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李幼萌

同学

品牌

品牌——决胜千里之外

第一个给我留言的人

我对法国很向往

朴实的姐姐啊

只有一篇文章,我为啥还要保留?

飘落的雨

飘落的雨不是柔弱,是坚强

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分类: 非原创
学习学习
原文地址:Python模块——os作者:萧萧
     我们经常会与文件和目录打交道,对于这些操作python提供了一个os模块,里面包含了很多操作文件和目录的函数。想要知道有哪些方法,我们可以运行下面的语句,就可以在屏幕上输出os模块的所有信息:
>>> import os

>>> help(os)

如果你对linux基本操作了解的话,下面的一些os方法应该会很
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杂谈

分类: MSN搬家

一、斗拱相关:

       1,斗拱基本结构和功能

       斗拱采用榫卯结构,具有一分二

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 首先感谢阿稳提供的算法, 
   
   
   
  
   
  http://www.douban.com/note/19702921/
言归正传说试验:
实验目的:
         实现阿稳在博客中提到的算法,兼学Python 
 实验环境: 
         OS Windows 2000 
         CPU: 2.80G 
      
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杂谈

分类: MSN搬家
第一级: SIGKDD, SIGIR, WWW
第二级: ACM RecSys,CIKM, IUI, UMAP (user modeling, adaptation &
personalization), WSDM, ICDM
IEEE TKDE和ACM TIOS

感谢 袁泉和王立才的总结
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杂谈

分类: MSN搬家

思想的力量

在《奇点临近》的前言,“思想的力量”一文中,作者Kurzweil介绍自己的人生经历,从幼年到《奇点临近》成书这60年间,在不同的人生阶段,他所经历的重要事情;他对于创造、科学、技术、智能的理解;字里行间渗透着Kurzweil对于人类思想宗教般的崇拜。他相信“正确的思想能够战胜貌似无比强大的困难”,他相信“

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(2010-01-28 17:41)
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杂谈

分类: MSN搬家

昨天与今天

昨天是我的生日,今天是生日后的第一天:)

第一次与那么多不熟悉的人一起庆生,挺特别的。很高兴认识了新朋友:小白,波哥,小何,海燕姐头一次喝了那么多白酒,真的晕了。都说我太实在,可难得大家那么热情,醉也值啊!一晚都不舒服。

要感谢大家,小白,酒精战场,有他就不会寂寞,处处照顾我。波哥,他就是个传奇,热情大方,幽默自然,比我还年轻的老男人;小何,找到了好工作,豪爽的山东爷们;海燕姐,像大姐

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杂谈

分类: MSN搬家

What happened in the past? Memory has been vague; Where is my future? Everything is unknown. But I know, today, I am 27 years old. One third of my life has past. Whether my mood is complex or peace in my deep heart? Whether I summarize my 2009, or outlook my 27 years old? I am living now, and I find I am not young. There are so many things to do, so much knowledge to learn, so many people to face… Life is just that: the aspirants pursuit never-ending things; the persons who own many friends have never-ending social parties; work hard people have never-ending knowledge to learn and to fulfill… I always don’t know who I am? I wanted to do everything; I tried everything, finally, I have no idea what I did?

I had sa

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用户对项目进行预测评分,用户/项目/评分 矩阵用户分量和项目分量数目巨大,且矩阵非常稀疏,难于应用经典的KNN方法;故考虑降低分量维度,建立每个用户的分量和每个项目的分量,进行预测评分。

 

原理:

设用户分量为Pu,项目分量为q

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(2010-01-18 10:55)
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矩阵

向量

导数

杂谈

分类: 学术理解
矩阵求导


便于查阅:

求导公式:

Y = A * X --> DY/DX = A'
Y = X * A --> DY/DX = A
Y = A' * X * B --> DY/DX = A * B'
Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A'

矩阵求导:

1. 矩阵Y对标量x求导:

   相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了

   Y = [y(ij)] --> dY/dx = [dy(ji)/dx]

 

2. 标量y对列向量X求导:

   注意与上面不同,这次括号内是求偏导,不转置,对N×1向量求导后还是N×1向量

  = f(x1,x2,..,xn) --> dy/dX = (Dy/Dx1,Dy/Dx2,..,Dy/Dxn)'

 

3. 行向量Y'对列向量X求导:

   注意1×M向量对N×1向量求导后是N×

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杂谈

分类: MSN搬家

一、会议主要内容

本次活动由三个讲座以及自由讨论组成,以下是三个讲座的主题内容以及主讲人的基本信息

Topic 1:豆瓣在推荐系统领域的实践和思考
通过过去四年豆瓣在个性化推荐领域的实践和探索,比较不同的推荐算法和流派在中文互联网环境中应用的特点,并讨论未来推荐系统的发展方向。主要内容包括:

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