作者：Zhihuai Chen,Yinan Li,Xiaoming Sun,Pei Yuan,Jialin Zhang 摘要：非负矩阵分解（NMF）要求将（入口）非负矩阵分解为两个较小尺寸的非负矩阵的乘积...，这一点已被证明是难以处理的。...这种假设使NMF易于处理并广泛用于文本分析和图像处理，但对于大规模数据集仍然不切实际。 在本文的启发下，基于去量化技术的最新发展，我们提出了一种新的可分离NMF问题的经典算法。...我们的新算法在秩中的多项式时间和输入矩阵的大小中以对数运行，这在低秩设置中实现指数加速。
一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。...在推荐系统中有一类问题是对未打分的商品进行评分的预测。 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。...2.2、利用矩阵分解进行预测 在上述的矩阵分解的过程中，将原始的评分矩阵Rm×nR_{m\times n}分解成两个矩阵Pm×kP_{m\times k}和Qk×nQ_{k\times n}的乘积： Rm...2.2.3、加入正则项的损失函数即求解方法 通常在求解的过程中，为了能够有较好的泛化能力，会在损失函数中加入正则项，以对参数进行约束，加入L2L_2正则的损失函数为： E2i,j=(ri,j−∑k=1Kpi..._{k=1}^{K}p_{i,k}q_{k,j} 2.3、程序实现 对于上述的评分矩阵，通过矩阵分解的方法对其未打分项进行预测，最终的结果为： ?
一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。...常用的推荐算法主要有： 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐...image.png 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 image.png 2.2、利用矩阵分解进行预测 image.png 2.2.1、损失函数 image.png 2.2.2、损失函数的求解...image.png 2.2.3、加入正则项的损失函数即求解方法 image.png 2.2.4、预测 image.png 2.3、程序实现 对于上述的评分矩阵，通过矩阵分解的方法对其未打分项进行预测，...(ones((10,5))) ''' result = p * q #print p #print q print result 其中，利用梯度下降法进行矩阵分解的过程中的收敛曲线如下所示
转换成3NF的保持函数依赖的分解算法： ρ={R1,R2,...,Rk}是关系模式R的一个分解，U={A1,A2,......，于是构成的一个保持函数依赖的分解。并且，每个Ri(Ui,Fi)均属于3NF且保持函数依赖。...(一)计算F的最小函数依赖集 ① 利用分解规则，将所有的函数依赖变成右边都是单个属性的函数依赖。由于F的所有函数依赖的右边都是单个属性，故不用分解。...算法终止。故C→T不是冗余的函数依赖，不能从F2中去掉。...算法终止。故HS→I不是冗余的函数依赖，不能从F5中去掉。
怎么跑出来一个稀疏分解里面又有MP和OMP算法！！...后面的学者用稀疏分解的思想应用于压缩感知重构中。其实两者解决的问题是一样的。 ...匹配追踪的中心问题是你如何选择信号在字典中最优的M个展开项。...，上式中的 fk是多个选择后的基的线性组合，不和残差项垂直。...(式3) (式1)一般出现在稀疏分解算法中，(式2)一般出现在重构算法中，(式3)是自己琢磨出来的（受到沙威的文档中提到的施密特正交化的启发，但沙威只限于向量情况下，详情可参见[6]，
前面的文章里面写了一些常见的数值算法，但是却没有写LU分解，哎呦不得了哦！主要的应用是：用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。...当时要是开窍，也不至于此 啧，忘了，我是写矩阵分解的。 无解 LU分解在本质上是高斯消元法的一种表达形式在应用上面，算法就用来解方程组。...消元法主要用于二元一次方程组的求解。 核心操作： 1)两方程互换，解不变； 2)一方程乘以非零数k，解不变； 3)一方程乘以数k加上另一方程，解不变。...遇到多次回代时，分解的工作不必重新做，这样节省计算时间。 （2）分解按步进行，前边分解得到的信息为后边所用。 （3）[A]矩阵的存储空间可利用，节省存储。...所谓的节省空间是：L和U中的三角零元素都不必存储，这样只用一个n阶方阵就可以把L和U存储起来。后面的值可以使用前面的值推导出来。
Optimization 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11031.pdf 相关资料（代码/PPT/相关论文）：https://yuangzh.github.io 稀疏优化由于其内在的组合结构...组合搜索方法可以获得其全局最优解，但往往局限于小规模的优化问题；坐标下降方法速度快，但往往陷入于一个较差的局部次优解中。 我们提出一种结合组合搜索和坐标下降的块 K 分解算法。...我们对块 K 分解算法进行了最优性分析，我们证明了我们的方法比现有的方法找到更强的稳定点。 此外，我们还对算法进行了收敛性分析，并构建其收敛速度。大量的实验表明，我们的方法目前取得的性能臻于艺境。...我们的块 K 分解算法的工作发表在国际人工智能会议 SIGKDD 2020 和 CVPR 2019 上。 ?
