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使用java数组和标准

首先给出和标准的计公式?? data)), 2)); } variance = variance data.length; return variance; } population standard deviation 总体标准 总和Sum + cal.Sum(testdata)); System.out.println(平均值Mean + cal.Mean(testdata)); System.out.println(总体 (testdata)); System.out.println(样本Sample Variance + cal.Sample_Variance(testdata)); System.out.println (样本标准Sample STD_dev + cal.Sample_STD_dev(testdata)); }}结果?

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正则化对的影响

——ML Note 41 线性回归的正则化—ML Note 42 那这个正则化和的偏又有什么关系呢?本节视频有深入介绍。 上节视频我们知道,多项式拟合的阶数选择不合理会加大偏。那正则化式中,lambda取值不合适也会对偏造成影响。如下图:? 与之类似的,验证集、测试集的平和的用和前面的优化目标用相同。?与找多项式阶数类似的,我们设置一个lambda可能的取值区间,然后以一定的步长去试最好的那个lambda。? 针对上图案例的步骤如下:Step1:使用训练集训练出12个不同程度的正则化模型,每个lambda一个;Step2:使用12个模型分别对交叉验证集计出验证误;Step3:得出交叉验证误最小的那个模型 ;Step4:使用Step3中得到的模型计测试集上的误,看是否能够推广。

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    用 C++ 和 Java,有别吗?

    条件判断与循环条件判断面,C++ 与 Java 的 if 语句、switch 语句用都相同;逻辑表达式的结构和语、逻辑运符的优先级也都相同。 7、枚举与 C 相比,C++ 强化了类型异,枚举变量和整数变量之间不能互相赋值,但是使用依然是直接使用枚举值,没有限制域。 从语层面看,二者的异很小,就小规模的而言,也很少会用到继承和重载之类的情况,所以,Java 程序员看懂 C++ 的 class 定义与实现一点都不难。 10、总结本文介绍了 C++ 和 Java 在基本语层面的对应关系,因为代码涉及的语言面深度有限,所以本文介绍的内容也比较基础。 通过对比发现不管是用 C++ 还是用 Java 来写别基本不大,如果朋友们对想再深度了解,可以看一下《应该怎么“玩”?》。

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    如何理解中的偏和噪声?

    如何降低偏(bias)?参考Machine Learning Yearning,Andrew Ng增加的复杂度,比如神经网络中的神经元个数或者层数,增加决策树中的分支和层数等。 正则化,dropout等),正则化降低的同时也可能增大偏;筛选输入的特征(feature selection),这样输入的特征变少后,也会减小;降低模型复杂度,比如对决策树的剪枝、减少神经网络的层数等 ;优化模型的结构有时候也会有用; K最近邻(K-NearestNeighbor)中随着K的增大bias和variance会怎么变化? 通常来说:线性或者参数化的一般具有高偏(bias)低(variance)的特点,比如线性回归,线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),Logistic回归等线性模型 ;非线性或者非参数化的则常表现出低偏(bias)高(variance),比如决策树,KNN,SVM;参考资料: 机器学习,周志华;统计学习,李航;http:scott.fortmann-roe.comdocsBiasVariance.htmMachine

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    背景提取——帧间、背景、ViBe、ViBe+

    背景提取——帧间、背景、ViBe、ViBe+背景提取是在视频图像序列中提取出背景,背景就是场景中静止不动的景物。 背景提取有很多。针对静止摄像机的帧间、高斯背景、ViBe背景提取以及它的改进ViBe+,还有针对运动摄像机的光流等。 本文针对静止摄像机的背景提取进行讲解,主要讲解帧间、背景,ViBe,以及ViBe+原理背景是一种对静止场景进行运动分割的通用,它将当前获取的图像帧与背景图像做分运,得到目标运动区域的灰度图,对灰度图进行阈值化提取运动区域,而且为避免环境光照变化影响,背景图像根据当前获取图像帧进行更新 根据前景检测,背景维持和后处理,存在几种不同的背景

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    ,用 C++ 还是用 Java别大吗?

