逆序数，我在很多的面试题都见过，本质上来说难度是比较大，因为如果使用暴力法当数据量一大，必然就会爆掉。你现在就要记住逆序数就是考归并排序。
大家都知道，es天生对json数据支持的非常完美，只要是标准的json结构的数据，无论多么复杂，无论是嵌套多少层，都能存储到es里面，进而能够查询和分析，检索。...处理和管理关系主要有三种方式： 一，使用objcet和array[object]的字段类型自动存储多层结构的json数据 这是es默认的机制，也就是我们并没有设置任何mapping，直接向es服务端插入一条复杂的...lucene的sengment里，所以读取和查询性能对比方法三更快 （2）更新单个子文档，会重建整个数据结构，所以不适合更新频繁的嵌套场景 （3）可以维护一对多和多对多的存储关系 方法三： （1）多个关系数据...但是存在同一个shard里面，所以读取和查询性能比方法二稍低 （2）需要额外的内存，维护管理关系列表 （3）更新文档不影响其他的子文档，所以适合更新频繁的场景 （4）排序和评分操作比较麻烦，需要额外的脚本函数支持
单纯形法 基本原理 ---- 单纯形法原理 : ① 初始单纯形 : 先从线性规划 约束方程 中找出单纯形 , 每个单纯形可以解出一组变量的解 ; ② 判定趋势 ( 是否最优 ) : 然后判断这个解 影响的 目标函数的趋势..., 使目标函数增大 还是 减小 ; ③ 找到更优可行解 : 根据该趋势选择下一个单纯形 , 不断迭代 , 直到找到一个单纯形 , 使目标函数达到最大值或最小值 ; 单纯形法 执行方案 : ① 初始可行解...线性规划 标准形式 ---- 线性规划标准形式 : 使用单纯形法 求解 线性规划问题 , 这里要求线性规划数学模型必须是标准形式 , 有如下要求 : ① 目标函数 : 变量组成的目标函数 , 求解极大值...矩阵 C : 该矩阵是行向量 , 代表了目标函数中的系数 ; C = \begin{bmatrix} &c_1 , &c_2 , & \cdots , & c_m & \end{bmatrix}...矩阵 X : 该矩阵是列向量 , 表示目标函数中的变量 ; X=\begin{bmatrix}\\\\ x_1\\\\ x_2\\\\ \vdots\\\\ x_m\\\\ \end{bmatrix
Introduction 目标函数 是 深度学习之心，是 模型训练 的 发动机 。...目标函数 (object function) = 损失函数 (loss function) = 代价函数 (cost function) 其中，模型loss 统称为 non-decay loss ，正则...目标函数 类型 主要分为 分类任务目标函数 和 回归任务目标函数。此外往往会加上 附加任务目标函数 (为了 防止过拟合/求得稀疏解 而加入的 正则项 )。...Softmax损失函数 Softmax损失函数（softmax function），又名 交叉熵损失函数 (CE) 。 该函数 是重要的 深度学习目标函数，也是 Sigmoid函数 的一种 推广。...其他任务 某些 无法被 简单划归为 分类 或 回归 的任务，需要设计其他的目标函数。
文章目录 函数逼近 题目要求 代码分析 结果分析 函数逼近 题目要求 分析函数中有6个变量，每个变量取3个值。共有取样本33333*3=729个 运用BP神经网络编程。 2....代码分析 //FBP模拟函数 //取500个样本，网络采用三层网络结点数：6-8-2 //取样本3*3*3*3*3*3=729个 / #include #include <fstream.h
文章目录 一、相关系数与相关函数 二、相关函数定义 一、相关系数与相关函数 ---- " 相关系数 " 在实际应用中 , 不经常使用 , 因为其只能判断 同时到达的 2 个信号的 相关性 , 如果两个信号之间时刻不同..., " 相关系数 " 就会变为 0 , 没有任何相关性 ; 在实际使用中 , 大部分场景中 , 使用的是 " 相关函数 " 二、相关函数定义 ---- 相关函数 ( Correlation Function...) 定义 : x(n) 与 y(n) 的 " 互相关函数 " 如下 , r_{xy}(m) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty} x^*(n) y(n + m) 其中 y(...n) 进行了移位 , 向左移动了 m 单位 , 该 " 互相关函数 " 求的是 y(n) 移位 m 后的序列 与 x(n) 序列之间的关系 ; 注意这里的 n 表示的是时刻 ,..." 是一个 函数 , 函数的自变量是 m 间隔 , 不是 n ;
