参考链接:http://pinkyjie.com/2011/02/24/covariance-pca/ PCA的本质其实就是对角化协方差矩阵. PCA就是将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去,但这个投影可不是随便投投,要遵循一个指导思想,那就是:找出最能够代表原始数据的投影方法. "最能代表原始数据"希望降维后的数据不能失真,也就是说,被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据. 1:冗余,就是去除线性相关的向量(纬度),因为可以被其他向量代表,这部分信息量是多余的. 2

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章

1 引言   当今时代,信息技术和计算机互联网飞速发展,在此背景下,多媒体信息已成为人类获取信息的最主要载体,同时也成为电子信息领域技术开发和研究的热点.多媒体信息经数字化处理后具有易于加密.抗干扰能力强.可再生中继等优点,但同时也伴随海量数据的产生,这对信息存储设备及通信网络均提出了很高要求,从而成为阻碍人们有效获取和使用信息的重大瓶颈. 因此研究高效的多媒体数据压缩编码方法,以压缩形式存储和传输数字化的多媒体信息具有重要意义.作为多媒体技术的核心及关键,多媒体数据压缩编码近年来在技术及应用方

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

转:http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/7566518 hibernate是一个采用ORM(Object/Relation Mapping对象关系映射)机制持久层的开源框架 其主要核心思想是面向对象,而非面向过程,而这个面向对象则主要通过ORM实现. ORM是将表与表之间的操作,映射成对象和对象之间的操作,就是通过操作实体类来达到操作表的目的.从数据库提取的数据会自动按你设置的映射要求封装成特定的对象.之后你就可以通过对对象进行操作来

hadoop的核心思想 1.1.1. hadoop的核心思想 Hadoop包括两大核心,分布式存储系统和分布式计算系统. 1.1.1.1. 分布式存储 为什么数据需要存储在分布式的系统中哪,难道单一的计算机存储不了吗,难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗?事实上,确实装不下.比如,很多 的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中.那么,要处理这么多数据,必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据,太麻烦了! 我们希望有一种文件系统,可以管辖很多服务器用于存储数据.通过这个文件系统存储数据

IOC(Inversion of Control)即控制反转,是在面试或平常交流中经常遇到了词汇:我也曾经仿照Spring,利用JDK的反射和动态代理实现了一个简单的IOC框架,感觉算是知其然也知其所以然了:但如果问我Spring的IOC之所以流行的原因是什么,或者说IOC的好处和核心原理是什么,还真是一下子回答不出来. IOC作为一种设计模式,首先想到其实现了组件的解耦及代码复用.如果是初学者,在类A里调用类B的方法,一般就直接new B()写死在代码中,如果哪一天不用B了,改用C,只能在pr

一:MVVM框架 MVVM框架的应用场景:  1.针对具有复杂交互逻辑的前端应用 2.提供基础的架构抽象 3.提供ajax数据持久化,保证前端用户体验 二:vue.js的核心思想 (一):数据驱动 (二):数据响应原理 (三):组件化 (四)组件设计原则 1:页面上每个独立的可视/可交互区域视为一个组件 2:每个组件对应一个工程目录,组件所需要的各种资源在这个目录下就近维护 3:页面只不过是组件的容器,组件可以嵌套自由组合形成完整的页面

python中 and 和 or 运算的核心思想 --- 短路逻辑 1. 包含一个逻辑运算符 首先从基本的概念着手,python中哪些对象会被当成 False 呢?而哪些又是 True 呢? 在Python中,None.任何数值类型中的0.空字符串"".空元组().空列表[].空字典{}都被当作False,还有自定义类型,如果实现了 __ nonzero __ () 或 __ len __ () 方法且方法返回 0 或False,则其实例也被当作False,其他对象均为True. 下面

服务器端的 Node.js 遵循 CommonJS规范,该规范的核心思想是允许模块通过 require 方法来同步加载所要依赖的其他模块,然后通过 exports 或 module.exports 来导出需要暴露的接口.

Spring有三大核心思想,分别是控制反转(IOC,Inversion Of Controller),依赖注入(DI,Dependency Injection)和面向切面编程(AOP,Aspect Oriented Programming). 这里只说前两个核心思想,最后一个下次再说(手动滑稽). 控制反转(IOC,Inversion Of Controller) 控制反转不是什么技术,而是一种设计思想.在Java开发中,IOC意味着将你设计好的对象交给容器控制,而不是传统的在你的对象内部直接控

 非关心数据库无法进行连表查询 所以我们需要在进行一对多查询时候 无法满足 因此需要在"1"的一方添加"多"的一方的的id 以便用于进行连表查询 ; 核心思想通过id进行维护与建文件 

习Vue已经有一段时间了,但未对其核心思想作自己的总结和理解 Vue核心思想有两个 : 数据驱动和组件化(系统组件) 数据驱动 数据驱动目的是让数据和DOM保持同步, 只要修改了data数据,DOM就会做相应的改变.Vue已经将这一逻辑封装好人工无需手动去操作DOM, Vue的数据驱动是利用了Object.defineProperty的特性, 以下使用原生js模拟了Vue的双向数据绑定: <input type="text" id="inputText">

SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题,80%的数据库性能问题都是因SQL而导致. 1.1 基数(CARDINALITY) 某个列唯一键(Distinct_Keys)的数量叫作基数.比如性别列,该列只有男女之分,所以这一列基数是2.主键列的基数等于表的总行数.基数的高低影响列的数据分布. 以测试表test为例,owner列和object_id列的基数分别如下所示. SQL> select count(distinct owner),count(distinct object_id),

卡尔曼滤波算法--核心公式推导导论 10 个月前 写在最前面:这是我第一篇专栏文章,感谢知乎提供这么一个平台,让自己能和大家分享知识.本人会不定期的开始更新文章,文章的内容应该集中在汽车动力学控制,整车软件架构,控制器等方面.作为一名在校硕士,很多理解都可能不全面,不正确,大家有不同意见欢迎讨论. 谢谢!-------------------------------------------------------------------------------------------------

[转自]:http://www.superwu.cn/2014/01/10/963/ 1.1.1. hadoop的核心思想 Hadoop包括两大核心,分布式存储系统和分布式计算系统. 1.1.1.1. 分布式存储 为什么数据需要存储在分布式的系统中哪,难道单一的计算机存储不了吗,难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗?事实上,确实装不下.比如,很多的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中.那么,要处理这么多数据,必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据,太麻烦了! 我们希望有一种文件系