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扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:400分,结帖人shijing266]
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压缩感知原理简介

压缩感知,compressed sensing又称compressed sampling,是在采样过程中完成了数据压缩的过程。 压缩感知在信号采样的过程中,用很少的采样点,实现了和全采样一样的效果。 信号采样 学过通信原理或信号与系统的都...

程序员接私活完整攻略

接私活对程序员这个圈子来说是一个既公开又隐私的话题,不说全部,应该大多数程序员都有过想要接私活的想法,当然,也有部分得道成仙的不主张接私活。但是很少有人在公开场合讨论私活的问题,似乎都在避嫌。...

数据中台是什么?为什么阿里、腾讯、京东都这么看重数据中台?

随着阿里、腾讯、百度等巨头的大规模组织架构调整,中台的热度陡增。一时间,各大互联网公司纷纷开始跟随建设中台。 19年5月2日,有消息传出称阿里正在拆分“大中台”模式。随后,阿里回应称此消息为假消息——这一...

你还记得"远古时代"的拨号上网么?快来了解拨号上网与宽带上网的区别

前言 记得特别小的时候,差不多04年,家里配了第一台大屁股显示器电脑,就像这个 ...当时就是用的拨号上网的方式,那网速给我的啊,几十k的速度,现在想起来还是心有余悸。因为拨号上网,一上网就不能打电...

浅谈我亲历的京东发展史

2004年京东刚上线时,我们叫京东多媒体。当时京东只有一组简单展示IT 产品的网页,而如今京东已经是覆盖PC端、移动端,并完整支撑物流、订单、交易、商品、财务系统的巨大电商平台;2014年4月份之前,京东的域名由...

36氪独家|京东零售宣布多位高管新任命,POP平台部门成整合重点

36氪独家|京东零售宣布多位高管新任命,POP平台部门成整合重点 https://www.toutiao.com/i6911514634315170317/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&wxshare_count=1&timestamp=1613486977&...

Linux学习笔记(二):什么是挂载?mount的用处在哪?

任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料...

往事依稀浑似梦 都随风雨到心头 ——OI回忆录

No regrets.

测试依稀试试

测试依稀试试测试依稀试试

记得你第一次视频聊天是什么时候吗?

依稀记得那个时候视频聊天的动机都很单纯 大多是为了~网恋! 而基本步骤,相信大家也都能记得—— 先是不停的调试摄像头的角度, OK后再以一句“能看见吗?我没问题~”开始进入正题 在聊天的过程中,还会不断穿插...

挑战1:寻找文件

有一个非常重要的文件(sources.list)但是你忘了它在哪了,你依稀记得它在 /etc/ 目录下,现在要你把这个文件找出来,然后设置成自己(shiyanlou 用户)可以访问,但是其他用户并不能访问。 目标 找到 sources.list...

WCF双工,实现简单的聊天程序,开他娘的源!!(依稀记得LinqToAccess开他娘的源)

关于TUN/TAP网卡二三事以及物理网卡Ring buffer

不管怎么说,我觉得这块虚拟网卡是那种可以让人眼前一亮的东西,小巧,简单,用它可以做很多比较复杂的事情。   也因此,我曾经几乎没有关注过它的性能。随它去吧,毕竟就这么个小东西,怎么指望它能匹敌那些个...

什么是前端工程化?

前端越来越复杂,前端面试的要求也越来越高。如何提升前端开发水平?如何应对前端面试?我在日常工作中前端的开发框架以 Vue 为主,使用 Webpack 解决接口 mock、代码检查、代码编译、构建、压缩、添加版本号、部署...

自研DCI网络路由交换协议DCIP-白牌交换机时代的企业网络

一转眼从听华为3Com的路由交换课程到现在已经13年有余了,依稀记得第一节课的时候我带着老婆去听的课(老婆是日语系的,那时还是女朋友,并不懂网络,只是跟着我去上课的),抢了个头排,讲师宋岩老师提问了一个问题:...

我的2019年规划(内含python工程师图书推荐)

时间转眼就到了12月29号,依稀记得去年也是对今年抱着满满的期望,但是今年却咩有做成什么事情。 所以打算写一篇博客用来督促自己。 这两年是人工智能和大数据的时代,当然也是移动端web的时代。我的就业目标是...

