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数值优化（3）——线搜索中的步长选取方法，线性共轭梯度法

其实不必，因为四次函数的最小值点无法再解析表示了。如果要数值上求解，其复杂度就远远超出了我们这里的要求。所以我们还是使用三次函数的插值，也就是说，我们**抛弃最开始的点 。...虽然名字叫共轭梯度法，但是实际上这个算法完全没有引入“共轭梯度”这样的概念…… 与之前所说的线搜索不同，共轭梯度法的关键在于修改方向。...你可以看出来，共轭梯度法的核心就是希望选取一系列的共轭方向，使得共轭性得到满足。而这个算法是通过之前一步的搜索方向，来得到当前的搜索方向，使得共轭性能够得到满足。...而线性共轭梯度法也正是这么做的（它每一步都取了精确步长），所以直观上很好理解这个结论。当然了，严格的证明就要严格的走线性表示的写法，通过求偏导的方式来解决。...好了，到此我们已经算是将共轭梯度法的核心思想介绍完毕了。但是共轭梯度法的完整算法还没有给出，我们会在下一节再继续说。 小结 本节我们关注了线搜索方法中步长选取的插值法与初始步长选取的重要方法。

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SAS DDE(Dynamic data exchange ) output Excel

r1c1:r1c6" notab; data _null_; file recrange; put "SEX " '09x'; run; filename recrange...r1c1:r1c6"中class.xlsx为新建Excel名称，sheet1为新建Excel里面激活的一个sheet也是向里面写数据，后面可以通过rename来实现自定义sheet名称。...r表示第几行，C表示第几列，：表示 “至” 。。这样就可以精确的控制你要输出的数据随心所意的放在Excel的中的那个位置了。...在真正输出的过程中，操作方法如下： 1.先获取待输出数据集的变量结构，proc contents 或者sql 中的数据集字典的方式 获取变量的label/变量名称然后通过复制给一个宏变量，通过第一个filname...将变量名给输出到Excel 2.第二个filename是为为了将数据集需要输出的数据进行输出，这个时候我也通过赋值宏变量的方式进行操作，因为写成宏以后只用填写数据集和输出路径就可以实现输出。

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Excel狂魔？单元格做计算机视觉：人脸检测、OCR都不在话下

上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。 ? 图 1：将一张图像转换为 Excel 单元格表示的灰度图像。...这个项目不要求你提前掌握计算机视觉背景知识，但需要了解 Microsoft Excel 基础操作，会阅读 Excel 文档或上网搜索需要用到的公式的相关解释。对于后者，推荐使用 Exceljet。...我们知道每个单元格都可以表示一个值，那么很多个单元格是不是就可以表示成矩阵了？ ? 对示例文件的截图（样本图片局部），可以看到 Excel 单元格表示了图像的灰度。...熟悉 Excel 中 R1C1 公式引用样式的人或者喜欢冒险的人，应该尝试通过查看 Excel 选项来切换到 R1C1 引用样式。...作者使用的是一个流行的人脸检测算法，仅使用三个类 Haar 特征和两个步骤。这一算法是针对蒙娜丽莎（示例）中的图像手工设计的。

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预告：利用VLookup制作学生成绩报告书

制作学生成绩报告书 【知识点】 所用到的函数： ◆函数1 VLookup 前面有介绍过 ◆函数2 INDIRECT函数返回由文本字符串指定的引用，可以用于：创建开始部分固定的引用；创建对静态命名区域的引用；创建固定的数值组...INDIRECT函数的语法如下： INDIRECT(ref_text,a1) ref_text是代表引用的文本字符串 如果a1为TRUE或者忽略，使用A1引用样式;如果为FALSE，使用R1C1引用样式...函数不能对动态命名区域进行引用 ◆函数3 Excel中MATCH函数是一个很强大的辅助函数， MATCH函数语法为：MATCH（lookup_value,lookuparray,match-type） lookup_value：表示查询的指定内容...； lookuparray：表示查询的指定区域； match-type：表示查询的指定方式，用数字-1、0或者1表示，具体如图： 先看看效果图，有时间再来解析其中的函数 ========The End

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Excel狂魔？单元格做计算机视觉：人脸检测、OCR都不在话下

上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。 ? 图 1：将一张图像转换为 Excel 单元格表示的灰度图像。...这个项目不要求你提前掌握计算机视觉背景知识，但需要了解 Microsoft Excel 基础操作，会阅读 Excel 文档或上网搜索需要用到的公式的相关解释。对于后者，推荐使用 Exceljet。...我们知道每个单元格都可以表示一个值，那么很多个单元格是不是就可以表示成矩阵了？ ? 对示例文件的截图（样本图片局部），可以看到 Excel 单元格表示了图像的灰度。...熟悉 Excel 中 R1C1 公式引用样式的人或者喜欢冒险的人，应该尝试通过查看 Excel 选项来切换到 R1C1 引用样式。...作者使用的是一个流行的人脸检测算法，仅使用三个类 Haar 特征和两个步骤。这一算法是针对蒙娜丽莎（示例）中的图像手工设计的。

