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奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域...=  Av_i / u_i$来计算奇异值，也可以通过求出$A^TA$的特征值取平方根来求奇异值。...SVD计算举例 　　　　这里我们用一个简单的例子来说明矩阵是如何进行奇异值分解的。...对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。...可以看出，在这个过程中需要先求出协方差矩阵$X^TX$，当样本数多样本特征数也多的时候，这个计算量是很大的。

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奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

作者： 刘建平 编辑：黄俊嘉 授权转发自：刘建平《奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用》 地址:https://www.cnblogs.com/pinard/...p/6251584.html 前 言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统...02 SVD的定义 SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为： ?...对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。...可以看出，在这个过程中需要先求出协方差矩阵 ? ，当样本数多样本特征数也多的时候，这个计算量是很大的。 注意到我们的SVD也可以得到协方差矩阵 ?

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矩阵特征值分解（EDV）与奇异值分解（SVD）在机器学习中的应用

文章目录 说明 特征分解定义 奇异值分解 在机器学习中的应用 参考资料 百度百科词条：特征分解，矩阵特征值，奇异值分解，PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...towardsdatascience.com/all-you-need-to-know-about-pca-technique-in-machine-learning-443b0c2be9a1 说明 在机器学习的各种算法与应用中...，常能看到矩阵特征值分解（EDV）与奇异值分解（SVD）的身影，因此想反过来总结一下EDV与SVD在机器学习中的应用，主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。...假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为： 在机器学习中的应用 在表格化数据中的应用 （1）PCA降维 PCA（principal components analysis

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在PowerShell中计算文件哈希值：MD5与SHA-256的探索

在信息安全和数据完整性领域，哈希值是一个非常重要的概念。它能帮助我们验证文件的完整性，确保文件在传输或存储过程中没有被篡改。两种常见的哈希算法是MD5和SHA-256。...在本文中，我们将探讨如何在PowerShell环境中计算文件的MD5和SHA-256哈希值。 哈希值简介 哈希值是通过特定算法从数据中生成的固定长度的字符串。...计算MD5哈希值 在PowerShell中，我们可以使用Get-FileHash命令来计算文件的哈希值。该命令提供了多种哈希算法的选项，包括MD5。...下面是计算指定文件MD5哈希值的示例： $filePath = "C:\path\to\your\file.txt" $md5Hash = $md5Hash.Hash 在上述脚本中，我们首先指定了要计算哈希值的文件路径...计算SHA-256哈希值 与计算MD5哈希值类似，我们只需在Get-FileHash命令中指定SHA256算法即可计算SHA-256哈希值。

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在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作

对于第一个操作，输入格式为 1 x，表示往集合里插入一个值为 x 的元素。 对于第二个操作，输入格式为 2 x，表示询问集合中最接近 x 的元素是什么。...数据保证插入的元素两两不同。 输入示例 输出示例 5 Empty!...1.先查找集合中是否有查询的元素，有则输出该元素 2.没有的话，将该元素先插入集合中，再查找该元素处于集合的某个位置。 若该元素在集合的首位，则输出该数的下一位。...若该元素在集合的末位，则输出该数的上一位。 否则，判断它左右元素的值与它的差的绝对值，输出差的绝对值较小的那个元素。若相等，则同时输出。...中实现查找数组中最接近与某值的元素操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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requests技术问题与解决方案：解决字典值中列表在URL编码时的问题

本文将探讨 issue 80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...这是因为在 URL 编码中，列表值 []（空括号）会被视为字符串，并被编码为 "%5B%5D"。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。...在 Python 的 urllib.parse 中，urlencode 方法有一个 doseq 参数，如果设置为 True，则会对字典的值进行序列化，而不是将其作为一个整体编码。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。

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【音视频原理】音频编解码原理 ② ( 采样值 - 本质分析 | 采样值 - 震动振幅值 | 采样值的录制与播放 | 采样值在播放设备中才有意义 | 音频采样率 | 音频采样精度 | 音频通道数 )

