UV分解

最新推荐文章于 2025-06-17 21:28:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-17 21:28:12 发布 · 6.4k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#UV分解

本文介绍了一种名为交替最小二乘(Alternating Least Squares, ALS)的矩阵分解方法。该方法通过将原始矩阵M(n*m)分解为两个较小的矩阵U(n*d)和V(d*m)来实现对已知数据点的最大化拟合，并以此预测未知数据点。评估ALS的有效性通常采用已知数据点的均方根误差(RMSE)进行衡量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


原理： 将 M(n*m) 分解为 U(n*d) V(d*m) 。


目的： 最大化的拟合M已知点，以预测M的未知点。


评估： 已知点的 RMSE （最小化误差平方和）。


als：交替最小二乘

Numpy数组的垂直拆分——vsplit函数实现
BUG？不存在的！
05-06 273
其中，垂直拆分二维数组是非常常见的需求，比如将二维数组按行划分成若干块，方便后续的处理。首先，我们定义了一个4行3列的二维数组a，并打印输出。接着，利用vsplit函数将a沿着竖直方向进行拆分，拆分成了两个2行3列的二维数组，存放在列表b中，并打印输出。vsplit函数的使用方法非常简单，只需要传入待拆分的数组和拆分成几个块即可。需要注意的是，拆分后的块数需要能够整除原数组的行数，否则会报错。总之，在实际应用中，垂直拆分二维数组是非常常见的需求，掌握vsplit函数的使用方法必将大有裨益。
矩阵的秩、矩阵分解概念
令狐公子的博客
07-03 3735
首先来想一个问题，最初的那个人为什么为什么要叫他为“秩”，为什么不叫“猪”“牛”“马”？举个例子就很容易理解，大家排队买票。如果大家互相不认识，那就会一个排一个，非常有秩序。然而，如果突然来了一个与队伍前面的人认识的人，这个人又不自觉，非要插队。那后面的人肯定 要有意见了，说你要是这样我前面还有认识的人呢，你插我也插，这样整个队伍就乱掉了，谁也买不成。通过这个例子，可得以下结论：彼此不认识，那就
【大数据】九、推荐系统（基于内容的推荐、协同过滤、UV分解）
ywm_up
07-09 1728
文章目录1 效用矩阵2 基于内容的推荐2.1 项模型2.2 文档特征发现2.3 基于 Tag 的项特征获取3 协同过滤3.1 相似度计算3.2 相似对偶性4 效用矩阵降维处理4.1 UV分解4.2 均方根误差(RMSE)度量5 UV 分解的增量式计算 1 效用矩阵 效用矩阵展示了用户对项的喜好程度。 2 基于内容的推荐 2.1 项模型 项模犁由一些很容易发现的项特征所构成。例如有关电影的特征如下： 演员集合 导演 电影制作年份 电影的流派 2.2 文档特征发现 从文档中找出能够刻画主题的关键词 具有
uv的使用
最新发布
m0_74642957的博客
06-17 369
介绍包管理工具uv的使用
[转载]随机梯度下降求解矩阵分解的sample（M=UV类型分解）
liyusheng0100的专栏
06-03 2050
原文地址：随机梯度下降求解矩阵分解的sample（M=UV类型分解）作者：庖丁的小刀 以下是代码，3小时搞定，完成的一刻，非常喜悦。原始矩阵可以理解为5个用户对5件衣服的点评，其中用户1,2对第5件衣服打高分，因为第五件衣服好看。用户3,4,5对第一件衣服打高分，因为价格便宜，因此这个矩阵可以分解为5*2,2*5的两个矩阵（2表示2个因素，色彩和价格）运行过程中错误在不断减少，表明算法的有效
随机梯度下降求解矩阵分解的sample（M=UV类型分解）
xiaolu的专栏
03-22 3874
以下是代码，3小时搞定，完成的一刻，非常喜悦。原始矩阵可以理解为5个用户对5件衣服的点评，其中用户1,2对第5件衣服打高分，因为第五件衣服好看。用户3,4,5对第一件衣服打高分，因为价格便宜，因此这个矩阵可以分解为5*2,2*5的两个矩阵（2表示2个因素，色彩和价格）运行过程中错误在不断减少，表明算法的有效性。 code 很hard不比拼code质量，只求算法正确性。 view plain
矩阵分析：特征值分解
Hanze的博客
11-21 5669
对于矩阵为高纬的情况下，那么这个矩阵就是高维空间下的一个线性变换，可以想像，这个变化也同样有很多的变换方向，我们通过特征值分解得到的前N个特征向量，那就对应了这个矩阵最主要的N个变化方向，我们利用这前N个变化方向，就可以近似这个矩阵（变换）。是一个对角矩阵，每一个对角线元素就是一个特征值，里面的特征值有大到小排列，这些特征值所对应的特征向量就是描述这个矩阵变化方向，（从主要的变化到次要的变化排序）。上面的向量A，在小泽的角度来看，就是[3,2]，然而在小乐的角度看就变成了：[5/3，1/3]。
大数据-算法-正常凸函数的UV分解理论及其应用.pdf
04-15
《大数据-算法-正常凸函数的UV分解理论及其应用》 该文主要探讨的是非光滑分析与最优化理论中的一个重要分支——正常凸函数的“UV分解”理论及其在解决凸约束优化问题中的应用。正常凸函数是优化问题中一类重要的非...
