有一个简单的方法来弄清楚,如果一个varchar是一个数字? 例子: abc123 – >没有号码 123 – >是的,它是一个数字 谢谢 :)
在Coursera的斯坦福大学的Andrew Ng的机器学习的介绍性演讲中,他给出了以下一行Octave解决鸡尾酒会问题的scheme,假设audio源由两个空间分离的麦克风logging: [W,s,v]=svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x'); 在幻灯片的底部是“来源:山姆·罗威斯,亚力·魏斯,埃罗·西蒙切利”,在前面的幻灯片的底部是“audio剪辑礼貌的李元媛李”。 吴教授说: “所以你可能会这样看待无监督的学习,并问:'实现这个有多复杂? 这似乎是为了构build这个应用程序,似乎要做这个audio处理,你会写很多代码,或者链接到一堆处理audio的C ++或Java库。看起来好像是一个真正的复杂的程序来做这个audio:分离出audio等等,结果发现你刚刚听到的algorithm,只需要一行代码就可以完成……这里显示的是研究人员很长一段时间想出这样的代码,所以我并不是说这是一个简单的问题,但事实certificate,当你使用正确的编程环境时,许多学习algorithm将会是一个非常短的程序。 在video讲座中播放的分离的audio结果并不完美,但在我看来,令人惊叹。 有没有人有任何关于如何一行代码performance如此出色的见解? 特别是,有没有人知道有关Te-Won Lee,Sam Roweis,Yair Weiss和Eero Simoncelli关于这一行代码的工作的参考资料? UPDATE 为了演示该algorithm对麦克风分离距离的敏感性,下面的模拟(在八度中)将音调从两个空间分离的音调发生器中分离出来。 % define model f1 = 1100; % frequency of tone generator 1; unit: Hz f2 = 2900; % frequency of tone generator 2; unit: Hz Ts = 1/(40*max(f1,f2)); % sampling period; unit: s dMic = 1; % distance […]
使用import numpy as np我注意到了 np.tan(np.pi/2) 给出标题中的数字,而不是np.inf 16331239353195370.0 我很好奇这个数字。 它与某些系统机器精度参数有关吗? 我能从一些东西来计算吗? (我正在思考类似于sys.float_info的东西) 编辑:相同的结果确实可以在其他环境中重现,如Java,octace,matlab …build议的诱惑并不能解释为什么。
我需要做一组数字的自动关联,据我所知,它只是集合与自身的相关性。 我试过用numpy的相关函数,但我不相信结果,因为它几乎总是给出一个向量,其中第一个数不是最大的,它应该是这样的。 所以,这个问题真的是两个问题: numpy.correlate究竟是干什么的? 我怎样才能使用它(或其他)做自相关?
我试图通过使用优化一些RK4 GCC C ++代码 __builtin_prefetch 我在试图弄清楚如何预取一整堂课时遇到一些麻烦。 我不明白有多less的const void *addr被读取。 所以我有from和加载的下一个值。 for (int i = from; i < to; i++) { double kv = myLinks[i].kv; particle* from = con[i].Pfrom; particle* to = con[i].Pto; //Prefetch values at con[i++].Pfrom & con[i].Pto; double pos = to->px- from->px; double delta = from->r + to->r – pos; double k1 = axcel(kv, […]