一、采样值 - 本质分析 1、采样值 - 震动振幅值 物体 发生 震动 , 在 空气中传播 , 被 人耳 接收 产生 我们理解中的声音 ; 物体 震动 , 产生 的 振幅 , 就是 声音的 响度 , 振幅...震动振幅 , 发出对应 时间戳时刻 的声音 ; 3、采样值与声音的分贝值无关 100 这个值 与 真实的音量响度 , 也就是分贝值 , 没有关系 , 播放的声音大小只与录音设备参数有关 ; 如 : 录制...采样值 在 播放设备中 播放的 声音分贝数 大小 也是无关 的 , 在 手机中 播放 100 采样值 是 40 分贝 , 在 大功率 扬声器 中播放 100 采样值 可能就是 80 分贝 , 播放 100...采样值 的 分贝数 与 播放设备及参数有关 ; 4、采样值在播放设备中才有意义 这个 100 的采样值 , 拿在手里 没有任何作用 , 也听不到声音 , 只有在 播放环境 中 , 在 音响 / 扬声器..., 等比例放大到 -32768 ~ +32767 取值范围中 , 计算过程如下 : \cfrac{100}{128} \times 32768 =25600 最后将 重采样的 25600 采样值 输入到

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arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue...= "X";//新值，可以根据需求更改，比如字符串部分拼接等。

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好文：来自OCO-3的以城市为中心的卫星CO2观测：洛杉矶特大城市的初步观测

其快照区域图（SAM）和目标模式测量结果为郊区城市的碳研究提供了创新的数据集。与当前的任何其他天基仪器不同，OCO-3能够扫描大面积连续的发射热点区域，例如城市，发电厂和火山。...OCO-3的密集观测揭示了城市中XCO2的城市内部变化，这是以前从未从太空中观察到的。...与OCO-2相似，OCO-3的目标模式观测值提供了用于验证XCO2产品的主要数据集，通常是在使用地面TCCON仪器的地点采集的。...显示的是大洛杉矶都市区在原始空间分辨率下模拟的XCO2增强（左列），在OCO-3足迹位置（中心列）采样，以及WRF-Chem与观察到的OCO-3 XCO2增强之间的差异（Δ XCO2定义为模型减去观测值...OCO-3目标和SAM观测值捕获到的XCO2值可与在AFRC TCCON站点上测得的背景XCO2值相媲美。这表明，OCO-3的多段测量方法可以在一个立交桥上同时合理地捕获城市增强和背景值。

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FNIRS研究：陌生气味竟可以引发新生儿的疼痛感受

具体做法是在距离婴儿鼻孔1cm处分别随机放置长度为20cm在密闭瓶中浸泡过不同溶液的棉花棒，棉花棒的放置时间为10秒，不同气味刺激之间的时间间隔是2分钟。...除此以外，我们还记录了和疼痛反应有关脑区——初级感觉皮层和次级感觉皮层（SCa）和顶下叶（SCb），该区域和躯体感觉加工有关）的血氧变化，因此发射光极放置在C3/C4的上方和下方，接收光极放置在T3/T4...通过计算显著激活区域中通道较于基线值变化的平均值，结果发现在FT组中(6.3± 4.9 μmol/L)血氧反应值显著高于VPT组(4.2± 3.1 μmol/L, P < 0.001)。...研究者计算每一个婴儿被试在所有气味条件下的NFCS最大值的平均数然后比较组间差异，发现在疼痛行为上没有显著差异，具体如图4。 ?...在FT组和VPT组中，葡萄糖可以抑制未稀释过洗手液气味条件下SCa的激活。

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python用ARIMA模型预测CO2浓度时间序列实现|附代码数据

# “ MS”字符串按月初将数据分组到存储中 y = y['co2'].resample('MS').mean() # 填充缺失值 y = y.fillna(y.bfill()) Output co2...在本节中，我们将通过编写Python代码以编程方式选择ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s 时间序列模型的最佳参数值来解决此问题 。 我们将使用“网格搜索”来迭代探索参数的不同组合。...在统计和机器学习中，此过程称为用于模型选择的网格搜索（或超参数优化）。 在评估和比较不同参数的统计模型时，可以根据其拟合数据的程度或其准确预测未来数据点的能力来对每个模型进行排名。...量化我们的预测准确性也很有用。我们将使用MSE（均方误差）来总结我们预测的平均误差。对于每个预测值，我们计算其与真实值的差异并将结果平方。对结果进行平方，在计算总体均值时正/负差不会互相抵消。...GARCH 模型时间序列预测 python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化 R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析 matlab

