特征:创建向量式复制(使用一个索引访问，LinearAccessBit)
特征: 创建向量式复制(使用一个索引访问，LinearAccessBit)
创建向量式复制是一种在计算机领域中用于数据复制的技术。它基于使用一个索引访问的原理，通过线性访问位来实现。
具体来说，创建向量式复制技术通过使用线性访问位来记录数据的位置信息，然后使用索引访问这些位置，从而进行数据的复制。这种方法可以大大提高数据复制的效率和速度。
特征:
- 线性访问位：创建向量式复制使用线性访问位来记录数据的位置信息。线性访问位是一种位图或位数组，每一位代表一个数据块或对象，位的值表示该数据块是否需要复制。通过使用线性访问位，可以快速确定哪些数据需要复制。
- 索引访问：创建向量式复制通过使用索引来访问数据的位置。索引是一个指向数据位置的指针，可以通过索引快速定位到指定的数据块，实现数据的复制。索引可以是一个整数值、地址或其他形式。
优势:
- 高效性：创建向量式复制技术可以提高数据复制的效率和速度。通过使用线性访问位和索引访问，可以快速确定和复制需要的数据块，减少了不必要的复制操作，提高了数据复制的效率。
- 简单性：创建向量式复制技术相对较为简单，实现起来相对容易。通过使用线性访问位和索引访问，可以方便地管理和操作数据的复制过程。
应用场景:
创建向量式复制技术可以在许多领域中得到应用，例如：
- 数据备份和恢复：通过创建向量式复制，可以实现对重要数据的备份和恢复。在发生数据丢失或损坏的情况下，可以使用复制的数据来进行恢复，提高数据的可靠性和可用性。
- 分布式系统：创建向量式复制可以用于构建分布式系统中的数据复制机制。通过将数据复制到多个节点，可以提高系统的容错性和性能。
- 数据同步：创建向量式复制可以用于实现数据的同步和更新。通过记录线性访问位和使用索引访问，可以确定需要同步和更新的数据，从而保持不同节点之间的数据一致性。
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2回答
我正在尝试用java创建一个应用程序，它执行一些矩阵修改，比如计算求逆和行列式。现在，我还想包括应用程序计算矩阵的特征值和特征向量的选项。因为据我所知，计算特征值的唯一“可靠”方法是使用下面给出的特征公式：
det(A-λI) = 0
其中A是n×n矩阵，λ是实数。据我所知，在Java中没有使用代数的简单方法，也许根本没有。此外，我想自己编程，所以我不想使用外部包，如Jama或其他。
有人能给我解释一下如何用Java编写这个方程式吗?或者告诉我另一种方法？
浏览 0提问于2014-10-22得票数 0
1回答
从我对数组的了解来看，Racket中的列表似乎符合定义。数组需要能够存储不同类型的数据并进行排序。球拍中的列表符合这些要求。然而，数组也需要索引，我不确定列表在球拍是否符合这一要求。
浏览 4提问于2014-12-29得票数 3
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1回答
我想计算python中二阶导数矩阵的特征向量。根据数学，第一个向量应该等于0到pi之间的sin-函数，第二个等于0到2*pi之间的sin函数。因此，我的代码看起来就像
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy import sparse
import scipy.integrate as integrate
import scipy.special as special
import scipy
def create_second_deriv(size, h):
delta_matrix_2_
浏览 2提问于2017-03-27得票数 1
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1回答
在数组中找到kth最小元素的代码片段函数
{
vector <int> ans(arr, arr+r+1);
sort(ans.begin(), ans.end());
return ans[k-1];
}
我无法理解此代码的工作原理，请解释。
浏览 5提问于2022-09-17得票数 0
1回答
我正在处理一个项目，其中包括将Matlab代码转换为C/C++。在这里，我必须计算矩阵的特征向量，在Matlab中，这是使用eig函数完成的，而在C++中，我使用的是特征库中的EigenSolver。
问题是某些特征向量(显然是随机的)与等效的Matlab符号相反，这在我的应用中可能是一个问题。
我知道特征向量并不是唯一的，那么有什么方法可以知道哪些特征向量会改变符号，并将其简单地乘以-1？
浏览 3提问于2021-10-10得票数 1
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2回答
我有一个非常大的矩阵，我试图在内存充足的服务器上运行glmnet。即使在设置到某个点的非常大的数据上，它也能正常工作，然后我得到以下错误：
Error in elnet(x, ...) : long vectors (argument 5) are not supported in .C
如果我正确理解，这是由R中的一个限制引起的，它不能有任何长度超过INT_MAX的向量。对吗？是否有任何可用的解决方案不需要对glmnet进行完全重写？是否有任何可供选择的R-口译员(反驳等)解决了这一限制？
谢谢!
