2015/12学习笔记

最新推荐文章于 2024-06-30 06:20:41 发布
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一边看论文一边发现好多参考文献需要补充阅读！


1.APG算法求解稀疏问题：P. Tseng. On accelerated proximal gradient methods for convex-concave optimization. 2008.

今天去找 Paul Tseng的主页，发现他于09年意外失踪的消息，好可惜……


2.什么是池化？http://demo.netfoucs.com/danieljianfeng/article/details/42433475


3.在Xu Jia一文中用到的增强学习：D. Ross, J. Lim, R.-S. Lin, and M.-H. Yang. Incremental learning for robust visual tracking. IJCV, 77(1):125–141, 2008.

Joanwho
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每日一得 11-03-16～11-03-20
RR的专栏
03-16 2117
11-03-06今天主要看了关于Fenchel's duality theorem的一些内容，感觉这个理论其实很好理解 但是，式子一点都看不懂，有点头疼。另外看了Locality-constrained Linear Coding for Image Classification的前面一部分，到生成CodeBook前把。那部分除了算法具体实现不是很清楚外，其他的都还可以理解。基础不牢固啊！不过框架上还是很清晰的，不过这个框架真的有前途么？我更同意林倞老师的看法，确实这种非语义的图像分类识别是有其局限了就这样
论文笔记-Augmented Lagrange Multiplier Method for Recovery of Low-Rank Matrices
JiangV的博客
07-04 8531
Augmented Lagrange Multiplier 求解低秩矩阵恢复（Robust PCA）问题，比 APG 快5倍以上，在矩阵填充问题中，比SVT,APG快很多。
凸优化非系统学习之笔记4：Convex-ConCave Procedure，CCCP
暴躁的地瓜的博客
07-24 2988
https://blog.csdn.net/qq_33530069/article/details/85132668这篇文章讲的还算清楚，本质上是寻找两个凸函数之间梯度相同的两个点，即逐步减小两个函数之间的距离，使其收敛到距离最接近的点。 ...
Accelerated Proximal Gradient Method/FISTA
weixin_44370695的博客
12-26 1255
机器学习中的优化问题是一个长久而古老的问题，下面介绍一种经典方法： APG方法(或者称为FISTA方法)的步骤为： 迭代复杂度为： F(αk)−F(α)≤O(1k2)F(\alpha^{k})-F(\alpha)\leq O(\frac{1}{k^2})F(αk)−F(α)≤O(k21​). step3中等式第二项称为momentum of sequence {αk}k=1∞\{\alpha_{k}\}_{k=1}^{\infty}{αk​}k=1∞​. 尽管APG方法具有很强的迭代复杂度，但对于实际
APG(Accelerate Proximal Gradient)加速近端梯度算法 和 NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器原理 (一)
等待戈多的博客
10-18 6494
近期在阅读Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks论文时，用到里面APG-NAG相关优化器的知识，原论文方法采用mxnet去实现的，在这里想迁移到pytorch中。因此手撕一下APG和NAG相关的知识。
前端基础学习笔记
热门推荐
sober30的博客
07-27 1万+
css3有哪些新特性：圆角盒子阴影文本阴影不透明度 ：opacity 、rgba渐变背景 ：线性渐变、径向渐变背景属性：backgroud-size、background-clip（拓展）结构选择器：first-child()…伪元素新写法 :before ::before(css3) 为了和:hover之类的伪类选择器作区分弹性盒子：flex转换：2D转换、3D转换（拓展）过渡：一般搭配hover使用animation动画（拓展）媒体查询。
超详细ES6变动，ES6学习笔记，JavaScriptES6学习笔记
09-16
本学习笔记将聚焦于与ES5的区别，帮助初学者快速掌握ES6的核心概念。** 1. **变量声明：let和const** - `let`替代了`var`进行块级作用域的变量声明，解决了`var`的变量提升和函数作用域问题。 - `const`用于声明...
ES6 学习笔记.pdf
07-05
本次学习笔记中涉及的知识点主要涵盖了ES6的关键特性，包括变量声明、字符串和正则表达式、函数、对象、异步处理、数组、模块化等。 1. 块级作用域 在ES6之前，JavaScript只有一种作用域，即函数作用域。这使得变量...
TypeScript学习笔记(全)
q1372302825的博客
06-30 1378
本文概述了TypeScript的基本类型系统，包括但不限于原始类型（如string、number、boolean）、数组、元组、枚举以及任意类型（any），强调了类型注解在提升代码质量方面的作用。探讨了类与接口的使用，如何通过类的继承、接口的实现来促进代码复用与结构化设计。介绍了泛型的概念与应用，文章还涉及了高级主题，如类型推断、类型别名、装饰器的使用，以及如何利用模块和命名空间组织提升项目的可管理性。
TwinCAT3.1学习笔记
05-28
以下将详细介绍TwinCAT3.1学习笔记中的关键知识点。 首先，针对的读者对象是那些使用Beckhoff的CX、CPxxxx、Cxxxx系列控制器的用户，他们控制软件通常预装在控制器中，他们需要用自己的电脑对控制器进行编程。控制...
关于近端梯度下降法你不知道的事
lyy的博客
05-26 2076
目录介绍梯度下降法回顾近端梯度下降法加速的近端梯度法 介绍 近端梯度下降法是众多梯度下降 (gradient descent) 方法中的一种，其英文名称为proximal gradident descent，其中，术语中的proximal一词比较耐人寻味，将proximal翻译成“近端”主要想表达"（物理上的）接近"。与经典的梯度下降法和随机梯度下降法相比，近端梯度下降法的适用范围相对狭窄。对于凸优化问题，当其目标函数存在不可微部分（例如目标函数中有 [公式] -范数或迹范数）时，近端梯度下降法才会派上用
Proximal Algorithms--Accelerated proximal gradient method
weixin_30577801的博客
07-23 485
4.3 Accelerated proximal gradient method： 加速近端梯度方法： 基本的近端梯度方法的所谓的“加速”版本，就是在算法中包含了一个外推(extrapolation)步骤，一个简单的版本是： yk+1:=xk+ωk(xk−xk−1) xk+1:=proxλkg(yk+1−λk▽f(yk+1)) 其中ωk∈[0,1)是外推参数，λk是一...
Proximal Gradient Descent for L1 Regularization(近端梯度下降求解L1正则化问题)
weixin_30362233的博客
07-04 469
