1 NIPALS 算法 Step1:对原始数据X和Y进行中心化,得到X0和Y0.从Y0中选择一列作为u1,一般选择方差最大的那一列. 注:这是为了后面计算方便,如计算协方差时,对于标准化后的数据,其样本协方差为cov(X,Y)=XTY/(n-1). Step2:迭代求解X与Y的变换权重(w1,c1).因子(u1,t1),直到收敛 step 2.1:利用Y的信息U1,求X的变换权重w1(w1实现有X0到因子t1的变换,t1=X0*w1)及因子t1.从而将X0的信息用t1来近似表达.        

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Storm特性 1. 低延迟和高性能 在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息. 2. 可扩展 在Storm集群中主要有三个实体:工作进程.线程和任务.Storm集群中每台机器上都可以运行多个工作进程,每个工作进程又可以创建多个线程,每个线程可以执行多个任务,任务是真正进行数据处理的实体. 3. 高可靠性 Storm可以保证Spout发出的每条消息都能被完全处理,Spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息,可以形象的理解为一棵消息树,只有当这颗消息树中的所有消息都被处理了才

版本升级确实很重要,在ArcGIS10.1中计算成功的,在10.0中出了问题. 问题 在进行栅格计算时,计算公式很简单,包括两个Ln函数: "-22.73 + 11.1 * Ln(5) + 0.34 * Ln("人口.tif")" 可计算结果报错:000539 : Python 错误消息.Error running expression: rcexec() <type 'exceptions.RuntimeError'>: No CellSize and

最近由于Sino-2和北斗的关系,很多网友贴了表示卫星运行轨道的TLE数据.这里想对卫星轨道参数和TLE的格式做一个简单介绍.虽然实际上没有人直接读TLE数据,而都是借助软件来获得卫星轨道和位置信息,但是希望这些介绍可以对于理解卫星轨道的概念有所帮助.由于匆匆写成,可能有一些错误,如果看到还请指出. 前面关于轨道一部分写得较早,后来发现和杂志上关于我国反卫的一篇文章里的相应部分类似.估计都参考类似的资料,这个东西本身也是成熟的理论了.首先来看一下卫星轨道.太空中的卫星在地球引力等各种力的作用下做

一.总论 根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html定义: Lucene是一个高效的,基于Java的全文检索库. 所以在了解Lucene之前要费一番工夫了解一下全文检索. 那么什么叫做全文检索呢?这要从我们生活中的数据说起. 我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据. 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等. 非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等. 当然有的地方还会提到第三种,半

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目录 信息检索的概念 信息检索技术的分类 全文检索与数据库查询对比 全文检索工具一般由三部分构成 全文检索中建立索引和进行检索的流程 索引里面究竟存什么 如何创建索引 如何对索引进行检索 Lucene系统结构与源码组织图 Lucene索引文件的概念组成和结构组成 1.信息检索的概念 信息检索就是从信息集合中找出与用户需求相关的信息.被检索出的信息除了文本外,还有图像.音频.视频等多媒体信息. 2.信息检索技术的分类 目前信息检索技术可分为3类: 全文检索:把用户的查询请求和全文中的每一个词进行比

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第一章 看了本书的第一章,总体一个印象,废话真多.话不多说:整理书中知识点,实践出真理! 知识点:MDX语法:简单的函数介绍; 首先语法网上流传的很多,读者应该具备cube(多维数据集)的知识基础,我这里就做简单说下:MDX是支持表达式语言和查询语言的:维度!多维数据集中的维度具有一个或者多个层级的,并且每个层次级别包含一个或多个级别.(例如:Date维度的Calendar层次结构包含下面的级别-Calendar Year.Calendar Semester.Calendar Month).成员

1. 什么是BFS 这里的BFS可不是广度优先算法,本文介绍的BFS是Linux的一个非Linux mainline调度算法.根据作者的描述BFS能够极大的提高低端设备(这里的低端设备的定义为:CPU数量小于16)的执行效率. 2. 原理 Linux默认的调度算法CFS是为了支持多CPU(非常多,4位数!!),那么我们平常的CPU个数一般都是2个,4个.所以CFS…… 要知道 BFS 是什么最好先了解一下它的作者,传说中的澳洲猛士 CK. CK,Con Kolivas,男, 澳大利亚中年男子,资

