 *(2!

标签: xgboost 作者:炼己者 ------ 欢迎大家访问我的简书以及我的博客 本博客所有内容以学习.研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! ------ 大家如果感觉格式看着别扭的话,也可以去我的简书里看,这里面markdown的编辑效果不错 1.摘要 xgboost 是个很棒的算法,基本上遇到分类问题,都会先拿xgboost跑一跑,因为它的效果是很好的.此算法源自陈天奇大佬,它的原理我就不多说了,可以去看大神的论文. 本文主要介绍xgboost算

数据结构与算法(Python) 冒泡排序 冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端. 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素

★引子 前天,俺在<俺的招聘经验[4]:通过笔试答题能看出啥?>一文,以"求质数"作为例子,介绍了一些考察应聘者的经验.由于本文没有政治敏感内容,顺便就转贴到俺在CSDN的镜像博客. 昨天,某个CSDN网友在留言中写道: 老实说,这个程序并不好写,除非你背过这段代码如果只在纸上让别人写程序,很多人都会出错但是如果给一台电脑,大多数人都会把这个程序调试正确出这个题目没啥意义只能让别人觉得你出题水平低 首先,这位网友看帖可能不太仔细.俺在文中已经专门强调过了,评判笔试答题,&q

原文地址:http://blog.csdn.net/program_think/article/details/7032600/ ★引子 前天,俺在<俺的招聘经验[4]:通过笔试答题能看出啥?>一文,以"求质数"作为例子,介绍了一些考察应聘者的经验.由于本文没有政治敏感内容,顺便就转贴到俺在CSDN的镜像博客. 昨天,某个CSDN网友在留言中写道: 老实说,这个程序并不好写,除非你背过这段代码如果只在纸上让别人写程序,很多人都会出错但是如果给一台电脑,大多数人都会把这个程序

在分布式系统中,如果某业务可以由多个相同的节点处理,很容易想到用HASH的方式将业务请求分散到这些节点处理,比如memecache缓存等分 布式集群应用,如果只是简单的使用,不涉及用户用户状态等信息,则可以直接采用取模算法.正常情况下,取模算法好像也不错,但是一旦增加节点或者其中一个 节点上宕机的话,命中率将会急剧降低,所以取模算法在这种情况下弊端很明显,为此,在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法. 具体的算法介绍我这里不多少了,需要了解的可以参见本文:http://

一.SynchronousQueue简介 Java 6的并发编程包中的SynchronousQueue是一个没有数据缓冲的BlockingQueue,生产者线程对其的插入操作put必须等待消费者的移除操作take,反过来也一样. 不像ArrayBlockingQueue或LinkedListBlockingQueue,SynchronousQueue内部并没有数据缓存空间,你不能调用peek()方法来看队列中是否有数据元素,因为数据元素只有当你试着取走的时候才可能存在,不取走而只想偷窥一下是不行

  一.概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍,并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别. 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法,即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中.与之相对的"软聚类”可以理解为每个样本是以一定的概率被分到某一个类别中. 先简要阐述下上述四种算法之间的关系,已经了解过经典K-means算法的读者应该会有所体会.没有了解过K-means的读者

背景 大学关于排序的算法,好像就学会了冒泡排序,这个算是排序界的 hello,world 了,冒泡排序的定义如下: 重复的遍历数组. /// <summary> /// 重复的遍历数组. /// 每次遍历都比较两个元素,如果顺序不正确就把他们交换一下. /// 如果遍历后只交换了 1 次或 0 次,排序结束. /// 最多需要 length -1 次遍历,第 iterTimes 次需要遍历 length - iterTimes - 1 个元素. /// </summary> 四种实

一.SynchronousQueue简介 Java 6的并发编程包中的SynchronousQueue是一个没有数据缓冲的BlockingQueue,生产者线程对其的插入操作put必须等待消费者的移除操作take,反过来也一样. 不像ArrayBlockingQueue或LinkedListBlockingQueue,SynchronousQueue内部并没有数据缓存空间,你不能调用peek()方法来看队列中是否有数据元素,因为数据元素只有当你试着取走的时候才可能存在,不取走而只想偷窥一下是不行

★引子 前天,俺在<俺的招聘经验[4]:通过笔试答题能看出啥?>一文,以"求质数"作为例子,介绍了一些考察应聘者的经验.由于本文没有政治敏感内容,顺便就转贴到俺在CSDN的镜像博客. 昨天,某个CSDN网友在留言中写道: 老实说,这个程序并不好写,除非你背过这段代码如果只在纸上让别人写程序,很多人都会出错但是如果给一台电脑,大多数人都会把这个程序调试正确出这个题目没啥意义只能让别人觉得你出题水平低 首先,这位网友看帖可能不太仔细.俺在文中已经专门强调过了,评判笔试答题,&q

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Love_Irelia97/article/details/102597577 本文主要是对<信息安全技术>的DES算法实验作业的一些总结,不会着重地介绍算法原理,而会在算法实现过程中给出自己的理解(因为有些部分我也不知道正确与否,如有错误请指教).文章中出现的原理介绍和配图,均参考自其它博客,相关链接将在文中给出. 另外,文中的代码都是根

1. 基于实例的学习算法 0x1:数据挖掘的一些相关知识脉络 本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章,而所谓数据挖掘,就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科. 其实人类的科学技术发展的历史,就一直伴随着数据挖掘,人们一直在试图中数据中寻找模式, 猎人在动物迁徙的行为中寻找模式 农夫在庄稼的生长中寻找模式 政客在选民的意见上寻找模式 恋人在对方的反应中寻找模式 企业家的工作是要辨别出机会,寻找出那些可以转变为有利可图的生意的行为中的一些模式,也即所谓的成功的模式,并且利用这些机会 科学家的工作是理