    条件判断与循环条件判断面,C++ 与 Java 的 if 语句、switch 语句用都相同;逻辑表达式的结构和语、逻辑运符的优先级也都相同。 与之对应的 Java 语言初始化二维数组的形式是:?C++ 也支持动态内存形式的二维数组,一般有两种使用Java 都有与之对应的习惯用:?与之对应的 Java是:?这代码相似度很高。 枚举与 C 相比,C++ 强化了类型异,枚举变量和整数变量之间不能互相赋值,但是使用依然是直接使用枚举值,没有限制域。 从语层面看,二者的异很小,就小规模的而言,也很少会用到继承和重载之类的情况,所以,Java 程序员看懂 C++ 的 class 定义与实现一点都不难。 总结本文介绍了 C++ 和 Java 在基本语层面的对应关系,因为代码涉及的语言面深度有限,所以本文介绍的内容也比较基础。

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    用Welford实现LN的更新

    【GiantPandaCV导语】 前段时间debug LayerNorm的时候,看见Pytorch LayerNorm计式与我们并不一样。 1回顾常见的 Two-pass这种就是的定义式了: 简单来说就是样本减去均值,取平,然后再累加起来除以样本数量(这里就不再具体分总体和样本了)。 因为他需要循环两遍原始数据:第一遍统计,计均值第二遍再将样本值和均值计,得到 当数据比较大的时候,两遍循环耗时也比较多Naive我们还知道和均值的一个关系式子 相比Two-pass, 最后再分别计两者的均值,通过上述关系式子得到结果根据维基百科的介绍,前面这两种的一个共同缺点是,其结果依赖于数据的排序,存在累加的舍入误,对于大数据集效果较Welford此前大部分深度学习框架都采用的是 Naive的计,后续Pytorch转用了这套

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    【Linux】Shell 时间运以及时间

    时间的加减,以及时间的计。1。时间加减这里处理,是将基础的时间转变为时间戳,然后,需要增加或者改变时间,变成 秒。 如:1990-01-01 01:01:01 加上 1小时 20分处理:a.将基础时间转为时间戳time1=$(date +%s -d 1990-01-01 01:01:01)echo $time1631126861 【时间戳】 b.将增加时间变成秒# time2=$((1*60*60+20*60))# echo $time24800c.两个时间相加,计出结果时间time1=$(($time1+$time2))time1 时间如:2010-01-01 与 2009-01-01 11:11:11 时间原理:同样转成时间戳,然后计天,时,分,秒time1=$(($(date +%s -d 2010-01-01) 补充说明:shell 单括号运符号:a=$(date);等同于:a=date;双括号运符:a=$((1+2));echo $a;等同于:a=expr 1 + 2

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    使用Python计相关系数

    使用Python计,协和相关系数 数学定义 期望 设随机变量X只取有限个可能值a_i (i=0, 1, ..., m),其概率分布为P (X = a_i) = p_i. 注意:样本和总体的区别 统计学上对于样本的无偏估计使用如下公式计: s^2 = frac{1}{n-1} sumlimits_{i=1}^n(x_i -bar{x})^2 前面有一个系数frac {1}{n-1},当时当样本数量很大的时候,frac{n}{n-1}近似为1,可以直接使用总体公式进行计。 () # 计标准stdx = x.std()stdy = y.std() # 计矩阵covxy = np.cov(x, y)print(covxy) # 我们可以手动进行验证# covx等于 covxy, covy等于covxy# 我们这里的计结果应该是约等于,因为我们在计的时候是使用的总体(总体和样本是稍微有点区别的)covx = np.mean((x - x.mean()

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    优化——分进化(DE)

