<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta...
NMF，非负矩阵分解，它的目标很明确，就是将大矩阵分解成两个小矩阵，使得这两个小矩阵相乘后能够还原到大矩阵。而非负表示分解的矩阵都不包含负值。...在数学上，从计算的观点看，分解结果中存在负值是正确的，但负值元素在实际问题中往往是没有意义的。例如图像数据中不可能有负值的像素点；在文档统计中，负值也是无法解释的。...因此，探索矩阵的非负分解方法一直是很有意义的研究问题，正是如此，Lee和Seung两位科学家的NMF方法才得到人们的如此关注。 NMF通过寻找低秩，非负分解那些都为非负值的矩阵。...NMF算法提供了基于简单迭代的求解U，V的方法，求解方法具有收敛速度快、左右非负矩阵存储空间小的特点，它能将高维的数据矩阵降维处理，适合处理大规模数据。...python实现》 http://blog.csdn.net/inte_sleeper/article/details/7294003 (以自动推荐为例，介绍NMF应用，对参数求解给出简单的迭代方法
non-negative matrix factorization，简写为NMF, 翻译为非负矩阵分解，属于矩阵分解的一种算法。...在特征分解，SVD等传统的矩阵分解技术中，分解后的矩阵会出现负值，但是负值在实际场景中是没有意义的，比如在图像处理领域，图像是由像素点构成的矩阵，每个像素点由红，绿，蓝的比例构成，这些数值都是非负数，在对分解处理得到的负值并没有实际意义...基于非负数的约束，NMF矩阵分解算法应运而生。对于任意一个非负矩阵V，可以将该矩阵划分为两个非负矩阵的乘积，图示如下 ?...类似SVD, NMF算法将矩阵分解之后，也可以提取其中的主要部分来代表整体，从而达到降维的效果，图示如下 ? NMF的求解思想是使得W与H矩阵的乘积，与V矩阵的误差值最小，数学表达式如下 ?...的非负约束使得其分解后的子矩阵更加具有实际意义，在模式识别，生物医药，计算机视觉与图像处理等领域都有广泛应用。
问题 设置margin-top为负值时，前面的浮动元素也跟着向上移动移动，代码如下： html: 浮动元素 ...margin-top: -25px; } 注：浮动元素在前面，后面是标准元素，然后对标准元素,设置了margin-top:-25px , 然后会发现浮动元素跟着向上了 margin负值的作用...margin-left和margin-right为负值的时候都可以增加元素的宽度 而margin-top为负值的时候,不会增加高度,而是会让元素上移. margin-bottom为负值的时候不会位移...文档流的影响 那些没有脱离文档流的元素（指不是浮动元素也不是绝对定位、固定定位的元素等），其在页面中的位置是跟随者文档流的变化而变化的。...或者让受影响的元素不浮动，不脱离文档流 对定位影响 对于绝对定位的元素,设置了margin负值之后,会根据它定位的位置进行再位移。
NMF的特点？ NMF最重要的特点是非负性约束。...这些方法的共同特点是，即使初始矩阵 V 元素是非负的，分解出来的因子 W 和 H 中的元素往往含有负值元素。...从计算科学的角度来看，分解出来的因子 W 和 H 中的元素含有负值元素并没有问题， 但负值元素通常是无法解释的。...NMF在单细胞研究中的优势 单细胞研究避免不了要回答两个问题：组织中有哪些细胞类型，每个细胞类型又有哪些表达模式？NMF解决这类问题具有天然的优势，因为它分解的因子很容易与细胞类型或表达模式对应起来。...NMF因子可解释性探索 对比PCA分析的结果，NMF虽然毫不逊色，但是它的运行时间更长，我们为什么要用NMF呢？
今天跟大家分享带负值的图表标签处理方法！...▽▼▽ 在遇到某些特殊图表时，特别是一个数据系列中既有正值又有负值的情况，数据标签以及纵轴轴标签总是会相互遮挡，做出来的图表信息显得很凌乱，会影响读者的信息理解和阅读体验。...由于默认的负值数据条填充色与正值并没有差异，所以需要手动设置双色填充。 ? ? 设置互补色填充，在备选颜色2中将白色设置为红色（这将是负值的填充色） ?...现在的问题是，纵轴的标签负值部分已经完全被数据条遮盖，看不清楚了。 那我们干脆直接pass掉坐标轴的标签。（选中垂直轴，调出设置菜单） ? ? 再继续把条形图的数据条间距调整至合适位置。 ? ?...怎么“调教”你的柱形图！！！ 怎么反转条形图的数据系列顺序 图表中包含负值的双色填充技巧
