感知机模型 感知机是最早的人工智能算法，他是支持向量机和神经网络的基础。 它的基本思想是找到一条直线，将两类样本进行划分。其求解方法则类似与梯度下降法不断对w,b进行调整。 它的模型如下： 对每个训练样本（xi，yi），执行一下操作： （i）若wx+b>0，且y=-1，则w=w-x，b=b-1； （ii）若wx+b<0，且y=+1，则w=
TansE 写作目的： 在学习论文时，参考查阅许多博客，我认为大多在照搬原文翻译中的话，另外，按此顺序的写作手法，对于我或其他读者仍旧晦涩难懂，甚至这些博客中出现很多错误的理解，我想以更偏Chinese的表达和直观的图示来讲明自己的理解，同时做好记录，方便日后的查阅，也分享出来，共同学习，个
一、难点一 右侧的公式是从底往上看 两个mean-pooling很简单，假设形成64维的向量 Ec1 Ei1，相乘得到Ef1，也是64维向量，这里的vanilla-attention（推荐搜索的冷启动问题_1066196847的博客-CSDN博客） vanilla-attention的重点是，Query由decoder输出，也就相当于这里的Ef1，K V由encoder输入，
Unity3D 通过向量飞机移动 调头到对象 两物体间距离 移动 using UnityEngine; using System.Collections; public class move : MonoBehaviour { public bool upward = true; // Use this for initialization void Start () { } // Update is called once per
1.厄米特矩阵（Hermittan Matrix） 1.1 共轭转置 向量的共轭转置 矩阵的共轭转置 1.2 复向量的长度 实向量的长度 x T x
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25067 原文出处：拓端数据部落公众号 本文描述了如何 使用R执行主成分分析 ( PCA )。您将学习如何 使用 PCA预测 新的个体和变量坐标。我们还将提供 PCA 结果背后的理论。 在 R 中执行 PCA 有两种通用方法： 谱分解 ，检查变量之间的协方差/相关
1、 > dat1 <- c(3, 1, 4, 7, 6) ## 测试数据1， 未排序 > all(dat1 == sort(dat1)) ## dat1未排序， 判断原始向量和排序后的向量是否一致 [1] FALSE > dat2 <- c(1, 3, 4, 6, 7) ## 测试数据2， 已排序 > all(dat2 == sort(dat2)) ## 同上 [1] TRUE
https://blog.csdn.net/qq_39309652/article/details/121008114 Jieba分词的原理是什么 首先用正则表达式将中文段落粗略的分成一个个句子。 将每个句子构造成有向无环图，之后寻找最佳切分方案。 最后对于连续的单字，采用HMM模型将其再次划分。 特征工程的常用方法 对时间戳处理
目录 一、分子布局与分母布局二、向量导数2.1 向量对标量求导2.2 标量对向量求导2.3 向量对向量求导 三、矩阵导数3.1 矩阵对标量求导3.2 标量对矩阵求导 参考 向量导数与矩阵导数是机器学习的数学基础，认真读完本文，相信你会有不少收获~
在这一部分我们就要弄明白“encoder和decoder之间是怎么传递讯息的”了，如果你仔细观察下图红方块那一块的话（也就是我们在 Why transformer（二）中遮起来的那一块），那我们就把这一块叫做Cross attention，它是连接encoder和decoder之间的桥梁。 三、Cross attention 上图红色框中你
先忽略所有的不合理条件。 Vector3 dir = Vector3.Cross(v1,v2); float self_angle = Mathf.Atan2(dir.magnitude,Vector3.Dot(v1,v2))*Mathf.Rad2Deg; 这个就是Vector3.Angle的实现方法。 解释一下：首先v1,v2都是方向向量，所以绝对值都是1，叉乘的结果值的长度就是sin角度，同理
openGL系列文章目录 前言 Bui Tuong Phong 在犹他大学的研究生期间开发了一种平滑的着色算法，在1973 年的论文[PH73]中对其进行了描述，并在[PH75]中发表。该算法的结构类似于Gouraud 着色的算法，其不同之处在于光照计算是按像素而非顶点完成。由于光照计算需要法向量N 和光向量L
很多算法中，无论是自动驾驶算法还是人工智能算法，都会涉及到距离测量的内容。例如：欧氏距离或者cos相似度，在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中很常见。 理解这些距离测量使用的具体领域，对于我们理解不同类型的算法至关重要。以KNN为例，一般而言，KNN经常使用欧式距离，从欧式距离本身来说，就是