行业分类-设备装置-可UV分解的分子及由其形成的可光形成图案的单分子薄膜.zip
09-12
标题中的“行业分类-设备装置-可UV分解的分子及由其形成的可光形成图案的单分子薄膜”表明了这个主题涉及到的是一个特定的技术领域，可能是材料科学、电子工程或者精密制造，具体聚焦在利用紫外线（UV）进行分子分解...
可UV分解分子与光形成图案单分子薄膜研究
资源摘要信息:"可UV分解的分子及由其形成的可光形成图案的单分子薄膜" 一、UV分解技术基础 UV分解是指在紫外光的照射下，某些分子吸收光子能量后发生化学键断裂的过程。在材料科学中，这种现象被广泛应用于光刻技术...
行业分类-设备装置-可分解光固化树脂和可分解UV油墨及其制备方法.zip
09-09
《可分解光固化树脂和可分解UV油墨及其制备方法》是一份深入探讨环保型材料在打印技术中应用的专业文献。这篇文档聚焦于可分解光固化树脂与可分解UV油墨，这两种材料在现代工业制造，特别是3D打印和印刷行业中具有...
推荐系统-矩阵分解
JIN JI 2013.12.24
09-20 2082
文章一 ref: https://blog.youkuaiyun.com/GZHermit/article/details/73920755 推荐任务定义： 在一个标准推荐任务中，我们有mm个用户(user)，nn个物品(item)，以及一个稀疏评分矩阵R(R∈Rm∗n)R(R∈Rm∗n)。RR中每个RijRij表示用户ii对于物品jj的评分。如果Rij≠0Rij≠0，那么说明用户ii有对物品jj的评...
UVAtlas：UVAtlas等距纹理地图集
03-04
UVAtlas-等距纹理贴图 版权所有（c）Microsoft Corporation。 2021年1月9日 该软件包包含UVAtlas，这是一个用于创建和打包等时线纹理图集的共享源库。 此代码旨在使用Visual Studio 2017（ ），Visual Studio 2019或适用于Windows v9或更高版本的clang进行构建。 建议您使用Windows 10 May 2020更新SDK（ ）。 这些组件设计为无需使用旧版DirectX SDK的任何内容即可正常工作。 有关详细信息，请参见 。 目录布局 Inc\ 公共头文件（在DirectX C ++名称空间中）： 紫外线 UVAtlas创建 UVAtlas分区 UVAtlasPack UVAtlasComputeIMTFromPerVertexSignal UVAtlasComputeIMTFromSig
Texture Atlas
07-02
一个纹理合并的算法,参考一个老外的blog
矩阵奇异值分解
网络资源是无限的
09-09 3408
矩阵奇异值分解
模拟水流，石油流动效果之一UV计算
ght_1995的博客
05-04 1171
开学之后，深感压力，事情茫茫多，同时对于shader的学习也进入瓶颈。正在写一篇小论文，关于水流，石油流动效果的模拟。但是对贴图一章学得不好，对很多概念以及过程计算没有吃透。应该再好好看看，再查查资料，了解一下光照，法线等概念多努力。 下面是对于流动效果的处理之一，用Surface Shader写的，大概思路就是规定了两个偏移速度，x，y。速度乘以时间也就是偏移量，这两个变化量是随着时间变化的。在...
【3维视觉】图形学-网格mesh-纹理映射texture mapping-UVatlas相关教程
weixin_43693967的博客
03-21 2912
本文对纹理映射的大致流程进行了梳理，重点介绍了纹理采样过程。纹理映射的主要难点有两个：一是投影映射的过程，很难有好的方法将三维空间坐标与二维 uv 坐标对应起来，往往需要建模师手动调节；二是纹理采样的过程，特别是在纹理缩小的时候，容易产生锯齿，需要良好的纹理采样抗锯齿算法。
UVAtlas 项目使用教程
gitblog_00040的博客
06-06 465
UVAtlas 项目使用教程 1. 项目目录结构及介绍 UVAtlas 是一个用于创建和打包等距图纹理图集的开源库。项目的目录结构如下： UVAtlas/ ├── Inc/ │ └── UVAtlas.h ├── UVAtlasTool/ │ └── ... ├── build/ │ └── ... ├── geodesics/ │ └── ... ├── isochart/ │ ...
推荐使用：UVAtlas - 高效的等距图纹理贴图库
gitblog_00046的博客
05-17 575
推荐使用：UVAtlas - 高效的等距图纹理贴图库 在游戏开发和三维图形渲染中，纹理贴图是不可或缺的一部分。而Microsoft的开源项目UVAtlas正是一个用于创建和打包等距图纹理贴图（Isocahrt Texture Atlasing）的强大工具。这个库提供了一种先进的方法，将复杂的模型表面进行高效、均匀的纹理分配，确保在渲染时减少失真并保持美观。 项目介绍 UVAtlas是一个共享源代...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值