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更新半连续变量的下界不再使其保持半连续

是指在半连续变量的更新过程中，下界的值不再保持半连续性质。

半连续变量是指在一定范围内可以连续取值的变量。更新半连续变量的下界通常是为了限制变量的取值范围，确保其不会低于某个特定值。

然而，当更新半连续变量的下界不再保持半连续性质时，意味着下界的值可以取任意值，不再受限于半连续性质。这可能会导致变量取值范围的不确定性，使其可能超出原本的限制。

在实际应用中，更新半连续变量的下界不再保持半连续性质可能会带来一些问题。例如，在资源分配场景中，如果某个资源的下界不再保持半连续性质，可能会导致资源分配不合理，无法满足系统的需求。

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CS229 课程笔记之九：EM 算法与聚类

不变关于最小化，然后保持不变关于最小化。...对于一个实数域的函数，其为凸函数的条件为。如果输入为向量形式，则该条件可推广为其 Hessian 矩阵半正定（）。如果（），则函数「严格」凸。...5 EM 算法 5.1 算法的导出假定我们有一个包含 m 个独立样本的训练集，我们希望去拟合一个概率模型，其对数似然函数为：这里假定是「离散」变量（连续变量需要使用积分）。...直接最大化是难以求解的。EM 算法的思想是先构建一个的下界（E-step），然后去优化这个下界（M-step），达到间接最大化的目的。...是上一步的下界最大化的结果；(6) 式的得出之前已经证明（满足等号成立的条件）。

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CS231n：11 生成模型

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二分查找算法速记

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R语言数据挖掘实战系列（3）

QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半...在数据挖掘过程中，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中，可能是由被挖掘数据来自于不同的数据源、对于重复存放的数据未能进行一致性更新造成的。...、四分位数间距（四分位数间距是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。...相关性分析分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程称为相关分析。 ...Pearson相关系数一般用于分析两个连续性变量之间的关系，并且要求连续变量的取值服从正态分布。

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云计算正在显著地改变制造业

该报告还发现66%的制造商使用公共云实施两个或多个应用，而68%的制造商使用私有云。此外该报告发现，到2023年，云托管服务预计将占制造商使用的软件的一半。...拥有更多订单意味着能够以更低的价格提供产品，以保持领先于竞争对手的优势。许多制造商使用即付即用模型来提高盈利能力。...因此通过利用云计算技术，可以确保计算机的停机时间更少，这有助于业务连续性。 (9)提供更高的安全性当制造商的操作在云中运行时，可能会担心安全性。...由于大多数内部存在安全漏洞，云计算使其能够生成比内部系统更好的安全性和加密级别。适当的云计算管理系统可提供数据加密、自动备份和自动软件更新。...因此，参与者不再需要实施辉瑞公司自己的企业资源计划(ERP)系统。辉瑞公司要求其500多家供应商使用其基于云计算的数据交换框架。

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机器学习是最容易得到错误结论的一种解决方案

永远保持怀疑机器学习是最容易得到错误结论的一种解决方案。和编程、做表格、或者纯粹的数学建模不同，机器学习是由数据驱动，并有很强的黑箱性。因此很多时候容易得出似是而非的结论。...因此，从简单到复杂模型的“进化”才是比较合理的方案。比如如果能用监督，就监督学习。退而求其次才选择半监督或者无监督。...连续变量：变量在特定区间内有无限个可能取值，如股票的价格。离散变量：变量在特定区间内的可选取值有限，比如{红、蓝、黄}三种颜色。从数学角度看，连续变量往往可以被离散化，从而转为离散变量。...这种转化可以依赖于固定区间，或者固定密度，甚至是变化的条件。将连续变量离散化适合广义线性模型，如逻辑回归，而不适合树模型或者神经网络。连续特征离散化的优点：降低噪音对模型的干扰，提高鲁棒性。...如果只允许我说一条我学到的最重要的经验，那一定是：保持独立思考的能力，不要别人说什么/书上说什么/论文里写什么，你就相信什么。毕竟在机器学习的世界里，我们每个人都是“民科”:)

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教程 | 通过PyTorch实现对抗自编码器

）和半监督学习的实验。...现在，潜在代码的先验分布由设计好的某概率函数 p（x）定义。换句话说，编码器不能自由地使用整个潜在空间，而是必须限制产生的隐藏代码，使其可能服从先验分布 p（x）。...通过探索潜在代码 y 并保持 z 从左到右固定重建图像。半监督式方法作为我们最后一个实验，我们找到一种替代方法来获得类似的消纠缠结果，在这种情况下，我们只有很少的标签信息样本。...我们可以修改之前的架构，使得 AAE 产生一个潜在的代码，它由表示类别或标签（使用 Softmax）的向量 y 和连续的潜在变量 z（使用线性层）连接组成。...由于我们希望向量 y 表现为一个独热向量，我们通过使用第二个带有判别器 Dcat 的对抗网络迫使其遵从分类分布。编码器现在是 q(z,y|x)。解码器使用类别标签和连续隐藏代码重建图像。 ?

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现在你要求出： \sum \limits _{l=1}^n \sum \limits _{r=l}^n f(l,r) 题解枚举 l 或者 r 是没有前途的，时间复杂度的下界是 O(n^2)，并且无法在左端点移动时更新整体的答案...,r] 是求出的线段 [L,R] 的连续子段，它就是不合法的。...例如有一种 dsu on tree 的做法，用 set 来暴力维护线段，当加入一个点时，找到对应线段更新贡献，时间复杂度 O(n \log^2 n)....在这个 01 串上，用线段树维护连续子段产生的贡献。唯一的难点就是上推操作。对于左半线段与右半线段的上推合并，仅有左半线段的右端点与右半线段的左端点拼接可能产生的贡献。...因此记录左右端点开始的最长连续子段，记录左右端点的值，然后更新贡献即可。

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