.htaccess是什么 概述来说，htaccess文件是Apache服务器中的一个配置文件，它负责相关目录下的网页配置。...有一种很常见的误解，认为用户认证只能通过.htaccess文件实现，其实并不是这样，把用户认证写在主配置文件中是完全可行的，而且是一种很好的方法。...还有，Apache必须在所有上级的目录中查找.htaccess文件，以使所有有效的指令都起作用(参见指令的生效)，所以，如果请求/www/htdocs/example中的页面，Apache必须查找以下文件...============================================== Windows下自由创建.htaccess文件的N种方法 .htaccess是apache的访问控制文件...中的文件创建方法，fopen，file_put_contents文件名直接取.htaccess就成。
Earth Engine 表示 1-D 向量、2-D 矩阵、3-D 立方体和具有该ee.Array类型的更高维超立方体。...例如，0-D 数组是标量数，1-D 数组是向量，2-D 数组是矩阵，3-D 数组是立方体，>3-D 数组是超立方体。对于一个 N 维数组，从 0 到 N-1 有 N 个轴。阵列的形状由轴的长度决定。...数组的元素类型表示每个元素是什么类型的数字；数组的所有元素都将具有相同的类型。 Earth Engine 中的数组由数字列表和列表列表构成。嵌套的程度决定了维数。...要从一个简单的、有动机的示例开始，请考虑以下Array从 Landsat 5 tasseled cap (TC) 系数（Crist 和 Cicone 1984）创建的案例： 函数： length() 返回一个一维...您可以使用slice()以下方法获得绿色子矩阵： 函数： slice(axis, start, end, step) 通过以“step”为增量沿给定轴从“开始”（包括）到“结束”（不包括）切出每个位置来创建子数组
N阶行列式 ? 行列式的几何意义是什么呢？...概括说来有两个解释： 一个解释是行列式就是行列式中的行或列向量所构成的超平行多面体的有向面积或有向体积； 另一个解释是矩阵A的行列式detA就是线性变换A下的图形面积或体积的伸缩因子。...但具有相同的几何本质，因为矩阵A表示的（矩阵向量所构成的）几何图形相对于单位矩阵E的所表示的单位面积或体积（即正方形或正方体或超立方体的容积等于1）的几何图形而言，伸缩因子本身就是矩阵矩阵A表示的几何图形的面积或体积...二阶行列式乘积项的几何意义： 对于二阶行列式而言，既然二阶行列式的几何图形是一个有方向的面积，那么从二阶行列式公理化定义 ? −看，又是如何构成这个面积的呢？显然，式中 ? 项和 ?...n阶行列式乘积项的几何意义： N阶行列式的超平行多面体的几何图形是由行(或列)向量张成的，而且这个n维超平行多面体与一个n维超长方体等体积。 ?
一阶行列式 （注意不是绝对值） 二阶行列式 三阶行列式 N阶行列式 行列式的几何意义是什么呢？...概括说来有两个解释： 一个解释是行列式就是行列式中的行或列向量所构成的超平行多面体的有向面积或有向体积； 另一个解释是矩阵A的行列式detA就是线性变换A下的图形面积或体积的伸缩因子。...但具有相同的几何本质，因为矩阵A表示的（矩阵向量所构成的）几何图形相对于单位矩阵E的所表示的单位面积或体积（即正方形或正方体或超立方体的容积等于1）的几何图形而言，伸缩因子本身就是矩阵矩阵A表示的几何图形的面积或体积...那么n阶行列式我们亦不怀疑的认为也可以被表示成一个n维的长方体的几何图形。...n阶行列式乘积项的几何意义： N阶行列式的超平行多面体的几何图形是由行(或列)向量张成的，而且这个n维超平行多面体与一个n维超长方体等体积。
但是在一个10000维单位超立方体（1×1×1立方体，有1万个1）中，这个概率大于99.999999％。 高维超立方体中的大部分点都非常靠近边界。...这更难区分：如果你在一个单位平方中随机抽取两个点，这两个点之间的距离平均约为0.52。如果在单位三维立方体中选取两个随机点，则平均距离将大致为0.66。但是在一个100万维的超立方体中随机抽取两点呢？...2.2 流形学习 瑞士卷是二维流形的一个例子。 简而言之，二维流形是一种二维形状，可以在更高维空间中弯曲和扭曲。 更一般地，d维流形是局部类似于d维超平面的n维空间（其中d n）的一部分。...3.3 投影到d维度 一旦确定了所有主要组成部分，就可以将数据集的维数降至d维，方法是将其投影到由第一个主要组件定义的超平面上。 选择这个超平面确保投影将保留尽可能多的方差。...Kernel PCA 在前面的系列中，我们讨论了内核技巧，一种将实例隐式映射到非常高维的空间（称为特征空间）的数学技术，支持向量机的非线性分类和回归。
