完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第24章 DSP变换运算-傅里叶变换 本章节开始进入此教
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第18章 DSP控制函数-更好用的SIN，COS计算 本
书名The Hundred-Page Machine Learning Book，作者Andriy Burkov是Gartner的机器学习团队leader，人工智能专业PhD，有近20年各种计算项目的工作经验。
https://github.com/lygttpod/AndroidCustomView/blob/master/app/src/main/java/com/allen/androidcustomview/widget/WaveViewBySinCos.java
第一部分、 DFT 第一章、傅立叶变换的由来 第二章、实数形式离散傅立叶变换（Real DFT）
旋转变压器（resolver）是一种电磁式传感器，又称同步分解器。它是一种测量角度用的小型交流电动机，用来测量旋转物体的转轴角位移和角速度，由定子和转子组成。其中定子绕组作为变压器的原边，接受励磁电压，励磁频率通常用400、3000及5000HZ等。转子绕组作为变压器的副边，通过电磁耦合得到感应电压。旋转变压器的工作原理和普通变压器基本相似，区别在于普通变压器的原边、副边绕组是相对固定的，所以输出电压和输入电压之比是常数，而旋转变压器的原边、副边绕组则随转子的角位移发生相对位置的改变，因而其输出电压的大小随转子角位移而发生变化,输出绕组的电压幅值与转子转角成正弦、余弦函数关系，或保持某一比例关系，或在一定转角范围内与转角成线性关系。旋转变压器在同步随动系统及数字随动系统中可用于传递转角或电信号；在解算装置中可作为函数的解算之用，故也称为解算器。
“傅立叶变换是信号分析的基础。看到公式的瞬间，就有想要放弃的感觉～ 让我们从目的出发，逐步展现它的逻辑之美”
弦 : 可以看作是一个很长的吉他弦 代表长.而直角三角形中.弦长的就是 斜边了.
“前一篇文章介绍了简谐振动激励下的动力学方程理论解，工程应用中的输入激励一般不会是单纯的正/余弦信号。本篇将介绍更一般的求解：Duhamel积分。”
Wallis formula 有两个中文名字，华里士 公式 和 沃利斯公式，中文名看起来差别很大对吧，其实他俩是同一个公式。它还有个名字叫做 点火公式。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和
知识点： 准确率（Accuracy）,精确率（Precision）,召回率（Recall）,均方根误差（RMSE）
对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响，使得不同的指标之间具有可比性，帮助在进行迭代优化（如梯度下降）时更快地收敛至最优解。最常用的归一化方法有以下两种：
为了对模型的效果进行评估，我们就需要各种各样的指标，不同的问题需要不同的指标来评估，而且大部分的指标都是有局限性的，那么，我们就来盘点一下吧。
今天跟大家分享一篇发表在CIKM2021会议上的关于协同过滤框架的论文，该论文总结了一个简单且有效的CF框架，并探索了不同的损失函数以及负采样比率对最终推荐结果的影响。
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称， 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
一般傅里叶变换与反变换的公式是成对儿给出的。1、如果正变换 前有系数1/2*π，则反变换 前无系数2、如果正变换 前无系数，则反变换 前有系数1/2*π3、正、反变换 前.
