目录 运算效率 计算复杂度 算法详细信息 置换与重新排序 重新排序以改变稀疏性 重新排序以减少带宽 近似最小度排序 嵌套剖分排序 稀疏矩阵分解 LU 分解 Cholesky 分解 QR 分解 不完全分解 特征值和奇异值 稀疏矩阵的最小特征值 运算效率 计算复杂度 稀疏运算的…

文章目录 一、过拟合与欠拟合1.1 欠拟合1.2 过拟合1.3 总结拟合的三种情况 二、交叉验证 --- 判定模型的拟合程度三、降低过拟合3.1 正则化 四、动量与学习率衰减4.1 动量4.2 学习率衰减 五、Early stopping，dropout等5.1 Early stopping5.2 Dropout随机失活 一、过…

什么是自适应限流 自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统…

张量相关总变差（t-CTV） 定义和性质t-CTV 在张量恢复中的应用 张量恢复模型与理论 张量补全（TC）模型张量鲁棒主成分分析（TRPCA）模型理论保证和恢复性分析 4. 张量相关总变差（t-CTV） …

二维线图标记轴并添加坐标如下程序（命令行窗口） x 0:pi/100:2*pi; y sin(x); plot(x,y) xlabel(x) ylabel(sin(x)) title(Plot of the Sine Function)典型混沌系统matlab仿真 logistic映射（逻辑斯蒂映射） 其中mu是增长率&#…

《最优化理论》 课程作业， 梯度类算法 解决 LASSO问题 LASSO问题 对于 LASSO问题 min ⁡ x 1 2 ∥ A x − b ∥ 2 2 μ ∥ x ∥ 1 . \displaystyle\min_x \frac{1}{2}\|Ax-b\|_2^2 \mu \|x\|_1. xmin​21​∥Ax−b∥22​μ∥x∥1​. 此问题为回归问题&#xff0…

在浅谈分词算法（1）分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类，在浅谈分词算法（2）基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法。 在（1）中，我…

前言 ☀️ 在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 🌻使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检…

文章目录 1，tomcat多实例: 作为Windows服务进行管理2，修改tomcat环境变量3，tomcat日志保留期限 1，tomcat多实例: 作为Windows服务进行管理 http://tomcat.apache.org/tomcat-8.0-doc/windows-service-howto.html 1, 递归创建目录…

项目介绍 北疆之北，在阿勒泰。新疆阿勒泰地区以其壮丽的自然风光和得天独厚的冰雪资源吸引着全国各地的游客，近年来旅游业持续火爆。本项目要做的是将搜集和怕爬取到的有关阿勒泰旅游的数据基于python进行分析和可视化大屏展示。 数据来源 阿勒泰地区…

具有新的张量核范数的张量鲁棒主成分分析 文章目录 具有新的张量核范数的张量鲁棒主成分分析摘要引言问题定义TRPCA模型 TRPCA 代码分析与实验结果小结Functionsprox_l1直观理解近似算子一个具体的例子示例总结 prox_tnn初始化部分处理第一个前切片处理其他前切片处理偶数长度的…

在介绍Faster R-CNN之前，先来介绍一些前验知识，为Faster R-CNN做铺垫。 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法 Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现…

一 背景知识 1.1 IOU的定义 物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，…

一、jdk安装 卸载openjdk 配置环境变量并测试是否配置成功 vim /etc/profile export JAVA_HOME/usr/java/jdk1.7.0_75 export JAVA_BIN/usr/java/jdk1.7.0_75/bin export PATH$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar source /…

Redis管理工具CacheCloud的部署与使用 Git项目地址CacheCloud作用下载1）下载项目2）导入表结构 启动1）配置CacheCloud项目2）启动1：编译2：拷贝war包(cachecloud-open-web/target/cachecloud-open-web-1.0-SNA…

如果让你去运维大规模的Redis节点，例如数千个 Redis节点、数百台机器、数百个业务支撑，会遇到什么问题吗？很明显就 是缺少一个好的可视化运维平台。本节首先分析如果没有好的运维平台可能 存在的问题，接着介绍Redis开源私有云平台…

文章目录 1 IntelliJ IDEA启动CacheCloud1.1 在IntelliJ IDEA 中git 源码1.2 初始化数据库1.3 修改数据库配置1.3 配置maven启动1.4 启动1.5 查看 2 local配置打包部署2.1 新建maven打包配置2.2 打包2.3 初始化服务目录结构2.4 上传cachecloud-open-web-1.0-SNAPSHOT.war到服务…

当客户端接入应用后，开发者希望看到一些相关统计信息，本节将对 CacheCloud中的一些功能进行详细介绍，如应用统计信息、实例列表、应用 详情、命令分析、命令执行、慢查询、应用拓扑等。 13.5.1　应用统计信息 “应用统计信息”选项卡&#xf…

一、CacheCloud 1、出现问题 当Redis达到一定规模，容易出现以下问题： 运维部署成本高，手动部署，容易出现错误。实例碎片化，机器利用率较低，可能出现大量闲置资源。监控，统计，管理…

13.2.1　CacheCloud环境需求 安装部署CacheCloud需要以下环境： JDK7：CacheCloud使用Java语言开发，并使用了JDK7的一些特性。 Maven3：CacheCloud使用Maven3作为开发构建工具。 MySQL5.5：CacheCloud需要Redis的相关元信息…