1.2K00

开源四轴协作机械臂ultraArm激光雕刻技术案例！

我们将详细解析激光头的发射原理、激光与材料的相互作用，以及机械臂如何通过精确的步进电机控制，配合先进的路径规划软件，来完成从简单图案到复杂设计的精细雕刻。...目前市面上激光雕刻机常见光源主要有CO2光源，光纤光源，紫光光源，绿光光源，二极管光源，其激光波长不同，雕刻效能差异也很大。...v=d5pru79E1akCO2激光雕刻机的工作原理主要分为：激光产生：在CO2激光雕刻机中，激光是通过激发含有二氧化碳的气体混合物来产生的。这个混合物通常还包含氮气、氦气和/或氙气。...当电流通过这种气体混合物时，它激发CO2分子，产生激光光。激光放大和聚焦：产生的激光经过特殊设计的镜子和光学系统进行放大和聚焦。通过聚焦激光，可以将其能量集中在非常小的点上，从而达到高能量密度。...控制系统：激光雕刻机通常配备有计算机控制系统，可以精确控制激光束的位置、移动速度和功率。这允许用户根据需要设计复杂的图案或文字，并精确地在材料上进行雕刻或切割。

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医疗气腹机中氧化锆氧传感器的身影

CO2是目前用于建立和维持气腹的主要气体。其在血液中溶解度很高。370C时每毫升血液中可以溶解0. 5ml气体。因此，如果少量CO2进入血液循环，可以很快吸收、排出，不会引起致命性的气体栓塞。...CO2的主要缺点是腹膜的广泛吸收。多数吸收的CO2弥散入红细胞，在碳酸酐酶作用下形成碳酸。还有些CO2直接溶于周围组织和血清中，其溶解量取决于CO2分压。这种直接吸收可以显著增加血液中CO2浓度。...氧化锆盘作为氧气泵运行时，需要的700 °C的温度由加热元件产生(配套的电路板O2I-FLEX-092可以提供加热和线性模拟输出功能)。...氧气泵使小空间范围内达到额定的小值和大值压力所花的时间和环境中氧分压值具有对应关系。...气腹机使用的CO2气体由气瓶输出的过程是液态CO2转换为气态的过程，在液/气转换中必然会吸收大量的热能，另外，CO2气体在管道输送过程中还将使气体温度转换为室温(20℃左右)。

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能耗指标与数据中心规模-孙长青

信息处理和存储支持服务中的数据中心(PUE值在1.4以下的云计算数据中心除外)，中心城区全面禁止新建和扩建数据中心。...由以上信息可知，大家普遍所说的“能耗指标”也就是节能审查意见中的年综合能耗，与一般定义的内容不同。最核心的就是这个“标准煤”及“二氧化碳排放总量”，这是限制数据中心规模的核心因素。...根据同样的方法，可以知道，广东的标准煤算法与北京是一样的，取的是当量值，每度电对应的标准煤为0.1229kg（当量值）。而广东的节能审查意见报告中，一般没有年CO2排放总量的指标。...上海地区的标准，经查网上资料，标准煤算法有当量值也有等价值，有时候会将等价值与当量值同时标出，在默认没有标注的情况下，经与年耗电量对比计算，一般是取的等价值，即每度电对应的标准煤为0.288kg（等价值...之所以大家计算出的IT总功率不同，是大家计算时对PUE的理解有偏差导致的。

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ECMWF发布未来十年战略规划，包括机器学习路线图

机器学习路线图 在未来的计算挑战方面，人工智能将扮演重要角色，尤其是机器学习，它将成为整个数值天气预报和气候服务工作流程的一部分。 今天两份文件的联合发布说明了后者将如何使前者成为可能。...ECMWF的机器学习活动路线图提供了一个框架，帮助将天气和气候预测机器学习中的许多活动引导到一个协调的工作中。 机器学习指的是从数据中学习并自动改进的计算机算法的发展。...最近，CAMS科学家及其承包商在评估Covid-19措施对欧洲空气质量的影响时，提供了机器学习在ECMWF进程中带来的附加值的一个例子，模拟了在没有封锁措施的情况下的排放量。...❝随着机器学习路线图的发布以及我们的十年战略中明确显示出的雄心壮志，ECMWF表明了为什么在利用地球观测数据和模型方面，它仍然是一个关键角色。...ECMWF已经或计划探索的机器学习应用. 颜色对应不同的应用.

