其中，Add函数用于将元素添加到位向量中，Delete函数用于将元素从位向量中删除，Contains函数用于判断位向量中是否包含某个元素。这三个函数的运行时间都为O(1)，符合题目要求。...对于字典操作，可以在O(1)时间内完成。这是因为每个操作都是对位向量的一个特定位置的操作，并且可以在常数时间内完成。例如，可以使用^运算符在O(1)时间内添加或删除一个元素。...这样，我们可以在O(1)时间内检查一个元素是否在集合中，因为我们只需要检查该元素的哈希值对应的位是否为1。 具体来说，我们可以将位向量b划分为多个桶，每个桶对应一个哈希值范围。...这样，我们可以在O(1)时间内检查一个元素是否在集合中，因为我们只需要检查该元素的哈希值对应的桶的位是否为1。...我们可以使用Add和Remove方法来添加和删除元素，使用Contains方法来检查元素是否在集合中。由于我们只需要检查每个元素的哈希值对应的位是否为1，因此这些操作的运行时间都是O(1)的。
2.5 离线增量文章画像计算 2.5.1 离线文章画像更新需求 第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次 2.5.2 定时更新文章设置...，训练词的词向量 由于文章数据过多，在开始设计的时候我们会分频道进行词向量训练，每个频道一个词向量模型 25个词向量模型 步骤： 1、根据频道内容，读取不同频道号，获取相应频道数据并进行分词 2、Spark...，如果两个文本在原有的数据空间是相似的，那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很高的相似度 离得越近的对象，发生冲突的概率越高 离得越远的对象，发生冲突的概率越低 如果d(O1,O2) 如果d(O1...,O2)>r2，那么Pr[h(O1)=h(O2)] ≤ p2 mini hashing 1、Minhash的定义为:** 特征矩阵按行进行一个随机的排列后,第一个列值为1的行的行号。...一次：1，1，2，1 二次：2，3，2，1 上述重复操作的过程的结果：签名向量 M 2、对Signature每行分割成若干brand（一个brand若干行）,每个band计算hash值，我们需要将这些hash
向量类似于总线，一般将向量视为位宽超过 1 位的 wire 信号，不是特别在意向量这个概念本身。...assign outv = vec; // This is ok too: assign {o2, o1, o0} = vec; assign o0 = vec[0]; assign o1...在 Verilog 语法中，你可以将向量声明为 [3:0], 这种语法最为常见，但也可以将向量声明为 [0:3] 。这都是可以的，但必须在声明和使用时保持一致。...左侧信号位宽大于右侧信号位宽，右值的低位赋予左值对应的低位，左值高位的部分赋零。 左侧信号位宽小于右侧信号位宽，右值的低位赋予左值对应的低位，右值高位的部分直接被截断。即保留右值的低位。...逻辑运算符：任何类型的输入都会被视作布尔值，零->假，非零->真，将布尔值进行逻辑比较后，输出一个 1 比特的结果。
1 简单的数据扩充方式（p84-85） 在实践中，往往会将如下几种方式叠加使用，如此便可将图像数据扩充至原有数量的数倍甚至数十倍。 水平翻转：操作会使原数据集扩充一倍。...色彩抖动是在RGB颜色空间对原有RGB色彩分布进行轻微的扰动，也可在HSV颜色空间尝试随机改变图像原有的饱和度和明度(即改变S和V通道的值)或对色调进行微调(小范围改变该通道的值)。...2 特殊的数据扩充方式（p85-87） Fancy PCA Krizhevsky等人提出了一种名为“Fancy PCA"的数据扩充方法「52} o Fancy PCA首先对所有训练数据的R,G,B像素值进行主成分分析操作...，得到对应的特征向量pi和特征值，然后根据特征向量和特征值可以计算一组随机值，将其作为扰动加到原像素值中即可。...每经过一轮训练后,将重新随机选取并重复上述操作对原像素值进行扰动。
每个单词通过嵌入层可以得到词向量; 然后将所有词向量平均可以得到文本的向量表达; 在输入分类器，使用softmax计算各个类别的概率； image.png 2.4 为什么 fastText 要使用词内的...s1. 将一个单词打散到字符级别； s2....s1:每个n-gram都会对应训练一个向量； s2:原来完整单词的词向量就由它对应的所有n-gram的向量求和得到； s3:所有的单词向量以及字符级别的n-gram向量会同时相加求平均作为训练模型的输入...将一个全局多分类的问题，转化成为了若干个二元分类问题，从而将计算复杂度从O(V)降到O(logV)； 每个二元分类问题，由一个基本的逻辑回归单元来实现 3.3 层次化Softmax回归(Hierarchical...霍夫曼树的构造 处理机制：将字符信息编码成为0/1二进制串 结构介绍：给出现频繁的字符较短的编码，出现较少的字符以较长的编码，是最经济的方案 构造步骤： image.png 参考资料 神经网路语言模型