浏览 6提问于2015-12-08得票数 13
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我在试着申请未来的选择。问题是，使用整个数据帧会导致内存错误。因此，我决定削减我的数据，以便能够应用下一个未来的选择：
# this is original dataframes
X_full = df_train[df_train.columns[0:size]] # 76000(rows)*300(cols)
y_full = df_train[[len(df_train.columns)-1]] # 76000(rows)*1(col)
y_full包含0和1，数字1低于5%。所有其他列都只包含数字，但我们不知道它们的意思。
#this is way, I reduce the numb
浏览 2提问于2016-03-14得票数 1
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fn main() {
let number_list = vec![1, 2, 3, 4, 5];
let n = number_list[0];
let r = &number_list[0];
println!("{} : {} : {} : {}", n, r, number_list[0], &number_list[0]);
}
产出如下：
1 : 1 : 1 : 1
另一个问题是，除了引用外，带引用的向量索引与非引用之间的区别是什么？
浏览 0提问于2018-07-15得票数 2
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1回答
我对ML非常陌生，所以我有一个非常基本的问题。如果有人帮我澄清，我会很感激的。
假设我有一组标记为否定和肯定的tweet。我想做一些情感分析。
我提取了三个基本特征：
情感图标感叹号强度词(非常，真的等等)。
如何将这些特性与支持向量机或其他ML算法结合使用？
换句话说，如何将提取的特征部署到SVM算法中？我正在使用python，并且已经知道如何运行支持向量机或其他算法，但我不知道提取的特征与它们在每个算法中的作用之间的关系！
基于一些专家的回答我更新了我的问题：
首先，我想感谢你的时间和有价值的解释。我想我的问题是解决…因此，按照您所说的，每个ML算法可能需要一些矢量化的特征，我应该找到一种
浏览 7提问于2020-01-22得票数 2
我需要一个在一个向量上操作的函数，它有一个默认的实现，以及一些不同类型的专门实现。 我可以做到这一点： trait Foo<T>
where
T: std::fmt::Display,
{
fn foo(&self) {
println!("Generic: {}", self.vectorize()[0]);
}
fn vectorize(&self) -> &Vec<T>;
}
impl Foo<f32> for Vec<f32> {
f
浏览 21提问于2021-07-28得票数 1
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1回答
我有一个程序，需要找到3x3矩阵的特征值和特征向量，数百万次。我刚刚转向使用LAPACK的zheev (是的，它们是hermitian矩阵)，这个程序在一个特定的情况下运行在1世纪20年代左右。我已经用OpenMP并行了我的算法(就像我们以前做的那样)，突然，我的程序运行了大约9m。我注释掉对zheev的调用，我的程序运行在9。
我在网上环顾了一下，发现(据我理解)您可以编译您的BLAS库来使用OpenMP，但我认为这不是问题所在。
不幸的是，这段代码来自我的工作，我没有安装在默认位置上，我也不知道编译时使用了哪些编译器选项。这也使得我很难编写一个最低限度的测试程序来演示这个问题。
对这个问题
浏览 3提问于2012-04-13得票数 1
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我正在尝试执行Mahout分类器示例(donut.csv )。但我发现，简单地更改标题行中某些列的名称，并在分类器命令中更改相应的predictor变量名称，将导致不同的模型。这是不合理的。
首先，您可以通过以下方式获取donut.csv
mahout cat donut.csv |tail -40 > donut0.csv
(“尾部”是因为mahout cat生成了一些初始信息行)
然后，我们使用以下命令来训练donut0.csv：(根据"Mahout in action“一书中的建议)
mahout trainlogistic --input donut0.csv \
--o
浏览 2提问于2012-04-28得票数 3
4回答
MATLAB中的特征值
、、、
在MATLAB中，当我对对称矩阵运行[V,D] = eig(a)命令时，最大的特征值(及其关联的向量)位于最后一列。但是，当我使用非对称矩阵运行它时，最大的特征值在第一列。
我正在尝试计算特征向量中心性，这需要我计算与最大特征值相关的特征向量。因此，最大的特征值出现在两个不同的地方，这使得我很难找到解决方案。
