中信博燒腦技術解讀:如何計算帶傾角平單軸跟蹤器的最優角度
眾所周知,跟蹤器是一種實時追蹤太陽的裝置。通常來說,使用CAD方式可以計算出跟蹤器的最優角度,但是這個方法僅適用於得到一次性的結果。而對於實時變動的各種角度來說,常規的CAD方式則無法滿足跟蹤器專案的實際需求。
眾所周知,跟蹤器是一種實時追蹤太陽的裝置。通常來說,使用CAD方式可以計算出跟蹤器的最優角度,但是這個方法僅適用於得到一次性的結果。而對於實時變動的各種角度來說,常規的CAD方式則無法滿足跟蹤器專案的實際需求。
fastText是Facebook於2016年開源的一個詞向量計算和文字分類工具,在學術上並沒有太大創新。 但是它的優點也非常明顯, 在文字分類任務中,fastText(淺層網路)往往能取得和深度網
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定理 8 蘊含向量空間 $V$ 的基 $\mathcal{B}$ 若含有 $n$ 個向量,則 $V$ 與 $\mathbb{R}^n$ 同構。數 $n$ 是 $V$ 的一個內在性質(稱為維數),不依賴基的選擇
論文 Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM 提出了新的基於熵的用於文字分類的詞權重計算方法tf·dc,tf·b
對於 $V$ 中向量的一個指標集 $\{\boldsymbol v_1, \cdots, \boldsymbol v_p\}$,如果 \begin{equation} c_1 \boldsym
本文( 《三種提升一對多多語言翻譯策略》 )是搜狗和中科院自動化所合作發表在 EMNLP 2018 上的工作。搜狗翻譯目前採用業界領先的神經網路機器翻譯框架支援 60 種以上不同語言之間的互譯,考慮
線上性代數的應用中,$\mathbb{R}^n$ 的子空間通常由以下兩種方式產生:(1)作為齊次線性方程組的解集;(2)作為某些確定向量的線性組合的集合。 Contents 1. 矩陣的零空間
在傳統機器學習方法,支援向量機算是比較厲害的方法,但是計算過程非常複雜。軟間隔支援向量機通過減弱了其約束,使計算變得簡單。 操作步驟 匯入所需的包。 import tensorflow as tf
1:優化器 。機器學習訓練的目的在於更新引數,優化目標函式,常見優化器有SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam。其中SGD和Adam優化器是最為常用的兩種優化器,SGD
京東資料團隊曾經出了一片關於對話系統的論文《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers(智慧對話系統調查:前沿與進展)》,全文引
對於本次基於卷積神經網路識別驗證碼有著非常大的興趣,所以嘗試性地去做了測試,過程當中踩了不少坑,也參考了許多前輩的部落格和教程,最終識別率可達到98.25% 一、下圖是訓練的過程:
編者按:本文來自 “愛範兒” (ID:ifanr),作者:李晨,36氪經授權轉載。 當我今年看到又大又強的全新 iPad Pro 釋出時,腦海中第一個念頭就是想要,緊接著第二個念頭就是覺得太貴了
1.向量介紹 計算機程式主要執行在記憶體中,而記憶體在邏輯上可以被看做是連續的地址。為了充分利用這一特性,在主流的程式語言中都存在一種底層的被稱為陣列(Array) 的資料結構與之對應。在使用陣列
上一篇文章介紹了 Google 最新的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ,這個模型在 11 個 NL