第三十七个知识点: The Number Field Sieve 数域筛法（The Number Field Sieve ,NFS）是已知的分解算法中最有效率的。它的运行时间取决于被分解的数的大小而不是它的因子的大小。NFS算法的分解基于平方同余理论：给定一个大整数\(N\)，我们想要找到两个不同的整数\(x\)和\(y\)使得\(x^2 =
和式 记号 符号:\(\huge\sum\) eg. \(a_1 + a_2 + \cdots + a_{k-1} + a_k + a_{k+1}+\cdots +a_{n-1}+a_n = \sum_{k=1}^na_k=\sum_{1\leq k \leq n} a_k\) \(\sum_{\substack{1\leq k\leq n \\ \text{k } prime}}\) 成套方法 解决将和式转为封闭式的方法 前\(n\)个自然数的和
策略算法(如TRPO,PPO)是一种流行的on-policy方法。它可以提供无偏差的（或近似无偏差）梯度估计，但同时会导致高的方差。而像Q-learning 和离线的actor-critic(如DDPG)等off-policy方法则可以用离线的样本来替代。它们可以使用其他学习过程产生的样本。这样的方法大大提高了采样的效率
目录 Chapter1 Chapter2 Learning- Evaluative feedback vs Instructive feedback 多臂赌博机 multi-armed bandits action-value method Incremental implementation Nonstationary Problem optimistic initial values UCB(Upper confidence bound) Gradient bandit algorithm
13 MTF与Demosaic MTF调制传递函数 Color filter array：色彩滤镜阵列。 Bayer filter：贝尔滤镜。50%绿，25%红，25%蓝。用了Bayer才要用demosaic。 Bayer相当于采样，demosaic相当于重建。 CFA NIR：近红外 RCCC sensor 采样定理：采样频率要的大于信号最高频率的2倍。一般要保证5~10倍的采
这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处 - DL 尤其是supervised learning 需要大量的labelled training data, 强化学习只有一个scalar Reward，并且reward很可能 noisy, sparse, delayed
1. 无耗传输线 低耗传输线的传播常数和特征阻抗可以认为线是无耗的而得到的很好第近似。 无耗传输线中传播常数β为 \[ \beta=\omega\sqrt{LC} \] 相速是 \[ v=\frac{\omega}{\beta}=\frac{1}{\sqrt{LC}} \] 波阻抗 \[ Z=\sqrt{\frac{\mu}{\epsilon}} \] 注意：传播常数、波阻抗与
热力学基础 [TOC] 引子 热力学： 热学的宏观理论 &10.1 热力学第一定律 内能 功 热量 热力学第一定律 内能： 系统与热现象相关的那部分能量 热力学第一定律： \[Q=\Delta E+W\\ \bar dQ=dE+\bar dW\\ Q：从外界吸收的热量\quad W：对外做的功 \] 第一类永动机：不需要外界对系统提供
Focal Loss 摘要 Focal Loss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题，如目标检测中大量简单的background，很少量较难的foreground样本。Focal Loss通过修改交叉熵函数，通过增加类别权重\(\alpha\) 和 样本难度权重调因子(modulating factor)\((1-p_t)^\gamma\)，来减缓上
有限马尔可夫MDP是序列决策的经典形式化表达，其动作不仅影响当前的即时收益，还影响后续的状态，以及未来的收益。【即时收益和延迟收益之间权衡的需求】 3.1 智能体-环境 交互接口 智能体【agent】:进行学习及实施决策的机器 环境【environment】:智能体之外所有能与其相互作用的实
我正在尝试生成没有伽玛信息的图像,以便IE8可以正确显示它们.使用了以下代码,但结果是图像失真,看上去与原始图像完全不同. ///PNG PNGEncodeParam params= PNGEncodeParam.getDefaultEncodeParam(outImage); params.unsetGamma(); params.setChromaticity(DEFAULT_CHROMA)