浏览 2提问于2010-07-20得票数 9
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我使用LAPACK的ssteqr函数来计算特征值/特征向量。ssteqr的文档说，特征值被排序为“按升序”。假设特征向量列表也按升序排序是否合理？
浏览 0提问于2011-09-29得票数 2
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我正在使用，并尝试使用以下代码访问第一个命令行参数：
use std::env;
fn main() {
let args: Vec<_> = env::args().collect();
let dir = args[1];
}
我得到了这个错误：
error[E0507]: cannot move out of indexed content
--> src/main.rs:5:15
|
5 | let dir = args[1];
| --- ^^^^^^^ cannot move out of indexed c
浏览 4提问于2015-01-12得票数 79
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1回答
我正在为自己的一些工作开发一个C++机器学习库，我对表示输入数据的最佳实践很好奇。现在，我正在考虑使用一个DataManager类来处理从文件、流等读取数据的I/O操作。在开发这个类的过程中，我意识到还需要创建类来管理要素标签(与输入数据相关联)和类标签(在训练数据的情况下)。
因此，我的实现有一个将数据从文件(我使用的是UCI机器学习存储库)读取到一个boost::variant对象的类。DataManager类重载了operator>>，这样我就可以从提供的行中读取每个以逗号分隔的特征值；如果特征值是'?'，它就会输入结构t_missing {}。
对于类/特性
浏览 0提问于2011-06-28得票数 0
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从文档中看，它似乎是在使用嵌入矩阵将像稀疏输入向量这样的单一编码转换为密集向量。但这与仅使用完全连接层有何不同？
浏览 0提问于2018-03-12得票数 2
1回答
我在方阵上使用NumPy的linalg.eig。我的方阵是一个2D域的函数，我正在观察它的特征向量在这个区域上的一个参数化圆周上的复角。只要我考虑的路径是光滑的，我期望每个特征向量的分量的复角是光滑的。然而，在某些情况下，Python的情况并非如此(尽管在其他编程语言中也是如此)。对于参数M=0 (显示在其对角线上的矩阵中的某些参数)，我有如下所示的组件：
在理想情况下，它们应该看起来像(M=0.1)：
我试过的是：
我验证了矩阵在两种情况下都是Hermitian的。当我使用continuous.Using 时，M=0.1变得不连续，而M=0有时变成np.unwrap。
浏览 5提问于2021-05-21得票数 2
我试图构建一个模型，将数学公式的图像映射到LaTeX标记中。
我发现了一个https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1908/1908.11415.pdf，它提出了一种解决这个问题的编解码结构.
在编码器中，在CNN工作之后，建议(第3页)在生成的特征地图中添加以下信号“以保留空间位置信息”：
PE(x,y,2i)=sin(x/10000^{4i/D})
PE(x,y,2i+1)=cos(x/10000^{4i/D})
PE(x,y,2j+D/2)=sin(y/10000^{4j/D})
PE(x,y,2j+1+D/2)=cos(y/10000^{4j
浏览 0提问于2020-04-03得票数 0
我希望避免每次解决稀疏系统时都对Eigen::CholmodDecomposition对象进行初始化。为此，我创建了一个自定义类。稀疏求解器将使用类初始化，然后在必要时使用，而不需要重新初始化。稍后我需要做的一件事是复制这样的对象。
当我在类定义中同时包含(1) Eigen::CholmodDecomposition和(2)复制操作时，我会得到下面的错误。如果我删除任何一个(或者没有复制，或者类中没有Eigen::CholmodDecomposition )，就没有错误。
我弄破了什么？为什么这不管用？我该怎么做呢？
#include <RcppEigen.h>
using na
浏览 5提问于2019-09-29得票数 1
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有谁知道如何从Matlab中重写eig(A,B)来计算广义特征向量/特征值？最近我一直在努力解决这个问题。迄今为止：
Matlab定义的eig函数我需要：
[V,D] = eig(A,B) produces a diagonal matrix D of generalized
eigenvalues and a full matrix V whose columns are the corresponding
eigenvectors so that A*V = B*V*D.
