作者：iamlaosong
数字有两种表达方式，一种是整数，一种是浮点数。浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
计算机中存储浮点数的方式决定了浮点数往往是个近似值，因为日常生活中我们用的是十进制，而计算机用的是二进...
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编程语言 时间：
2015-08-12 16:55:05
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前段时间放假在家的时候，总算是看完了斯坦福的机器学习公开课（Andrew NG）的监督学习，这项计划持续了将近一个学期。无监督学习和强化学习部分暂时还不太想看，目前来说监督学习与我现在的情况更契合一些。看完监督学习部分，对机器学习的了解又深了一些，加上之前帮师兄做实验，从工程角度和理论角度共同推进，...
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2015-08-11 18:31:04
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷也越多，...
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2015-08-10 12:02:38
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依然是二分思路，但是精度要求很高需要用long double，结果要输出分数，那么就枚举一下分母，然后求出分子，在判断一下和原来的数的误差。#includeusing namespace std;typedef long double ld;const int maxn = 1e5+5;const ...
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2015-08-10 01:56:03
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很快就会GDAL库更新1.11版本号之后，在发现之前写RPC像方误差修正模型校准结果特别大（在更新结果之前的版本号和PCI结果一致）。所以初步推断是GDAL库的bug，经过各个參数改动发现原来是指定的DEM採样方式导致的。 当指定DEM的採样方式为最邻近时，校正结果偏差非常大，当DEM採样方式为双....
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2015-08-08 14:53:03
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷...
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2015-08-08 10:31:01
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工作这么久了，总结一下手机APP中常用的SDK等。
地图：百度map，高德也行，但实际使用中感觉还是百度用着顺手，可能用习惯了吧。在部分机型上高德定位误差比较大，百度则没发现有这种情况。
推送：小米推送。百度推送等在miui系统中会收不到推送，另外，miui默认禁止应用Service自动重启，如果使用其他推送可能会导致收不到推送
聊天：环信。之前用的环信，不怎么稳定，可以使用小米推送来实现聊...
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移动开发 时间：
2015-08-07 23:57:42
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根据当前所在的坐标点也即经纬度，查找数据库中附近5公里或10公里附近的所有信息的实现，经过查找资料，原来是我高二学的，就是求弦长，数学忘完了，没想到数学还这么有用，数学啊 真是用途太大了。 用到的什么余弦，角度、弧度全忘完了，但是通过找资料，还是实现了，误差相对还是比较小的，我在mssql数据库中实...
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数据库 时间：
2015-08-06 21:48:08
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卷积神经网络中的权值更新也是使用误差的反向传播算法。损失函数一般使用最小平方误差函数。由于卷积网络中存在两部分区域：卷积区和全连接区，它们在计算损失时有所不同我们将其分开进行讨论。1、全连接网络的权值更新 这一部分与经典的人工神经网络不同之处在于多了一个偏置值。我们主要对多出的这个偏置值的更新...
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其他好文 时间：
2015-08-06 14:47:45
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423