实际上，这很容易写出一个显式的毕达哥拉斯嵌入，使任何树都可以被嵌入到一个单位超立方体的顶点中。 定理1.1 任何具有n节点的树都有一个毕达哥拉斯嵌入到R^（n-1）中。...让{e1,……，en - 1}为R^n−1维的正交单位基向量。...归纳来说，定义一个嵌入f，也就是 定理1.2中的嵌入不再存在于单位超立方体上，而是存在于它的压缩版本中:一个边长为{wi^(1/2)}的矩形实体。...原因在于，在高维中，（1）从单位高斯分布提取的向量长度接近1的概率很高; （2）当m远大于n时，n个单位高斯向量可能近似相互正交。...当点聚类或分布在低维流形上时，非线性方法可能做得最好——几乎与n立方体的顶点相反。 为了研究这些差异，我们创建了一个可视化工具。我们的论文有详细介绍，但我们将在此提供一个广泛的描述。
实际上，这很容易写出一个显式的毕达哥拉斯嵌入，使任何树都可以被嵌入到一个单位超立方体的顶点中。 定理1.1 任何具有n节点的树都有一个毕达哥拉斯嵌入到R^（n-1）中。...让{e1,……，en - 1}为R^n−1维的正交单位基向量。 归纳来说，定义一个嵌入f:T→R^n−1通过 ?...定理1.2中的嵌入不再存在于单位超立方体上，而是存在于它的压缩版本中:一个边长为{wi^(1/2)}的矩形实体。 我们可以对树结构的边进行索引，每条边都具有与该边上的子节点相同的索引。...原因在于，在高维中，（1）从单位高斯分布提取的向量长度接近1的概率很高; （2）当m远大于n时，n个单位高斯向量可能近似相互正交。...当点聚类或分布在低维流形上时，非线性方法可能做得最好——几乎与n立方体的顶点相反。 为了研究这些差异，我们创建了一个可视化工具。我们的论文有详细介绍，但我们将在此提供一个广泛的描述。
，被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中，作为locality sensitive hash（局部敏感哈希）的一种，其主要思想是降维，什么是降维？...解释下上图： （1）准备一篇文本 （2）过滤清洗，提取n个特征关键词，这步一般用分词的方法实现，关于分词，比较常用的有IK，mmseg4j，ansj （3）特征加权，这一步如果有自己针对某个行业的定义的语料库时候可以使用...（6）合并所有的特征向量相加，得到一个最终的向量，然后降维，对于最终的向量的每一位如果大于0则为1，否则为0，这样就能得到最终的simhash的指纹签名 一个例子如下： ? ?...举例如下：10101和00110从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为3。 （2）海明距离的几何意义 n位的码字可以用n维空间的超立方体的一个顶点来表示。...两个码字之间的海明距离就是超立方体两个顶点之间的一条边，而且是这两个顶点之间的最短距离。
因此，从立方体中的一个顶点移到它的相邻顶点，就相当于把布尔函数输入中的某个比特进行翻转。（妙啊！） 既然布尔函数的输入可以用顶点坐标来表示，那么输出呢？我们可以用两种颜色来定义。...布尔函数的敏感度就是所有顶点敏感度中的最大值。 ? 于是布尔函数敏感度猜想可以简化为N维立方体上的简单问题： 如果将n维立方体的超过一半的顶点染成红色，其余染成蓝色，是否总有一些红点有同色的邻居？...如果有，周围红点的数量最多是多少？ Gotsman和Linial两位的原话是这样的： 设S是n维布尔超立方体{0,1} n任意子集，其大小为2n-1+1。...那么在S中必然存在一个点，在S中至少有nc个邻居。（2n-1+1恰好比n维立方体的总顶点数一半多1个。） 其中c是一个介于0和1之间的常数，后面我们可以看到c=1/2。...通过这种简单的方式，黄皓证明了：在n维立方体中超过一半点的任何子集中，总会有一些点连接到至少√n 个其他同色的点，从这个结果中可以立即得出敏感度猜想。
