【不解释】^_^

扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:200分,结帖人TzSword]
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微软MVP 2016年4月荣获微软MVP称号
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2014年4月 荣获微软MVP称号
2013年4月 荣获微软MVP称号
2012年4月 荣获微软MVP称号
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红花 2010年9月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2010年12月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
2010年10月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
2010年8月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2011年7月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
2010年11月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2011年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2011年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2014年7月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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仅当使用了列的列表,并且 IDENTITY_INSERT 为 ON 时,才能在表 'Admin' 中为标识列指定显式值。

今天在调试项目的时候使用SqlServer遇到了上面的错误:我像管理员表中插入数据:inert into Admin vlues(1,liu,123)在结果...微软的解释:试图将包含特定标识值的行插入包含标识列的表中。但是,未提供列的列表或没有为

MoveIt! Tutorials, MoveIt! 教程——demo

MoveIt! Tutorials,gihub地址:... Beginner MoveIt RViz Plugin Tutorial Move Group Interface Tutorial Demo的解释 Beginn

PCA:详细解释主成分分析

1 PCA目的/作用 主成分分析算法(PCA)是最...PCA降维的目的,就是为了在尽量保证“信息量丢失”的情况下,对原始特征进行降维,也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到...

FFT(最详细最通俗的入门手册)

声明首先,我需要声明,本文是在转载的基础上稍微修饰的,经过原创作者 ZLH_HHHH(佐理慧学姐) 的许可方才转载并修饰的,由于我就是初学者,并且是数学渣滓,所以我学姐建议我写一下残疾人手册,我当然是欣然接受!...

男人九想

男人九想: 一想小姐免费,二想强奸无罪,三想做爱累,四想长命百岁,五想无所不会,六想猜奖总对,七想什么都会,八想现在就睡,九想什么都累。花花世界花花心,天下男人无良心,甜言蜜语骗人心,面对女人装细心,情话绵绵...

Linux可靠信号和可靠信号

在早期的UNIX中信号是可靠的,可靠在这里指的是:信号可能丢失,一个信号发生了,但进程却可能一直知道这一点。 现在Linux 在SIGRTMIN实时信号之前的都叫可靠信号,这里的可靠主要是支持信号队列,...

声学模型学习笔记(五) SDT(MMI/BMMI/MPE/sMBR)

DNN训练使用的CE准则是基于每一帧进行分类的优化,最小化帧错误率,但是实际上语音识别是一个序列分类的问题,更关心的是序列的准确性。所以引入SDT(sequence-discriminative training),训练准则更符合实际,有利于...

组合数的各种性质和定理

注意由于本人沉迷玩梗无法自拔,如果看见您看懂的梗请随意跳过。 组合数通项公式 Cnm=m!n!∗(m−n)!Cmn=m!n!∗(m−n)!C_m^n=\frac{m!}{n!*(m-n)!} 证明:现在我们从m个不同的数里选出n个数组成一个排列,第一...

从PCA和SVD的关系拾遗

从PCA和SVD的关系拾遗最近突然看到一个问题,PCA和SVD有什么关系?...PCA的简单推导PCA有两种通俗易懂的解释,1)是最大化投影后数据的方差(让数据更分散);2)是最小化投影造成的损失。这两个思路最后都能推

解释一下为什么数据文件最好采用单字符作为字段分隔符

本文通过一个实例来向大家介绍为何在数据分析的时候采用单一字符作为数据列的分隔符。

模式识别/机器学习百题(含大部分答案)

一、概论1、简述模式的概念和它的直观特性,解释什么是模式识别,同时绘出模式识别系统的组成框图,并说明各部分的主要功能特性。对于存在于时间和空间中,可观察的物体,如果我们可以区分它们是否相同或相似,都...

相关滤波跟踪(MOSSE)

相关滤波跟踪(MOSSE) 在信号处理中,有这么一个概念——相关性(correlation),用来描述两个因素之间的联系。而相关性又分为cross-correlation(互相关,两个信号之间的联系)和auto-correlation(自相关,本身...

计算机组成原理题库(唐朔飞)

计算机组成原理题库 ~~02|01|1|2|A0400047_010_1|871 ^^通常划分计算机发展时代是以( )为标准的。 A、所用电子器件 B、运算速度 C、计算机结构 D、所用语言 ^^A ~~02|01|1|2|A0400047_010_2|872 ...

