奇异恩典，何等甘甜，我罪已赦免；前我失丧，今被寻回，瞎眼今得看见。如此恩典，使我敬畏，使我心得安慰；初信之时，即蒙恩惠，真是何等宝贵！许多危险，试炼网罗，我已安然经过；靠主恩典，安全不怕，更引导我归家。将来禧年，圣徒欢聚，恩光受谊千年；喜乐颂赞，在宝座前，深望那日快现。《Amazing Grace》中文翻译为《奇异恩典》，也有人称《天赐恩宠》。
grace原意为"优雅、优美"
原创
2009-05-14 09:31:02
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同学们是否有听说过奇异递归模版模式(CRTP)？听说过的同学大致也知道其代码编写格式是怎么样的？但是，同学们是否有弄清楚过其是怎么达到这种效果的？接下来就简单聊聊！ 一、奇异递归模板模式 下面是奇异递归模板模式的一般编写格式： 1 template<typename T> 2 class Base ...
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2021-05-19 00:29:00
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SVD奇异值分解利用Singular Value Decomposition 奇异值分解，我们能够用小得多的数据集来表示原始数据集，可以理解为了去除噪音以及冗余信息。假设A是一个m*n的矩阵，通过SVD分解可以把A分解为以下三个矩阵：其中U为m*m矩阵，里面的向量是正交的，U里面的向量称为左奇异向量，Σ是一个m*n对角矩阵，对角线以外的因素都是0，对角线都是奇异值，按照大到小排序，而VT(V的转置
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2024-01-12 10:49:33
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参考链接：https://www.kaggle.com/code/jdarcy/introducing-ssa-for-time-series-decomposition/notebook%% 数据
clear
clc
close all
t = [0:200];
p1 =20;
p2 =30;
f1 = 0.001*(t-100).^2 ;
f2 = 2*sin(2*pi*t./p1);
f3
《三体》中对监听员的日常工作有这样一段描述：
...1379 号监听站已经存在了上千年，像这样的监听站，在三体世界中有⼏千个，它们全神贯注地聆听着宇宙间可能存在的智慧⽂明的信息...
... 1379 号监听员最不愿意看的，就是显⽰器上缓缓移动的那条曲线，那是监听系统接收到的宇宙电波的波形，⽆意义的噪声...
...但今天，当监听员扫了一眼示波器后，发现有些异样。即使是专业人员，也
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2024-03-13 16:11:15
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应聘算法工程师一面：1. 两个球分别沿不同轨道往下走，哪个先到？轨道如下：可以画出他们的v-t图像分析，左边的先到。2. 二叉搜索树，寻找大于等于a的那个元素？（a有可能不在树里面，寻找后继）寻找后继：如果节点x的右子树非空，那么其右子树的最左节点即是；如果节点x的右子树为空，且x有后继，那么其后继...
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2012-11-12 20:43:00
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我们经常会碰到几个名词很相近的一些数学术语，例如奇异矩阵、奇异值、奇异值分解、奇异性，经常会混淆，这里把它们的定义放在一起，做一下总结：1.奇异矩阵：
奇异矩阵是线性代数的概念，就是该矩阵的秩不是满秩。首先，看这个矩阵是不是方阵，即行数和列数相等的矩阵，若行数和列数不相等，那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵;然后，再看此矩阵的行列式是否等于0，若，称矩阵为奇异矩阵；若，称矩阵为非奇异矩阵。同时，由可知
字符串转成整型typeof Number('44.5');typeof parseInt('44.5');typeof parseFloat('44.5');typeof ('44.5'-0);typeof +'44.5';typeof ('44.5'*1);typeof ~~'44.5';//http://james.padolsey.com/javascript/double-bitwise-not/typeof '44.5'|0快速转换成布尔值!!(5555)！
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2013-05-01 16:02:00
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方法一: 利用韦达定理证明建议读者先阅读这篇文章：【092】韦达定理在一元n次方程中的推广 搞明白什么是韦达定理。按照特征值的定义， 不能是零向量。按照克莱姆法则，若|λI-A|≠0，则 必然是零向量。所以|λI-A|=0。不妨设 ，显然 即 = 0求特征值，可以把 λ 看做未知数，行列式可以化作一个一元N次方程。A的特征值 λ1，λ2，···，λn 就是这个一元n次方程的解。并且根据代数基本
奇异值分解：singular value decomposition ，SVD，用来提取矩阵的重要信息。利用SVD能够用小得多的数据集来表示原始数据集。实际上是去除了噪声和冗余信息。我们把SVD看成从有噪声的数据中抽取相关特征。协同过滤：通过将用户和其他用户的数据对比来实现推荐。利用用户对物品的评价来计算相似度。相似度计算方式有欧氏距离、皮尔逊相关系数、余弦相似度。相似度计算：def euclid
