用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类. 在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则. 之所以这样说,是因为我读到的所有最优化的书或资料,从来没有一个可以用初学者都能理解的方式来解释这两个准则,

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: \begin{equation} b=a-\alpha \nabl

如果数组元素已经排过序(升序),那我们搜索某个元素就不必遍历整个数组了.在下面给出的算法代码中,到任何一点,假设当前的arr[i]值大于搜索的值data,就可以停止搜索了. #include<stdio.h> // a function to search "data" in an array "arr" of size "size" // returns 1 if the element is present else 0 int

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

转载博客:http://blog.csdn.net/walker02/article/details/8211628 项目开发中遇到的一个问题,对于三星手机在做手机照片选择时出现图片显示不正常,研究后发现应该是手机拍摄的图片旋转90度,有的图片旋转了180度,有的手机是正常的.在论坛里发现的一个方法,可以获取图片的属性,读取图片的旋转角度. /** * 读取图片属性:旋转的角度 * @param path 图片绝对路径 * @return degree旋转的角度 */ public static

GT源码:https://github.com/TencentOpen/GT 一.流畅度模块的代码结构 流畅度插件总共就几个类,其实处理方式也比较简单粗暴,就是通过Choreographer输出的log信息获取跳帧数据.SMActivity.java为插件的入口类,你可以通过预设环境操作来实现log打印操作,然后通过SMLogService.java过滤出当前进程的丢帧值,最后由SMServiceHelper.java来进行数据处理.流畅度值为60减去1s内的跳帧数. 二.流畅度测试 1.简要流

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }

由于前面的博文中忽略了点内容,所以在这里补上,下面内容就是解决拍照或者选择图片显示的时候图片旋转了90度或者其他度数问题,以便照片可以正面显示:具体如下: 首先直接看上面博文下的拍完照或者选完图后处理部分: @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { switch (resultCode) { case 1: if (data != null) { // 取得返

背景:上一只鼠标坏了,今天299从京东如了一只钛度鼠标,核心用料据说都很高端,设计也不错.但是实际用起来发现了很多码农常识问题和产品建议,遂反馈给钛度客服,并记录于此. 传送门: http://bbs.youtaidu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7829&page=1&extra=#pid99060 本人不才,屌丝垃圾码农一只,支持sky创业,希望是良心产品,今天刚拿到鼠标,手感不错,设计和做工都很好,但是确实对数据线不敢好评!关于连接线:

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───

这里是一款旅游相关的安卓应用,其中虚拟旅游的功能采用html5的360度全景图技术实现,使用户能够身临其境的感受旅游景点的风光. 此处引入了ddpanorama插件,它的原理是在canvas上绘制全景图,手指滑动时重绘canvas来实现.它包括通过手指滑动循环查看全景图,点击热点可进入另一全景图,缩放,离线访问等功能. 热点的计算和绘制: 可以在ddpanorama.js中看到在redraw这个方法也就是canvas重绘的时候定义了一个事件: $(this.img).trigger( jQuer

相似度函数 概述    比较两个字段的相似度    最近有人问到关于两个字段求相似度的函数,所以就写了一篇关于相似度的函数,分别是“简单的模糊匹配”,“顺序匹配”,“一对一位置匹配”.在平时的这种函数可能会需要用到,可能业务需求不一样,这里只给出参照,实际情况可以相对修改. 本文所有的两个字段比较都是除以比较字段本身,例如A与B比较,找出的长度除以A的长度,因为考虑如果A的长度大于B的长度,相似度会超100%,例如‘abbc’,'ab'. 如果大家想除以B的长度,只需要在语句末尾将‘SET @n

背景: 本人的一个移动端H5项目,需求如下: 需求一:手机相册选取或拍摄照片后在页面上预览 需求二:然后绘制在canvas画布上 这里,我们先看一个demo(http://jsfiddle.net/q3011893/83qfqpk8/embedded/) 需求一:drawTempPhoto方法 需求二:drawPhoto方法 操作步骤: 1.点击选择文件,拍摄一张照片,此时"预览:"文字下会显示你刚才拍摄的照片: 2.再点击"draw on Canvas",该按钮下

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一.引言     双边滤波在图像处理领域中有着广泛的应用,比如去噪.去马赛克.光流估计等等,最近,比较流行的Non-Local算法也可以看成是双边滤波的一种扩展.自从Tomasi et al等人提出该算法那一天起,如何快速的实现他,一直是人们讨论和研究的焦点之一,在2011年及2012年Kunal N. Chaudhury等人发表的相关论文中,提出了基于三角函数关系的值域核算法,能有效而又准确的实现高效双边算法.本文主要对此论文提出的方法加以阐述. 双边滤波的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中

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欧几里德距离评价: 以经过人们一致评价的物品为坐标轴,然后将参与评价的人绘制到图上,并考察他们彼此之间的距离远近.计算出每一轴向上的差值,求平方之后再相加,最后对总和取平方根. # -*- coding: UTF-8 -*- #一个涉及影评者及其对几部影片评分情况的字典 critics={'Lisa Rose': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0, 'Superman Returns'