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。
Excel中计算反三角函数需要用到反余弦函数(ACOS)、反正弦函数(ASIN)和反正切函数(ATAN)。函数ACOS是用来计算指定数值的反余弦值的，公式为：=ACOS(number)。
转载自品略图书馆 http://www.pinlue.com/article/2020/03/0118/169961870321.html
云朵君之前分享过不少时间序列相关文章，有时间序列基本概念介绍、有基本模型介绍、也有时间序列分析与预测实战案例。我发现，很多小伙伴私信云朵君，说的最多的就是需要案例数据。其实云朵君分享的文章，重点是介绍基本方法的使用，演示所用数据仅仅是用来演示，很多情况下并没有实际意义。这个时候，我们就不必纠结于数据本身。
在三维欧氏空间里，有且仅有五种正多面体：正四面体、立方体、正八面体、正十二面体、正二十面体。一般介绍正多面体的文献中，只会强调立方体和正四面体互为对偶，正十二面体和正二十面体互为对偶，正四面体与自身对偶。这里“对偶”的意思是一种操作：连接多面体的每个面中心，形成新的多面体。正四面体的面心一连就是正八面体，其余类似。这篇文章想做的是为大家展示五种正多面体可以形成一个变换的循环：从正四面体到正八面体，再到正二十面体，乃至正十二面体、立方体，最后回到正四面体。
协同过滤（CF）一般包含三个部分：交互编码器、负采样和损失函数。现有的大部分工作集中在设计更强模型上，对负采样和损失函数的改进的相关工作比较少。相较于交互信息的编码而言，另外两者也同样重要，本文作者提出了一个新的损失函数 cosine contrastive loss (CCL) ，将其合并到统一的CF框架中，命名为simpleX 。
A Contrastive Framework for Learning Sentence Representations from Pairwise and Triple-wise Perspective in Angular Space
其他函数，例如sqrt（平方根）、round（log 取整一个数字）和（自然对数），可以在cmath头文件中找到：
不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型，还是用深度学习来做目标跟踪，本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度，这就是典型的多输入。
二值分类器是机器学习中最常见的分类器。评价的指标也有很多，precision，recall，F1 score等等。ROC曲线也是之一。 ROC，Receiver Operating Characteristic Curve，受试者工作特征曲线。 ROC曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate，FPR），纵坐标为真阳性率（True Positive Rate，TPR）。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
注意：默认情况下，函数scale()对矩阵或数据框的指定列进行均值为0、标准差为1的标准化。要对每一列进行任意均值和标准差的标准化，可以使用如下的代码：
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
transfomer是自然语言处理中的一个重要神经网络结构，算是在传统RNN和LSTM上的一个升级，接下来让我们来看看它有处理语言序列上有哪些特殊之处
距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。
人脸识别有四个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和特征比较。人脸特征提取是面识别过程中最重要的任务之一。为了提高面识别的准确性，有必要增强模型提取判别性人脸特征的能力。
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
所谓语义匹配，就是在语义上衡量文本的相似度，在产业界有很多的应用需求。例如，在FAQ场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。本文介绍一种经典的语义匹配技术，DSSM，主要用于语料的召回和粗排。
直接数字合成器（DDS）或数控振荡器（NCO）是许多数字通信系统中的重要部件。正交合成器用于构造数字下变频器和上变频器、解调器，并实现各种类型的调制方案，包括PSK（相移键控）、FSK（频移键控（frequency shift keying））和MSK（minimum shift keyed）。数字生成 复数或实数正弦曲线采用查找表方案。查找表存储正弦曲线的样本。数字积分器用于生成合适的相位自变量，该相位自变量由查找表映射到期望的输出波形。简单的用户界面接受系统级参数，例如所需的输出频率和所生成波形的杂散抑制。
检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。
在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。
数据手册[1]博客首页[2]花了几个小时写了这篇博客，不得不说的是了解的还是皮毛而已，但尽力写的详细点，这比较适合新手，老手可以忽略繁琐的部分。注：学习交流使用！
“在之前的文章中，我们提到了不同振动试验规范的对比方法，未来几篇文章将详细介绍用ERS & FDS 的方法来进行对比。本篇简要介绍ERS & FDS 的计算过程，以及在计算过程中如何构造传递函数H”
GraphDB 最近刚刚升级到 8.7 版本，此次特别更新了矢量语义包，直接以插件形式整合到程序中。
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制，实际上已被应用于许多访问控制场景，不过目前面部识别或认证，主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上，有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧，或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物，就无法获得完整的正脸。因此，使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
无论怎样，看完这一组动图，你不仅能够感受到数学美丽的一面，同时也会对我们常见的公式定理有更深刻、直观的理解！
这是对比损失函数的一种变体，不再是使用绝对距离，还要考虑batch中其他样本对的整体距离分布来对损失进行加权，大家可以试试。
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