假设我们要求解以下的最小化问题： $min_xf(x)$ 如果$f(x)$可导，那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法，也即使用以下的式子进行迭代求解： $x_{k+1} = x_k - a\Delta f(x_k)$ 如果$\Delta f(x)$满足L-Lipschitz，即： 那么我们可以在点$x_k$附近把$f(x)$近似为： 把上面式...
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
08-15
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STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
08-15
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【python毕业设计】基于数据挖掘的音乐推荐系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档）.zip
08-15
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明，不需要论文 采用python语言，django框架，mysql数据库开发 编程环境：pycharm，mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台： 用户注册， 登录 搜索音乐，音乐欣赏（可以在线进行播放） 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法：（重点） 本课题需要大量用户行为（如播放记录、收藏列表）、音乐特征（如音频特征、歌曲元数据）等数据 （1）根据用户之间相似性或关联性，给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐； （2）根据音乐之间的相似性或关联性，给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户，然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西（和你类似的人也喜欢**东西）； 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐（喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐）； 管理员 管理员信息管理 注册用户管理，审核 音乐爬虫（爬虫方式爬取网站音乐数据） 音乐信息管理（上传歌曲MP3，以便前台播放） 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
MPU6050.zip
08-15
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器，它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据，对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上，通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信，获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件，包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`，该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如，`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址，`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中，首先需要包含`MPU6050.h`头文件，然后创建`MPU6050`对象，并调用`begin()`函数初始化传感器。之后，可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据，通常还需要进行校准和滤波，以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础，它是一种低引脚数的串行通信协议，允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持，使得用户无需深入了解通信细节，就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度（X、Y、Z轴）和角速度（同样为X、Y、Z轴）。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动，而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据，可以进一步计算出物体的姿态（如角度和角速度变化）。 在嵌入式开发领域，特别是使用STM32微控制器时，也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口，可以实现更复杂的控制算法。然而，基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中，除了基本的传感器读取，还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP（数字运动处理器）功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据，实现更高级的运动估计，减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器，广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件，开发者可以轻松地与传感器交互，获取并处理数据，实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径，通过这些资源，开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
【python毕业设计】通用排课系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-15
对于学生端，核心需求在于能够轻松访问并管理自己的课程表[8]。学生需要能够方便地完成注册、登录，并查看专属于自己的课程详细信息，包括不限于时间、地点、教师等。系统应支持当课程表中任何课程时间发生变动，需要及时在系统内进行更新，保障课程信息的时效性。 教师端的功能需求主要集中在课程表的查看和管理。教师与学生一样，同样需要能够方便地查看自己的教学课表，了解课程时间、地点和相关学生班级信息。系统应允许教师接收课程安排的更新通知，并查看学生的出勤情况，以便及时跟进学生的课程进展。 管理员的功能需求主要集中在课程维护和用户管理。管理员负责管理用户的权限设置，包括教师和学生的账户管理。与此同时，管理员负责监控系统的性能和安全状态，并执行必要的系统升级和维护。管理员重点需要管理课程信息、班级信息，并进行教室分配和课程表生成，确保系统功能的正常运行，满足教师和学生的日常使用需求。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
nctoolbox20121106用于matlab读取GRIB数据
08-15
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