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、特点： 1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。...3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。...7.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。 二、优点： 1.简单 — Python 是一种代表简单主义思想的语言。...这是为什么 Python 如此优秀的原因之一——它是由一群希望看到一个更加优秀的 Python 的人创造并经常改进着的。...与其他主要的语言如 C++ 和 Java 相比，Python 以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。 5.规范的代码 — Python 采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
在Java中，字节数组可以存放负值，这是因为Java的byte类型的取值范围为-128到127之间，而在Python3中，bytes的取值范围为0到256。...Java： -127~128 Python：0~256 在某些场景下，比如AES加密时，会用到Key、IV（偏移量）等参数值的定义，在Java中有可能是如下的： public static byte[...来实现同样的加密算法则会出现一个问题，就是上面Java代码中的负值无法在Python3中直接表示。...面对这种情况，在Python3中可用如下方法进行转换： iv = [1, 3, 8, 22, -13, 125, -40, -124, -27, -10, 57, 13, 46, 22, -3, 5]...iv_byte = bytes(i % 256 for i in iv) 之后在传入Python中对应的AES算法函数当中，相应的加密结果便一致了。
如果大家想在 Python 中标记具有相同名称的条目，可以使用字典（Dictionary）或集合（Set）来实现。这取决于你们希望如何存储和使用这些条目。下面我将提供两种常见的方法来实现这个目标。...例如，在处理客户信息时，我们需要标识具有相同姓名和联系方式的重复条目。这对于数据清理和数据分析非常重要。在本文中，我们将介绍使用 Python 标记具有相同名称条目的方法。...2、解决方案为了解决这个问题，我们可以使用 Python 中的 csv 模块来读取和处理 CSV 文件。以下是详细的步骤：首先，我们需要导入 csv 模块。...sheet.fieldnames.append('flag')接下来，我们需要遍历 CSV 文件中的每一行。for row in sheet:对于每一行，我们需要检查该行的名称与下一行的名称是否相同。...ieca_first_col_fake_text.txt", "w")) as f: csv.writer(f,delimiter="\t").writerows(sheet)运行上述代码后，您就可以看到具有相同名称的条目已经被标记了
我们都喜欢 Python，因为它让编程和理解变的更为简单。但是一不小心，我们就会忽略规则，以非 Pythonic 方式编写一堆垃圾代码，从而浪费 Python 这个出色的语言赋予我们的优雅。...Python 的代码风格是非常优雅、明确和简单，在 Python 解释器中执行 import this 你可以看到 Tim Peters 编写的 Python 之禅： >>> import this The...迭代器是一个更笼统的概念：任何一个对象只要它所属的类具有__next__方法（Python 2是next）和具有返回 self 的__iter__方法都是迭代器。...生成器是通过调用具有一个或多个 yield 表达式的函数而构建的，并且该函数是满足上一段对iterator 的定义的对象。...他们真正的区别是：当你需要一个具有某些复杂的状态维护行为的类，或者想要公开除__next__（和__iter__和__init__）之外的其他方法时，你就需要自定义迭代器，而不是生成器。
