参考：L1正则化引起稀疏解的多种解释
原创
2022-07-18 10:54:49
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相信大部分人都见到过，下面的这两张对比图，用来解释为什么L1正则化比L2正则化更容易得到稀疏解，然而很多人会纠结于"怎么证明相切点是在角点上？"，呃，不必就纠结于此，请注意结论中的"容易"二字，配图只是为了说明"容易"而已。 假设x仅有两个属性，即w只有两个分量w1,w2，稀疏解->w1=0或w2
1、近端梯度下降 proximal gradient descent 对于凸优化问题，当其目标函数存在不可微部分（例如目标函数中有 [公式] -范数或迹范数）时，近端梯度下降法才会派上用场 https://zhuanlan.zhihu.com/p/82622940 2、神经网络中使用L1z正则，获取 ...
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2021-10-10 14:21:00
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我们普通人的感觉就是权利，金钱，欲望。这三样要是达到你的标准了也许你就觉得生活多么美好，长大了也是件好事。
“为生活中的事情冲突，为工作的选择，为情感的磨合，为人际的交际”，其实这些都是很平常的事情生活中我们每个人都经历的但是有的人做的很好有的人却承受不了选择逃避、放弃。解决矛盾心态很重要，试着站在别人的角度上想问题，试着为别人多着想，试着放下看淡一些事情，事情多
原创
2012-05-16 16:17:14
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接下来，我们就要正式进入第三章——稀疏数组和队列的学习中了，顾名思义，在这一章节我会为大家介绍两种数据结构，即稀疏数组和队列。当然，按照我们这套系列教程的安排，首先我会为大家讲解稀疏数组，稀疏数组讲解完毕才会给大家讲解队列。还记得之前我给大家介绍我们这套系列教程时，讲过的我们这套系列教程所采用的一个授课方式嘛？不记得的，我这里再赘述一遍吧！我们这套系列教程采用的是如下这样一个授课方式，即：先说一下
笔顺安排的基本规则有：1先横后竖：十、于、丰、干、丁、 、 等。含上述字或部件的字，如木、芋、艳、刊、花、羊等，也是如此。2先撇后捺：人、八、入、木、 等。含上述字或部件的字，如大、分、树、艾等，也是如此。由于汉字中没有捺起笔的字，所以撇与捺不论是相交、相离、相接，书写时都是先撇后捺。3先上后下：二、丁、立、李、昌、亨等。部分独体字和上下结构上中下结构的字一般遵从此规则。4先左后右：一些独体字、左
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2023-08-26 10:27:18
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在linux下，虚拟机的选择方式有很多，比如vmware for linux，virtual box，还有qemu，在以前，使用qemu的人不多，主要是使用起来有些麻烦，但现在随着Openstack的兴起，qemu也得到了很大的发展，现在在Fedora下使用qemu＋kvm性能还是很好的，如果再加上spice，就更不错了。但今天还是主要讲讲qemu下使用的几种镜像格式吧！1. rawraw格式是最
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2024-02-25 07:42:10
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1:矩阵的填充问题。 矩阵填充问题,考虑的是采样得到的一个矩阵，这个矩阵并不是完整的，只能得到一部分的元素。如何利用已有的元素，去把未知的元素给填充完整。不是说任意不完全的矩阵都可以直接填充的，现有的算法必须要求这个矩阵是有信息冗余的，换句话说必须要求这个矩阵是低秩的。 那么就是解决如下优化问题： min:Rank(X) min:Rank(X) s.
密集索引和稀疏索引的区别 1、密集索引的每个搜索码值都对应一个索引值 2、稀疏索引只为索引码的某些键建立索引项主流mysql数据库引擎对这两索引的选择： InnoDB: 1、如果一个主键被定义了，则改键作为密集索引。 2、如果没有主键被定义，那么该表的唯一非空索引则作为密集索引。 3、若不满足以上两点，InnoDB内部隐藏生成6字节的列作为密集索引。 4、非主键索引存储相关键位和对应
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2024-03-04 14:36:51
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【定义】 所谓稀疏矩阵，假设在m×n矩阵中，有t个元素不为零，令δ=t/(m×n),δ为矩阵的稀疏因子，如果δ≤0.05，则称矩阵为稀疏矩阵。通俗的来讲，若矩阵中大多数元素的值为零，只有很少的非零元素，这样的矩阵就是稀疏矩阵。如图就是一个稀疏矩阵 【三元组表示】为了节省内存单元，需要对稀疏矩阵进行压缩存储。在进行压缩存储的过程中，我们可以只存储稀疏矩阵的非零元素，为了表示非零元素在矩阵中的位置，
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2023-07-14 22:21:03
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当一个数组在中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组的处理方法; 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值。 把具有不同值的元素的行列有值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。 由7x6的数组转换成3x9的稀疏数组 package jiegou; i ...