到目前为止，我尝试了Eigen库()。
我的实现如下所示：
std::pair<Matrix4cd,
浏览 1提问于2015-05-14得票数 4
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1回答
未知类-功能子集
、、
如果你有一个问题，除了涉及的对象和特征之外，你什么都不知道，但不知道这些是如何组合在一起的，即你想看看是否有基于数据的自然群体。将这个新物体的10个特征(比如20世纪80年代的吉他)分成两个功能集，每组5个特征-一组与人类的东西(如颜色，价格等)有关，另一组与物理特征(重量，木材类型)等有关，这有什么价值吗？我希望找到的一个群体的例子是电学和声学之间的区别，但我们不知道。结果可能是，数据告诉我们，由于价格、重量等原因，美国吉他和欧洲吉他之间存在差异。
因此，我们的想法是针对第一组5个特征训练我的模型，然后针对第二组特征，并以某种方式使用这两个结果来形成预测？
这个过程有没有一个特别的名字，或者
浏览 0提问于2017-10-02得票数 0
1回答
我有一个巨大的稀疏矩阵A
<5000x5000 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 14979 stored elements in Compressed Sparse Column format>
我需要删除线性相关的行。我有一个先验，即j行将是依赖的。我需要
找出哪些行集是线性依赖的。
对于每一组，保留一个任意行，并移除其他行。
我试图遵循，但是对于稀疏矩阵的对应方法，说
k：所需特征值和特征向量的数目。K必须小于N，不可能计算矩阵的所有特征
浏览 5提问于2015-03-08得票数 1
1回答
假设我有一个实对称矩阵，我想用提取k个最大特征向量。
我知道我可以用代替，但这不是我问题的重点。我读到他们使用，eigs的文档显式地声明为“最大震级”，这似乎意味着特征值将按绝对值排序，特别是因为显然是特征向量/值的符号。
然而，我也读到，应该根据特征值的排序进行，使用sort(diag(D))；这里没有绝对值(也没有关于矩阵正性的假设)。
我认为后一篇文章是错误的，或者Matlab的eigs文档在使用“最大震级”一词时是错误的或具有误导性，对吗？或者他们都是对的，我误解了什么？
为了澄清，“最大”特征向量应该按照绝对特征值进行排序，对吗？
浏览 5提问于2016-12-15得票数 0
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1回答
R中该矩阵的本征分析
、、、、
我在R中对给定的矩阵P进行本征分析。我的MWE是
最小工作实例
P <-
matrix(
data=
c(
1, 0, 0, 0
, 0.4, 0, 0.6, 0
, 0.2, 0, 0.1, 0.7
, 0, 0, 0, 1
)
, nrow=4
, ncol=4
, byrow=TRUE
)
SPD <- eigen(P)
round(SPD$values, 3)
round(SPD$vectors, 3)
SVD <- svd(P)
round(SVD$d
浏览 1提问于2014-08-20得票数 0
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有人能解释一下为什么这会给我一个分割错误吗？
#include <vector>
#include <iostream>
using namespace std;
vector <double>freqnote;
int main(){
freqnote[0] = 16.35;
cout << freqnote[0];
return 0;
}
我在代码中有其他向量，这是唯一给我带来麻烦的向量。
我将其更改为vector<int>freqnote;，并将值更改为16，但我仍然得到分段错误。怎么一回事？
我有其他的向量整数，它
浏览 1提问于2010-08-30得票数 1
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2回答
反极聚类
、、
我制作了一个照片马赛克脚本(PHP)。此脚本只有一张图片，并将其更改为由小图片组成的照片。从远处看，它看起来像真实的图片，当你走近时，你看到的都是小照片。我取一个固定像素数的正方形，并确定该正方形的平均颜色。然后我把它和我的数据库进行比较，数据库中包含了几千张图片的平均颜色。我用所有可用的图像来确定颜色距离。但是要完全运行这个脚本，需要几分钟的时间。
瓶颈是将最好的图片与主图片的一部分匹配。我一直在网上搜索如何减少这一点，并出现了交叉“反极聚类”。当然，我试图找到一些关于如何使用这个方法的信息，但是我似乎不知道该怎么做。
有两个步骤。1.数据库的获取和2.光化学的创建。让我们从第一步开始，当这
浏览 8提问于2012-11-08得票数 0
