澳大利亚树袋熊

摘要： 旅行商问题是一个很经典的图论问题。 不重复的旅行商问题用数学语言叙述如上所示，式中xij表示节点i到节点j，cij则表示节点i到节点j的路径长度；第一个约束保证一个节点只出发一次，第二个约束保证一个节点值到达一次。 解决非对称旅行商问题的常用方法是指派算法。指派算法的实质是匈牙利算法，需要寻找增广路 阅读全文

摘要： 最近在看自编码器相关的文章，我对这种算法的原理产生了极大的疑惑，为什么选择loss作为判断异常的标准呢？ 我想，原作者肯定是这么想的： 1）只输入正常数据，那么模型将只会学习到正常数据的分布。推理时，模型可以很好地重构正常信号，正常信号引起的loss值会很小。 2）模型没有学习到异常数据的分布，也不 阅读全文

摘要： 高斯混合模型是EM算法的优秀实践，表达形式也十分简单，但是其推导确实有点复杂。 推荐几篇不错的文章： (26条消息) ML-朴素贝叶斯-先验分布/后验分布/似然估计_特征条件独立性假设_透明的胡萝卜的博客-CSDN博客 （此篇文章介绍了一些朴素贝叶斯基本知识，建议先看） 高斯混合模型(GMM) - 阅读全文

摘要： 傅里叶变换是频谱分析的重要工具，适用于周期性平稳信号，但是对于非平稳信号而言，效果较差。 其实质是卷积求正弦波相关性，由于正弦波不是能量有限信号，对无差别做一个全部卷积，算出来的结果不考虑时间。 小波变换也是频谱分析的重要工具，基函数为能量有限信号，也可以进行时域分析。针对不同的信号，可以更换不同的 阅读全文

摘要： seq2seq中的注意力机制解决了长期梯度消失的问题，LSTM只解决了一部分长短期问题。 transformer中采用的自注意力机制多少借鉴该方法，其最核心的公式如下图所示。 Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention - 知乎 (zhihu.com) Q、K、V分别代 阅读全文

摘要： 最近在看vae的异常检测，对VAE有些地方不是很懂。所以去找了一些文章，查明和解答了这些问题。 （1）vae的作用是什么？ vae的主要作用是使AE中的潜变量变为潜变量分布，提高了生成能力，生成的向量更加丰富、也更加连续。本质上，和AE没有优劣之分，需要根据特定任务进行选择。 （2）变分自编码器的重 阅读全文

摘要： 智能指针是C++11的新特性，包括共享指针、独占指针、弱指针，其主要目的是智能管理内存，防止内存泄漏。 如果计数为0，会立即delete。此外，独占指针其生命周期只在作用域内。 //动态数组申请方法 shared_ptr<int[]> p(new int[10]); //动态变量申请方法 share 阅读全文

摘要： 尝试着用request库去爬取了一些B站视频 参考和抄了一些博主的代码和思路，我略作了修改，目前是不能爬取带分页的视频（只需要略作修改，也可爬取）： b站视频爬虫_哔哩哔哩_bilibili Python爬取B站视频，只需一个B站视频地址，即可任意下载 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent 阅读全文

摘要： 今天看了网络爬虫爬取图片的内容，主要是讲利用正则匹配爬图片。 Day3 - 3.正则解析案例01_哔哩哔哩_bilibili 所以就想着用学到的内容去试一下，我直接用这个方法去爬B站的图片。 （1）查找一下图片元素 最终，我们要给可匹配的正则，'<img src="(.*?)" alt=.*?>'。 阅读全文

摘要： 网络爬虫是一个很有意思的技术，我一直都想尝试着学习网络爬虫这项技术。 其基本原理比较简单：就是模拟客户端发送请求，得到服务器端的响应，从中获取到有用的信息。 但是现在的网站基本都有防爬策略、且会对请求或者服务器端进行一定加密。所以，我建议尽量一开始尽量去爬取无加密的网站，有加密的网站需要取看源码（比 阅读全文