可以将其分解成两个或者多个矩阵的乘积，假设分解成两个矩阵Pm×k和Qk×n，我们要使得矩阵Pm×k和Qk×n的乘积能够还原原始的矩阵Rm×n： ?...2 相关理论 2.1 损失函数 可以使用原始的评分矩阵Rm×n与重新构建的评分矩阵R^m×n之间的误差的平方作为损失函数，即： ? 损失函数 最终，需要求解所有的非“-”项的损失之和的最小值： ?...2.3 加入正则项的损失函数即求解方法 通常在求解的过程中，为了能够有较好的泛化能力，会在损失函数中加入正则项，以对参数进行约束，加入L2正则的损失函数为： ?...——基于矩阵分解的推荐算法 - CSDN博客 机器学习(5) 推荐 矩阵分解(Matrix Factorization) - CSDN博客 矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用 - 刘建平Pinard...- 博客园 基于矩阵分解的推荐算法，简单入门 - bonelee - 博客园 Jupyter Notebook Viewer GitHub开源推荐系统项目Surprise的安装和使用 - CSDN
我们为贵企业在选择下一项云存储服务时列出了应该关注的七项重要的功能特性，而不是着眼于最佳的全面云存储解决方案。 1.文件版本控制 如果某项服务支持文件版本控制，你就可以高枕无忧地编辑文件了。...2.自动同步 对依赖云服务的企业用户而言，自动同步功能必不可少。具有这项功能的服务会实时更新你的文件，以体现你所作的任何编辑。并非具有同步功能的所有服务都会自动同步。...如果你在下一趟出差之前忘了同步文件，那可能是个大问题。 有了自动同步功能，你就可以高枕无忧，因为知道自己的数据总是最新的。...4.浏览和编辑云端文件 这是企业级云计算平台的基本功能。将重要文件从一个设备传送到另一个设备是一项很费时的任务；企业主需要立即就能访问自己的文件，无论他们人在何处。...你在选择一项云存储解决方案之前，不妨花几分钟时间比较一下面临的诸多选择。
"order": 40 } ] } 后台数据库长这样 读取JSON，转换成存表都没有问题，但如果微信那端有变更，比如部门增减了，那我们怎么保证两端一致呢， 有人说，最简单的算法就是先删再插入...那我们是不是做一个比对算法， 企业微信端有，后台没有的，新增， 企业微信端无，后台有的，删除， 企业微信端有修改的，后台修改。...算法1，2是比较简单，算法3一个一个字段去比较，耗时比较长，那我们是不是可以用一个sys(2017）计算校验和和帮助我们快速比较呢？ 答案是可以的，具体可以看我前面的文章。...sys2017在数据处理与同步中的应用 那么算法就来了， 我们来验证一下算法 第一次执行， 企业微信端有，后台没有的，新增， 后台表空，全部新增 保存成功 企业微信端有，后台有，无变化=> 不操作...算法只需要改改表名，增加一个sys_chk字段，就可以轻松同步了。
网络结构 SSH算法的网络结构如Figure2所示： ? Figure2 SSH算法的网络结构 SSH算法是在VGG的基础上进行了改进，创新点主要有两个，即「尺度不变性和引入更多的上下文信息」。...在Figure2中，「尺度不变性」是通过不同尺度的检测层来完成的，和SSD，YOLOV3等目标检测算法类似。...另外，在引入OHEM算法时也是针对不同尺度的检测模块分别进行的。 4. 实验结果 下面的Table1展示了不同的人脸检测算法在Wider FACE数据集上的效果对比。...HR算法的输入为图像金字塔，可以看到不使用图像金字塔的SSH算法效果都超过了相同特征提取网络的HR算法。...总结 这篇文章介绍了一下用于人脸检测的SSH算法，它提出的上下文模块和损失函数的分组传递还是比较有意思的，论文的精度也说明这几个创新点是有用的。
