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01 2023 档案

记一则 np.nan (np.average, np.argmin) 导致的死循环
摘要:设计算法的时候发现有时候算法无法结束,算法采用随机数据 a = np.arange(6).reshape(2, 3) fail_to_chosen = np.average(a[np.zeros(2, dtype=bool)], axis=0) 则 fail_to_chosen = array([n
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修改注册表导致无法启动
摘要:修改用户注册表导致 Win10 无法启动(具体为不显示登录界面)。 解决方法: 使用电源键强制重启 开机时点击 F8 进入高级选项菜单 启动命令提示符界面,将在这里修改注册表 启动命令提示符之后会进入 X 盘 X:\Windows\System32,首先需要导入被修改的用户注册表,假设这个用户名字为
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支持向量机 SVM
摘要:支持向量机 支持向量分类 线性可分数据和硬间隔 支持向量机的学习策略为间隔(margin)最大化,间隔的测量需要在特征空间中选择。 首先考虑线性可分的数据,输入为 xx,特征为 ΦΦ(xx),标签为 y{1,1}。数据的判定函数
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主成分分析 PCA
摘要:主成分分析 设原数据如下 $$ \begin{align*} \pmb x&=\left[x^{(1)},x^{(2)},\dots,x^{(n)}\right]^T\ \pmb\mu&=\mathbb E[\pmb x]=\left[\mu^{(1)},\mu^{(2)},\dots,\mu^{(
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矩阵的特征值和奇异值
摘要:矩阵的奇异值(singular values)和特征值(eigen-values),m×n 的矩阵确定了一个 nm 维的向量变换。特征向量就是这种变换的中方向不变,长度变化为特征值倍的方向。奇异向量则是这一变换中长度变换倍数为奇异值的方向。 特征值 若存在标量 $\lam
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  1. 1 とおいよびごえ 凋叶棕
  2. 2 かぜのねいろ 凋叶棕
  3. 3 Milky Way Train 流派未階堂
  4. 4 nostalgia 流派未階堂
  5. 5 桜花繚乱 はちみつれもん
  6. 6 胡蝶之夢 はちみつれもん
  7. 7 色は散りゆく はちみつれもん
  8. 8 暮色蒼然 はちみつれもん
  9. 9 追想、桜ノ國 はちみつれもん
  10. 10 意にそぐわぬリターニー 凋叶棕
とおいよびごえ - 凋叶棕
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