哈希表 先从数组说起 任何一个程序员，基本上对数组都不会陌生，这个最常用的数据结构，说到它的优点，最明显的就是两点： 简单易用，数组的简易操作甚至让大多数程序员依赖上了它，在资源富足的情况下，我们甚至会无意识地忽略其它更适用的数据结构而使用数组(别说你没这么干过..)。 查找的快速性，数组中查找元素可以直接通过下标进行定位，速度快。 我在刚开始写程序...
1. 线性代数 (Linear Algebra)： 我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是 Introduction to Linear Algebra (3rd...
原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76946313 一. 简单概括一下SVM： SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性...
原文地址：https://learnopengl-cn.github.io/05%20Advanced%20Lighting/02%20Gamma%20Correction/ 原文 Gamma Correction 作者 JoeyDeVries 翻译 Django 校对 暂无 当我们计算出场景中所有像素的最终颜色以后，我们就必须把它...
该系列文章是在学习《操作系统真相还原》时通过阅读后简化并适当描述整理的学习笔记，首先，致敬作者郑刚博士，在读本书时能深刻的感觉到作者写书时一丝不苟的态度，书很厚写的，讲解细致幽默，很能让人愿意继续读下去，同时也不得不佩服作者计算机底层功力的深厚。 本文章只是学习笔记，并非原创作品，你可以任意转载，请保留原作者（郑刚）版权信息。 目前我们已进入保护模式,但依...
SVM有如下主要几个特点：(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度...
1.RBF径向基函数 本质上和RBF核函数的SVM很相似，使用径向基函数对数据重新构建，利用 Φ（||X- Xp||）来代替原始的数据向量表示，一共有P个中心，所以获得的新数据有P个维度，此时再对数据进行分类。输出等于W Φ（||X- Xp||），W为需要求解的权重。 数学上是可以对W求解求解的，但是Φ的选取有要求，同时还不包含正则，使求解的曲面可能有过...