问题背景 协同过滤是目前构建推荐系统最流行的方法，并且已成功应用于许多应用程序中。 通常，在推荐系统中，我们有一组用户和一组项目。每个用户通过一些值对一组项目进行评分。...基本思想 本文中，作者探索了一种基于矩阵分解的社交网络推荐方法，将信任传播机制纳入模型中，以提高推荐质量，称为SocialMF。...论文模型 为了对本文所设计的SocialMF算法有更为直观的理解，我们先介绍一下传统的PMF算法： 假设我们有M个项目，N个用户，评分1-K。Rij表示用户i对项目j的评分。...相应的图形模型如图所示： ? ? 再介绍本文提出的将信任传播纳入矩阵分解模型以在社交网络中进行推荐的方法： 由于社会网络的存在，用户u的行为受到其直接邻居的影响。...因此，观察到的评分的条件概率与PMF算法相同： ? 与PMF相似，通过贝叶斯推断，对于给定等级和社交网络矩阵，潜在特征向量的后验概率满足： ?
etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享配置和服务发现。...Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法，适用于分布式系统的日志复制，Raft通过选举的方式来实现一致性，在Raft中，任何一个节点都可能成为Leader。...Jason Wilder的一篇博客对分别对常见的服务发现开源项目Zookeeper、Doozer、etcd进行了总结介绍： Zookeeper是一个用户维护配置信息、命名、分布式同步以及分组服务的集中式服务框架...etcd是一个用于共享配置和服务发现的高可用的键值存储系统，使用Go语言编写，通过Raft来保证一致性，有基于HTTP+JSON的API接口。...etcd：用于服务发现的键值存储系统 分布式系统一致性问题和Raft一致性算法 etcd 2.0——etcd的首个主要稳定版本发布了！ etcd是什么东西？它和ZooKeeper有什么区别？
如今，多云存储正在蓬勃发展，越来越多的采用者开始从其成本、灵活性、适应性和安全性中受益。 随着针对存储的多云用例数量正在迅速增长，人们需要了解以下五种可以使用多云环境增强其存储基础设施的方法。...2.弹性 另一个用于多云存储的用例是降低风险。...人为错误是许多云存储中断的主要原因。 他补充说：“在两个云计算存储提供商之间传播数据极大地降低了此类中断的风险。”...多云存储策略对于统一在不同云中运行的应用程序(无论它们是公共云还是私有云)的数据存储至关重要。...Panzura公司的Tudor说：“通过使数据在多个云平台进行迁移，可以利用所有这些新工具从数据中提取价值。” 5.软件开发 DevOps以及持续集成和持续交付是用于存储的最强大的多云用例。
Pravega属于戴尔科技集团IoT战略下的一个子项目。该项目是从0开始构建，用于存储和分析来自各种物联网终端的大量数据，旨在实现实时决策。...戴尔科技集团IoT解决方案集合了戴尔科技家族的力量，覆盖从边缘到核心再到云端 什么是 StateSynchronizer （状态同步器）？...由于stream具有只允许追加（Append-Only）的特性，这使得大部分现有的存储服务都无法很好地应用于stream存储的场景。...在数据副本层面，ZooKeeper和etcd都依赖共识（Consensus）算法提供一致性保证。...总结 本文主要从状态共享和一致性的角度出发，详细描述了Pravega的状态同步组件StateSynchronizer的工作机制。
该扩展安装到 Chrome 浏览器之后，Chrome 开发者工具会多出一个标签页： 可以在 Component 面板里查看 Component 的属性，或者直接对其修改： 在 Component...面板里双击某个节点，就能自动在 Angular UI 上将其对应的 DOM 节点高亮出来： 效果如下图所示： 能查看 Angular 当前版本： 点击该图标，能直接查看 Component...的实现源代码： 可以直接对 @Input 属性做编辑，并立即得到结果。...这个按钮显示与否，通过 Directive 实现的 cxPopoverOptions 这个 input 属性的 displayCloseButton 字段指定： 我在 Angular Dev tools
