author/成都SPACE

你應該讀兩本成功學

有一本書叫《烏合之眾》。 簡單來說就是,人越多的地方蠢貨越多。 所以,每年我都要空出一段時間來,讓自己獨處。 至少有那麼一段時間不會讓自己人云亦云。 比如成功學。 我認識的人裡,1

prim演算法的初步瞭解

先隨意選一個點作為起點 將各個與起點之間連通的點之中權值最小的那個與點加入到最小生成樹中 繼續遍歷與最小生成樹中的點權值最小的點(未加入最小生成樹的點),將它加入最小生成樹中

MaxCompute Mars開發指南

Mars 演算法實踐 人臉識別 Mars 是一個基於矩陣的統一分散式計算框架   ,而且  Mars 已經在 GitHub 中開源。當你看完 Mars 的介紹可能會問它能做什麼,這幾乎取決於你想做什麼

降維——PCA、LDA

一、 PCA PCA 屬於一種線性、非監督、全域性的降維演算法,旨在找到資料的主成分,並利用這些主成分表徵原始資料,從而達到降維的目的。 二、LDA 線性判別分析是一種有監督學習演

第四章 PCA降維

1. PCA降維 PCA:主成分分析(Principe conponents Analysis) 2. 維度的概念 一般認為時間的一維,而空間的維度,眾說紛紜。霍金認為空間是10維的。 3. 為

主成分分析( PCA )與 白化( whitening )

1.相關背景 在許多領域的研究與應用中,通常需要對含有多個變數的資料進行觀測,收集大量資料後進行分析尋找規律。多變數大資料集無疑會為研究和應用提供豐富的資訊,但是也在一定程度上增加了資料採集的工作量。更重要的是

ShapeNet:超實時人臉特徵點檢測與形狀擬合開源庫

我愛計算機視覺 標星,更快獲取CVML新技術 近日,來自德國亞琛工業大學的研究人員開源了形狀擬合庫ShapeNet,其可以實現超實時的人臉特徵點檢測,也可以用在其他任何需要形狀擬合的應用場景。 開源

認知升級:不做開始愛好者

0、題記 你會不會買一本書,其實你從來都不看,但是你覺得好像擁有了其中的知識?你會不會制訂一個計劃,其實你從來堅持不下來,只是享受制訂計劃那幾天的快樂?把開始當成結果,這是大部分人都有的心理

如何用統計方法分析使用者畫像?(一)

新時代的產品經理“上的了廳堂,下的了廚房,懂的了程式碼,分析的了資料” ,哭笑臉,調侃一下。在實際的產品設計開發中,產品經理的需求的分析離不開使用者使用場景及使用行為資料分析等,但是自己目標使用者群體到底是什麼

可信計算之遠端證明——你知道螢幕背後是誰嗎?

Trias聯合“北大軟微-八分量協同創新實驗室”定期舉辦技術沙龍。該實驗室成立於去年9月份,以可信計算、區塊鏈等作為主要研究方向,致力於推動智慧互聯新時代下的人機互信問題的解決。 針對沙龍具體細節問題,我們

帶權二分

帶權二分 一種二分答案的套路,又叫做DP凸優化,wqs二分。 用來解決一類題目,要求某個要求出現K次,並且,可以很顯然的發現,在改變相應權值的時候,對應出現的次數具有單調性。而且很顯然,這種題一般滿足一

貝葉斯分類小結

在《貝葉斯之樸素理解》比較詳細地總結了一個樸素貝葉斯。這裡再對非樸素貝葉斯做一個小結,以了結貝葉斯分類。 1、非樸素貝葉斯公式 1.1 高維高斯分佈 在此之前,我們同樣先需準備一些數學知識,

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