技巧篇 之 这可能是解决 Could not resolve X 最有效的办法之一咯。

当时那个头大,依稀记得刚入职便在这个项目哼哧哼哧搞了好久,而最后因为某些原因,项目直接跑不起来了,索性直接本地干掉,专心整现有项目了。 The start 行云流水般导入,编译,准备 build 成功后开始一通霍霍。...

你是三月的小桨

尝觉 9 他生知已 9 夜莺 11 清晨 11 三月的风 12 无题 13 你最珍贵 13 无题 15 无题 16 无题 16 无题 17 无题 18 无题 19 无题 20 无题 20 无题 21 无题 22 无题 23 无题 23 无题 24 假如我是一缕春风 25 ...活在...

什么是动态规划算法,常见的动态规划问题分析与求解

理解动态规划 动态规划中递推式的求解方法不是动态规划的本质。 我曾经作为省队成员参加过NOI,保送之后也给学校参加NOIP的同学多次讲过动态规划,我试着讲一下我理解的动态规划,争取深入浅出。...

【详细教程·本人亲测】解决win10家庭版系统C:\Users用户名中有中文,更改为英文的问题

...随着后来学习和工作软件越装越多,在学习软件开发才发现Users必须为英文,此时重装系统成本极大!因此本人花了大量时间在网上寻找解决方案。但是基本上不适合win10家庭版。终于最后搜到一个方案解决,深知不易,特...

Linux下可以替换运行中的程序么

”,以前依稀记得Linux下是可以的(而Windows就不让),于是随口答道“OK”。结果朋友发来一个执行结果:(test正在运行中) # cp test2 test cp: cannot create regular file `test': Text file busy 看起来...

我是如何从流水线工人到程序员?(2008-2018)

2008年的我很顽皮,学习成绩不是很好,没有考上重点...现在还依稀记得学习内容是:认识元器件,焊接,排线,修电视机,修电冰箱,制作电路图等等。 学习2年之后开始进入工厂实习,工资一月600元,当时觉得还挺多的。因

这是最好的时光 这是最坏的时光 v0.1.1.1

这是最好的时光 这是最坏的时光 v0.1.1.11.2 学校的生活二三事之大学话说上一回,扯了一下我青涩的少年往事,大家反响不一,有叫好的,有吐槽的,有字字码过的,也有一目十行的。我的心情也是随着读者的反响跌宕...

sd数据恢复是如何恢复删除相片的

sd数据恢复是如何恢复删除相片的 我们边聊边走边拍照,还拍了很多我们自己的自拍照,时间过的非常快,很快太阳就下山了,临走的时候闺蜜告诉我她要出国了,所以才会约我来母校我们曾经建立友情的...依稀记得

你觉得机会是从哪里来的呢

无意间在朋友圈看到一则泰国人寿的小视频广告,讲述着一位业务员的故事。故事中的女主角用工作、生活甚至面临生死的经历启发观众:机会是从哪儿来的道理。简短的几分钟,就引发平民百姓对“机会”两个字地深入思考。

【白乔原创】写二十年的代码是一种什么样的体验?

来自皖南山区纯的农村娃,大学之后才有的编程经历受前面一个兄弟的启发,截点图说说自己的这段历程,后面有时间再补充文字:)>>>>>>>1995年第一次接触到计算机编程,机械制造专业当然是FORTRAN了~~~依稀记得第一...

我以为我对Mysql索引很了解,直到我遇到了阿里的面试官

GitHub 4.8k Star 的Java工程师成神之路 ,不来了解一下吗? GitHub 4.8k Star 的Java工程师成神之路 ,真的不来了解一下吗? GitHub 4.8k Star 的Java工程师成神之路 ,真的确定不来了解一下吗? ...

[NOIP模拟][数位DP]准考证号

CLC NOIP2015 惨跪,他依稀记得他的准考证号是 37(其实是假的),现在CLC又将要面临一场比赛,他希望准考证号不出现 37(连续),同时他又十分讨厌 4 ,所以也不希望 4 出现在准考证号中。现在他想知道在 A 和 B ...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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