今天我想分享一个简单的 idea,它既不新颖也不花哨。甚至很多人都有过这个想法。但是无论你有没有这么想过,我都希望你能抽出几分钟和我一起重新感受这个想法。
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
把维数为n维的向量用一个n+1维向量来表示(如x,y,z转换为x,y,z,w),齐次坐标有以下性质:
前两次文章有读者私信说Matlab初学,基础较差,本次分享一下Matlab的基础内容,熟练者可以跳过本文,后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
原题链接 描述:输入两个整数 n 和 m,输出一个 n 行 m 列的矩阵,将数字 1 到 n×m 按照回字蛇形填充至矩阵中。
本文主要是个人在学习过程中的笔记和总结,如有错误欢迎留言指出。也欢迎大家能够通过我的邮箱与博主进行交流或者分享一些文章和技术博客。
好的书籍是人类进步的阶梯,但有些人却找不到优秀的阶梯,为此我们开设了书籍翻译这个栏目,作为你学习之路的指路明灯;分享国内外优秀书籍,弘扬分享精神,做一个知识的传播者。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | Molly 寒小阳 “ 自学AI的过程中,我们非常需要理解这些数学符号。它可以让你用一种非常简洁的方式来表达一个复杂的想法。 ” 你是否跟我一样,自幼恨透数学。 现在,我终于发现了我对数学绝缘的最主要原因:我的老师从来不去回答最重要的问题:我为什么要学数学?学数学有什么用? 他们只是在黑板上写下一大堆方程,并让我记下来。 现在,如果你对AI这个激动人心的领域感兴趣,那么它将是回答这个问题最好的答案!那就是,我想要写一个
第二种类型的无监督学习问题,叫做降维。 这里有一些,你想要使用降维的原因: ① 数据压缩 数据压缩不仅能对数据进行压缩,使得数据占用较小的内存或硬盘空间。它还能对学习算法进行加速 ② 可视化数据
小孔模型成的是倒像,为了表述与研究的方便,我们常常将像面至于小孔之前,且到小孔的距离仍然是焦距f,这样的模型与原来的小孔模型是等价的,只不过成的是正像,符合人的直观感受。 在这种情况下,往往将小孔称作光心(Optical Center)。
颜色空间系列代码下载链接:http://files.cnblogs.com/Imageshop/ImageInfo.rar (同文章同步更新)
经典加密法 01 仿射加密法 在说仿射加密之前,有必要先说一下单码加密。单码加密法具有固定替换模式的加密方法,即明文中的每个字母就由密文中的一个字母所替换。而仿射加密就是单码加密法的一种。 在仿射加密中,字母表的每个字母代表一个数字,例如a=0,b=1,c=2,……,z=25。仿射加密的秘钥为0~25之间的数字对(a,b),a与26的最大公约数必须为1,即GCD(a,26)=1,也就是说能整除a和26的只有1。例如,a=2就不行,因为2可以整除2和26。a=5就可以,因为只有1才能整除5和26。 假设p为
前言 最近几个月在做逻辑思维僵化的康复训练,刚好大学的教练说能争取到一个比赛的名额,于是兴致勃勃找了原来的队友和一个老学长,愉快的报名参加比赛。 于是开始组队做做练习赛,这次的练习题目是2016
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
有很多种方式可以描述旋转,但是使用欧拉角来描述是最容易让人理解的。这篇文章将会介绍欧拉角的基础知识、欧拉角的问题和如何去解决这些问题,当然还有欧拉角无法解决的万向节死锁问题,在最后还会介绍如何将欧拉角转换成矩阵,便于程序计算。
我们经常用到替换,最常用的命令是sub或者gsub,这两个命令相当强大,但是也有缺点,比如每次只能操作1个替换对象,如果需要批量替换,则需要替换很多次,而且不能作用于数据框和矩阵。
行列式在数学中,是一个函数,其定义域为det的矩阵A,取值为一个标量,写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论,还是在微积分学中(比如说换元积分法中),行列式作为基本的数学工具,都有着重要的应用。 行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说,在 n 维欧几里得空间中,行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。
一、动态规划的基本思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。 在这类问题中,可能会有许多可行解。 每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。 基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。 如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。 我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。 这就是动态规划法的基本思路。 具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式。 二、设计动态规划法的步骤 找出最优解的性质,并刻画其结构特征; 递归地定义最优值(写出动态规划方程); 以自底向上的方式计算出最优值; 根据计算最优值时得到的信息,构造一个最优解。 步骤1~3是动态规划算法的基本步骤。 在只需要求出最优值的情形,步骤4可以省略; 若需要求出问题的一个最优解,则必须执行步骤4。 三、动态规划问题的特征 动态规划算法的有效性依赖于问题本身所具有的两个重要性质: 最优子结构: 当问题的最优解包含了其子问题的最优解时,称该问题具有最优子结构性质。 重叠子问题: 在用递归算法自顶向下解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只解一次,而后将其解保存在一个表格中,在以后尽可能多地利用这些子问题的解。
这一部分,将R语言stringr包中的使用正则表达式的字符串函数简单介绍一下,会用到正则表达式的相关内容,有关正则表达式的知识可以回顾R&Python Data Science系列:数据处理(6)--字符串函数基于R(二)
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
P300是大脑认知过程中产生的一种事件相关电位,主要与期待、意动、觉醒、注意等心理因素有关。Sutton等人发现,当人脑受到小概率相关事件的刺激时,脑电信号中会出现一个潜伏期约为300ms的正向波峰,P300因此得名。
激光雷达成本高,用廉价的立体视觉替代它可行吗? 作者:Jeremy Cohen 编译:McGL