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c标准库总结

isgraph  int isgraph ( int c ); 检查c是否有图形表示法。带有图形表示法的字符是除了空白字符（比如 ’ '）以外的所有可打印的字符。为假返回0,否则返回其它值。 ...宏描述FLT_ROUNDS定义浮点加法的舍入模式，它可以是下列任何一个值： -1 表示无法确定 ; 0 表示趋向于零; 1表示去最近的值; 2趋向于正无穷; 3趋向于负无穷。...FLT_RADIX此宏定义了指数表示的基数。基数2表示二进制，基数10表示十进制，基数16表示十六进制。...在此头文件中声明了结构提lconv以及函数setlocale和localeconv，以及配合它们使用的一些宏。  结构体lconv  此结构体保存写入数值（货币值和非货币值）的格式信息。...    函数功能memchr搜索前n个字节中第一次出现字符c的位置strchr搜索字符串中第一次出现的c的位置strcspn检索字符串str1中连续几个字符都不包含字符串str2中的字符strpbrk检测

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c标准库总结

isgraph  int isgraph ( int c ); 检查c是否有图形表示法。带有图形表示法的字符是除了空白字符（比如 ’ '）以外的所有可打印的字符。为假返回0,否则返回其它值。 ...宏描述FLT_ROUNDS定义浮点加法的舍入模式，它可以是下列任何一个值： -1 表示无法确定 ; 0 表示趋向于零; 1表示去最近的值; 2趋向于正无穷; 3趋向于负无穷。...FLT_RADIX此宏定义了指数表示的基数。基数2表示二进制，基数10表示十进制，基数16表示十六进制。...在此头文件中声明了结构提lconv以及函数setlocale和localeconv，以及配合它们使用的一些宏。  结构体lconv  此结构体保存写入数值（货币值和非货币值）的格式信息。...    函数功能memchr搜索前n个字节中第一次出现字符c的位置strchr搜索字符串中第一次出现的c的位置strcspn检索字符串str1中连续几个字符都不包含字符串str2中的字符strpbrk检测

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Excel宏教程 (宏的介绍与基本使用)

它可以轻松地完成数据的各类数学运算，并用各种二维或三维图形形象地表示出来，从而大大简化了数据的处理工作。但若仅利用excel的常用功能来处理较复杂的数据，可能仍需进行大量的人工操作。...图表工作表的索引号表示 图表工作表在工作簿的工作表标签栏上的位置。...利用Rows、Column可以获得区域中第一块的第一行行号、第一列列号，所得值均以十进制数表示。...如下例将相对于活动单元格左侧第4列、向上第6行至向上第2行的单元格数值之和赋给活动单元格（以本行、本列为第0行、0列）： ActiveCell.Formula=”=AVERAGE(R[-6]C[-4]...R1C1:R4C1)” 但需注意的是：当被引用的工作表名中含有某些可能引起公式歧义的字符时，需要用单引号’将工作表名括起来。

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整理计算机病毒的知识点,计算机病毒知识点整理「建议收藏」

打开需要检查的文档，单击“文件”菜单栏，选择“另存为”命令，如果对 话框中的保存类型固定为“文档模板”， 则表示这个文件已经感染了宏病毒。...二、清除宏病毒的方法 1、 OFFICE2003方法： 打开文档，工具――宏――宏(或者使用组合键“Alt＋F8”,如OFFICE版本不同找不到选项，可以使用此组合键)调出宏对话框，如果在弹出的对话框中有已经记录的宏的话...，那就极有可能是宏病毒，删除所有的宏就可以了。...但是有些宏病毒“知道”用户会找到No rmal.dot并删除掉，所以它会在硬盘的多个目录中放上同样的No rmal.dot，如果只删除Templates下的一个，Word会按照Windows缺省的搜索路径进行搜索...2、设置宏安全性。 Office2003方法，打开文档－工具－选项－安全性－宏安全性－安全级。

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最新训练神经网络的五大算法

因此，我们尝试在参数空间内逐步搜索，来寻找最优解。每搜索一步，重新计算神经网络模型的参数，损失值则相应地减小。 　　我们先随机初始化一组模型参数。接着，每次迭代更新这组参数，损失函数值也随之减小。...它能加快梯度下降法典型的慢收敛，同时避免了牛顿法对Hessian矩阵的评估、存储和反转所需的信息。 在共轭梯度训练算法中，搜索沿着共轭方向执行，通常能比梯度下降方向产生更快的收敛。...用d表示训练方向向量。然后，从初始参数向量w0和初始训练方向向量d0 = -g0开始，共轭梯度法构造训练方向的序列可表示为： di+1 = gi+1 + di·γi, i=0,1,......该近似值仅使用损失函数的一阶导数的信息来计算。 Hessian矩阵由损失函数的二阶偏导数组成。拟牛顿法背后的主要思想是仅使用损失函数的一阶偏导数，通过另一矩阵G得到近似Hessian矩阵的逆。...拟牛顿法的公式可表示为： wi+1 = wi - (Gi·gi)·ηi, i=0,1,... 训练速率η可以设置为固定值或通过线性最小化得到。

