最近事情太多，来不及更新。看了一篇很经典的论文D. Malioutov, M. Cetin and A. S. Willsky, "A sparse signal reconstruction perspective for source localization with sensor arrays," in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, no. 8, pp. 3010-3022, Aug. 20
一、简介 1 【摘要】 Laplace算子作为边缘检测之一，和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换，属于空间锐化滤波操作。拉普拉斯算子（Laplace Operator）是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子
线性近似 假设一般函数上存在点(x0, f(x0))，当x接近基点x0时，可以使用函数在x0点的切线作为函数的近似线。函数f(x)≈f(x0)+f'(x0)(x- x0)即称为函数f在x0点的线性近似或切线近似。 f(x) ≈ f(x0) + f'(x0)(x- x0) 公式来源 导数的定义： 左右两边
本文介绍命题逻辑(很少部分人叫它作零阶逻辑). 、一阶逻辑和二阶逻辑。这些形式推理的逻辑系统表达与推理能力依次增强。 文章目录 命题逻辑命题命题逻辑 一阶逻辑二阶逻辑其他逻辑系统模糊逻辑 命题逻辑 命题逻辑：propositionnal logic 命题 命题有真假，所以能称得上是
[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的表示学习方法大多采用浅层模型，这可能不能捕获具有高度非线性的网络结构，导致学习到一个局部最优的节点向量表示。 (2) 主要贡献 Contribution： 提出一个半
文章目录 一 单调性与极值1.1 单调性1.2 极值点1.3 极值点判断步骤 二 凹凸性与拐点三 渐近线3.1 水平渐近线3.2 铅直渐近线3.3 斜渐近线 四 弧微分与曲率4.1 弧微分基本公式4.2 曲率与曲率半径 五 基础例题六 接力题典6.1 入门6.2 基础6.3 提高 一 单调性与极值 1.1 单
文章目录 【 1. 有源滤波 】1. 同相输入低通滤波电路一阶电路二阶电路 2. 反向输入低通滤波电路一阶电路二阶电路 【 2. 无源滤波 】 滤波电路 对于信号的频率有选择性的电路称为滤波电路，它使得特定频率范围内的信号通过，而阻止其他频率信号通过。根据滤波频率对滤波电
一、龙珠计划-机器学习 1.2 XGBoost 介绍：XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它的内部实现了梯度提升树（GBDT）模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度。 优点： （1）简单
麻雀虽小，五脏俱全。让我们从线性方程组开始，探索二阶行列式的奥秘吧！ 一、解方程组 标准二元一次方程组 首先定义两个二元一次方程的方程组标准式如下： \[\left\{\begin{matrix} \tag{1} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 = b_1 \\ a_{21}x_1
MindSpore 高阶优化器 MindSpore自研优化器THOR(Trace-based Hardware-driven layer-ORiented Natural Gradient Descent Computation)，该优化器在ImageNet上训练ResNet50，使用MindSpore+8 Ascend 910 仅需66.7分钟，当使用256节点时仅需2.7分钟！ 关于一二阶优化器，其中二阶优化器与一
实验遇到的问题 1.loss如果固定点突然变大，可能是数据问题；还有可能是模型问题，比如一阶信息的时候loss正常，二阶就会出现突然变大，那应该是二阶的模型设计有问题，用最简单的mlp替换试一下。 2.在gpu上出现RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 问题，大概率
二阶矩过程和平稳过程 基本概念 主要讨论复随机过程与宽平稳过程。二阶矩过程：对于 ∀ t ∈ T \forall t\in T
Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution 论文地址 [http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/paper/CVPR19-SAN.pdf] 问题提出 1）很多网络倾向于设计更深或者更宽的网络，而忽略了feature map的内部相关性 2）很多网络不能很好地利用初始LR图像中的信息，