见证花开!!码上有花 先看效果 尝试点击,IE9+ 画心 清空 ... 请自由点击画布   创意来自于网络 可搜搜[程序员表白] 看上去像是[当耐特]的作品的加工版本 代码 当然要自己写了 能力有限,我只写我会的地方.原图中的花我实在不知道是怎么画的,于是只有自己摸索另一种画法.以下是我的想法: 花瓣 => 花朵 =>动画 每一个花瓣,是一个很曲很曲的曲线构成,那么先思考曲线的画法.以下截图自w3school: 那么将这个曲线更曲一点试试: 完美! 接下来添加几个曲线让花瓣更生动(也是为了达到

本文的重点是讲解如何运用心理线指标看盘,运用周线月线的心理线来抓住大盘的顶部和底部的研究.分析研究的材料都来源于沪市历史上的顶部和底部的历史数据.从psy数据所得出的结论大多数是有效的,只有个别时期的指标会钝化,需要结合vr指标搭配使用. 心理线psy psy(psychological line)主要是从股票投资者的买卖趋向的心理方面,对多空双方的力量对比进行探索. 1．心理线的计算公式及参数. psy的计算公式异常简单,其计算公式为 psy(n)=a/n×100% 式中:n为天数,是psy的

算法介绍 最近要做领域概念的提取,TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理. 关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html. 计算公式比较简单,如下: 预处理 由于需要处理的候选词大约后3w+,并且语料文档数有1w+,直接挨个文本遍历的话很耗时,每个词处理时间都要一分钟以上. 为了缩短时间,首先进行分词,一个词输出为一行方便统计,分词工具选择的是HanLp. 然后,将一个领域的文档合并到一

前话 好久没写教程了(可能会误导新手的菜鸟教程(￣▽￣)"). 这是我的github,欢迎前端大大们和我一起学习交流 https://github.com/pwcong 最近入职公司做前端实习,这几个星期来学到了移动端H5页面适配.(以前根本没做过移动端网页/(ㄒoㄒ)/~~,还是微信端的) 所以把我学到的一个小知识点写下来,也分享给前端新手们. 正文 0x00 大概说明 做移动端网页和pc端很大不同的便是现在移动端窗口分辨率繁多. 很多时候UI给的设计图只有一份,还是按照iphone6设计的,

也不存在什么加载咯, 就是一个判断滚动条是否到达浏览器底部了. 如果到了就触发事件,米到就不处理. 计算公式提简单的   底部等于(0) =  滚动条高度 - 滚动条顶部距离 - 可视高度.  反正结果就是0. 一.获取滚动条位置 class Scroll { static get top() { return Math.max(document.documentElement.scrollTop || document.body.scrollTop); } static get clientH

教你如何用 lib-flexible 实现移动端H5页面适配 2017年07月22日 16:01:24 Pwcong 阅读数:18872    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/pwc1996/article/details/75738725 前话 好久没写教程了(可能会误导新手的菜鸟教程(￣▽￣)”). 这是我的github,欢迎前端大大们和我一起学习交流 https://github.com/pwcong 最近入职公司做前端实习

1 前言 1.1 进程调度 内存中保存了对每个进程的唯一描述, 并通过若干结构与其他进程连接起来. 调度器面对的情形就是这样, 其任务是在程序之间共享CPU时间, 创造并行执行的错觉, 该任务分为两个不同的部分, 其中一个涉及调度策略, 另外一个涉及上下文切换. 1.2 进程的分类 linux把进程区分为实时进程和非实时进程, 其中非实时进程进一步划分为交互式进程和批处理进程 类型 描述 示例 交互式进程(interactive process) 此类进程经常与用户进行交互, 因此需要花费很多时

1.gfifo概述 gfifo是一个First In First Out数据结构,它采用环形循环队列的数据结构来实现:它提供一个无边界的字节流服务,最重要的一点是,它使用并行无锁编程技术,即当它用于只有一个入队线程和一个出队线程的场情时,两个线程可以并发操作,而不需要任何加锁行为,就可以保证gfifo的线程安全. struct gfifo { unsigned char *buffer; /* the buffer holding the data */ unsigned int size; /

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