矩阵求导解最小二乘问题
关于最小二乘问题的求解，之前已有梯度下降法，还有比较快速的牛顿迭代。今天来介绍一种方法，是基于矩阵求导来计算的，它的计算方式更加简洁高效，不需要大量迭代，只需解一个正规方程组。 在开始之前，首先来认识一个概念和一些用到的定理。矩阵的迹定义如下 一个的矩阵的迹是指的主对角线上各元素的总和，记作。即 ...
监督学习应用.梯度下降
《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。网易公开课地址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html参考博文：http:...
监督学习应用.正规方程组
《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。网易公开课地址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html上篇博文介绍了梯度下...
（数据科学学习手札36）tensorflow实现MLP
一、简介 我们在前面的数据科学学习手札34中也介绍过，作为最典型的神经网络，多层感知机（MLP）结构简单且规则，并且在隐层设计的足够完善时，可以拟合任意连续函数，而除了利用前面介绍的sklearn.neural_network中的MLP来实现多层感知机之外，利用tensorflow来实现MLP更加形象，使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识，本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍，并实现MNIST数据集的分类任务； 二、MNIST分类 作为
他学习一年Python找不到工作，大佬都说你别再学Python了！
引言： 都说，滴水穿石非一日之功。然而有些人即使奋斗一辈子也比不上别人一年，别人学习一年比不得你学习一个月。其中缘由，有些人看了大半辈子还没看明白。 即使Python这么火，为何你学习一年的Python还找不到工作？ 我认为有以下四点非常关键： 1，功利心强： 急需赚钱之人，所以才会着重强调“赚钱”这个字眼。如果越是功力心强，进取心弱，越着急学，越学不明白。 2，基础薄弱： Python编程零基础的人，或者是基础十分薄弱之人，所在的工作岗位应该也涉及不到计算机编程，那么也许你也许还是一个初学者
Java基础19-基本类型包装类
简述 1.什么是基本类型包装类，以及为什么要有包装类？ 2.演示包装类，装箱和拆箱操作。 3.包装类的常用操作方法。 4.包装类中的缓存设计 一、什么是基本类型包装类，以及为什么要有包装类？ 1.我们先来看这样几个问题 问题1：面向对象中，一切皆对象，但基本类型变量不是对象，集合框架中只能存储对象类型，那怎么办呢？ 问题2： 怎样给一个复杂十进制迅速转换成2进制、8进制、16进制？ 问题3：使用一种数据类型表示成绩，若用double来表示，但是怎么表示一个人缺考和得0分？ 上述问题因为基本数据
并发编程之 Fork-Join 分而治之框架
前言 “分而治之” 一直是一个有效的处理大量数据的方法。著名的 MapReduce 也是采取了分而治之的思想。简单来说，就是如果你要处理1000个数据，但是你并不具备处理1000个数据的能力，那么你可以只处理其中的10个，然后，分阶段处理100次，将100次的结果进行合成，那就是最终想要的对原始的1000个数据的处理结果。 Fork & Join 的具体含义 Fork 一词的原始含义是吃饭用的叉子，也有分叉的意思。在Linux 平台中，函数 fork（）用来创建子进程，使得系统进程可以多一个执
Lintcode 729. 阶乘除法的最后一位数
描述 给出两个数 A 和 B, 其中 B >= A. 我们需要计算结果 F 的最后一位数是什么, 其中F = B! / A!(1 <= A, B <= 10^18, A 和 B 非常大) 样例 给出 A = 2, B = 4, 返回 2
A! = 2 以及 B! = 24, F = 24 / 2 = 12 --> 最后一位数为 2
给出 A = 107, B = 109, 返回 2 思路：分析下各种情况就可以了，简单题 1 class Solution {
2 public:
3
并发编程线程通信之管道流
前言 在并发编程中，需要处理两个问题：线程之间如何通信及线程之间如何同步。通知是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：共享内存和消息传递。 在共享内存的并发模型里，线程之间共享程序的公共状态，通过写-读内存中的公共状态进行隐式通信。而子啊消息传递的并发模型里，线程之间没有公共状态，线程之间必须通过发送消息来显式进行通信。 Java 的并发才作用的是共享内存模型，Java线程之间的通信总是隐式进行，整个通信过程对程序员完全透明。 而Java中还有另一种用的比较
OpenCV学习记录之摄像头调用
关于opencv调用摄像头的问题主要是因为摄像头的打开有延时。在显示图像前，要用if语句判断图像是否存在。（否则会报错） 具体的：教程里的源程序，将if条件句里，break去掉，并增加else语句。 [cpp] view plain copy #include<opencv2/opencv.hpp> #include<cv.h> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------【main
缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩
缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩 https://www.cnblogs.com/chanshuyi/p/how_to_deal_with_massive_request_in_redis.html 从第一个缓存框架 Memcached 诞生以来，缓存就广泛地存在于互联网应用中。如果你的应用流量很小，那么使用缓存可能并不需要做多余的考虑。但如果你的应用流量达到了成百上千万，那么你就不得不考虑深层次的缓存问题：缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩。 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，因为这个数
并发编程之 SynchronousQueue 核心源码分析
前言 SynchronousQueue 是一个普通用户不怎么常用的队列，通常在创建无界线程池（Executors.newCachedThreadPool()）的时候使用，也就是那个非常危险的线程池 ^_^。 它是一个非常特殊的阻塞队列，他的模式是：在 offer的时候，如果没有另一个线程在 take 或者 poll 的话，就会失败，反之，如果在 take或者 poll的时候，没有线程在offer ，则也会失败，而这种特性，则非常适合用来做高响应并且线程不固定的线程池的Queue。所以，在很多高
并发编程之 CountDown 源码分析
前言 Doug Lea 大神在 JUC 包中为我们准备了大量的多线程工具，其中包括 CountDownLatch ，名为倒计时门栓，好像不太好理解。不过，今天的文章之后，我们就彻底理解了。 如何使用？ 在 JDK 的文档中，带有 2 个例子，我们使用其中一个，测试代码如下： class Driver2 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch done
ballerina 学习十五 错误&&异常处理
ballerina 的error 处理和elxiir 以及rust 比较类似使用模式匹配，但是他的 error lifting 还是比较方便的 同时check 也挺好，异常处理没什么特殊的 throw 以及 throw catch finally 简单例子 error-handling import ballerina/io;
function getAccountBalance(int accountID) returns (int|error) {
if (accountI
人工智能教程010：创建卷积神经网络进阶（2）
概念说明 1、激活函数 激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。否则你想想，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。所以你没有非线性结构的话，根本就算不上什么神经网络。 激活函数的作用 首先，激活函数不是真的要去激活什么。在神经网络中，激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。 比如在下面的这个问题中： 如上图(图片来源)，在最简单的情况下，数据是线性可分的，只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分
springboot 整合redis
1，准备 ①，一个linux虚拟机，安装好docker，再安装redis镜像，然后启动redis容器 ②，身为程序员linux不可不玩，而docker就是一个强有力的工具 ③，springboot版本2.0.2.RELEASE 2，redis配置 import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.
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