如果我们要实现一个线程安全的队列有两种实现方式一种是使用阻塞算法，另一种是使用非阻塞算法。...使用阻塞算法的队列可以用一个锁（入队和出队用同一把锁）或两个锁（入队和出队用不同的锁）等方式来实现，而非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现。...ConcurrentLinkedQueue是一个适用于高并发场景下的非阻塞的队列，通过无锁的方式(采用CAS操作)，实现了高并发状态下的高性能，通常ConcurrentLinkedQueue的性能优于BlockingQueue...DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。 SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。 LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
这是通过“将大型块存储控制器划分为多个较小的存储控制器”来实现的，从而有助于缓解与各种基于容器的微服务的存储相关的问题。...OpenShift 备份 operator GitHub：https://github.com/k8up-io/k8up 网站：https://k8up.io/ K8up 被其创建者亲切地称为“番茄酱”，是用于执行备份的...K8up 可通过 Helm Chart 方便地分发，易于为特定的云原生备份用例部署和定制。K8up 可用于自动备份任何标记为ReadWriteMany或带有自定义标签的持久卷声明 (PVC)。...Vineyard 适用于大型数据系统，因为它使用零拷贝数据共享来减少冗余处理。它提供了一种抽象的方式来处理可能利用图形数据库的多个计算框架。目前，Vineyard 是一个沙盒 CNCF 项目。...总结 要在 Kubernetes 中实现 持久存储[10]，必须定义一个持久卷[11]，其中有许多StorageClasses[12]用于各种存储类型。
一、SVD奇异值分解的定义 假设 ? 是一个 ? 的矩阵，如果存在一个分解： ? 其中 ? 为 ? 的酉矩阵， ? 为 ? 的半正定对角矩阵， ? 为 ? 的共轭转置矩阵，且为 ?...的酉矩阵。这样的分解称为 ? 的奇异值分解， ? 对角线上的元素称为奇异值， ? 称为左奇异矩阵， ? 称为右奇异矩阵。...二、SVD奇异值分解与特征值分解的关系 特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征。然而，特征值分解只适用于方阵，而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵，不一定是方阵。 ?...三、SVD奇异值分解的作用和意义 奇异值分解最大的作用就是数据的降维，当然，还有其他很多的作用，这里主要讨论数据的降维，对于 ? 的矩阵 ? ，进行奇异值分解 ? 取其前 ?...原始矩阵 对应的图像为 ? 对应图像 经过SVD分解后的奇异值矩阵为 ? 部分奇异值矩阵 取前14个非零奇异值 ? 前14个非零奇异值 还原原始矩阵B，还原后的图像为 ? 还原后的图像 对比图像 ?
一、SVD奇异值分解的定义 image.png 二、SVD奇异值分解与特征值分解的关系 特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征。...然而，特征值分解只适用于方阵，而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵，不一定是方阵。 ? ?...image.png 三、SVD奇异值分解的作用和意义 image.png 五、实验的仿真 我们在手写体上做实验，原始矩阵为 ? 原始矩阵 对应的图像为 ?...对应图像 经过SVD分解后的奇异值矩阵为 ? 部分奇异值矩阵 取前14个非零奇异值 ? 前14个非零奇异值 还原原始矩阵B，还原后的图像为 ? 还原后的图像 对比图像 ?...对比图像 MATLAB代码 %% 测试奇异值分解过程 load data.mat;%该文件是做好的一个手写体的图片 B = zeros(28,28);%将行向量重新转换成原始的图片 for i = 1
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