我想要“收缩以适合”一个std::vector，将它的容量减少到它的确切大小，这样就释放了额外的内存。标准技巧似乎就是描述的技巧。
template< typename T, class Allocator >
void shrink_capacity(std::vector<T,Allocator>& v)
{
std::vector<T,Allocator>(v.begin(),v.end()).swap(v);
}
收缩到适合的全部目的是为了节省内存，但是这种方法不是首先创建一个深度副本，然后交换实例吗？那么，在某个时刻--当构建副本时-
浏览 0提问于2010-04-23得票数 8
2回答
我通过使用SIFT特征在opencv中实现词袋，以便对特定的数据集进行分类。到目前为止，我已经将描述符聚类并生成词汇表。据我所知，我必须训练SVM ..。但是我有一些问题，我真的对它们感到困惑。主要的问题是实现背后的概念，这些是我的问题：
1-当我提取特征然后创建词汇表时，我是否应该提取所有对象(假设5个对象)的特征并将它们放在一个文件中，这样我就可以将它们都放在一个包含所有单词的词汇表文件中？当我稍后进行分类时，我将如何将它们分开？
2-如何实现SVM？我知道openCV中使用的函数，但是如何使用呢？
3-我可以在MATLAB中做这些工作，我的意思是SVM训练的实现，但是有没有代码可以指导我
浏览 3提问于2012-07-23得票数 20
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我想用Java语言实现逻辑回归，并将其应用于。
我认为每个实例都是董事会的一种状态。因此，每个实例都有9个功能。例如，{x,o,o,x,o,b,x,x,o}是一个代表这个板子的实例：
x o o
x o b
x x o
因此，我们有9个可以接受{x,o,b}值之一的特征。
我听说过在这些情况下使用的类似分布式表示的东西，根据它，我们对每个值有以下表示：
x -> 1 0 0
b -> 0 1 0
o -> 0 0 1
但我不知道如何将逻辑回归应用于它。是否有任何想法，我们可以为逻辑回归算法表示这个数据集？
浏览 0提问于2013-03-06得票数 1
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3回答
关于低秩矩阵的计算
、、、
假设我有一个秩为3的矩阵3x3 A。我想创建一个秩为2的矩阵，它在$ {l}_{2} $/ Frobenius范数中最接近A。我们称这个矩阵为F。
即如果$ A=U S {V}^{H} $通过奇异值分解$F=U \hat{S} {V}^{H} $。其中$ \hat{S} $与$S$相同，但最后一个奇异值为零。
问题是，有没有一种计算密集度较低的方法来创建F，但使用SVD分解？
谢谢。
浏览 1提问于2012-02-07得票数 4
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我有两个numpy数组，第一个是一维的A，第二个是B，在我所想到的应用程序中是二维的，但实际上可以有任何维度。B的每一个索引都与A的单个索引覆盖相同的范围。
现在，我想对A进行排序(按降序排列)，但希望与其一起对B的每个维度进行排序。从数学上讲，如果P是排序A的置换矩阵，我想根据np.dot(P, np.dot(B, P.T))变换B。例如，考虑以下示例，其中排序巧合地对应于倒序：
In [1]: import numpy as np
In [2]: A = np.array([1,2,3])
In [3]: B = np.random.rand(3,3); B
Out[3]:
arra
浏览 6提问于2016-02-05得票数 7
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1回答
我有一个图像数据集，蚂蚁想要提取它的特征，以便与查询图像进行比较，选择阈值内最好的特征。我能够提取图像特征，并在两个相应的图像中选择最好的，如下所示：
img1 = cv2.imread("path\of\training\image")
img2 = cv2.imread("path\of\query\image")
# Initiate SIFT detector
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# find the key-points and descriptors with SIFT
kp1, des1 =
浏览 2提问于2019-05-25得票数 0
我正在编写一个程序，其中我需要使用以下数据结构：
struct shape
{
std::vector<float> verts; // contains the x & y values for each vertex
char type; // the type of shape being stored.
