在实操时出现以下的问题: Error: cannot allocate vector of size 2.9GB 大神指导(http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html) cannot allocate vector就是典型的数据太大读不了 方法有三 一.升级硬件 二.改进算法 三.修改操作系统分配给R的内存上限, memory.size(T)查看已分配内存 memory.size(F)查看已使用内存 memory.limit()查看内存上限 obj

################################################### 问题:生成.操作矩阵   18.4.27 怎么生成矩阵 matrix.,,及其相关操作 ??? 解决方案: D = d = matrix(nrow = 3,ncol = 3)     #生成一个空矩阵,再填写内容. a1 = c(1,4,2);   a2 = c(2,2,3);   a3 = c(3,1,0); D[,1] = a1; D[,2] = a2; D[,3] = a3 d[1,]

#数据集来源http://spamassassin.apache.org/publiccorpus/ #加载数据 library(tm)library(ggplot2)data.path<-'F:\\dataguru\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\03-Classification\\data\\'easyham.path<-paste(data.path,'easy_ham\\',sep='') #读取文件的函数msg.full,返回一个向量

## 1. 数据输入 ## a$b # 数据框中的变量 a = 15 # 赋值 a <- 15 # 赋值 a = c(1,2,3,4,5) # 数组(向量) b = a[1] # 数组下标,从1开始 b = a[1:5] # 子数组 b = a[-2] # 子数组:扣除第2个的子数组 b = a[c(1,3)] # 子数组:访问第1,3个元素 b = c(a0,a1,a2) # 连接多个数组 a = rep(c(1,2,3,4),each=8) # 生成重复数列,支持每个重复和整个重复 a =

欢迎批评指正! 主成分分析(principal component analysis,PCA) 一.几何的角度理解PCA -- 举例:将原来的三维空间投影到方差最大且线性无关的两个方向(二维空间). 二.数学推导的角度为 -- 将原矩阵进行单位正交基变换. 且听我慢慢展开. 关于第一句话,给个图直观理解,请问,下面的三维空间中的一条鱼,在二维平面时怎么能更直观的看出,这是一条鱼? 很明显,第一种情况更直观,为什么呢? 这就是将原矩阵(三维空间)投影到了信息量最大的两个维度上(二维平面),这就是P

本编博客继续分享简单的机器学习的R语言实现. 今天是关于简单的线性回归方程问题的优化问题 常用方法,我们会考虑随机梯度递降,好处是,我们不需要遍历数据集中的所有元素,这样可以大幅度的减少运算量. 具体的算法参考下面: 首先我们先定义我们需要的参数的Notation 上述算法中,为了避免过拟合,我们采用了L2的正则化,在更新步骤中,我们会发现,这个正则项目,对参数更新的影响 下面是代码部分: ## Load Library library(ggplot2) library(reshape2) li

DBSCAN算法是一种很典型的密度聚类法,它与K-means等只能对凸样本集进行聚类的算法不同,它也可以处理非凸集. 关于DBSCAN算法的原理,笔者觉得下面这篇写的甚是清楚练达,推荐大家阅读: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN的主要优点有: 1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集. 2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感. 3) 聚类结果没有偏

## 1. 数据输入 ##a$b # 数据框中的变量a = 15 # 赋值a <- 15 # 赋值a = c(1,2,3,4,5) # 数组(向量)b = a[1] # 数组下标,从1开始b = a[1:5] # 子数组b = a[-2] # 子数组:扣除第2个的子数组b = a[c(1,3)] # 子数组:访问第1,3个元素b = c(a0,a1,a2) # 连接多个数组a = rep(c(1,2,3,4),each=8) # 生成重复数列,支持每个重复和整个重复a = seq(from=1,

最近学习了极客时间的<Android开发高手课>很有收获,记录总结一下. 欢迎学习老师的专栏:Android开发高手课 内存优化 卡顿的原因 频繁 GC 造成卡顿.物理内存不足时系统会触发 low memory killer 机制,系统负载过高是造成卡顿的俩个原因. 除了频繁 GC 造成卡顿之外,物理内存不足时系统会触发 low memory killer 机制,系统负载过高是造成卡顿的另外一个原因."用时分配,及时释放" Android 3.0-Android 7.0 将

