分解1个线性javascript_Javascript中的素数分解_在Javascript中分解数字 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

JavaScript 工程原则指南：清晰、高效、可维护的最佳实践 | 开源日报 No.91

这个项目是一个针对 JavaScript 的软件工程原则指南，旨在帮助开发人员编写可读性强、可重用和易于重构的代码。该指南包含了一系列规范和经验总结，并提供了许多核心优点和关键功能：

01

算法--分治算法

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

03

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

推荐几款很流行的面向 Javascript 的机器学习库

⭐️ 本文首发自前端修罗场，是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区，我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度，获得更全面的学习指导意见，交个朋友，不走弯路，少吃亏！ ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台，其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/)，推荐给大

03

HTML 与 React：每个 Web 开发人员需要了解的内容

在 Web 开发领域，对话中经常会出现两个著名的名字：HTML 和 React。作为一名初学者 Web 开发人员，您可能想知道选择哪一个以及为什么。这份综合指南旨在阐明 HTML 和 React 之间的差异、它们的功能、性能和结构，以及为什么开发人员更喜欢其中一种。读完本文后，您将能够更好地为您的 Web 开发之旅做出明智的决定。

04

满满的干货：机器学习资料（二）

大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。

03

MicroNets：更小更快更好的MicroNet，三大CV任务都秒杀MobileNetV3

本文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。作者发现有两个因素是可以有效提高精度的，分别是：稀疏连通性和动态激活函数。前者避免了网络宽度的大幅度缩减的危害，而后者则减轻了网络深度缩减的危害。

02

新角度看双线性池化，冗余、突发性问题本质源于哪里？ | AAAI系列解读 01

本文对北京理工大学、阿里文娱摩酷实验室合作的论文《RevisitingBilinear Pooling: A coding Perspective》进行解读，该论文发表在AAAI 2020，本文首先证明了常用的特征融合方法——双线性池化是一种编码-池化的形式。从编码的角度，我们提出了分解的双线性编码来融合特征。与原始的双线性池化相比，我们的方法可以生成更加紧致和判别的表示。

03

你真的了解回调?

你将在本文中,学习到什么是回调,回调是一种异步操作手段,在平时的使用当中无处不在,究竟如何确定何时使用异步(跳跃式执行,稍后响应,发送一个请求,不等待返回,随时可以再发送下一个请求,例如订餐拿号等饭,发广播,QQ,微信等聊天)还是同步(顺序执行,逐行读取代码,会影响后续的功能代码,也就是发送一个请求,等待返回,然后再发送下一个请求,比如打电话,需要等到你女票回话了,才能继续下面虐狗情节),回调的重要不言而喻,然而当面试时,让你举例出哪些异步回调时,好像除了回答一个Ajax,貌似就再也难以举例了的,本文会让你认识不一样的回调,文若有误导地方,欢迎路过的老师多提意见和指正

03

稀疏分解中的MP与OMP算法

本文介绍了稀疏表示、匹配追踪（MP）和正交匹配追踪（OMP）算法，以及它们在压缩感知、信号重构和机器学习等领域的应用。

07

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。

01

超越GhostNet！吊打MobileNetV3！MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文)

在本文中介绍了MicroNet，它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络，但是通常会遭受明显的性能下降。

02

JavaScript 数据结构与算法之美 - 递归

现实例子：周末你带着女朋友去电影院看电影，女朋友问你，咱们现在坐在第几排啊？电影院里面太黑了，看不清，没法数，现在你怎么办？

03

【时序预测】时间序列分析——时间序列的平稳化

将非平稳时间序列转化成平稳时间序列，包含三种类型：结构变化、差分平稳、确定性去趋势。本文脉络框架如下：

06

数值分析读书笔记（2）求解线性代数方程组的直接方法

我们引入一个一般意义上的初等变换矩阵，它把许多常用的线性变换统一在一个框架里面，在数值线性代数中起着重要的意义

03

【译】算法的记录

为了找到目标元素，每次可以通过减少搜索区域的一半来查找。二分查找算法是针对有序的数组进行，否则毫无意义。

02

深度学习笔记之奇异值分解及几何意义

SVD实际上是数学专业内容，但它现在已经渗入到不同的领域中。SVD的过程不是很好理解，因为它不够直观，但它对矩阵分解的效果却非常好。比如，Netflix（一个提供在线电影租赁的公司）曾经就悬赏100万美金，如果谁能提高它的电影推荐系统评分预测准确率提高10%的话。令人惊讶的是，这个目标充满了挑战，来自世界各地的团队运用了各种不同的技术。最终的获胜队伍"BellKor's Pragmatic Chaos"采用的核心算法就是基于SVD。

