2016年8月10日
stack操作 and deque操作
摘要： stcak<int>mystack; mystack.push(i);' mystack.pop(); mystack.top();//栈顶元素； mystack.size(); mystack.empty(); deque: deque<int>d; d.begin(); d.end(); d.s 阅读全文
posted @ 2016-08-10 17:00 maxandhchen 阅读(156) 评论(0) 推荐(0)
vector的基本操作简析
摘要： vector <int >myvec; myvec.pop_back(); insert: 注意是在迭代器位置之前进行插入操作； 1)myvec(myvec.begin(),5); 2)myvec(myvec.begin(),4,5); 3)myvec.insert(myvec.begin()+2, 阅读全文
posted @ 2016-08-10 16:44 maxandhchen 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
map这种数据结构
摘要： 定义： map<int ,char>newmap; 迭代器：std::map<int,cahr>::iterator it=newmap.begin()//newmap.end(); newmap.empty(); newmap.size(); newmap.insert(pair<int,char 阅读全文
posted @ 2016-08-10 16:23 maxandhchen 阅读(281) 评论(0) 推荐(0)
二叉树知识点整理
摘要： 概念： struct BinaryTree { int value; BinaryTree*pright; BinaryTree*pleft; } 满二叉树 完全二叉树 二叉搜索树 编程题： 实现二叉树的遍历： 递归的算法实现二叉树的遍历： 题一：树的子结构： vool hassubtree(Bin 阅读全文
posted @ 2016-08-10 15:58 maxandhchen 阅读(248) 评论(0) 推荐(0)
2016年8月9日
reverse函数
摘要： #include <algorithm> std::reverse template <class BidirectionalIterator> void reverse (BidirectionalIterator first, BidirectionalIterator last); Rever 阅读全文
posted @ 2016-08-09 14:44 maxandhchen 阅读(323) 评论(0) 推荐(0)
atoi将字符装换为数字
摘要： 伪代码思路： 第一步：检测输入字符串是否为空字符串； if（str.empty（）） return 0； 第二步： 检索有效输入： int i=0； while（str[i]==' '&&str[i]!='\0'） i++; 循环后i所在的位置即为有效字符所在的位置。 if（str[i]=='\0' 阅读全文
posted @ 2016-08-09 09:46 maxandhchen 阅读(497) 评论(0) 推荐(0)
2016年8月8日
声纹识别PLDA模型的理解
摘要： PLDA算法解释 概念理解 在声纹识别领域中，我们假设训练数据语音由I个说话人的语音组成，其中每个说话人有J段自己不同的语音。那么，我们定义第i个说话人的第j条语音为Xij。然后，根据因子分析，我们定义Xij的生成模型为： 这个模型可以看成两个部分：等号右边前两项只跟说话人有关而跟说话人的具体某一条 阅读全文
posted @ 2016-08-08 20:36 maxandhchen 阅读(5847) 评论(0) 推荐(0)
浅显易懂的GMM模型及其训练过程
摘要： 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。 首先给出GMM的定义 这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图： 阅读全文
posted @ 2016-08-08 20:35 maxandhchen 阅读(42964) 评论(3) 推荐(1)
关于因子分析的建模
摘要： 因子分析 (factor analysis) 是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。 下面 阅读全文
posted @ 2016-08-08 20:01 maxandhchen 阅读(620) 评论(0) 推荐(0)
2016年8月6日
神经网络的BP算法
摘要： 经典的BP网络，其具体结构如下： 请特别注意上面这个图的一些符号说明如下： 二. 学习算法 1. 信号的前向传递过程 请特别注意上述公式中的下标，这里，权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置，所以权值矩阵多了一列。 2. 误差反向传导过程 三. 小结 信号的前向传递和误差反向传递过程都可以用递归公式描述 阅读全文
posted @ 2016-08-06 16:36 maxandhchen 阅读(260) 评论(0) 推荐(0)