post/5ed3b3fb6fb9a047ed240575 概念： 相当于java中的方法，将一组逻辑语句封装在方法体中，对外暴露方法名 隐藏了实现细节 提高代码的可重用性 使用： select 函数名...(实参列表)【from 表】 【】中内容可省略 正文： 字符函数： length：获取字节个数（utf-8 一个汉字为3个字节，gbk为2个字节） SELECT LENGTH('cbuc')...cbuc',6,'*') # 输出 cbuc** replace 替换 SELECT REPLACE('小菜爱睡觉','睡觉','吃饭') # 输出 小菜爱吃饭 数学函数...# 输出 2020年02月17日 datediff：两个日期天数之差 SELECT DATEDIFF(NOW(),'2020-02-12') # 输出 5 其他函数...if 函数：类似三目运算 SELECT IF(10<5,'大','小') # 输出 小 switch case 的效果 case 要判断的字段或表达式 when 常量1 then 要显示的值
生成函数 ( 母函数 ) 的定义 1....为实数 ; ② 未定元 形式幂级数 : 图片 称为 x 的未定元 的 一个 形式幂级数 ; 3.研究重点 : 形式幂级数 中 , x 从来 不指定具体数值 , 不关心 收敛 或 发散 , 关注的重点是其 系数序列...图片 , 研究形式幂级数 完全可以 归结为 讨论 这些系数序列 ; 2....生成函数 从属于 一个数列,说明生成函数时 , 先说明其数列,指明 数列 的 生成函数 是 某个函数; 图片 图片 图片 图片 二....常用 生成函数 ( 重要 ) 1. 与常数相关的生成函数 图片 图片 图片 2. 与 二项式系数 相关的生成函数 图片 3. 与 组合数 相关的生成函数 图片 图片 图片
对于第(ii)类的优化问题，常常使用的方法就是拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) ，即把等式约束h_i(x)用一个系数与f(x)写为一个式子，称为拉格朗日函数，而系数称为拉格朗日乘子...同样地，我们把所有的等式、不等式约束与f(x)写为一个式子，也叫拉格朗日函数，系数也称拉格朗日乘子，通过一些条件，可以求出最优值的必要条件，这个条件称为KKT条件。...(a) 拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 对于等式约束，我们可以通过一个拉格朗日系数a 把等式约束和目标函数组合成为一个式子L(a, x) = f(x) + a*h(x), 这里把...先说拉格朗日乘子法，设想我们的目标函数z = f(x), x是向量, z取不同的值，相当于可以投影在x构成的平面（曲面）上，即成为等高线，如下图，目标函数是f(x, y)，这里x是标量，虚线是等高线，现在假设我们的约束...，使得新的等高线与目标函数的交点的值更大或者更小，只有到等高线与目标函数的曲线相切的时候，可能取得最优值，如下图所示，即等高线和目标函数的曲线在该点的法向量必须有相同方向，所以最优值必须满足：f(x)的梯度
目标文件函数隐藏初探 场景如下，需要以.o形式（静态库形式），发布一个库，给其他代码集成。生成库mylib.o之后，使用nm查看，可以查看到很多函数符号。...将函数标记为static 一种可行的方式是，将内部使用的函数，源码中标记为static。...但这么修改之后，库本身的其他源文件，也无法使用该函数了，因为c语言中的static是将函数的作用域限定在了函数所在的源文件。...objcopy修改符号表 生成库之后，可使用工具链中的 objcopy 工具，修改符号表，将内部函数都修改为本地函数，这样外部代码无法直接链接到这些函数，只能使用指定的函数。...printf("inner 2\n"); } void api_1() { printf("api 1\n"); } void api_2() { printf("api 2\n"); }; 编译生产目标文件
在写迁移的过程中，我开始思考一个问题，为什么要这么复杂呢，有没有其他方案呢，这里先简单说下如果涉及到表数据迁移，特别是复杂级联表关系数据的迁移应该怎么办？...肯定对性能会有影响； 3、还需要考虑一定的可读性，和下一条； 当然，我也考虑过另一个场景，还用自增id做主键，只不过增加一个字符串字段参与业务逻辑开发，id就不参与了，这种混合开发针对特定的、不是很多很复杂的表还行...，但是如果都相互冗余，会加重开发的复杂度，重构也会变难，因为在更新数据的时候，还要考虑更新这个字符串标识，得不偿失。...2、Blog.Core复杂表迁移实践 在Blog.Core项目中，权限关系五个表的相爱相杀，相互关联： Modules表：存放所有的接口API列表，主键Mid； Permission表：存放前端菜单路由列表
损失函数 损失函数一般指的是针对单个样本 i 做的损失，公式可以表示为： ? 当然，只是举个例子，如果较真的话，还可以有交叉熵损失函数等。...成本函数 成本函数一般是数据集上总的成本函数，一般针对整体，根据上面的例子，这里的成本函数可以表示为 ? 当然我们可以加上正则项 ?...目标函数 目标函数是一个很广泛的称呼，我们一般都是先确定目标函数，然后再去优化它。...比如在不同的任务中，目标函数可以是 最大化后验概率MAP(比如朴素贝叶斯) 最大化适应函数(遗传算法) 最大化回报/值函数（增强学习） 最大化信息增益/减小子节点纯度(CART 决策树分类器) 最小化平方差错误成本...（或损失）函数（CART，决策树回归，线性回归，线性适应神经元） 最大化log-相似度或者最小化信息熵损失（或者成本）函数 最小化hinge损失函数（支持向量机SVM） etc.