1 奇异值分解 在了解特征值分解之后，我们知道，矩阵A不一定是方阵。为了得到方阵，可以将矩阵A的转置乘以该矩阵。...sigma是一个M*N的对角矩阵，每个对角线上的元素就是一个奇异值。V是一个N*N的矩阵，它包含的向量是正交的，称为右奇异向量（即上文的v）。...奇异值和右奇异值向量可以通过方阵$A^{T}A$的特征值和特征向量得到。左奇异向量通过$AVS^{-1}$求得。 ml实际使用的方法方法依赖计算花费。...它的空间复杂度是O(n*n)，时间复杂度是O(n*n*k)。 否则，我们用分布式的方式先计算$A^{T}Av$,然后把它传给ARPACK在driver上计算top特征值和特征向量。...U2) => U1 += U2) } 特征值分解的具体分析在特征值分解中有详细分析，请参考该文了解详情。
内积在几何意义上是计算一条向量在另一条向量上的垂直投影长度。2.2 欧式距离欧氏距离计算的是两点之间最短的直线距离，距离值越小越相似。...对深度为i的结点，选择为切分坐标轴，以该结点区域中训练数据坐标的中位数作为切分点，将区域分为两个子区域，且生成深度为i+1的左、右子结点，左节点对应坐标小于切分点，右结点对应坐标大于切分点。...然后在每段通过查询码本计算x与每个y的距离（用到所属聚类中心的距离近似计算），然后将每段计算的对应向量的结果累加求和，最后取topK向量。...LSH定义：将这样的一族hash函数 H={h:S→U} 称为是(r1,r2,p1,p2)敏感的，如果对于任意H中的函数h，满足以下2个条件：如果d(O1,O2)r2，那么Pr[h(O1)=h(O2)]≤p2其中，O1,O2∈S，表示两个具有多维属性的数据对象，d(O1,O2)为2个对象的相异程度，也就是相似度，当足够相似时，映射为同一
一.plot 首先，plot有几种形式 （1）plot(X,Y):创建数据Y相对于中相应值X的二维折线图 其中，若X，Y是向量，长度必须相等，图是Y对X的 若X，Y是矩阵，大小必须相等...如果矩阵行的数量等于向量长度，则该plot函数将绘制每个矩阵列与向量的关系。如果矩阵列的数量等于矢量长度，则该函数将绘制每个矩阵行与矢量的关系。...如果矩阵是正方形，则该函数将绘制每列相对于向量的图。 若X或是Y是标量，另一个是标量或向量，图像是离散点，符号一定是plot(X,Y,’o’)。...,Xn,Yn,LineSpecn) 设置每条线的线型，标记类型和颜色 （4）plot(Y)创建数据的二维折线图Y与每个值的索引 若Y是向量，则x轴刻度范围为1到Y的长度那么大 若Y是矩阵，图像是列Y和行号的关系...,'g',x,y2,'b--o',x,y3,'c*') （4）在特定点标记 MarkerIndices后设置，每五个数据点用特定点表示，长度是函数y的长度 x = linspace(0,10); y
根据 σ1, σ2, ... , σk 就可以得到矩阵 A 的特征值为： 接下来，我们就能够得到奇异值分解的公式： 其中，P 称为左奇异矩阵，维度是 mxm，Q 称为右奇异矩阵，维度是 nxn。...奇异值分解可以写成以下和的形式： 其中，p1 和 q1 分别为左奇异矩阵和右奇异矩阵的特征向量。 4 如何形象化理解 SVD 奇异值分解到底有什么用呢？如何形象化地理解奇异值？...，取前 10 个最大的奇异值，然后作图： 又清晰了一些，继续将奇异值增加到 20 个，然后作图： 现在已经比较清晰了，继续将奇异值增加到 50 个，然后作图： 可见，取前 50 个最大奇异值来重构图像时...在需要存储许多高清图片，而存储空间有限的情况下，就可以利用 SVD，保留奇异值最大的若干项，舍去奇异值较小的项即可。...值得一提的是，奇异值从大到小衰减得特别快，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% 以上了。这对于数据压缩来说是个好事。
思路： 这道题目需要我们学会如何设置变量，让程序更加好写一些，当我们通过设置上、下、左、右四个变量，可以很轻松的完成矩阵最外圈的打印，然后依次从外围向内打印！共需要四个打印过程！...需要注意的是，当一个矩阵为列向量或者行向量又或者循环达到一个列向量或者行向量时，需要通过条件语句对后两个打印过程进行剔除，否则会造成重复打印，比如矩阵[1,2,3,4]打印成[1,2,3,4,3,2,1...1））。...思路： 由于这个题目要求在O(1)找到最小值，首先我们先来看下数据在栈中如何储存，假设有一些数据这样依次入栈：6，4，3，5，4，此时最小值为3，但随着push和pop操作，其最小值都会更新，我们使用另外一个栈来储存每个阶段的最小值...： gcc -o test.s -S test.i 汇编：将汇编语言转换成为二进制语言（机器码），命令为： gcc -o test.o -c test.s 链接：将各个模块的.o文件进行符号链接形成一个可执行文件
