还没完呢，明天完善前言今天是大年初二，业余时间总结一下在PyTorch框架下，用自组织数据集，自己亲手搭建一个图像分类神经网络的详细步骤.环境本地编辑器 win 10 + PyCharm本地环境 Anaconda + Python3 + PyTorch训练环境 腾讯云高性能服务器 (斜阳笑~ 勿酸)测试环境 本地数据集准备经典的范例是猫狗图像分类，这次不出意外，我们以 Kaggle 上的 Dog

K-Means聚类算法原理"""K-means impl, take square for example@Author: JiananYuan@Date: 2021/12/14"""import randomimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef check_consistent(last_cluster, current_clu

这是我的第1篇论文笔记，如有哪里不好还请见谅并指出，之后会不断改进！首先复现一下题目：读了第一段，我们感觉这应该是一道挺接地气的题目。你想知道想淘宝、京东这些购物巨商是怎么从用户点赞、评论的数据中调整战略的吗？接着往下看。Sunshine公司要我们做的有两件大事：1）告诉他们销售策略；2）告知他们商品潜在的重要特性，好让商品变得更有营销力。公司给我们提供了一些数据集。数据集有三个，代表三类不同产品

这节课稍微理论，显得枯燥一点，但对于理解整个图形渲染管线有帮助，调到前面来讲。图形绘制流水线的基本实现策略从高层视角来说，图形绘制接收输入，产生输出，具体来说：以顶点和状态变量，即几何对象、属性和相机参数等作为输入，以位于帧缓存中的彩色像素阵列作为输出。作为一个基本的图形系统，需要完成的任务有：几何变化裁剪光照/明暗处理隐藏面消除图元光栅化后面会讲述这些任务。图形学的绘制流水线中，两个关键的要素就

其整体的思想是保留了 B+树的内部节点（作为导航），把叶子节点替换成学习模型，不存储实际数据，而是存储学习模型的参数。更多的工作是在如何组织这些训练出来的线性模型下功夫，抑或是将已有结构稍作变化或不做变化，应用在某个场景下，在查询性能或存储开销取得了优良的性能。PGM 的基本节点单元使用 Linear Model，采用 Bottom-Up 的构建方式，上一层对下一层的代表数据（每个 Segment

题目可参见这里：C题下面简单做一下另外一篇O奖论文的笔记，上一篇O奖论文较难，这篇相对来说比较好读。1 - Introduction谈了一下用户购买数据对商家的潜在价值，简单重述了一下问题，并挂出建模框架总图2 - Assumption亚马逊给出的数据是真实可用的外部环境影响因素不考虑进来Amazon的内部系统不考虑进来3- Nomenclature4 - Data Processing and

这一章节讲述的主要是和模型有关的变换，我们需要先学习几何对象的一些基本性质，了解OpenGL中对几何对象建模的支持，然后学习几何对象的缩放/平移/旋转变换，所有的这些变换最终都可以归结为模型变换矩阵。几何对象实体几何对象主要指的是三维空间对象，包含点、线、面、体，图形学就是利用计算机对几何对象进行操作和显示的技术。OpenGL中，基本的几何要素包含：点标量向量线性代数在计算机图形学中占有重要一席地

计算机概要和技术引言计算机的发展史：参考链接现代计算机，按照应用来分，有如下的类型：个人计算机服务器超级计算机嵌入式计算机后PC时代的概念：个人移动设备云计算哪些因素会影响程序的性能？算法：决定了源码级语句的数量和I/O操作的数量编程语言、编译器和体系结构：决定了每条源码级语句对应的计算机指令数量处理器和存储系统：决定了指令的执行速度I/O系统：决定了I/O 操作的执行速度计算机系统结构中的8个伟

图形系统总览图形API处在应用接口和底层硬件的中间，负责：控制显卡的编程接口、计算与存储资源，输入显示内容，如三维场景/模型，生成输出图像。图形开发史两种主流图形API严格来讲，OpenGL并不是一个API，它仅仅是一个由Khronos组织制定并维护的规范。OpenGL规范严格规定了每个函数该如何执行，以及它们的输出值。至于内部具体每个函数是如何实现的，由OpenGL库的开发者自行决定。值得一提的

关于如何注册、下载SDK Demo的操作，请参考其他高手的文档，本文集中精力在如何将语音识别功能集成到AS项目。1、将SpeechDemo下的Msc.jar包拷贝到新建项目的libs下2、将SpeechDemo下的arm文件夹拷贝到新建项目main下新建项目下面的main新建Jnilibs文件夹，将两个arm文件拷贝进去3、将SpeechDemo main下的assets文件夹拷贝到新建项目mai