（一）多维数据模型 定义2-1 称A（维度1，维度2，…，维度n；变量1，…，变量k）是一个名称为A的n维数组，也称A为n维超立方体（Hypercube）或多维数据模型（多维模型）。 ...（2）多立方体（Multicube）结构：用若干个较小的超立方体结构表示一个大的超立方体结构。 （二）维度与粒度 数据的粒度是指数据仓库的数据单元中所保存数据的综合程度。...4、多维数据库存储 多维数据集用超立方体结构（Hypercube），或多立方体结构（Multicube）表示，因此，采用纯多维数据库管理系统（MDDBMS）来存储和管理多维数据集是一种理想的方法。...（2）多维数据库存储的缺点： ① 增加维度操作麻烦：超立方体（3维）建立前必须确定各个维度及其层次关系。但建立后若要增加一个新的维度，就要重建立新的超立方体（4维）。...索引目的：提高数据的查询速度。 创建方法：从操作型数据环境抽取数据并向数据仓库中装载的同时，可以根据用户的需要建立各种广义索引，而每一次向数据仓库追加数据时，就重新生成或更新这些广义索引的内容。
对于两个n维空间点 a=(x_1, x_2, …, x_n) 和 b=(y_1, y_2, …，y_n) ，它们之间的欧式距离定义如下： 三维空间中边长为1的立方体 在三维空间中的边长为1的一个立方体...将向量的计算过程带入式中，可以得到这两条向量之间的余弦相似度： 余弦相似度的数值范围也就是余弦值的范围，即 [-1, 1] ，这个值越高也就说明相似度越大。...可以看到，这两条向量之间的相似度非常接近1，可以说是非常相似的。也可以想象到，在三维空间中，这两条向量的差距其实并不是非常大，这也从侧面印证了余弦相似度的数值含义。...6.谷本距离 谷本距离Tanimoto主要用于衡量二值变量，对于二值变量，谷本距离公式可表示为： 在 Milvus 中，谷本距离仅支持二值变量。 值域从 0 到正无穷。...超结构的公式可表示为： superstructure 其中 分子式 B 是分子式 A 的超结构。 N_A 表示分子式 A 的化学指纹中二进制位的数量。
图 8-1 点，线，方形，立方体和超正方体（0D 到 4D 超正方体） 这表明很多物体在高维空间表现的十分不同。...但是在一个 1,0000 维的单位超正方体（一个1×1×...×1的立方体，有 10,000 个 1），这种可能性超过了 99.999999%。在高维超正方体中，大多数点都分布在边界处。...但是，在一个 1,000,000 维超立方体中随机抽取两点呢？那么，平均距离，信不信由你，大概为 408.25（大致 ? ）！...换句话说，如果您尝试创建数字图像，那么您的自由度远低于您生成任何随便一个图像时的自由度。这些约束往往会将数据集压缩到较低维流形中。...首先它找到接近数据集分布的超平面，然后将所有的数据都投影到这个超平面上。 保留（最大）方差 在将训练集投影到较低维超平面之前，您首先需要选择正确的超平面。
图 8-1 点，线，方形，立方体和超正方体（0D 到 4D 超正方体） 这表明很多物体在高维空间表现的十分不同。...但是在一个 1,0000 维的单位超正方体（一个1×1×...×1的立方体，有 10,000 个 1），这种可能性超过了 99.999999%。在高维超正方体中，大多数点都分布在边界处。...但是，在一个 1,000,000 维超立方体中随机抽取两点呢？...换句话说，如果您尝试创建数字图像，那么您的自由度远低于您生成任何随便一个图像时的自由度。这些约束往往会将数据集压缩到较低维流形中。...首先它找到接近数据集分布的超平面，然后将所有的数据都投影到这个超平面上。 保留（最大）方差 在将训练集投影到较低维超平面之前，您首先需要选择正确的超平面。
L1 - L2网络位于网络层的“低维”，提供基础物理层和数据链路层连接，虽自身无法触碰到“高维”网络，但却是不可缺少的基础设施，如果被“降维”破坏，则影响所有上层“高维”网络。...就像三体中的二向箔（二维空间）降维打击全宇宙三维空间。...L3自身的问题不会影响L2，但会作用影响L3以上的所有“高维”网络。如三体世界中的四维空间被慢慢三维化（蛙地：四维碎块），最后被三维空间完全吞噬。...客户只需关注应用的管理(Layer7)即可。L7网络（应用层）为网络层最“高维”，理念上能够洞悉网络中的所有信息，结构，数据，代表了网络的高维视角。...“生存本来就是一种幸运,过去的地球上是如此,现在这个冷酷的宇宙中也到处如此。但不知从什么时候起,人类有了一种幻觉,认为生存成了唾手可得的东西,这就是你们失败的根本原因。
