向量杂谈

看C++primer Plus看的无聊,第一次做Leetcode的练习,本来想做二维向量的,结果始终通不过,查了原因,必须用一维的... 一维的答案: class Solution {  public:   vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target)   {    int cout = nums.size();  //得到向量的大小    vector<int>ret;  //定义向量      for (

利用gensim 直接生成文档向量 def gen_d2v_corpus(self, lines): with open("./data/ques2_result.txt", "wb") as fw: for line in lines: fw.write(" ".join(jieba.lcut(line)) + "\n") sents = doc2vec.TaggedLineDocument("./data/que

题意:小明要买三座房子,这三个房子构成一个三角形,已知n个房子的坐标,任何三个房子都不在一条直线上,又已知有m个宝藏的坐标,问房子构成的三角形内有奇数个宝藏的三角形有多少个.数据范围:n(3~100),m(1~1000) 分析: 简单的计算几何.记住这题的做法. 三角形内的点的个数=上面的线段下面的点的个数 -- 下面两条线段下面的点的个数(或者下面一条线段减上面两条线段,看具体位置情况,所以直接取绝对值就好) n个点有n(n-1)/2条线段,不超过1W,枚举每条线段,再枚举每个宝藏的坐标(10

word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具,其是一个Deep Learning(深度学习)模型(实际上该模型层次较浅,严格上还不能算是深层模型,如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层,如Softmax,便更像是一个深层模型),它将词表征成实数值向量,采用CBOW(Continuous Bag-Of-Words Model,连续词袋模型)和Skip-Gram(Continuous Skip-GramModel)两种模型.具体原理,网上有很多. 本文是在window

1.异常向量表基址 s5pv210 默认指定了异常向量基址0xD003_4700, 当异常比如中断触发时,会自动跳转到基址查找异常处理函数s5pv210 默认指定了异常向量基址0xD003_4700, 当异常比如中断触发时,会自动跳转到基址查找异常处理函数 通过代码可以这样实现,通过代码可以这样实现, #define _Exception_Vector 0xD0037400 #define pExceptionRESET ( *((volatile unsigned long *)(_Excep

最大间隔超平面 线性分类器回顾 当数据是线性可分的时候,PLA算法可以帮助我们找到能够正确划分数据的超平面hyperplane,如图所示的那条线. 哪一条线是最好的? 对于PLA算法来说,最终得到哪一条线是不一定的,取决于算法scan数据的过程. 从VC bound的角度来说,上述三条线的复杂度是一样的  Eout(w)≤Ein0+Ω(H)dvc=d+1 直观来看,最右边的线是比较好的hyperplane. 为什么最右边的分隔面最好? 对于测量误差的容忍度是最好的.例如对于每

题意:给你一对数a,b,你可以任意使用(a,b), (a,-b), (-a,b), (-a,-b), (b,a), (b,-a), (-b,a), (-b,-a)这些向量,问你能不能拼出另一个向量(x,y). 实际上前四个向量能拼出(ma,nb)(m%2=n%2).后四个向量拼出(xb,ya)(x%2=y%2). 这样可以枚举这四个未知数在模二意义下的解.这两个向量相加为(ma+xb,nb+ya). 对于ma+xb=X.根据系数的奇偶性,如果有系数为奇数,可使得等式两边都减去一个数使得系数都为偶

目录(?)[+] 前言 SVM机器学习与深度学习 人工智能领域 机器学习与深度学习 SVM简介 SVM原理分析 快速理解SVM原理 线性可分和线性不可分 函数间隔和几何间隔 超平面分析与几何间隔详解 二次最优化 SVM-支持向量机原理详解与实践 前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法,主要是实现项目中的实时采集图片(工业高速摄像头采集)的图像识别的这一部分功能,虽然几经波折,但是还好最终还算顺利完成了项目的任务,忙碌一年,趁着放假有时间好好

第1节:零向量 1.零向量的概念 对于任意向量x,都有x+y=x,则x被称为零向量.例如,3D零向量为[0 0 0].零向量非常特殊,因为它是唯一大小为零的向量,并且唯一一个没有方向的向量. 第2节:负向量 1.负向量的概念 对于向量x,如果x+(-x)=0,则-x就是负向量. 2.负向量的运算法则 将此法则应用到2D,3D,4D中,则 -[x y] = [-x -y] -[x y z] = [-x -y -z] -[w x y z] = [-w -x -y -z] 3.负向量的几何解释 向量为