ContentsOptimal Margin ClassifierSoft Margin ClassifierSMO[^smo]Kernels Support vector machines 几乎是最好的有监督学习算法。对于一个线性二分问题，设 y∈{−1,1},x∈Rny \in \{-1,1\}, x \in \mathbb{R}^ny∈{−1,1},x∈Rn。注意到我们没有使用增广形式的特征向量，
fixed 参数： base_lr: 0.01 lr_policy: "fixed" max_iter: 400000 step 参数： base_lr: 0.01 lr_policy: "step" gamma: 0.1 stepsize: 30 max_iter: 100 exp 参数： base_lr: 0.01 lr_policy: "exp"
分类 二分类： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC import mglearn.datasets import matplotlib.pyplot as plt #forge数据集是一个二维二分类数据集 X,y=mglearn.tools.make_handcrafted_dataset() X_train,X_test,y_train,y_
原文链接：https://www.zhihu.com/question/27467127 2018年7月4日更新重要视频：《美术中灰色的物理光强——演示人眼亮度感知的非线性》演示人眼亮度感知的非线性各位网友好，您现在阅读的是2017年12月19日修改后的版本。如果您看过我之前的答案版本，我必
原文链接：http://www.cnblogs.com/mindpuzzle/p/3730534.html 文章目录 1. 1. 高斯模型简介1.1. 1.1. 单高斯模型1.2. 1.2. 高斯混合模型1.3. 1.3. 高斯混合模型与K-means异同点2. 2. 高斯混合模型参数估计说明（EM算法）2.1. 2.1. 明确影变量，写出完全数
''' 超参数处理之网格搜素：获取一个最优超参数的方式可以绘制验证曲线，但是验证曲线只能每次获取一个最优超参数。 如果多个超参数有很多排列组合的话，就可以使用网格搜索寻求最优超参数组合。 针对超参数组合列表中的每一个超参数
一、原理概述 支持向量机分类器，是在数据空间中找出一个超平面作为决策边界，利用这个决策边界来对数据进行分类，并使分类误差尽量小的模型。决策边界是比所在数据空间小一维的空间，在三维数据空间中就是一个平面，在二维数据空间中就是一条直线。以二维数据为例，图中的数据集有两个特
1. 场景描述 问题:如何对对下图的线性可分数据集和线性不可分数据集进行分类？ 思路: (1)对线性可分数据集找到最优分割超平面 (2)将线性不可分数据集通过某种方法转换为线性可分数据集 下面将带着这两个问题对支持向量机相关问题进行总结 2. 如何找到最优分割超平面 一般地，当训练
目录 设想和目标 计划 资源 变更管理 设计/实现 测试/发布 团队的角色，管理，合作 总结: 本次项目的github地址 设想和目标 我们的软件要解决什么问题？是否定义得很清楚？是否对典型用户和典型场景有清晰的描述？ 我们在Beta，Gamma阶段的软件主要解决用户在线答题，评论，以及上传题
Gamma阶段事后分析 设想和目标 1. 我们的软件要解决什么问题？是否定义得很清楚？是否对典型用户和典型场景有清晰的描述？ 我们要解决的问题：实验室招生信息分散，以及创意与实现分离难以合作 典型用户：现阶段面向在校生与实验室 典型场景： 2我们达到目标了么（原计划的功能做到了几个？ 按照原
后端测试 我们进行了覆盖性测试，覆盖率达到77%。 Beta阶段发现的Bug 项目显示的图片错误 无法使用搜索框 发布实验室项目的按钮点击无法跳转 连续点击发帖按钮可能发出多个相同的帖子 不需要点击我已阅读用户条款也可以注册 用户收藏的项目无法点击进入主页面 修改密码的格式与注
最新版本的visual pytorch又双叒叕发布了！ 目前的网址在这里(http://114.115.151.39/) 哦 有关上一版本的功能介绍说明请参考博客：Visual Pytorch ——Beta阶段发布说明 在这么短的时间内，我们的开发人员对用户体验进行了深度优化 是兄弟，就来用贪玩visual pytorch！ Gamma版本新
发布地址 公课 新功能 以评分的课程进行排名 如图所示，增加了按评分对课程排序的功能。 重置密码 可以依据注册时设置的密保问题进行密码重置和找回密码。 个人信息安全页面 个人信息安全页面可以显示历史评论和密保问题。 与Bate阶段的对比 在Gamma阶段，我们主要是对UI的细节进行
[Gamma阶段]测试报告 博客目录 测试方法及过程 在正式发布前，为检验后端各接口功能的正确性，后端服务器对压力的耐受程度，以及前端各页面、功能的运行情况，我们对我们的服务器及小程序进行了多种测试。除去随开发进行的基本正确性测试外，针对上述三种情形，我们分别进行了单元测试、压力测