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30-服务器架构演进

就可以配置多种类型连接，如http、https 不同的protocol Connector在处理HTTP请求时，会使用不同的protocol，典型的有： BIO：BlockingIO阻塞(tomcat7...tps等指标的增加情况 数据库 数据：描述事物的符号记录，符号可以是数字，文字，图片，图像，声音，语言 数据库：存放数据的仓库，这个仓库是计算机存储设备，而且数据是按一定的格式存放的 在企业项目中，数据库的读操作更频繁...存储引擎就是指表的类型。数据库的存储引擎决定了表在计算机中的存储方式。...不同的存储引擎提供不同的存储机制，索引技巧，锁定水平等功能，使用不同的存储引擎还可以获得特定的功能 例如，存在两张表：一个配置表，一个用户表 配置表，一般在项目启动的时候，读取一次，在项目运行过程中，一般都不会去修改...用户信息表：在项目启动时，不会去读取，但是在项目运行过程中，随时都有可能修改 所以，它们的使用场景不一样，创建表时会选择不同的搜索引擎 配置表一般选用MyISM存储引擎 用户信息表一般选用InnoDB

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90 后学霸博士 8 年进击战：用机器学习为化学研究叠 BUFF

-emissions-in-2021-2 碳捕捉：减少温室气体排放、实现变废为宝 在《中国电力行业碳达峰、碳中和的发展路径研究》中，行业专家给出了降低电力行业 CO2 排放量的三种改变措施： 1、大力发展风电...然而，CO2 在与胺类物质发生反应的过程中，也会产生危害公共健康和生态系统的胺排放，有效监控并预测不同电厂的胺排放，成为碳捕捉的一大难点。...为了模拟未来电厂运行的间歇性，科研人员对德国 Niederaußem 发电厂先导工场 (pilot plant) 的捕获装置，进行了一系列压力测试，试图发现电厂间歇性运行与胺排放量的关系。...数据表示示意图 本实验中用到的数据可以看作一张「图像」，其中： 宽度=输入序列 (T) 的长度 高度=参数数量 p 颜色=参数 xj 在某个时间 ti 的值 接下来，将工场历史图像中的 pattern，...诚如多位化学领域的资深人士所说，机器学习在化学及过程工程 (process engineering) 领域，可能产生比计算机视觉领域更大的影响。

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90 后学霸博士 8 年进击战：用机器学习为化学研究叠 BUFF

然而，CO2 在与胺类物质发生反应的过程中，也会产生危害公共健康和生态系统的胺排放，有效监控并预测不同电厂的胺排放，成为碳捕捉的一大难点。...为了模拟未来电厂运行的间歇性，科研人员对德国 Niederaußem 发电厂先导工场 (pilot plant) 的捕获装置，进行了一系列压力测试，试图发现电厂间歇性运行与胺排放量的关系。...数据表示示意图 本实验中用到的数据可以看作一张「图像」，其中： 宽度=输入序列 (T) 的长度； 高度=参数数量 p； 颜色=参数 xj 在某个时间 ti 的值。...接下来，将工场历史图像中的 pattern，与特定的未来排放进行联系。为此，科研人员采用了梯度增强的决策树模型，将描述不同参数和排放量的行 (row) 合并为一个长向量。...诚如多位化学领域的资深人士所说，机器学习在化学及过程工程 (process engineering) 领域，可能产生比计算机视觉领域更大的影响。

20910

python用ARIMA模型预测CO2浓度时间序列实现|附代码数据

# “ MS”字符串按月初将数据分组到存储中 y = y['co2'].resample('MS').mean() # 填充缺失值 y = y.fillna(y.bfill()) Output co2...在本节中，我们将通过编写Python代码以编程方式选择ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s 时间序列模型的最佳参数值来解决此问题 。 我们将使用“网格搜索”来迭代探索参数的不同组合。...在统计和机器学习中，此过程称为用于模型选择的网格搜索（或超参数优化）。 在评估和比较不同参数的统计模型时，可以根据其拟合数据的程度或其准确预测未来数据点的能力来对每个模型进行排名。...我们可以绘制CO2时间序列的实际值和预测值，评估我们的效果。...量化我们的预测准确性也很有用。我们将使用MSE（均方误差）来总结我们预测的平均误差。对于每个预测值，我们计算其与真实值的差异并将结果平方。对结果进行平方，在计算总体均值时正/负差不会互相抵消。

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