现针对经常用到的对向量增，删，插功能举例描述： addElement(Object obj) 把组件加到向量尾部，同时大小加1，向量容量比以前大1 ...存入学科 在Panel 中当用户在TextField 和Choice 中选择自己所要求的内容，程序中通过事件响应把值传到向量Vector 中。...java.util 类 Vector boolean add(E o) 将指定元素追加到此向量的末尾。...extends E> c) 在指定位置将指定 Collection 中的所有元素插入到此向量中。...void addElement(E obj) 将指定的组件添加到此向量的末尾，将其大小增加 1。 int capacity() 返回此向量的当前容量。
特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式： Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角矩阵，每一个对角线上的元素就是一个特征值。一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。...（1）奇异值分解定义 奇异值分解指将一个矩阵A(m*n)分解为如下形式： （其中，U是左奇异矩阵，由左奇异向量组成；V是右奇异矩阵，由右奇异向量组成。）...将矩阵A(m*n)和其转置相乘，将得到一个方阵，对这个方阵求特征值可以得到： v就是矩阵A(m*n)的进行SVD的右奇异向量，同时还有： σ就是矩阵A(m*n)的奇异值，u则是左奇异向量...（补充：确定要保留的奇异值的数目有很多启发式的策略，其中一个做法就是保留矩阵中90%的能量信息，先将所有的奇异值求其平方和计算出总能量信息，再按照从大到小的顺序将奇异值的平方和累加到大于等于总值的90%...算法实现： 【3】余弦相似度（cosine similarity ) 计算的是两个向量夹角的余弦值，两个向量之间的夹角为： 余弦相似度的取值范围也在-1到+1之间，因此借助0.5
计算词嵌入向量实际上就是在计算隐藏层的权矩阵。 对于单位矩阵的每一维(行)与实矩阵相乘，可以简化为查找元素1的位置索引从而快速完成计算。...每个字母都代表一个终端节点（叶节点），比较F.O.R.G.E.T六个字母中每个字母的出现频率，将最小的两个字母频率相加合成一个新的节点。如Fig.2所示，发现F与O的频率最小，故相加2+3=5。...反之，如果布尔值为False，即其子节点ch(n)为右子节点。...对于小的训练数据集，建议k值在5到20之间，而对于非常大的数据集，k值在2到5之间就足够了。...举例说明： 在采样前，我们将长度为1的线段划分成M等份，这里M>>V，这样可以保证每个词对应的线段都会划分成对应的区间块。
公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 1 背景 在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3...然后再建立一个用来存储训练过程中的临时特征向量，每个类的特征向量存在其对应位置。 最后在常规损失函数上再叠加一个对比聚类损失来达到强制降低类内差，增大类间差的效果。...3 检测效果分析 仅在任务 1 上训练的ORE在上图(a)中成功地将风筝定位为未知对象，而在任务3中了解风筝后，它逐渐学习检测上图(b)中的风筝和飞机。 在任务1上训练后来自ORE的预测。...有关对比聚类的更多详细信息 使用对比聚类来确保潜在空间分离的动机有两个：1）它使模型能够将未知实例与已知实例分开，从而促进未知识别；2）它确保每个类的实例与其他类很好地分离，缓解遗忘问题。...对比损失被添加到Faster R-CNN 损失中，整个网络被端到端的训练。
我们获得的k个左奇异值向量矩阵U，k个奇异值的对角矩阵S以及k个右奇异向量V的转置矩阵满足 ?...降低计算复杂度 我们希望评分矩阵A很大，我们能不能转换成在一个维数小的矩阵上进行SVD分解出来的矩阵能近似等于矩阵A，所以有了在矩阵A上进行行向量采样的想法。...我们在一定规模上采样矩阵A的c行组成一个c*n的矩阵C，矩阵C的右奇异矩阵能近似等同矩阵A的右奇异值矩阵，从矩阵A中取到i行的概率记为pi， ? Beta为常量，||*||表示向量的长度。...对矩阵A采样行向量得出的矩阵C进行SVD分解，假定取k个奇异值就能包含矩阵C的90%的能量，记C的右奇异值矩阵为H，H为一个n*k的矩阵，记 ?...另外，除了在C上直接计算左奇异矩阵，可以通过计算CCT的特征向量，计算C的右奇异矩阵可以通过CTC的特征向量，具体可以参见博客
