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搜索关键字:组合数学 矩阵    ( 16939个结果
剑指Offer12. 矩阵中的路径
题目:https://leetcode-cn.com/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/submissions/ 代码: class Solution { public boolean exist(char[][] board, String word) ...
分类:其他好文   时间:2020-12-03 12:21:11    阅读次数:6
力扣 - 74. 搜索二维矩阵
题目 74. 搜索二维矩阵 思路1(暴力) 遍历二维数组的所有的元素,看看是否存在target 代码 class Solution { public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) { for (int i = 0; i < matr ...
分类:其他好文   时间:2020-12-03 11:50:12    阅读次数:4
AC自动机+矩阵加速--P3502 [POI2010]CHO-Hamsters
problem 给出 \(n\) 个互不包含的字符串,要求你求出一个最短的字符串 \(S\),使得这 \(n\) 个字符串在 \(S\) 中总共至少出现 \(m\) 次,问 \(S\) 最短是多少。 solution 我们首先转化题意: 有 \(n\) 个点,两个点 \(i,j\) 之间的权值为将第 ...
分类:其他好文   时间:2020-12-02 11:59:30    阅读次数:3
【直观详解】机器学习分类器性能指标详解
【内容简介】系统详解分类器性能指标,什么是准确率-Accuracy、精确率-Precision、召回率-Recall、F1值、ROC曲线、AUC曲线、误差-Error、偏差-Bias、方差-Variance及Bias-VarianceTradeoff在任何领域,评估(Evaluation)都是一项很重要的工作。在MachineLearning领域,定义了许多概念并有很多手段进行评估工作1混淆矩阵-
分类:其他好文   时间:2020-11-30 15:15:08    阅读次数:9
干货|掌握机器学习数学基础之优化下[1](重点知识)
主要内容(下划线部分):接上篇博文:干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)1、计算复杂性与NP问题2、上溢和下溢3、导数,偏导数及两个特殊矩阵4、函数导数为零的二三事5、方向导数和梯度6、梯度有什么用7、梯度下降法8、牛顿法1方向导数和梯度:方向导数:在之前讲偏导数的时候,相信很多人已经看出,偏导数求的都是沿着坐标轴的变化率,不管多少维也好,都只是求的变化率,那现在问题来了,如果我想求
分类:其他好文   时间:2020-11-30 15:14:34    阅读次数:5
透视投影矩阵
透视投影 1. 将投影面上x,y,z方向上的点,投影到剪裁空间有一定比例关系 2. y方向上的比例关系 y/y0 = y' y0/-z = tan(fov/2) y' = y / tan(fov/2)*-z 让f=1/tan(fov/2) y' = f/-z * y 3. x方向上的比例关系 x' ...
分类:其他好文   时间:2020-11-25 13:04:16    阅读次数:15
机器学习基础
1. 线性回归 X,Y是线性的 是偏置(有点像截距),防止Y为0,矩阵表示时,为全1 :数据集收集的时候有误差(高斯误差,均值为0) 表达向量很相似 D:和,代表所有的数据,和相互独立 2. Basic Expansion 2.1 使用Basis expansion捕捉自变量和因变量的非线性关系 2 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-25 12:17:37    阅读次数:7
数据挖掘之一元线性回归 python代码
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据集x,y x,y 都是向量 #给个实例x是身高(m),y是体重(kg) #我们给实际数据x,y训练出最佳的模型 y=ax+b 然后在找个身高x预测体重y x=[0.75,0.85,0.95,1 ...
分类:编程语言   时间:2020-11-25 12:04:23    阅读次数:8
图像的空间域变化
% 图像的平滑可以在空间域和频率域进行讨论 % 这次是空间域的讨论 % 掩模——模板操作:(掩模中心对齐之后,掩模超出矩阵的部分,认为该位置,矩阵的元素为0进行计算) % 1:将模板在图中漫游,并将模板中心与某像素重合 % 2:将模板系数与模板下对应像素相乘,将所有乘积相加 % 3:将上述求和结果富 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-17 12:46:26    阅读次数:9
Pytorch 如何高效使用GPU
Pytorch如何高效使用GPU深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算。然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行。GPU(GraphicProcessUnits,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化
分类:其他好文   时间:2020-11-16 13:22:51    阅读次数:9
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