一、高阶自回归方程 如果方程中含有二阶滞后项，但却采用一阶自回归方程，则会导致OLS不一致，出现同方差：
1、GBDT是机器学习算法，而XGBoost是算法的工程实现 2、使用CART作为基分类器时，XGBoost显式的加入了正则项来控制模型的复杂度，防止过拟合，提高了模型 的泛化能力 3、GBDT只使用了代价函数的一阶导数信息，而XGBoost对代价函数进行二阶泰勒展开，同时使用一阶和二阶信息。 4、传统的GBDT采
MATLAB绘制二阶电路响应 一、效果展示二、代码 一、效果展示 主界面 子页 二、代码 下面展示一些 源码。 syms Us U0 Req C Is I0 L high; RoadFlag=1; StateFlag=0; init() while RoadFlag==1 RoadType=menu('电路类型','RC','RL','RCL','恢复出厂设置','结束'
[Graph Embedding] SDNE原理介绍及举例说明 俊俊 推荐算法工程师一枚 本人微信公众号为“推荐算法学习笔记”，定期推出经典推荐算法文章，欢迎关注。 本文主要介绍的是Graph Embedding算法SDNE。原始paper名称为《Structural Deep Network Embedding》一. 需
作者前言 在2020年还在整理XGB的算法，其实已经有点过时了。。不过，主要是为了学习算法嘛。现在的大数据竞赛，XGB基本上已经全面被LGB模型取代了，这里主要是学习一下Boost算法。之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法，这篇文章讲解一下XGBoost。 Adaboost和XGBoos
本文摘自张贤达的《矩阵分析与应用》第四章第3节、王书宁等人译的《凸优化》的第三章第1节和第4节 --------------------------------------------------------------------------------------------------------
该系列为DR_CAN自动控制原理视频笔记，详见https://space.bilibili.com/230105574 由于笔者水平有限，文中难免存在一些不足和错误之处，诚请各位批评指正。 该篇主要讲根对系统表现的影响，主要还是过去的一些内容 1 一阶系统 2 二阶系统 二阶系统之前以及有详细介绍了这里不再赘述：
图像零交叉点，视频生成，视频识别，视频摘要，视频浓缩 一．视频生成，视频识别，视频摘要，视频浓缩 视频生成与视频识别 视频分析的两大任务，前者侧重于对下一帧的预测，而前者则侧重于视频内容的理解。由于视频是由一系列的视频帧组成的，那么如果有大量的视频数据，通过分析视频中动态场景的变化情况
该系列为DR_CAN动态系统的建模与分析系列视频笔记，详见https://space.bilibili.com/230105574 由于笔者水平有限，文中难免存在一些不足和错误之处，诚请各位批评指正。 1 弹簧阻尼系统的例子 通过对物块 \(m\) 进行受力分析，并根据牛顿第二定律得到系统的微分方程： 通过定义二阶系统的
目录XGBoost简介Boosting介绍AdaBoost算法GBDT算法总结一、XGBoost简介1.1 什么是XGBoost XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升，是陈天奇在GBDT的基础上提出的一种优化算法，也是一种集成算法。经常被用在一些比赛中，其效果显著。它是大规模并行boosted tree的工具，它
例：给区间[L,R]加首项为s，公差为d的等差数列 a[ ]表示原数组，b[ ]表示a的差分数组，c[ ]表示b的差分数组 a[i] = a[i]+s+(i-L)*d , L<=i<=R b[L] = a[L]+s-a[L-1] = b[L]+s b[i] = a[i]+d-a[i-1] = b[i]+d , L<i<=R b[R+1] = a[R+1]-[a[R]+s+(R-L)*d] = b[R+1]-s-(R-L)*d c[L] = b[L]+s
本文是对《LINE：Large-scale Information Network Embedding》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。 文章目录Title总结1 一阶二阶相似度2 LINEFirst-order Proximity（仅能作用于无向图）：Second-order Proximity（有向无向都可作用）：3 模型优化4 问题讨论