有序向量的查找 查找 接口：tempalte static Rank search(T* a,T const& e, Rank lo, Rank hi) 语义规定：在有序向量的区间[lo, hi)内，确定不大于e的最后一个节点的秩 复杂度：若采用最朴素的二分策略，那么每次都将问题规模缩小一半左右，这样经过至多\(log_2(hi-lo)\)次迭代，复杂度不超过
一、2D中向量旋转公式推导 已知向量(x，y)旋转θ角之后得到向量(x',y') 如下图所示 这时我可以看到的是信息是 旋转后的向量与之前的向量长度r它是不变的 第一个向量所具有的信息是 旋转后的向量所具有的信息是 根据三角函数公式 将此关系式拆开就可以得到 最后可以得到 写成
支持向量机在进行决策的时候，所选取的决策边界需要满足一个条件，也就是距离两个分类中最近点的距离是最长的。也可以理解为我们用支持向量机进行分类的时候，要做的就是将能够区分不同类别的数据的决策边界距离最近的点的距离最大化 这么说可能比较
数据结构——向量ADT的接口 向量ADT（Abstract Data Type） 向量（vector）在高级程序设计语言中具体为数组（Array），向量是数组的抽象与泛化： 1.每个元素由非负编号唯一指代，并可以直接访问，物理地址是连续的空间，故也称为线性数组。 2.各元素与[0,n)内的秩（rank）一一对应，可以按秩访问（call-by-rank）
2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo、Transformer-decoder、GPT-1、BERT 2019年----Transformer-XL、XLNet、GPT-2 2020年----GPT-3 Transformer 谷歌提出的Transformer模型，用全Attention的结构代替的LSTM，在翻译上取得了更好的成绩。这里基于Att
前言 这篇东西大部分都是在瞎bb，大佬们可以选择不看。大部分内容来自 \(\rm 3Blue1Brown\) 大佬的视频。 需要先学高斯消元。 基础向量 定义一个 \(n\) 维的向量 \(\vec v\) ，其长度用 \(|\vec v|\) 表示，一般来说，我们可以用一个 \(n\) 元组（可以理解为一个长度为 \(n\) 的序列）表示一
线性代数的基本知识 一、向量（vectors）二、向量点乘（Dot Product）三、向量叉乘（Cross Product）四、矩阵（matrix）参考文献 一、向量（vectors） 计算机图形学中默认向量为列向量。 二、向量点乘（Dot Product） 向量点乘的计算方法： 向量点乘相关公式： 向量点乘的结果为一个数。向量点乘的规
Verilog HDL（HDLBits） Verilog Language Basic 07-Vector-向量翻转 Given an 8-bit input vector [7:0], reverse its bit ordering.（将该向量翻转，第一位变最后一位，倒数第二变第二，以此类推） module top_module( input [7:0] in, output [7:0] out ); /* integer
\[\color{red}{\text{校长者，真神人也，左马桶，右永神，会执利笔破邪炁，何人当之？}} \\ \begin{array}{|} \hline \color{pink}{\text{The principal is really a god}} \\ \color{pink}{\text{with a closestool on the left and Yongshen on the right}} \\ \color{pink}{\text{holdi
// 2022/01/22更新 更新内容主要为算法竞赛入门经典——训练指南（升级版）（刘汝佳、陈锋编著）第4章几何问题 1 二维几何基础 在平面坐标系下，向量和点一样，也用两个数x,y表示。第6章介绍齐次坐标的概念，从而在程序上区别开点和向量。以下点和向量都用两个数x,y表示。 不要把点和向量弄混
目录1. 定义向量和矩阵2. 创建特殊的矩阵或向量2.1 arange方法2.2 linspace方法2.3 logspace方法2.4 ones、zeros、eye、empty3. 加减乘除运算4. 矩阵相乘4.1 矩阵和矩阵相乘4.2 矩阵和向量相乘4.3 行向量与列向量相乘5. 获取矩阵行列数6. 截取矩阵按行截取按列截取7. 矩阵转置法
文章目录 轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义 相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓 代码示例 轮廓发现介绍 轮廓的定义 一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。 轮廓发现定义 轮廓发现是基于