体素化三维空间中的超体素保持邻接关系（具体来说，26个相邻），通过在体素网格中搜索邻接叶，在八叉树中有效地保持了超体素（和底层体素）的邻接图， 指定了octree的分辨率。...扩展凸性准则（CC）考虑了两个毗邻的超体素，他们的质心分别在x1,x2 ,法向量分别为n1,n2 ，从曲面法线与连接它们的质心的向量之间的关系可以推断出这两个超体素之间连接是凸性的还是凹性的。...为此，我们使用连接质心的向量d和两片的法向量的叉积s=n1×n2之间的夹角v进行判断，如图所示，夹角v越接近90°，那么两个超体素的表面是连接的；v角越接近于0°，则两个超体素的表面是不连接的。...然后该过程再以新的种子开始，直到所有超体素被标记。以这种方式确定所有超体素的凹凸性关系。...因为导数相等，局部坐标系通过变换沿所有轴均匀拉伸。这一变换的重要之处在于，小立方体在变换之后仍然是小立方体。
几天或者几星期后，当排序完了，他忠诚地将你实际需要的可怜的两行抓出来返回给你。做的好。；） 注意：只是稍微说一句，得注意到mysql一开始会试着在内存中创建临时表。...当内存不够了，他将会把所有东西放在硬盘上，所以你会因为近乎于整个过程中的I/O瓶颈而雪上加霜。...FROM TABLE 通常情况下Django会不显示其他的结果，这样你不会真正的获取到所有的记录。...在10000行的MYSQL表中 方法1的效率是最高的。...此后将不再测试第三种方法 最后，数据量增加到5,195,536个 随着表中数据行数的增加，两个方法的所用的时间都到了一个完全不能接受的程度。两种方法所用的时间也几乎相同。
这种令人惊讶且违背直觉的观察部分地解释了与分类中的维度的诅咒相关联的问题：在高维空间中，大多数训练数据驻留在限定特征空间的超立方体的角落中。...如前所述，特征空间的角落中的实例比围绕超球面的质心的实例更难以分类。这由图11示出，其示出了2D单位正方形，3D单位立方体以及具有2 ^ 8 = 256个角的8D超立方体的创造性可视化： ?...这表明超球体的体积作为维度时趋于零。对于8维超立方体，约98％的数据集中在其256个角。...一种方法是在图1所示的曲线中搜索最优。由于对所有特征的所有可能组合训练和测试分类器通常是难以处理的，因此存在尝试以不同方式找到该最优的若干方法。...试图找到原始特征的最佳线性或非线性组合以减少最终问题的维度的算法被称为特征提取方法。产生原始N个特征的不相关的线性组合的公知的维数降低技术是主成分分析（PCA）。
1.1 预制体 视图是通过在适当的坐标处放置点来创建的。 要做到这一点的话，就需要把每个点的变成三维可视化的。我们将简单地使用Unity默认立方体的游戏对象。...把立方体从层次结构窗口（hierarchy window）拖到项目窗口（project window）中。 这会创建一个新的Asset，一个具有蓝色立方体图标，我们称为预制体。...三维向量是用[Vector3]的结构创建的。因为它是一个struct，它的作用就像一个值，就像是一个数字一样，而不是对象。例如，让我们将点的X坐标设为1，将其Y和Z坐标设为零。...若要将它们沿X轴排成一行，需要用right向量乘以i。 ? ? 注意，目前第一个立方体的X坐标为1，最后一个立方体为10。理想情况下，我们从0开始，将第一个立方体定位在原点。...1.7 把向量挪出循环 虽然所有的立方体都有相同的缩放了，但我们在循环的每一次迭代中都计算了它，这并没有必要。相反，我们可以在循环之前计算一次，将其存储在Vector 3变量中，并在循环中使用。 ?
长期未解决的猜想：d-维超立方体直径为d的生成子图 超立方体（Hypercube）是一种常见的网络拓扑结构，其结构为一个具有高对称性的n维立方体，每个顶点与其他所有顶点都直接相连。...在超立方体中，直径是一个重要的概念，它表示从任意一个顶点到另一个顶点所需的最大步数。...因此，研究超立方体的直径以及如何通过改变其结构来优化直径成为了一个重要的研究方向。 在论文中提到的长期未解决的问题是：在不增加其直径的情况下，可以从d-维超立方体中删除的最大边数是多少？...d-维立方体中更接近v′的顶点的边，则生成的子图是全覆盖的且具有直径d。...一个直径为5的5维超立方体的子图，包含40条边。注意，从每个顶点都有一条边向下和一条边向上连接，即不存在阻塞顶点 对于PatternBoost，有一种自然的方法来建立这个猜想。
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