float shapeCol[3]; // stores the color of the shape being stored.
float shapeSize;
浏览 3提问于2017-01-31得票数 0
1回答
我正在尝试使用PCA将输入图像的大小从4096x4096减小到4096x163，同时保持其重要属性。然而，我的方法有问题，因为我得到了不正确的结果。我相信这是在构造我的矩阵U时，我的结果与正确的结果如下所示。起始码： # Reshape data to 4096 x 163
X_reshape = np.transpose(X_all, (1,2,3,0)).reshape(-1, X_all.shape[0])
X = X_reshape[:, :163]
mean_array = np.mean(X, axis = 1)
X_tilde = np.reshape(mean_array,
浏览 28提问于2019-12-13得票数 2
在特征值的重数很高的情况下，有没有一种方法可以用一个或至少很少的命令来获得广义特征向量？在每个特征值的重数为1的情况下，我可以使用[V,D] = eig(A)，但此命令不适用于多个特征值。
浏览 0提问于2012-10-01得票数 6
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我正在使用matlab的svm分类函数。我的训练和测试数据有以下几个维度：
>> size(TrainV)
ans =
99192 705
>> size(TestV)
ans =
246 705
我有一个功能，训练一对一的分类与10个类别(45个二进制分类器)。可以通过调用以下函数来训练该模型：
Models = SVM_multitrain (TrainV(:, 2:end), TrainV(:, 1), 10);
我发送特征向量(TrainV(:，2:end)和标签(TrainV(:，1))，并要求模型为45个分类器(10
浏览 3提问于2015-11-12得票数 5
回答已采纳
2回答
我一直试图解决上述问题的朋友，每次最后一个元素的向量被删除，虽然我觉得它的大小应该增加后，插入。以下是守则：
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
void display(vector<int> arr){
cout<<"Result"<<endl;
for(auto &p: arr){
cout<<p<<endl;
浏览 5提问于2022-07-07得票数 1
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我遇到了像A*x=lambda*x这样的问题，其中A的阶是d*d，x的阶是d*c，λ是一个常量。A和lambda是已知的，矩阵x是未知的。有没有办法在matlab中解决这个问题？？(与特征值类似，但x是一个d*c矩阵，而不是一个向量)。
浏览 0提问于2012-02-10得票数 3
我正在使用Python和scikit进行文本分类--学习。
现在，我使用TfidfVectorizer作为向量器(用于将原始文本转换为特征向量)，使用MultinomialNB作为分类器。我使用参数ngram_range = (1,2) (参见 )，例如我使用一个单词和bigram。
经过分类和测试，我的算法在测试集和简历集，我想提高准确性。我看到了信息最丰富的特性(由于问题)。我看到，在集信息最多的特性中，我有单词( ngram=1)，它对分类没有影响，但是在bigram (单词搭配)中，它们会产生很大的影响。
所以，我不能使用stop_words，因为Tfidfvectorizer不会在搭
浏览 3提问于2014-07-22得票数 1
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在OpenCV中，有一个CvSVM类，它接受一个样本矩阵来训练支持向量机。矩阵是2D的，样本在行中。
我创建了自己的方法来从视频提要中生成定向梯度(HOG)的直方图。为此，我创建了一个9通道矩阵来存储HOG，其中每个通道对应一个方向框。最后我得到了一个CV_32FC(9)类型的40x30矩阵。
也为这只猪做了一个可视化，它正在工作。
我不知道如何将这个矩阵输入OpenCV支持向量机，因为如果我将其展平，我不知道支持向量机如何从1D输入数据中学习9D超平面。
浏览 2提问于2011-07-15得票数 3
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我的任务是使用OpenCV和C++
阅读一组视频，以创建一组图像/学习。
对视频中看到的物体进行分类
标记图像
对一系列测试视频进行测试，以检查对象是否符合预期。在它们周围画一个矩形并贴上标签。
我是OpenCV的新手，不过，我很乐意在C++中编程，一旦方法形成。我还计划在稍后阶段编写自己的函数。
我需要你的帮助，形成正确的解决办法，因为我必须识别家庭物品[杯，软玩具，电话，相机，键盘)从一个视频流，然后测试另一个流的视频。原来的视频也有深度信息，但不确定如何使用它为我的利益。
浏览 4提问于2014-02-26得票数 0
1回答