02

奇异值分解及几何意义「建议收藏」

PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如个性化推荐中应用了SVD，文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD。

02

矩阵分析（十一）酉矩阵、正交矩阵

设A\in C^{n\times n}，则A是酉矩阵的充要条件是A的n个列（或行）向量是标准正交向量组

03

应用软件开发的基础知识-数据结构与算法

数据结构与算法是计算机科学的基础，是软件开发中必不可少的知识。对于应用开发人员来说，掌握数据结构与算法的基本概念和原理，以及常见数据结构和算法的应用场景，是十分必要的。

02

快速排序的JavaScript实现详解

快速排序用分治策略对给定的列表元素进行排序。这意味着算法将问题分解为子问题，直到子问题变得足够简单可以直接解决为止。

04

2020年用于机器学习的5大编程语言及其库

如果你是机器学习的新手，你可能会想我应该学什么编程语言?不同的人使用不同的编程语言，但在这些流行的高级编程语言中，哪一种最适合机器学习? 机器学习是技术领域发展最快的领域之一，其发展速度呈指数级增长。

01

【GAN优化】详解SNGAN(频谱归一化GAN)

今天将和大家一起学习具有很高知名度的SNGAN。之前提出的WGAN虽然性能优越，但是留下一个难以解决的1-Lipschitz问题，SNGAN便是解决该问题的一个优秀方案。我们将先花大量精力介绍矩阵的最大特征值、奇异值，然后给出一个简单例子来说明如何施加1-Lipschitz限制，最后一部分讲述SNGAN。

05

快速入门Python机器学习（31）

非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization:NMF)

02

矩阵分析笔记（七）特征值与特征向量

设\mathscr{A}是数域\mathbb{F}上的n维线性空间V的线性变换，若存在\alpha \neq 0, \lambda \in \mathbb{F}，使

01

如何入门线性代数？这里有一份Python线性代数讲义

人工智能的基础是数学，线性代数又是其中的重要部分。然而，对于数学基础不好的人来说，「线性代数」是一门非常抽象的课程。如何学习线性代数呢？这个 GitHub 项目介绍了一份入门级线性代数课程讲义，适合大学生、程序员、数据分析师、算法交易员等，使用的代码用 Python 语言写成。

02

十大宝藏时序模型汇总。

时间序列建模在销量预测，天气预测，车流量预测，股票价格预测等问题中扮演着至关重要的角色，一般时间序列的问题可以表述为下面的形式

02

统计学习方法十到十六章笔记

隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：

02

从模型到应用，一文读懂因子分解机

作者在上篇文章中讲解了《矩阵分解推荐算法》，我们知道了矩阵分解是一类高效的嵌入算法，通过将用户和标的物嵌入低维空间，再利用用户和标的物嵌入向量的内积来预测用户对标的物的偏好得分。本篇文章我们会讲解一类新的算法：因子分解机(Factorization Machine，简称FM，为了后面书写简单起见，中文简称为分解机)，该算法的核心思路来源于矩阵分解算法，矩阵分解算法可以看成是分解机的特例(我们在第三节1中会详细说明)。分解机自从2010年被提出后，由于易于整合交叉特征、可以处理高度稀疏数据，并且效果不错，在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使用，国内很多大厂(如美团、头条等)都用它来做推荐及CTR预估。

02

【Web技术】839- React Native 原理与实践

React Native 是一个由 Facebook 于 2015 年 9 月发布的一款开源的 JavaScript 框架，它可以让开发者使用 JavaScript 和 React 来开发跨平台的移动应用。它既保留了 React 的开发效率，又同时拥有 Native 应用的良好体验，加上 Virtual DOM 跨平台的优势，实现了真正意义上的：Learn Once,Write Anywhere.

01

运筹学教学|Benders decomposition（一）技术介绍篇

相约女神节 biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉还是熟悉的配方，熟悉的味道今天向大家推出的是 Benders decomposition（一）技术介绍篇 1.背景介绍 Benders分解算法是由Jacques F. Benders在1962年首先提出，目的是用于解决混合整数规划问题(mixed integer programming problem,简称MIP问题)，即连续变量与整数变量同时出现的极值问题[1]。但它的实际应用并不限于此，A.M. Geoffrion建

08

小论线性变换

任何一个线性变换都可以用一个矩阵A来表示。 EIG分解特征值分解的适应情况是：矩阵是方阵矩阵有足够的特征向量如果矩阵有不相同的特征值，那么肯定有足够的特征向量对角矩阵本质上是每个轴上的不耦合地伸缩。 [图片] [图片] Screenshot (19).png [图片] Screenshot (20).png [图片] Screenshot (21).png [图片] Screenshot (22).png image.png image.png SVD分解如何将不能对角化的矩阵对角化，

