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Richard14 最近回复了
12 小时 16 分钟前
回复了 luffy 创建的主题 程序员 你觉得哪些技术点觉得难,哪些觉得简单
其实都是隔行如隔山的问题,真正处理业务代码都不难,用到数学知识觉得难了,学会了又不难了。另外越底层越难显然是误解,以前学生时代导师做 IC 设计,IC 底层大都执行一些相当单纯的逻辑,在该视角的工程师来看是不复杂的。同理,你做系统级编程会发现,系统的基础组件也在处理很死板的逻辑。写业务代码的不了解所以就感觉难了
20 小时 7 分钟前
回复了 Richard14 创建的主题 问与答 正态分布数据可以转换成均匀分布数据吗?
@Trim21 是这个意思,但需要数学表达,工程上不可能输入一串数组做判断,<=t[0] 则等于 0 ,<=t[1]则等于 1....这种的,计算太复杂了,不可能工程化。

@kilasuelika 均值和方差是很好求的,但是计算 CDF 搜了一下公式是类似这种的

https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3cdb2c24bf4b5a6d4be5003f68d33e0087380c49

感觉这种需要不定积分的没法拿来算啊。。
@ipwx 原始需求是为了储存浮点数数据,但是要转化成整数方便索引,比如一组数据在数据库里为一行( 81.2, 93.33, 67.5, 47.2...),使用需求上需要比如显示符合已知条件的条目,已知客户需要第一项介于 80-90 之间,第二项介于 90 到 100 之间,如果用浮点数储存的话就要直接写 80<=a<=90 and 90<=b<=100 ,但如果量化为整数的话,比如 80-90 之间量化为 85,90-100 之间量化为 95 ,则搜索时指定 85*95 的条目就可以了。但是量化的过程中发现数据并不均匀分布,统计了一下发现是按照正态分布的,如果按固定长度区间转化的话,集中在分布均值附近的数据感觉会丢失很多信息
1 天前
回复了 Richard14 创建的主题 Python Numpy 计算协方差的结果应该如何理解?
@necomancer 感叹于 numpy 的深度
1 天前
回复了 Richard14 创建的主题 Python Numpy 计算协方差的结果应该如何理解?
@necomancer 感谢回复,如果我需要判断 10 个向量里与输入向量最接近的,除了使用 for 循环挨个计算以外,有什么快捷写法吗
@ppppppp123 这有什么不明白的,太常见的需求了,日文漫画涂白换成中文啊
硬件和厂商散热策略问题。有些是因为太热不转不行,有些可转可不转的,比如去年主流笔记本联想和惠普都是用 ry 移动级处理器,联想的策略是轻载被动散热,惠普是常转,所以惠普风扇会突然起飞,联想基本很安静。

看个人需求,有些不敏感的其实不是很有所谓。我比较敏感所以选择了安静的
2 天前
回复了 Richard14 创建的主题 Python Numpy 计算协方差的结果应该如何理解?
@deanguqiang @noqwerty 是的,相关系数也准备尝试,但是因为相关系数基于协方差,而协方差计算结果不准确,所以先发帖问了一下。将 bias 设置为 true 后计算结果正常,但是根据我的理解输出矩阵的 m 行 n 列的意思应该代表第 m 行的向量与第 n 行的向量的协方差,计算复杂度是向量总个数的平方 /2 ,当输入量大时(比如十万个向量)感觉浪费了很多算力(实际只需要衡量唯一输入与所有备选的相似度,输出结果只需要取当前结果的第一行就可以了),这种计算应该怎么写呢?

@jaredyam 是的,在网上查找资料时发现协方差似乎有两种公式,上文述是直接用期望计算,还有一种需要考虑到数据的分布概率,但是网上相关资料似乎大多是不考虑概率的计算公式。想要加入概率的话应该怎么设计计算呢,能够 numpy 化吗?
3 天前
回复了 liyang5945 创建的主题 分享创造 最近把博客重构了一下,来晒晒
倒不是泼冷水。。但是一直感觉很好奇为啥程序员都要自己写博客,类似的项目后端是很轻松简单的,代码大头在前端,但是一个个前端又搞极简,意义在哪里。。。
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