    一、分进化的介绍   分进化(Differential Evolution, DE)是一种基于群体异的启发式随机搜索,该是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的 DE也属于智能优化,与前面的启发式,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的优化。DE是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化。 二、分进化的流程初始化种群变异交叉选择?三、分进化的具体步骤   对于无约束优化问题??利用分进化求解这样的优化问题,主要分为初始化、变异、交叉和选择等几项操作。 一、Java实现package org.zzy.de; import java.util.Random; public class Population { public static int NP = * * @param XTemp根据个体计适应值 * @return返回适应值 * public double CalculateFitness(double XTemp * XTemp; 做一个X的平相加的函数

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    优化——分进化(DE)

    一、分进化的介绍   分进化(Differential Evolution, DE)是一种基于群体异的启发式随机搜索,该是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev DE也属于智能优化,与前面的启发式,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的优化。DE是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化。 二、分进化的流程初始化种群变异交叉选择?(DE流程)三、分进化的具体步骤   对于无约束优化问题??利用分进化求解这样的优化问题,主要分为初始化、变异、交叉和选择等几项操作。 2、变异       DE通过分策略实现个体变异,常见的分策略是随机选取种群中两个不同的个体,将其向量缩放后与待变异个体进行向量合成。?其中,?,?和?是三个随机数,区间为?,? 3、交叉   交叉操作的目的是随机选择个体,因为分进化也是一种随机,交叉操作的是:?其中,?称为交叉概率。通过概率的式随机生成新的个体。

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    java集合对称

    序本文简单介绍下计集合对称的几种。 guava在guava里头是用symmetricDifference Set a = new HashSet(Arrays.asList(1, 2, 3, 4)); Set b = new HashSet result = Sets.symmetricDifference(a,b); System.out.println(result);collection4在collection4里头是用disjunction SetUtils.disjunction(a, b); assertTrue(result.toSet().contains(5) && result.toSet().contains(3));改进上述的两个都不能标注哪些元素属于第一个集合 ,哪个属于第二个集合,有时候我们又想获取对称的时候顺便能够计出哪个元素属于哪个集合,这个时候怎么办呢,可以模仿collection4中的来获取:public static Pair disjunction2

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    Sweet Snippet 之

    的简单实现 在概率统计中,用于衡量一组数据的离散程度,相关的计公式如下(总体):μ=1N∑i=1Nxiσ2=1N∑i=1N(xi−μ)2 begin{aligned} &mu = frac }(x_i - mu)^2 end{aligned} ​μ=N1​i=1∑N​xi​σ2=N1​i=1∑N​(xi​−μ)2​其中 μmuμ 为数据的平均值, 而 σ2sigma^2σ2 即是(总体) ,简单的就是按照上述公式重新计一遍,我们可以通过计数据子集式来模拟这个过程:-- Luafunction variance_list(values) local ret = {} for i = 1, #values do ret = variance(values, i) end return retend更好的一种式是通过递推来计数据子集的,这需要对的计公式做一些变形 N1​(i=1∑N​xi2​−Nμ2)⟹σ2=N1​(i=1∑N​xi2​−N(N∑i=1N​xi​​)2)⟹σ2=N1​(i=1∑N​xi2​−N(∑i=1N​xi​)2​)​基于此,我们就可以递推的计数据子集的

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    Java和运

    设计的原则:的本意是功能块,就是实现某个功能的语句块的集合。我们设计的时候,最好保持的原子性,就是一个只完成 1 个功能,这样利于我们后期的扩展。 的要点Java类似于其它语言的函数,是一段用来完成特定功能的代码片段,声明格式: 返回值类型 名(形式参数列表){Java语句;… … …}形式参数:在被调用时用于接收外界输入的数据 Java 语言中使用下述形式调用:对象名.名(实参列表)实参的数目、数据类型和次序必须和所调用声明的形参列表匹配,return 语句终止的运行并指定要返回的数据。 Java 中进行调用中传递参数时,遵循值传递的原则:基本类型传递的是该数据值本身。引用类型传递的是对对象的引用,而不是对象本身。java中只有值传递!!! 运符(operator)Java 语言支持如下运符:术运符: +,-,*,,%,++,--赋值运符 =关系运符: >,=,>,> (了解即可)条件运符 ?