如何让奇异值分解(SVD)变得不“奇异”？点击上方“AI有道”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！阅读本文需要 8 分钟在之前的一篇文章：划重点！通俗解释协方差与相关系数，红色石头为大家通俗化地讲解了协方差是如何定义的，以及如何直观理解协方差，并且比较了协方差与相关系数的关系。本文红色石头将继续使用白话语言，介绍机器学习中应用十分广泛的矩阵分解方法：奇异值分解（SVD）。本文不注重详细的数
原创
2020-12-16 15:34:41
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SSA就是奇异谱分析。奇异谱分析是近年来兴起的一种研究非线性时间序列数据的强大的方法。它根据所观测到的时间序列构造出轨迹矩阵，并对轨迹矩阵进行分解、重构，从而提取出代表原时间序列不同成分的信号，如长期趋势信号、周期信号、噪声信号等，从而对时间序列的结构进行分析，并可进一步预测。说的通俗点，我们平时用均线，但是有一个问题，均线虽然算法本质上有平滑噪音的含义，但是有时候，也把重要的信息给平滑掉了。所以
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2023-12-11 18:40:39
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阅读本文需要 8 分钟 在之前的一篇文章：划重点！通俗解释协方差与相关系数，红色石头为大家通俗化地讲解了协方差是如何定义的，以及如何直观理解协方差，并且比较了协方差与相关系数的关系。本文红色石头将继续使用白话语言，介绍机器学习中应用十分广泛的矩阵分解方法：奇异值分解（SVD）。本文不注重详细的数学推导，只注重感性的理解以及如何在实际应用中使用它们。 1 普通方阵的矩阵分解
原创
2022-09-23 15:34:16
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一、奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA) 简介 奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)是一种处理非线性时间序列数据的方法，通过对所要研究的时间序列的轨迹矩阵进行分解、重构等操作，提取出时间序列中的不同成分序列(长期趋势，季节趋势
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2023-09-07 14:48:39
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奇异值分解(singular value decomposition, SVD)是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念，但在统计学习中被广泛使用，成为其重要工具。 定义 (奇异值分解)矩阵的奇异值分解是指， 将一个非零的mxn实矩阵A, A∈Rmxn,表示为以下三个实矩阵乘积形式的运算，即进行矩阵 ...
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2021-09-26 21:19:00
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奇异值分解法是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在信号处理、统计学
原创
2023-03-20 10:27:39
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# 去除奇异值的完整指南
在数据分析中，奇异值（outlier）是指那些显著偏离其余数据的观察值。它们可能会对数据的分析结果产生负面影响。因此，识别并去除这些奇异值是数据清洗的重要一步。本文将详细介绍如何在 Python 中去除奇异值，并给出具体的代码示例。
## 整体流程
在去除奇异值的过程中，我们可以将整个流程分为几个步骤。以下是具体步骤的概述：
| 步骤 | 描述
? 内容介绍股价预测是金融领域的重要课题，时间序列预测是股价预测常用的方法之一。奇异谱分析（SSA）是一种强大的时间序列分析方法，它能够将时间序列分解为一系列正交分量，从而揭示时间序列的内在结构。本文将介绍基于 SSA 方法的时间序列预测技术，并将其应用于股价预测。1. 奇异谱分析（SSA）SSA 是一种非参数时间序列分析方法，它通过以下步骤将时间序列分解为正交分量：**嵌入定理：**将原始时间序
今天碰到了一个奇异的问题，具体情形如下图，中间一台NokiaIP防火墙，inside口下连接一台F5，F5的外网口为172.17.18.1，上面有一个vip为172.18.0.1。奇异情况如下：从10.1.1.1 ping 172.18.0.1是正常的，但是从F5上面ping 10.1.1.1的地址却不通。
于是我在防火墙上面建立了一条相关的策略，并记录日志。通过查看相关日志，得到如下：
原创
2008-09-11 20:05:04
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奇异值分解 作为PCA的经典应用之一，是在文本分类中，这样的方法有一个专有的名字，叫潜在语义索引(LSI , laten semantic indexing )。这部分需要注意的是，在文本分类中，不需要先进行归一化处理（PCA 要求归一化处理），因为这里考虑了词语出现的次数。鉴于课件空缺，这里从网上
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2018-11-04 16:30:00
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