以下两种功能有什么区别？
prepTransform.m
function [mu trmx] = prepTransform(tvec, comp_count)
% Computes transformation matrix to PCA space
% tvec - training set (one row represents one sample)
% comp_count - count of principal components in the final space
% mu - mean value of the training set
% trmx - transfo
浏览 3提问于2016-12-06得票数 1
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有没有一种方法可以直接对winrt::Windows::Foundation::Collections::IObservableVector排序，而不需要创建新的向量，也不需要将其转换为std::vector IObservableVector<int> numbers{ single_threaded_observable_vector<int>() };
numbers.Append(5);
numbers.Append(1);
numbers.Append(3);
std::sort(numbers.begin(), numbers.end()); std::
浏览 29提问于2021-03-31得票数 1
1回答
为什么下面的代码会编译？
#include <memory>
#include <vector>
int main()
{
std::vector<std::unique_ptr<int>> uncopyableStuff;
for(int i = 0; i < 5; ++i)
uncopyableStuff.emplace_back(std::make_unique<int>(i));
auto lambda = [uncopyableStuff = std::move(uncopya
浏览 1提问于2019-04-12得票数 11
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当使用函数eig(a)时，Octave似乎不会以任何特定的顺序对复特征值进行排序(而对于实特征值，Octave按升序存储特征值及其特征向量)。 我需要按照矩阵虚部的升序对矩阵的复特征值(以及它们各自的特征向量)进行排序。有没有什么内置的例程可以做到这一点？ 如果没有，如何实现？
浏览 19提问于2020-08-06得票数 0
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我有一个以下代码：
recognizer = SVC(C=1.0, kernel="linear", probability=True)
recognizer.fit(data["embeddings"], labels)
其中，labels是：
labels = {ndarray: (24,)}
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1]
data["embeddings"]是ndarrays的list。此列表的长度为24
在运行recognizer.fit(data["embed
浏览 1提问于2020-04-07得票数 0
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我想使用LDA进行降维。我正在使用R。我发现的示例主要使用LDA进行分类。那么如何使用LDA进行降维呢？在R中有没有内置的函数调用来进行降维，或者你必须对其进行编码？
谢谢。塞夫万迪
浏览 2提问于2014-01-17得票数 1
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我正在阅读关于纸的treeExplainer；算法1的伪代码有点神秘，因为大多数变量甚至都没有定义(采样和所有细节都是一样的)。
在高层次上，对算法的工作方式是否有更直观的解释？
浏览 0提问于2020-04-08得票数 2
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我正试图为我的C++ (DirectX)项目实现一个kd-树，以加速我的碰撞检测。我的实现是一个非常原始的递归函数。nth_element似乎工作正常(如果我注释掉它，只会有一个fps的差别)。我不太清楚罪魁祸首是从哪里来的。
KDTreeNode Box::buildKDTree(std::vector<Ball> balls, int depth) {
if (balls.size() < 3) {
return KDTreeNode(balls[0].getPos(), KDTreeLeaf(), KDTreeLeaf());
}
浏览 4提问于2013-12-08得票数 1
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