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    java集合交并集

    序这里简单介绍下,如何使用apache commons以及guava的类库来计集合的交并集。 org.apache.commons commons-collections4 4.1 guava 交集 Set intersectionSet = Sets.intersection(set1, set2); 集 set2);commons-collection4 交集 Collection intersectionSet = CollectionUtils.intersection(set1, set2);

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    DiffUtil和它的

    DiffUtil和它的前言学习MyersDiff 是从 DiffUtils 源代码开始的,但DiffUtil和它的这篇却是文章是在写完 Myers‘Diff之贪婪 和 Myers ‘Diff之线性空间细化 这两篇文章之后着手的。 Myers‘Diff之贪婪 和 Myers‘Diff之线性空间细化 这两篇文章中的知识。 snake,它的核心也就是Myers。 * 由于增量是正向和反向中心之间的异,因此我们知道需要检查中间snack的d值。 * 对于奇数增量,我们必须寻找异为d的前向路径与异为d-1的反向路径重叠。

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    】相邻最大

    问题描述给定一个数组,求如果排序之后,相邻两数的最大值,要求时间复杂度O(N) 例子: 5,9,8,3,15 那么排序后的数,3,5,8,9,15,因此相邻最大值为15-9=6解题思路由于时间复杂度要求为 由于只有N个数,那么必有一个桶为空桶 3)遍历数组,将所有数入桶,并记录每一个桶的max和min 4)不需要考虑桶内数的值,因为它都不会大于空桶两边的桶的值 5)遍历每一个桶,由于每个桶只存该区间的 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的值,即可获得最大的值实现代码 public static int maxGap(int > max) { max = nums; } if (nums Math.min(minNums, nums) : nums; hasNum = true; } int res = 0; int lastMax = maxNums; 4)不需要考虑桶内数的值,因为它都不会大于空桶两边的桶的值 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的值,即可获得最大的值 for(int i = 0; i

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    DiffUtil和它的

    DiffUtil和它的? 在这里插入图片描述前言学习MyersDiff 是从 DiffUtils 源代码开始的,但DiffUtil和它的这篇却是文章是在写完 Myers‘Diff之贪婪 和 Myers‘Diff之线性空间细化 这两篇文章之后着手的。 再次提醒一下代码阅读需要先了解 Myers‘Diff之贪婪 和 Myers‘Diff之线性空间细化 这两篇文章中的知识。 * 由于增量是正向和反向中心之间的异,因此我们知道需要检查中间snack的d值。 * 对于奇数增量,我们必须寻找异为d的前向路径与异为d-1的反向路径重叠。

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    C++、Java异对照表

    C++、Java异对照表C++ and Java Syntax Differences Cheat SheetFirst, two big things--the main function and does not require a semicolon C++ class Bar {};Java class Bar {}Method declarations  的声明 Same, except that in Java, must always be part of a class, and may prefix with publicprivateprotected Constructors and destructors  构造函数与析构函数 Constructor has same syntax in both (name of the class), Java has no exact static private int x; static initialization block { x = 5; }}Scoping static methods and namespaces  静态作用域

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    首次适应、最佳适应和最适应

    关于首次适应、最佳适应和最适应,先看一下百度百科的解释,已经说出了三者的最大区别。 首次适应(first-fit): 从空闲分区表的第一个表目起查找该表,把最先能够满足要求的空闲区分配给作业,这种的目的在于减少查找时间。 最佳适应(best-fit):从全部空闲区中找出能满足作业要求的,且大小最小的空闲分区,这种能使碎片尽量小。 最适应(worst-fit):它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区,从而使链表中的节点大小趋于均匀。 首次适应: 为212k分配空间: 依次找寻,找到第一个大于212k的空闲区; 找到第二个空闲区500k>212k,分配给212k,剩余288k空闲区; 为417k分配空间: 依次找寻,找到第一个大于

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