摘要: 1.各种算法的推导 2.各种算法的比较(或优缺点) 3.经验风险最小化与结构风险最小化 4.特征选择方法 5.模型选择方法 6.特征工程 7.应用例子 内容: 1.各种算法的推导 2.各种算法的比较(或优缺点) http://blog.csdn.net/Bryan__/article/det ...
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2016-12-04 07:04:34
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1. 引言 本篇文章分析了代码静态分析的基本原理以产生误报的根本原因,并介绍了形式化方法在LDRA工具套件中的应用情况。文章从实际工程应用的角度阐述了这些形式化方法的局限性,在参考文献1《Formal Methods Implemented in the LDRA Tool Suite》中我们详细描 ...
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2016-10-10 09:30:02
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1. 引言 本篇文章分析了代码静态分析的基本原理以产生误报的根本原因,并介绍了形式化方法在LDRA工具套件中的应用情况。文章从实际工程应用的角度阐述了这些形式化方法的局限性,在参考文献1《Formal Methods Implemented in the LDRA Tool Suite》中我们详细描 ...
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2016-09-28 10:07:50
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一、正态分布的随机数生成算法前面介绍的都是均匀分布的随机数生成算法,在科学及工程应用中,正态分布的随机数也是经常用到的。对于一个给定的正态分布,描述该正态分布的参数包括均值μ和方差,在数学上,一种近似的产生正态分布的算法如下:Ri为[0,1]之间的均匀分布的随机..
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2016-09-08 18:39:14
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软件工程是将系统的、科学的和严密的方法应用于设计、开发、运行和维护软件,以及对这些方法本身的研究,也就是将工程应用于软件,它由方法、工具和过程三部分组成,而软件是计算机系统中程序、数据和文档的集合。程序是用程序设计语言描述的、适合计算机处理的语句序列,数据是使程序能够适当地处理信息的数据结构,文档是 ...
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2016-08-27 23:30:02
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之前的课程里介绍了自然语言处理当中的一些问题,以及设计出来的一些相应的算法。research的东西还是落地到工程应用上比较有价值,之前也手撸过一些toy project,不过这些实现要用在工程中,总是有那么些虚的,毕竟稳定性和效率未必能够保证。所幸的是,深度学习热度持续升温的大环境下,各种大神和各家大厂也陆续造福民众,开源了一些深度学习框架,在这些开源框架的基础上去搭建和实现自己想要的深度学习网络结构就简单和稳定得多...
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2016-07-10 15:30:11
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一、概述
这里我们先来看看当我们的数据是稀疏时,如何用稀疏矩阵的特性为KNN算法加速。KNN算法在之前的博文中有提到,当时写的测试程序是针对稠密矩阵数据的。但实际上我们也会遇到不少的稀疏数据,而且有很多是有意而为之的,因为稀疏数据具有稠密数据无法媲美的存储和计算特性,这对工程应用中的内存需求和实时需求是很重要的。所以这里我们也来关注下稀疏矩阵的存储和其在knn算法中的应用举例。...
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2016-06-21 07:46:18
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在日常工程应用中,我们通常通过halcon的 shape-based matching(形状匹配)进行各种定位, 如以前文章介绍的这样,理解各个参数并灵活应用通常就能得到很好的匹配效果和匹配速度, 当待匹配物体有轻微变形时,并不影响得到的匹配结果,然后当待匹配物体有较大变形时,如 塑料产品在成形时变 ...
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2016-05-16 09:22:00
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Modbus OPC Server v2.7 1CDModScan 32 v4.A00-04 1CDModSim 32 v4.A00-04 1CD 加拿大SES公司产品:CDEGS.2000.v9.4.3-ISO 1CD(电力系统接地分析软件) 美国PTI公司产品:PSS/ADEPT v5.0 1C ...
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2016-05-14 10:09:02
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软考信息系统监理师:2016年4月22日作业一、信息应用系统建设基础知识1、软件按功能划分哪3类,按服务对象划分哪2类、按软件的工作方式划分哪4类?软件按功能划分(1)系统软件(2)支撑软件(3)应用软件按服务对象划分(1)项目软件(2)产品软件按软件的工作方式划分(1)实..
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2016-05-12 08:03:45
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