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2021-08-14 00:18:00
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在处理稀疏矩阵乘以稀疏矩阵的问题时，尤其在 Python 环境中，我们需要利用高效的存储和计算方式，以避免不必要的资源浪费。本文将详细记录解决“Python 稀疏矩阵乘稀疏矩阵”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
确保您有合适的环境来运行 Python 代码。推荐使用 Python 3.6 及以上版本，并安装 `scipy` 和 `n
文章目录The Sparse Vector Technique稀疏向量技术1.学习目标2.Above Threshold高于阙值算法3.Applying the Sparse Vector Technique应用稀疏向量技术4.Returning Multiple Values返回多个值5.Application: Range Queries应用：范围查询六、总结 The Sparse Vect
稀疏矩阵1. 什么是稀疏矩阵2. 稀疏矩阵的应用场景3. 稀疏矩阵的存储方式4. 稀疏矩阵的压缩存储方式4.1 三元组4.2 行逻辑链接的顺序表5. 三元组表示法简单实现稀疏矩阵的压缩存储与还原5.1 压缩稀疏矩阵5.2 将稀疏数组还原为二维数组6. 稀疏矩阵的转置6.1 稀疏矩阵的一般转置方法6.2 稀疏矩阵的快速转置算法 1. 什么是稀疏矩阵在矩阵中，若数据为0的元素数目远远多于非0元素的数
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2024-04-03 08:21:24
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1. 索引索引：是特殊数据结构，定义在查找时作为查找条件的字段，在 MySQL 又称为键 key，索引通过存储引擎实现。优点：索引可以降低服务需要扫描的数据量，减少了 IO 次数。索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表。索引可以帮助将随机 I/O 转为顺序 I/O。缺点：占用额外空间，影响插入速度索引。2. 索引类型：B+ TREE、 HASH、 R-TREE聚簇（集）索引、非聚簇索引：数据和索引
分布式算法设计1).MapReduce 在Map和Reduce两个基本算子抽象下，所谓Hadoop和Spark分布式计算框架并没有本质上的区别，仅仅是实现上的差异。阅读了不少分布式算法的实现(仅仅是实现，不涉及原理推导)，大部分思路比较直观，大不了几个阶段的MapReduce就可以实现。这里主要介绍一个曾经困扰我好久且终于柳暗花明的问题，即“大规模稀疏矩阵乘法”。
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2023-11-11 16:31:34
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稠密索引与稀疏索引
稀疏索引索引项中只对应主文件中的部分记录，即不会给每条记录建立索引。稀疏索引要求索引字段选自于主文件中的有序属性(即属性值是按照递增排序的)，如上图所示，索引字段选自于公寓名称，而公寓名称是按照字母进行排序的。查询方式如果要查找某条记录K，先从索引表找，如果未找到，则找相邻的小于K的最大索引字段值对应的索引项，然后从该索引项对应的记录
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2024-04-02 12:23:26
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title: 稀疏矩阵乘法 date: 2020-11-09 19:31:44 tags: 稀疏矩阵运算 categories: 数据结构 在本算法中，两个稀疏矩阵的特性都有用到
规定规定以下变量名称，本文讲述 矩阵A × 矩阵B = 矩阵C 的运算过程需要用到的存储结构有：矩阵A，矩阵 B 的原始二维数组(2个)矩阵A，矩阵B 的三元组数组(2个)存储 矩阵A，矩阵B 每行有多少个非零
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2024-04-09 16:43:11
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稀疏表示的数学本质就是稀疏正规化约束下的信号分解。它可以通过最小数量的系数尽可能更多的描述信号的能量。不同类型的信号，图像在不同变换下系数的分布会不同。稀疏化的结果具有最少系数( 最稀疏)的表示是最简单的, 也是我们认为最优的一种表示方法。
原创
2018-04-25 11:33:37
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原始数组有很多没有用的数据或者很多重复数据，则可以考虑稀疏数组存储来减少存储空间。
稀疏数组长什么样？
原数组：是一个6行x7列=42个存储单元的数组
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换成稀疏数组存储：9行x3列=27个存储单元
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原创
2021-08-07 23:08:11
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