这一节话不多说,这一期直接进入主题,开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前,先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集,之后在介绍数据结构时,也会大量使用到这些数据集。
MATLAB基本语法变量变量名保留变量不适合做变量名变量不应当覆盖内置函数变量类型数字型变量的显示格式MATLAB命令行使用MATLAB进行数字运算使用MATLAB计算数学表达式MATLAB内置的数学函数使用MATLAB进行矩阵运算定义矩阵向终端输入矩阵使用冒号运算符创建向量定义特殊矩阵矩阵的索引矩阵的操作操作矩阵的运算符操作矩阵的函数
可以分作三部分组成 第一部分是:ASCII非打印控制字符 第二部分是:ASCII打印字符; 第三部分是:扩展ASCII打印字符
这也就是m12,m13,m14,m15为什么特别,m0,m1,m2,m3为什么和x息息相关
【AI100 导读】欢迎阅读《数学不好,也可以学好人工智能》系列的第六篇文章。如果你错过了之前的五部分,一定记得把它们找出来看一下!这篇文章作者会帮你学习数学符号,打下坚实的基础,将所有符号与现实结合
神经网络的每一层可以看做是使用一个函数对变量的一次计算。在微分中链式法则用于计算复合函数的导数。反向传播时一种计算链式法则的算法,使用高效的特定运算顺序。
双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。
这篇文章通过R语言代码的形式,介绍给定方差组分的情况下,如何根据两种矩阵求解的方法分别计算BLUE值和BLUP值。
SLAM的全称——Simultaneous Localization and Mapping(同时定位与地图的构建)。它有三层含义,第一是进行机器人的姿态估计,第二是构建地图,第三是同时进行这两个事情。SLAM是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题,机器人构建地图的时候需要知道自己目前所在的位置(定位),同时在定位到自己的位置之后要进行下一步——走,需要看周围的地图。
【问题描述】 在计算机存储中,12.5MB是多少字节? 【答案提交】 这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分。
早期的音频系统都是基于声音的模拟信号实现的,在声音的录制、编辑和播放过程中很容易引入各种噪声,从而导致信号的失真。随着信息技术的发展,数字信号处理技术在越来越多领域得到了应用,数字信号更是具备了易于存储和远距离传输、没有累积失真、抗干扰能力强等等,信号和信号处理都往数字化发展。为了使得数字音频可以被高效地压缩存储并高品质地还原,数字音频的编码技术就变成至关重要的一个部分了。本篇文章会介绍当今的音频的编码器(传统算法非深度学习)的两大主流阵营之一的基于线性预测的语音编码器的原理。
通过之前的教程,对WebGL中可编程渲染管线的流程有了一定的认识。但是只有前面的知识还不足以绘制真正的三维场景,可以发现之前我们绘制的点、三角形的坐标都是[-1,1]之间,Z值的坐标都是采用的默认0值,而一般的三维场景都是很复杂的三维坐标。为了在二维视图中绘制复杂的三维场景,需要进行相应的的图形变换;这一篇教程,就是详细讲解WebGL的图形变换的过程,这个过程同样也适合OpenGL/OpenGL ES,甚至其他3D图形接口。
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解,就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组;然后传入填充的范围,用where=来确定填充的区域;最后可以加上填充颜色啦,透明度之类修饰的参数。
PCA(Princile Component Analysis),中文名叫做主成成分分析,它的主要理论是:线性组合输入空间,以期找到一组标准正交基,实现坐标变换。 PCA的主要应用有以下几点:
- yesterday = np.datetime64('today', 'D') - np.timedelta64(1, 'D') - today = np.datetime64('today', 'D') - tomorrow = np.datetime64('today', 'D') + np.timedelta64(1, 'D')
今天的信号与系统,DSP知识点参考 Spoken Language Processing 第5, 6 章
将一个物体显示到屏幕上,这个事情似乎非常简单,以至于我们基本上认为它已经天经地义到直接告诉计算机我们要显示什么物体它就会自动显示出来,毕竟我们拍照的时候就是举起相机按下快门就会出现一张图片了。但事实上,相机是基于物理感光元件实现了从三维世界到二维图片的投影,在计算机的程序世界中一切都需要被计算出来,也就是说,我们只有一堆图形的描述信息,我们需要自己将这些图形在二维的平面上绘制的方式告诉操作系统,操作系统才能最终在屏幕上绘制出我们想要的图形。
前言:MATLAB是数学建模比赛中较受欢迎的一种编程语言,为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴的需求,我们创建了这个专题,并会在接下来的一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。
在 {align} 中灵活组合 \text 和 \tag 语句。\tag 语句编号优先级高于自动编号。
Numpy是用Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一,它可以用来存储和处理大型矩阵,并且Numpy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库,专为进行严格的数字处理而产生。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
这行代码定义了一个变量 num_intervals,它代表将 s 和 z 取值范围分成的子区间个数。这个变量在后面的代码中也会被用到。
注:本篇中的一些图采用横线放置,若观看不方便,可点击文章末尾的阅读原文跳转到网页版
作者: 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript http://blog.fens.me 前言 用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离,并用R语言实现,与Mahout的结果进行对比。 Mahout是Hahoop家族用于机器学习的一个框架,包括三个主要部分,推荐,聚类,分类! 我在这里做的是推荐部分。推荐系统在现在的互联网应用中很常见,比如,亚马逊会推荐你买书,豆瓣会给你一个书评,影评。 目录 Mahout的模型介绍 R语言模型实
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