05 2020 档案
摘要：本文摘自：Tensor Decomposition and its Applications, Daniel Tock
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摘要：本文摘自：常用的数学符号sup（上确界） 和 inf（下确界） sup与max的区别：sup可能不在集合中，max一定在集合中。
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摘要：「本文摘自矩阵的 Frobenius 范数及其求偏导法则」
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摘要：本文大部分内容摘自以下三个参考资料，增加了一点自己的理解和总结： 奇异值分解小结 矩阵论笔记：奇异值分解SVD 矩阵分解 3. SVD分解示例 4. SVD分解总结 流程图： 用矩阵表示就是：
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摘要：「本文部分内容摘自一份佚名的资料」 符号说明： 1 证明： 将证明过程展开即是 2 将证明过程展开即是 3 将证明过程展开即是 4 证明方法一： 证明方法二： 上面的证明用到了一条求导规则：
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摘要：矩阵内积的定义：两个行数和列数均相同的矩阵，对应元素相乘再求和，记为 在处理矩阵时，我们常用的一个技巧是，把求两个矩阵内积转化为求这两个矩阵乘积得到的矩阵的迹，即 下面给出3*3矩阵的证明，m*n时的情况也可以类似证明：
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摘要：非负矩阵分解的定义及理解 「摘自《迁移学习》K-Means算法&非负矩阵三因子分解（NMTF）」 下图可帮助理解： 举个简单的人脸重构例子： Python实例：用非负矩阵分解提取人脸特征 「摘自Python机器学习应用」 在sklearn库中，可以使用sklearn.decomposition.NM
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摘要：「摘自史荣昌和魏丰编著的《矩阵分析》」
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摘要：「摘自史荣昌和魏丰编著的《矩阵分析》」
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摘要：「摘自史荣昌和魏丰编著的《矩阵分析》」 总结求满秩分解的流程就是：（摘自张贤达《矩阵分析与应用》） 示例:
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摘要：对称矩阵、Hermite矩阵、正交矩阵、酉矩阵、奇异矩阵、正规矩阵、幂等矩阵
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摘要：「摘自刘二根和谢霖铨主编的《线性代数》」 二次型及其标准型 正定二次型，正定矩阵
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摘要：「摘自刘二根和谢霖铨主编的《线性代数》」
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摘要：「摘自刘二根和谢霖铨主编的《线性代数》」
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摘要：「摘自刘二根和谢霖铨主编的《线性代数》」
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摘要：「摘自刘二根和谢霖铨主编的《线性代数》」 初等变换，等价矩阵 初等方阵
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摘要：「摘自刘二根和谢霖铨主编的《线性代数》」
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摘要：「摘自刘二根和谢霖铨主编的《线性代数》」 方阵的行列式 奇异方阵 逆矩阵 逆矩阵的性质
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摘要：「摘自刘二根和谢霖铨主编的《线性代数》」 ......
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摘要：Python环境搭建 Python虚拟环境
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摘要：子空间学习方法概述 子空间学习就是基于某一特定的准则，将数据从原始的高维特征空间变换到低维的、有意义的子空间的过程，其目的是为了抓住数据的内在结构，进而作进一步地分析。 无监督子空间学习方法 利用数据的局部关系来保持数据内在的流形结构，代表性的方法有： 局部线性嵌入 (Locally linear
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摘要：Caltech 101 图像数据库 Caltech 101 图像数据库包含有 101 个类，每类包含有 31-800 幅图像，共 9144 幅图像，这些图像包括动物、车轮、鲜花等等，且来自于同一类的图像具有非常大的形状变化。 BBCSport Consists of 737 documents fr
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摘要：1 查看CPU使用情况： top 红框中显示总的CPU占用率为0，绿框中显示的是每个进程的CPU占用率等，各项指标含义如下图。如果一个进程的CPU占用率超过100%，则意味着这个进程使用了不止一个核。 2 查看内存使用情况：free -m 参数解释： total：内存总量 used：已使用内存 fr
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摘要：打开terminal，输入 ssh -p 端口 用户名@服务器IP地址 例如： ssh -p 22 ZhangSan@11.121.241.182 例子中端口号为22，用户名为ZhangSan，服务器IP地址11.121.241.182。 如果端口默认，那就不用输入-p 端口 输完命令之后按下ent
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摘要：motivation Existing works usually reconstruct the data points on the original view directly, and generate the individual subspace representation for e
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摘要：motivation High-order statistics that can only be captured by simultaneously utilizing all views are often overlooked. This paper proposed a novel mul
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摘要：*args 当函数参数数目不确定时，‘*’将一组位置参数打包成一个参数值容器。 def demo(a, *args): print('a:', a) print('args:', args) print('type of args:', type(args)) print('length of ar
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摘要：argparse包的一个作用是我们可以通过命令行来更改程序中的参数，就是说可以在不修改程序的情况下更改一些需要调整的参数。下面举一个例子。 实例 假设我们写了一个求圆柱体体积的程序： import math def cylinder_volume(redius, height): vol = mat
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摘要：爱因斯坦求和约定，Kronecker-delta符号
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摘要：在PyTorch自定义数据集中，我们介绍了如何通过重写Dataset类来自定义数据集，但其实对于图像数据，自定义数据集有一个更简单的方法，那就是直接调用ImageFolder，它是torchvision.datasets里的函数。 ImageFolder介绍 ImageFolder假设所有的文件按文
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摘要：PyTorch中Dataset, DataLoader, Sampler的关系可用下图概括： 用文字表达就是：Dataloader中包含Sampler和Dataset，Sampler产生索引，Dataset拿着这个索引在数据集文件夹中找到对应的样本（每个样本对应一个索引，就像列表中每个元素对应一个索
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摘要：数据传递机制 我们首先回顾识别手写数字的程序： ... Dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=True, transform=transform, download=True,) dataloader = torch.
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摘要：参考资料： 几分钟听懂迭代器 【哔哩哔哩教程】 （迭代器讲的很好） Python迭代器与生成器介绍及在Pytorch源码中应用 Python 迭代器深入讲解 |【AsyncIO从入门到放弃#1】 （生成器讲得很好） Python进阶 | 五分钟带你弄懂迭代器与生成器 迭代器 在python中，如果一
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摘要：python之shutil模块
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摘要：本文部分内容摘自Python3 filter() 函数 描述 filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。 filter() 函数接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然
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摘要：os模块是python标准库中的一个用于访问操作系统功能的模块。 系统操作 1 os.sep——获取路径分隔符 在Windows上，文件的路径分隔符是'\'，在Linux上是'/'。例如：文件夹img下有一张图lake.jpg， windows的路径：img\lake.jpg Linux的路径：im
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摘要：保存和加载模型 在PyTorch中使用torch.save来保存模型的结构和参数，有两种保存方式： # 方式一：保存模型的结构信息和参数信息 torch.save(model, './model.pth') # 方式二：仅保存模型的参数信息 torch.save(model.state_dict()
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摘要：转：PyTorch 中，nn 与 nn.functional 有什么区别？
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摘要：PyTorch有多种方法搭建神经网络，下面识别手写数字为例，介绍4种搭建神经网络的方法。 方法一：torch.nn.Sequential() torch.nn.Sequential类是torch.nn中的一种序列容器，参数会按照我们定义好的序列自动传递下去。 import torch.nn as n
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摘要：程序来自莫烦Python，略有删减和改动。 import os import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt
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