今天教大家怎么在Excel里制作带负值的双色填充图表 正负值双色填充 ▼ 通常如果数据中带负值 默认的图表输出虽然能够显示负值 但是负值颜色与正值并没有任何区别 视觉效果大打折扣 今天来教大家怎么处理正负值双色填充的问题...1 互补色填充法吧 激活图表选中数据条 单击右键进入设置数据系列格式菜单 选择第一项：填充 勾选以互补色代表负值选框 此时可以看到下面有两个可以更改的颜色 第一个是图表的默认颜色 第二个是白色（也就是默认的负值互补色...） 图表中现在负值已经变成了白色 我们肯定不希望用白色代表负值颜色 万一背景颜色也是白的话负值直接就消失了 所以要为负值的互补色自定义一种反差比较大的颜色 这里就用红色了 现在图表的正负值分别用不同的颜色标识是不是醒目多了...这是从新组织后的作图数据 然后利用新数据创建堆积柱形图（堆积条形图） 看吧新图表自动把正负值分别填充了不同的颜色 不知道大家看明白了没 其实理念很简单 就是把图表中正值和负值分为两个序列 空白单元格无数值默认为...0 这样做成堆积柱形图或者堆积条形图之后 软件就可以自动为两个序列分别填充不同颜色 因为0值无法显示（每一个数据条本来应该包含两段不同的颜色） 所以看起来好像正负值分别填充了不同的颜色 这种方法的理念在制作图表中将会经常用到
美学效果：小提琴图外形独特美观，在报告和论文中具有较高的表现力。 缺点： 信息密度相对较低：相比于箱形图，小提琴图在同样大小空间内能表示的信息相对较少。...总结：小提琴图作为一种常见的数据可视化手段，在比较多组数值型变量的分布时具有独特优势。然而，在使用时需要注意样本大小对结果呈现的影响，并结合具体场景选择合适的可视化手段。...为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图会出现负值部分？ 现象描述：当从没有负值的数据中绘制小提琴图时，有时会出现看似负值的部分。这可能让人感到困惑，因为原始数据中并不存在负值。...在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。 因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。...解决方案： 调整带宽：减少核密度估计中使用的带宽大小可以减少负值区域的影响，但需平衡以避免过拟合。
修改 outline-offset 到一个合适的负值 ，那么在恰当的时候，outline 边框就会向内缩进为一个加号。...+ outline宽度) ---- 在这个例子后，我又想，CSS 属性可以取负值的地方有很多。...大家最为熟知的就是负margin，使用负的 marign，可以用来实现类似多列等高布局、垂直居中等等。那还有没有其他一些有意思的负值使用技巧呢？ 下文就再介绍一些 CSS 负值有意思的使用场景。...这里有一个小技巧，扩张半径可以为负值。 继续，如果阴影的模糊半径，与负的扩张半径一致，那么我们将看不到任何阴影，因为生成的阴影将被包含在原来的元素之下，除非给它设定一个方向的偏移量。...CodePen: https://codepen.io/Chokcoco/pen/QeQXpW 负值 margin 负值 margin 在 CSS 中算是运用的比较多的，元素的外边距可以设置为负值。
: -(容器宽度的一半 + outline宽度的一半) < x < -(容器宽度的一半 + outline宽度) ---- 在这个例子后，我又想，CSS 属性可以取负值的地方有很多。...大家最为熟知的就是负margin，使用负的 marign，可以用来实现类似多列等高布局、垂直居中等等。那还有没有其他一些有意思的负值使用技巧呢？ 下文就再介绍一些 CSS 负值有意思的使用场景。...这里有一个小技巧，扩张半径可以为负值。 继续，如果阴影的模糊半径，与负的扩张半径一致，那么我们将看不到任何阴影，因为生成的阴影将被包含在原来的元素之下，除非给它设定一个方向的偏移量。...CodePen Demo -- 使用负值 animation-delay 提前执行动画 负值 margin 负值 margin 在 CSS 中算是运用的比较多的，元素的外边距可以设置为负值。...负值的一些使用场景的确有有用之处，但是与此同时有可能带来的是代码可读性的下降。