题目链接 题目大意 多组输入,给你两个n×n的矩阵,要你求他们相乘%3的值 题目思路 这个题目主要是要了解内存访问连续化,要尽量每次访问连续的内存 所以第一种方法会超时,第二种则AC.一种卡常技巧 代码 #include<set> #include<map> #include<queue> #include<stack> #include<cmath> #include<cstdio> #include<vector> #

1.内存查看 memory.limit():查看内存大小 memory.limit(n):申请内存大小 memory.size(NA):查看内存大小 memory.size(T):查看已分配的内存 memory.size(F):查看已使用的内存 2.内存申请 在Windows开始菜单运行: Rgui -max-mem-size 8GB 与在R GUI中执行: memory.limit(8) 都能申请8GB使用内存 3.垃圾清除 rm(x):从workplace中删除变量/文件x gc():清除内

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了.而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂.笔者将自己的学习笔记记录一下. R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包.clusterExport

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

今天抽空来讨论一下.Net的垃圾回收与内存管理机制,也算是完成上个<WCF分布式开发必备知识>系列后的一次休息吧.以前被别人面试的时候问过我GC工作原理的问题,我现在面试新人的时候偶尔也会问相关的问题.那么你是否也遇到这样的问题呢?比如你清楚.Net的垃圾回收机制吗?你能简述一下GC的工作原理吗?怎么样才能有效的管理内存呢?Using语句体内实例化的对象有什么作用?等等相关问题.下面我们就来详细讨论一下.相信你看完以后也可以面试别人. 本节的组织如下,1..Net的类型和内存分配2.GC垃圾收

[译文]程序员能力矩阵 Programmer Competency Matrix [译文]程序员能力矩阵 Programmer Competency Matrix 注意:每个层次的知识都是渐增的,位于层次n,也蕴涵了你需了解所有低于层次n的知识. 计算机科学 Computer Science   2n (Level 0) n2 (Level 1) n (Level 2) log(n) (Level 3) Comments 数据结构 不知道数组和链表的差异 能够解释和使用数组,链表,字典等,并且能

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/aliasing.html Understanding Memory Aliasing for Speed and Correctness 内存的重用是theano提升代码运行速度的一种方法,而且理解theano如何别名(alias)缓冲区对编写的程序速度的提升和正确性的保证很重要. 这部分是基于theano处理内存的基础上来说明原则的,而且解释了为了获得更快的性能,在什么时候该改变某些函数默

hdu4920 Matrix multiplication Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) Total Submission(s): 568    Accepted Submission(s): 225 Problem Description Given two matrices A and B of size n×n, find the product o

我们平时设置图片的时候,几乎都忘记回收老的(背景)图片,比如: TextView.setBackgroundDrawable() TextView.setBackgroundResource() ImageView.setImageDrawable() ImageView.setImageResource() ImageView.setImageBitmap() 这样造成内存浪费,积少成多,整个软件可能浪费不少内存. 如果记得优化,整个软件的内存占用会有10%~20%的下降. // 获得Imag

1. 对图片本身进行操作 尽量不要使用 setImageBitmap.setImageResource. BitmapFactory.decodeResource 来设置一张大图,因为这些方法在完成 decode 后,最终都是通过 Java 层的 createBitmap 来完成的,需要消耗更多内存.因此,改用先通过 BitmapFactory.decodeStream 方法,创建出一个 bitmap,再将其设为 ImageView 的 source,decodeStream 最大的秘密在于其直

题目链接:hdu 4965,题目大意:给你一个 n*k 的矩阵 A 和一个 k*n 的矩阵 B,定义矩阵 C= A*B,然后矩阵 M= C^(n*n),矩阵中一切元素皆 mod 6,最后求出 M 中所有元素的和.题意很明确了,便赶紧敲了个矩阵快速幂的模板(因为编程的基本功不够还是调试了很久),然后提交后TLE了,改了下细节,加了各种特技,比如输入优化什么的,还是TLE,没办法,只好搜题解,看了别人的题解后才知道原来 A*B 已经是 n*n 的矩阵了,所以(A*B)n*n 的快速幂里的每个乘法都是