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摘要:        
clc;clear filename='/media/dell/D/qcc/code/pointnet/pointnet2-master/data/erhuanxian/h5_file/test_0.txt'; res = importdata(filename);    
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            posted @ 2020-11-21 11:14
一杯明月
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        2020年11月17日
    
 
        
        
摘要:        
这个程序的目的是,逐行读取file.txt文件中的字符串,并判断字符串中是否含有特定的字符,如果含有,再对字符串进行处理,然后写入到新的TXT文档中new_file.txt fid=fopen('D:\new_file.txt','wt'); phns = 'D:\file.txt'; fpn =     
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            posted @ 2020-11-17 19:50
一杯明月
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        2020年11月15日
    
 
        
        
摘要:        
计算机是二进制数据只能表示有限大小和位数的数,而实数是无限的。以有限去逼近无限,这就是数值分析。 计算机是无法表示π这个数的,它只能无限的去逼近。 1 8 23代表1bit 8bit 23bit. 计算机存储的数值都是离散的,真实的解叫做解析解,计算机算出来的近似解叫做数值解。 在非凸优化的时候,鞍    
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            posted @ 2020-11-15 23:04
一杯明月
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摘要:        
离散型随机变量对应着机器学习里面的分类问题。 连续型随机变量对应着机器学习里面的回归问题。 3.中的第一行解释:Y=b的所有情况都加起来。 互斥事件:掷骰子,出现3点和出现6点是互斥事件。 相互独立事件:明天会不会下雨和小明此时有没有在玩电脑游戏。这两个事件是相互独立的,这两件事情之间没有关系。它们    
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            posted @ 2020-11-15 16:49
一杯明月
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        2020年11月14日
    
 
        
        
摘要:        
注解: 张量 一个四方块代表一个数字 矩阵: 单位矩阵: 注解: L1范也叫曼哈顿距离、街区距离。 2范L2,也叫欧式距离。Lp中P=2的情况。 p是无穷大,是切比雪夫距离。 各种各样的范数是闵可夫斯基距离取不同值的特例。 矩阵的分解是把一个矩阵分解成几个矩阵的乘积。 left singular v    
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            posted @ 2020-11-14 22:34
一杯明月
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摘要:        
打开终端进入pycharm的安装包里的bin文件下,我的pycharm是在主目录下的,所以直接 输入cd pycharm/bin,然后输入sh pycharm.sh 。 参考命令如下: cd /home/dell/pycharm-2020.2.3/binsh pycharm.sh 或者: 在此文件夹    
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            posted @ 2020-11-14 12:51
一杯明月
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        2020年11月13日
    
 
        
        
摘要:        
http://cnblogs.com/future-dream/p/10890641.html 一、问题 我们在进行数组操作的时候会遇到将一个低维的数组变成一个高维的素数组二、解决 第一种方法基本思路就是将低维数组进行等长的循环,在第一次为零的情况下,需要添加一个[]数组,原因是将它的基本框架搭建起    
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            posted @ 2020-11-13 10:25
一杯明月
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摘要:        
https://www.cnblogs.com/itdyb/p/5735911.html numpy是Python用来科学计算的一个非常重要的库,numpy主要用来处理一些矩阵对象,可以说numpy让Python有了Matlab的味道。 实际的应用中,矩阵的合并是一个经常发生的操作,如何利用nump    
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            posted @ 2020-11-13 10:10
一杯明月
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        2020年11月12日
    
 
        
        
摘要:        
有哪些好用的思维导图软件,用于pc端的? - 知乎 (zhihu.com) https://www.zhihu.com/question/22094277/answer/20273651 一图胜千言    
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            posted @ 2020-11-12 17:55
一杯明月
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摘要:        
整个花书的思维导图: 机器学习:让计算机使用算法从数据中提取模式和特征。 注解: 分类:如给一张图片,判别里面都有什么东西。预测一个离散的类别。 回归:如根据面积和地段做房价预测。如预测股票价格。预测一个连续的值。 聚类:按照数据的自相似性,把数据聚类成不同的簇。 降维:把高维数据降到低维,特别是降    
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            posted @ 2020-11-12 17:48
一杯明月
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