07

一窥推荐系统的原理

推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上，高效地为用户提供个性化的决策支持和信息服务，以提高用户体验及商业效益。常见的推荐应用场景如：

03

【陆勤践行】奇异值分解 - 最清晰易懂的svd 科普

在这篇文章中，我们以几何的视角去观察矩阵奇异值分解的过程，并且列举一些奇异值分解的应用。介绍矩阵奇异值分解是本科数学课程中的必学部分，但往往被大家忽略。这个分解除了很直观，更重要的是非常具有实用价值。譬如，Netflix（在线电影租赁公司）对能够提高其电影推荐系统准确率10%的人提供100万美元的丰厚奖金。令人惊奇的是，这个看似简单的问题却非常具有挑战性，相关的团队正在使用非常复杂的技术解决之，而这些技术的本质都是奇异值分解。奇异值分解简单来讲，就是以一种方便快捷的方式将我们感兴趣的矩阵分解成更简单且

08

Things of Math

因为近期换了博客主题，对Latex的支持较弱，而且以后可能会很少写和数学有关的内容，所以下线了之前数学专题下的所有文章，但竟然有网友评论希望重新上线，我还以为那些东西没人看呢(⊙o⊙)，最近抽空整理成pdf，需要的下载吧

01

Facebook 将对 React 的优化实现到了浏览器！

想要提高一个网页的加载速度是非常困难的，如果你的网站是在使用 JavaScript 渲染的内容，你必须要在网页的加载速度和网页的输入响应能力之间作出权衡：

01

揭秘: 一个 JavaScript 库如何带动 Chromium 的发展？

想要提高一个网页的加载速度是非常困难的，如果你的网站是在使用 JavaScript 渲染的内容，你必须要在网页的加载速度和网页的输入响应能力之间作出权衡：

02

2021美赛A题解题思路（Fungi）

碳循环是化学循环的重要过程。碳循环其中的一个部分是化合物的分解，这使得碳元素得以被重新利用。该过程的关键是植物材料和木质纤维的分解。

01

降维

PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中，第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推，可以得到n个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴，我们发现，大部分方差都包含在前面k个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0。于是，我们可以忽略余下的坐标轴，只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴。事实上，这相当于只保留包含绝大部分方差的维度特征，而忽略包含方差几乎为0的特征维度，实现对数据特征的降维处理。

00

谷歌 | 大改Transformer注意力，速度、内存利用率都大幅度提升（附源代码）

Google介绍了Performance，Transformer体系结构，它可以估计具有可证明精度的正则(Softmax)full-rank-attention Transformers，但只使用线性（相对于二次）空间和时间复杂度，而不依赖任何先验，如稀疏性或低秩。为了近似Softmax注意内核，Performers使用一种新的快速注意通过 positive Orthogonal 随机特征方法(FAVOR+)，这可能是独立的兴趣可伸缩的内核方法。FAVOR+还可用于有效地模拟Softmax以外的核注意力机制。这种代表性的力量是至关重要的，以准确地比较Softmax与其他内核首次在大规模任务，超出常规Transformer的范围，并研究最优的注意-内核。Performers是完全兼容正则Transformer的线性结构，具有很强的理论保证：注意矩阵的无偏或几乎无偏估计、均匀收敛和低估计方差。

05

HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通-14

HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通作者：王征，李晓波第十四章 Javascript编程的循环结构案例 14-01 利用while循环显示100以内的自然数 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>利用while循环显示100以内的自然数</title> </head> <body>

利用while循环显示
02

数栈技术分享：利用V8深入理解 JavaScript 设计

以大家开发常用的 Chrome 浏览器或 Node 举例，我们的 JavaScript 代码是通过 V8 运行的。但 V8 是怎么执行代码的呢？当我们输入 const foo = {foo:'foo'} 时 V8 又做了什么？笔者先抛出以上问题，我们接着往下看。

02

开源大咖说05期｜张磊——OMI项目导师

张磊：大家好，我是张磊，我喜欢用技术解决有趣和有挑战的问题，我相信开源是推动技术进步的重要力量。

03

值得探索的 8 个机器学习 JavaScript 框架

JavaScript开发人员倾向于寻找可用于机器学习模型训练的JavaScript框架。下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练：

00

【笔记】《计算机图形学》(5)——线性代数

这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本

03

10 个常见机器学习案例：了解机器学习中的线性代数

它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。

03

AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。

03

AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。

02

H5动效的常见制作手法 - 腾讯ISUX

众所周知，一个元素，动往往比静更吸引眼球；一套操作界面，合适的动态交互反馈能给用户带来更好的操作体验；一个H5运营宣传页，炫酷的动画特效定能助力传播和品牌打造。近两年，小到loading动画，表

02

入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数

它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