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基于关联规则的每日音乐分享

基于这条规则，可以有效限制搜索规则的次数。例如，如果集合{轻音乐，古典}是频繁的，当且仅当{轻音乐}和{古典}同时频繁地发生。...因此，如果轻音乐或者古典中只要有一个是非频繁的，那么任意一个含有这两项的集合都可以从搜索中删除。...5.2 数据准备 事务性数据是无法直接被利用的，为解决此问题采用了一个称为稀疏矩阵的数据结构，稀疏矩阵的每一行表示一个项集，每一列表示项集中的一个事物。...除了可视化歌手信息，还可以可视化整个稀疏矩阵,矩阵中填充有黑色单元表示在这行中，该列被选择了。例如，第一行有5个黑色单元，表示这个项集中有5个事物。 image(singer) ?...#使用apriori的默认参数值:support=0.1,confidence=0.8 >apriori(singer) set of 2 rules 使用默认参数值只找到两条规则，显然是不够的，需要修改参数值

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实现一个h264编码器前期准备

帧差值（Framedifferencing）算法是一种典型的时间压缩法，它通过比较本帧与相邻帧之间的差异，仅记录本帧与其相邻帧的差值，这样可以大大减少数据量。...因此，采用线性内插法产生1/8像素采样点。...一个slice有一帧图片内的若干宏块组成。编码器端对slice种包含的宏块数目没有限制。一个slice可以仅包含一个宏块也可以包含该帧中的所有宏块。...冗余slice允许编码器在同一数据流中嵌入同一slice中宏块地一个或多个冗余表示。这种做法和传输层冗余技术，例如包复制等，关键区别是在冗余slice中宏块地冗余表示可以使用不同地编码参数编码。...位置变换也称为位移，如果某个位移达到了最佳的相似性或匹配结果，则它称为搜索后运动。然后，运动补偿帧的块将填充属于先前帧的块的内容，这将和前面搜索的图案块产生最佳的匹配。

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论文拾萃 | 基于树表示法的变邻域搜索算法求解考虑后进先出的取派货旅行商问题(附C++代码和详细代码注释)

其中点0+和点0-表示起点，P={1+,...,n+}表示取货点集合，D={1-,...,n-}表示送货点集合。车辆的速度为单位速度（即从点x到点y的时间在数值上与其欧式距离dij相等）。...变邻域搜索主要是利用多个邻域结构对当前解进行搜索，让特定的目标函数值逐步优化。...三 使用树表示法的变邻域搜索算法求解考虑后进先出的取派货旅行商问题 旅行商问题中解的编码方式一般采用自然数编码并使用数组进行存储，如下图所示。...与数组存储方式相比，树表示法主要有以下优点： 节点序列表示的解与树表示的解释呈一一对应的关系，树形结构可以自动保证解的可行性，而节点序列表示的解不一定是可行解；基于树形表示方式，在用算子进行操作时不需要检验新生成解的可行性...ATSP算子：随机选择原树中的一个节点，如果此节点的子节点数目小于8，则使用穷举法优化子节点服务顺序；否则使用RAI算法进行搜索（即从此节点的子节点集合中随机踢出若干节点，再使用贪婪算法进行插入）。

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机器学习特征工程和优化方法

结构化数据类型可以看作关系型数据库的一张表，每列都 有清晰的定义，包含了数值型、类别型两种基本类型；每一行数据表示一个样本 的信息。 非结构化数据。...非结构化数据主要包括文本、图像、音频、视频数据， 其包含的信息无法用一个简单的数值表示，也没有清晰的类别定义，并且每条数 据的大小各不相同。...序号编码会按照大小关系对 类别型特征赋予一个数值ID，例如高表示为3、中表示为2、低表示为1，转换后依 然保留了大小关系。 独热编码(one-hot) 独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。...由于牛顿法是基于当前位置的切线来确定下一次的位置，所以牛顿法又被很形象地称为是"切线法"。牛顿法搜索动态示例图： ? 从本质上去看，牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。...共轭梯度法 共轭梯度法是介于梯度下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了梯度下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一

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你想知道的特征工程，机器学习优化方法都在这了！收藏！

非结构化数据主要包括文本、图像、音频、视频数据， 其包含的信息无法用一个简单的数值表示，也没有清晰的类别定义，并且每条数 据的大小各不相同。...序号编码会按照大小关系对 类别型特征赋予一个数值ID，例如高表示为3、中表示为2、低表示为1，转换后依 然保留了大小关系。...，整个式子表示的是残差的平方和，而我们的目的就是最小化这个目标函数值（注：该式子未加入正则项），也就是最小化残差的平方和。...共轭梯度法 共轭梯度法是介于梯度下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了梯度下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一...下图为共轭梯度法和梯度下降法搜索最优解的路径对比示意图： ? 3. 机器学习评估方法 混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。

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