基本概念 线性可分：在特征空间中可以用一个线性分界面正确无误地分开两 类样本；采用增广样本向量，即存 在合适的增广权向量 a 使得： ? 则称样本是线性可分的。如下图中左图线性可分，右图不可分。...所有满足条件的权向量称为解向量。权值空间中所有解向量组成的区域称为解区。 ? 通常对解区限制：引入余量b，要求解向量满足： ? 使解更可靠（推广性更强），防止优化算法收敛到解区的边界。...即下一次迭代的权向量是把当前时刻的权向量向目标函数的负梯度方向调整一个修正量。 ? 因此，迭代修正的公式为： ? 即在每一步迭代时把错分的样本按照某个系数叠加到权向量上。...利用公式1计算输出层，这个公式也是很好理解。首先计算输入层中，每一个输入端和其上的权值相乘，然后将这些乘机相加得到乘机和。...首先利用给的正确数据，计算得到输出值，将输出值和正确的值相比，由此来调整每一个输出端上的权值。 ? 公式2便是用来调整权值，首先 是一个“学习参数”，一般我将它设置成小于1的正数。
在哈希表中，您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的，每次需要检查列表中是否存在该值时，您只需对值进行散列并搜索该密钥，查找速度非常快，时间复杂度为O(1）。 ?...布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率数据结构，由长度为m的位向量或位列表（仅包含0或1位值的列表）组成。最初所有值都设置为零，如下所示。 ?...如果要将数据添加到bloom过滤器，需要将其提供给k个不同的哈希函数，并在位向量中将这些位设置为1。在哈希表中使用单个哈希函数，因此只有一个索引作为输出。...如上图，我们存入geeks得到位向量中的1、4、7的位置为1，而其他位置为0。现在我们再存入nerd得到位向量中的3、4、5的位置为1，其中4的位置被重复置1。 ?...我们可以看到布隆过滤器可以在O(k)的时间内搜索元素，其中k是哈希函数的数量，查找速度非常快。 如果元素不在bloom过滤器中，那么我们肯定不需要继续查找。
其次，我们将A和A的转置做矩阵的乘法，得到一个方阵，用这样的方阵进行特征分解，得到的特征和特征向量满足下面的等式： 这里的就是左奇异向量。 上面直接给出了是左奇异向量，是右奇异向量，根据是什么呢？...考虑一下直接使用上面的公式来计算，我们可以计算一下算法的复杂度，我们将m*n的矩阵分解为的矩阵U,的矩阵和的矩阵，这个矩阵的复杂度大概是O(N^3)级别的，所以如果矩阵特别大的话，在求奇异值的时候需要耗费非常多的时间...幸运的是，当我们将分解矩阵种的奇异值按照从大到小的顺序排列之后，奇异值从大到小的顺序减小的特别快。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。...然后将其对应的k个特征向量分别作为行向量组成特征向量矩阵P。 5）将数据转换到k个特征向量构建的新空间中，即Y=PX。 举个例子： 我们要将之前提到的矩阵 降到1维。...注意到PCA仅仅使用了我们SVD的左奇异矩阵，没有使用到右奇异值矩阵，那么右奇异值矩阵有什么用呢？
就这样 ---- lty指定线条类型 plot(x,y,lty=1) lwd：指定线条宽度。lwd是以默认值的相对大小来表示的（默认值为1）。例如，lwd=2将生成一条两倍于默认宽度的线条 ?...某些函数（如lines和pie）可以接受一个含有颜色值的向量并自动循环使用。...adj可以设置文本和标题对齐方式，取值在[0,1]之间，0左端对齐，0.5居中，1右端对齐。...ann=FALSE，删除文本注释（annotate） bty用来设置边框形式，默认值为"o"，表示四面边框都画出，其余可选值包括"l"（左下）、“7”（上右）、“c”（上下左）、“u”（左下右）、"]"...，单位为英寸 mar 以数值向量表示的边界大小，顺序为“下、左、上、右”，单位为英分*。
_{g}\left(W_{o} x_{t}+U_{o} h_{t-1}+b_{o}\right), \\ \tilde{c}_{t} & =\sigma_{c}\left(W_{c} x_{t}+U_{...； W (Weight)：位置权重衰减向量（可训练的模型参数）； K (Key) ：键是类似于传统注意力中 K 的向量； V (Value)：值是类似于传统注意力中 V 的向量。...该循环通过将当前输入和上一时间步的输入之间进行线性插值来实现（作者称为token shift），如下图中对角线所示。...直观地说，随着时间 t 的增加，向量 o_{t} 依赖于一个长时间历史，由越来越多的项的总和所表示。...当将指令风格从适合GPT调整为更适合RWKV时，RTE的F1性能甚至从44.2％增加到74.8％。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
