lars

　　　　前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结 。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉，推荐学习张贤达的《矩阵分析与应用》。 1. 回顾线性回归　 　　　　首先我们简要回归下线性回归的一般形式： 　　　　\(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta}\) 　　　　需要极小化的损失函数是： 　　　　\(J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})^T(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})\) 　　　　如果用梯度下降法求解，则每一轮\(\theta\)迭代的表达式是： 　　　　\(\mathbf\theta= \mathbf\theta - \alpha\mathbf{X}^T(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})\) 　　　　其中\(\alpha\)为步长。 　　　　如果用最小二乘法，则\(\theta\)的结果是： 　　　　\( \mathbf{\theta} = (\mathbf{X

前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结 。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉，推荐学习张贤达的《矩阵分析与应用》。 1. 回顾线性回归　 　　　　首先我们简要回归下线性回归的一般形式： 　　　　 h θ ( X ) = X θ hθ(X)=Xθ 　　　　需要极小化的损失函数是： 　　　　 J ( θ ) = 1 2 ( X θ − Y ) T ( X θ − Y ) J(θ)=12(Xθ−Y)T(Xθ−Y) 　　　　如果用梯度下降法求解，则每一轮 θ θ迭代的表达式是： 　　　　 θ = θ − α X T ( X θ − Y ) θ=θ−αXT(Xθ−Y) 　　　　其中 α α为步长。 　　　　如果用最小二乘法，则 θ θ的结果是： 　　　　 θ = ( X T X ) − 1 X T Y θ=(XTX)−1XTY 2. 回顾Ridge回归 　　　　由于直接套用线性回归可能产生过拟合，我们需要加入正则化项，如果加入的是L2正则化项，就是Ridge回归，有时也翻译为脊回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项

　　　　前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结 。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉，推荐学习张贤达的《矩阵分析与应用》。 1. 回顾线性回归　 　　　　首先我们简要回归下线性回归的一般形式： 　　　　\(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta}\) 　　　　需要极小化的损失函数是： 　　　　\(J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})^T(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})\) 　　　　如果用梯度下降法求解，则每一轮\(\theta\)迭代的表达式是： 　　　　\(\mathbf\theta= \mathbf\theta - \alpha\mathbf{X}^T(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})\) 　　　　其中\(\alpha\)为步长。 　　　　如果用最小二乘法，则\(\theta\)的结果是： 　　　　\( \mathbf{\theta} = (\mathbf{X

今日CS.CV计算机视觉论文速览 Thu, 28 Feb 2019 Totally 31 papers Daily Computer Vision Papers [1] Title: Efficient Video Classification Using Fewer Frames Authors:Shweta Bhardwaj, Mukundhan Srinivasan, Mitesh M. Khapra [2] Title: Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference Authors:Yao Yao, Zixin Luo, Shiwei Li, Tianwei Shen, Tian Fang, Long Quan [3] Title: Attributes-aided Part Detection and Refinement for Person Re-identification Authors:Shuzhao Li, Huimin Yu, Wei Huang, Jing Zhang [4] Title: Fractional spectral graph wavelets and their applications Authors:Jiasong Wu, Fuzhi Wu,

本文转载自: https://blog.csdn.net/lxllinux/article/details/80885331 一、关于PWM： PWM（Pulse Width Modulation）——脉宽调制，它是利用微控制器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，广泛应用于测量、通信、功率控制与变换等许多领域。 通过 S3C2440底板 原理图可知蜂鸣器接 2440 的 GPB0/TOUT0. 即我们的蜂鸣器是 通过 GPB0 IO 口使用 PWM 信号驱动工作的 ，而且 GPB0口是一个复用的 IO 口，要使用它得把他设置成 TOUT0 PWM 输出模式。 蜂鸣器可以发声，靠的不仅仅是蜂鸣器硬件的驱动，还有L inux 下的 PWM( 脉冲宽度调制 ) 这种变频技术，靠改变脉冲宽度来控制输出电压，通过改变周期来控制其输出频率。通过改变频率可以使蜂鸣器发出不同的声音 。 二、修改设备树 beeper { compatible = "pwm-beeper" ; pwms = <&pwm 0 1000000 0 >; pinctrl-names = "default" ; pinctrl -0 = <&pwm0_pin>; }; 四、修改配置文件： [yangni@yangni linux-3.0.54]$ make menuconfig SystemType --->

本文根据最近整理的CPNtools论文和CPNtools官网上的说明，以及参照了乌克兰敖德萨 ---国家电信研究院运输和通信部关于 电信系统协议仿真关于CPNtools的学生讲义。基于此和和自己的理解整理的关于CPNtools在协议建模状态空间分析以及其他的一些特征。具体的介绍基于对CPNtools的工具的实际操作来说明。 因为CPNtools是丹麦奥尔胡斯大学（Aarhus University）大学团队开发的软件，所以在该学院的 Department of Computer Science 部门有很多相关使用该软件做的工作。 学院官网地址： https://cs.au.dk/ 可以在搜索栏中检索相关的CPNtools资料 因为考虑了一下写的内容可能比较多，所以大体上分成几个章节来写。如果后续写的太多，我会在每个博客做超链接到其他博客页面。（这项工作我会分成大概一周时间完成） 因为CPNtools官网上的介绍没有针对如何建模协议来讲，而且手册部分也很简单对做协议分析内有什么大的帮助。所以综合了很多材料，对CPNtool如何来建模协议模型想具体的写点东西。算是对自己论文的一个辅助材料，凡做事必须讲究认真。严谨的逻辑，不可捕风捉影，协议的形式化分析也必须是合乎规定，任何协议的形式化建模之前必须要根据协议组织的规范文档来做。 第一部分：界面的功能组件的介绍 1.1