__dict__['x']，再继续通过 type(a) 的基类开始。 而如果查找的值是一个描述符对象，则会覆盖这个默认的搜索行为，优先采用描述符的行为，这个行为会因为如果调用而有些不同。...更多描述可见文档： https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html?#object....__get__ 这种惰性求值的方法在很多模块中都会使用，比如django中的 cached_property： 使用上与例子一致，如表单中的 changed_data : 讨论 在大部分情况下，让属性具有惰性求值能力的全部意义就在于提升程序性能...当不需要这个属性时就能避免进行无意义的计算，同时又能阻止该属性重复进行计算。 本文的技巧中有一个潜在的缺点，就是计算出的值后就变成可变的（mutable）。...投稿邮箱：pythonpost@163.com 欢迎点击申请成为专栏作者：Python中文社区新专栏作者计划 Python中文社区作为一个去中心化的全球技术社区，以成为全球20万Python中文开发者的精神部落为愿景
利用的是查表法，多项式是X16+X15+X2+1。...crccreatearray是直接返回生成crc的数组，calcrc是校验数组是否符合crc16,返回0表示符合，1表示不符合 class crc16: auchCRCHi = [ 0x00, 0xC1
这是一个粗糙的网站静态页面，学习练手之作。 代码很乱，整个页面非常简单，没有难度。 唯一一个有用的只是就是margin的应用 代码如下： html代码： 这是一条公告，欢迎您的来访
问题描述 今天在使用Numpy中的矩阵做相减操作时,出现了一些本应为负值的位置自动转换为了正值, 观察发现转换后的正值为原本的负值加上256得到,具体情况如下: 正常情况矩阵相减样例如下 import...img2gray ,dtype=np.float64) 补充知识：有关于python数字图像处理出现矩阵相减没有负数（值都在0-255）的情况分析 问题的发现： 这些天在做我们本校课程机器学习大作业的过程中遇到了一些瓶颈...：在我使用有关数字图像矩阵运算的过程中两个参数矩阵相减（譬如 R通道的值-G通道的值）的时候，测试结果的输出一直是正数，且其值都在（0-255）中，这给我带来了不少麻烦。...[ 12 12 9 ... 17 17 17] [ 12 12 9 ... 17 17 17] [ 12 12 9 ... 17 17 17]] 可以看得出来，虽然两个矩阵相减，但是理应为负值的元素却像是取模了一般又变为了正数...以上这篇解决numpy矩阵相减出现的负值自动转正值的问题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。
目录 “同理心”的概念、建模以及在 XR 中的使用注意点 同理心的建模 同理心模型在 XR 中的适用性 具有“同理心”的 XR 的基本构成 XR 与情景化数据 智能沉浸式环境 在 XR 中的交互 神经技术...面临的挑战及机遇 多用户参与的 XR “同理心”的概念、建模以及在XR中的使用注意点 同理心被定义为理解和分享他人感受的能力，它很难通过观察直接衡量。...同理心的建模 目前，人类还无法对人类的神经认知系统在机器中进行重建，因此，需要一个计算模型来模仿。对于人类行为的模拟已经证实是可行且有用的，现在社会上许多常用的辅助机器人就是很好的例子。...具有“同理心”的XR的基本构成 XR与情景化数据 情景化数据的示意如图1所示，在现实世界中，人体所做的动作以及一些衡量人精神状态的客观数据经过传感器采集后，形成生理数据、心理数据、环境数据，三种数据合成数据流后经过模型处理给出刺激反馈给人...多用户参与的XR 多用户的XR体验相比于单用户来说是困难许多的。
近年来，随着计算能力的提升和机器学习技术的发展，隐因子模型得到了进一步的发展和优化。例如，基于深度学习的变体模型能够更好地捕捉复杂的非线性关系，从而显著提高推荐系统的性能。...其中，$P$和$Q$分别表示用户和物品在隐因子空间中的表示。 A. 矩阵分解 矩阵分解是隐因子模型的核心技术之一。常见的矩阵分解方法包括奇异值分解（SVD）和非负矩阵分解（NMF）。...非负矩阵分解（NMF） 非负矩阵分解是一种矩阵分解方法，它要求分解得到的用户矩阵和物品矩阵中的元素均为非负值。这种约束使得NMF在解释性和可解释性方面具有一定优势。...from sklearn.decomposition import NMF # 假设我们有一个用户-物品评分矩阵 R = np.array([ [5, 3, 0, 1], [4, 0,...0, 1], [1, 1, 0, 5], [1, 0, 0, 4], [0, 1, 5, 4], ]) # 使用NMF进行矩阵分解 model = NMF(n_components
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