四元数与旋转——学习笔记(一)

但是,旋转矩阵中的9个元素只有4个是独立的,因此它是冗余的,而且它的几何解释也不够清楚。此外,在进行两次旋转时,两个旋转矩阵相乘需要进行27次乘法和18次加法操作。四元数(quaternion),是在1843年W.R....

从感知机(Perceptron)到支持向量机(SVM)

\quad 本文会介绍感知机和支持向量机的原理,着重阐述这两个算法中的一些逻辑推导思路。1.基础知识:函数距离(functional margins)和几何距离(geometrical margins)假设x∈Rnx\in\mathbb{R}^n,那么显然wTx+b=0w^Tx+...

主成分分析(PCA降维)与最小二乘-原理以及详细推导

重新整理了PCA相关的原理和推导

拟牛顿法(DFP、BFGS、L-BFGS)

拟牛顿法 一、牛顿法 1.1 基本介绍 牛顿法属于利用一阶和二阶导数的无约束目标最优化方法。基本思想是,在每一次迭代中,以牛顿方向为搜索方向进行更新。牛顿法对目标的可导性更严格,要求二阶可导,有Hesse...

从零开始实现主成分分析(PCA)算法

https://www.zhihu.com/people/feng-xue-ye-gui-zi前面两篇文章详细讲解了线性判别分析LDA,说到LDA,就提到主成份分析,简称为PCA,是一种非监督学习算法,经常被用来进行数据降维、有损数据压缩

【机器学习详解】线性回归、梯度下降、最小二乘的几何和概率解释

线性回归即线性拟合,给定N个样本数据(x1,y1),(x2,y2)....(xN,yN)(x_1,y_1),(x_2,y_2)....(x_N,y_N)其中xix_i为输入向量,yiy_i表示目标值,即想要预测的值。采用曲线拟合方式,找到最佳的函数曲线来逼近原始...

ubuntu下vsftpd配置详细篇

1、 本人配置的ftp服务器的设计要求如下: (1)、匿名用户可登录浏览,但能下载 (2)、设置4个不同等级的用户使用此ftp服务器(虚拟用户),分别如下 用户名:nan306 路径/home/vsftpd 管理...

深度学习与自然语言处理(3)_斯坦福cs224d Lecture 3

这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课,这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用, 接着介绍如何利用反向传播算法来训练这些神经网络模型(在这个方法中,我们将利用偏导数的...

深度学习算法原理——Softmax Regression

一、Logistic回归简介 Logistic回归是解决二分类问题的分类算法。假设有mmm个训练样本{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}\left \{ \left ( \mathbf{x}^{(1)},y^{(1...

从两个例子理解EM算法

本文是作者对EM算法学习的笔记,从EM算法出发介绍EM算法,为了更好理解,用两个应用EM算法求解的例子进一步解释EM的应用。 EM算法 EM算法引入 EM算法,指的是最大期望算法(Expectation Maximization ...

因子分析、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)——斯坦福CS229机器学习个人总结(六)

因子分析是一种数据简化技术,是一种数据的降维方法。 因子分子可以从原始高维数据中,挖掘出仍然能表现众多原始变量主要信息的低维数据。此低维数据可以通过高斯分布、线性变换、误差扰动生成原始数据。...

EM算法深度解析

看懂EM算法的全过程

GBDT算法原理深入解析

本文对GBDT算法原理进行介绍,从机器学习的关键元素出发,一步一步推导出GBDT算法背后的理论基础,读者可以从这个过程中了解到GBDT算法的来龙去脉。对于该算法的工程实现,本文也有较好的指导意义,实际上对机器学习...

详解神经网络的前向传播和反向传播(从头推导)

详解神经网络的前向传播和反向传播 本篇博客是对Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章内容的解读,有兴趣的朋友可以直接阅读原文Neural Network and Deep Learning。...

机器学习方法:回归(一):线性回归Linear regression

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。开一个机器学习方法科普系列:做基础回顾之用,学而时习之;也拿出来与大家分享。数学水平有限,只求易懂,学习与工作够用。...

Sigmoid function 的数学原理

Sigmoid function详解本文阅读对象为有一定machine learing基础,并且在模型的数学含义层面有意愿探索的同学。什么是Sigmoid function一提起Sigmoid function可能大家的第一反应就是Logistic Regression。...

反向传播算法的理解(Nielsen版)

在学习standford大学机器学习在coursera上的公开课中,对于其中讲授的神经网络的反向传播算法不是很清楚,经过网上查找资料,觉得Michael Nielsen的「Neural Networks and Deep Learning」中的解释特别清楚,于是这...

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