有一个函数： f(x)=x+10sin5x+7cos4x f(x)=x + 10\sin 5x + 7\cos 4x 求其在区间[-10,10]之间的最大值。...下面是该函数的图像： 在本例中，我们可以把x作为个体的染色体，函数值f(x)作为其适应度值，适应度越大，个体越优秀，最大的适应度就是我们要求的最大值。...# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 适应度函数 def fitness(x): return
判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性
本文介绍基于MATLAB求取空间数据的变异函数，并绘制经验半方差图的方法。 ...本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。 ...Kolmogorov-Smirnov检验通过样本的经验分布函数与给定分布函数的比较，推断该样本是否来自给定分布函数的总体；当其用于正态性检验时只能做标准正态检验。...这是一个复杂的过程，需要借助循环语句。 本部分具体代码如下。...得到二者对应变异函数折线图与散点图。
1 全连接层 如果说卷积层、汇合层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。...second fully connected layer filter_size = 1; padding = 0; strude = 1; D_in = 4096; D_out = 2048; 2 目标函数...全连接层将网络特征映射到样本的标记空间做出预测，目标函数的作用则用来衡量该预测值与真实样本标记之间的误差。...在当下的卷积神经网络中，交叉熵损失函数和ℓ2损失函数分别是分类问题和回归问题中最为常用的目标函数。
起源 1954年，心理学家保罗费茨检验人体运动系统，发现移动到目标所需的时间取决于距离，但与其大小成反比。根据他的法律，由于速度精度的折衷，快速移动和小目标会导致更高的错误率。
作者：Umang Bhaskar,Gunjan Kumar 摘要：覆盖函数是子模块函数的重要子类，可用于机器学习，博弈论，社交网络和设施位置。我们研究了覆盖函数的偏函数扩展的复杂性。...也就是说，给定由[m]的子集族和每个点的值组成的部分函数，是否存在在[m]的所有子集上定义的扩展该偏函数的覆盖函数？...偏函数扩展以前是针对其他函数类进行研究的，包括布尔函数和凸函数，并且在许多领域都很有用，例如在学习这些函数类时获得边界。...我们证明了确定偏函数对覆盖函数的可扩展性是NP完全的，在该过程中建立了一个多项式大小的可扩展性证书。硬度也为我们提供了学习覆盖功能的下限。然后，我们研究两种近似扩展的自然概念，以解释数据集中的错误。
f(x)写为一个式子，称为拉格朗日函数，而系数称为拉格朗日乘子。...同样地，我们把所有的等式、不等式约束与f(x)写为一个式子，也叫拉格朗日函数，系数也称拉格朗日乘子，通过一些条件，可以求出最优值的必要条件，这个条件称为KKT条件。...(a) 拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 对于等式约束，我们可以通过一个拉格朗日系数a 把等式约束和目标函数组合成为一个式子L(a, x) = f(x) + a*h(x), 这里把...先说拉格朗日乘子法，设想我们的目标函数z = f(x), x是向量, z取不同的值，相当于可以投影在x构成的平面（曲面）上，即成为等高线，如下图，目标函数是f(x, y)，这里x是标量，虚线是等高线，现在假设我们的约束...，使得新的等高线与目标函数的交点的值更大或者更小，只有到等高线与目标函数的曲线相切的时候，可能取得最优值，如下图所示，即等高线和目标函数的曲线在该点的法向量必须有相同方向，所以最优值必须满足：f(x)的梯度
VINS后端非线性优化目标函数 1....状态变量 vins在后端优化中，使用了滑动窗口，其状态向量包含窗口内的n+1个相机的状态(位置，旋转，速度，加速度计bias及陀螺仪bias)、相机到imu的外参、m+1个路标点的逆深度： 2.代价函数... 我们建立后端需要优化的代价函数： 代价函数中的3个残差项分别对应边缘化先验信息，IMU残差，视觉重投影残差，需要注意的是，三种残差都是使用马氏距离进行表示的(相比欧式距离，多了协方差矩阵)。 ...残差使用最小二乘法进行求解，当优化变量产生增量后，则有以下公式： 其中 为相应Jacobian表达式，我们使用马氏距离公式对上式进行展开，并且求导，令导数为0，则可以得到增量的表达式为： 由此递推，我们可以得到代价函数的展开式...，相应的求导，即Jacobian矩阵也全部求解完成，剩下的就需要合理的非线性优化算法根据求得的Jacobian对代价函数进行求解了。
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