为了说明什么是数据的主成分，先从数据降维说起。
数据降维是怎么回事儿？假设三维空间中有一系列点，这些点分布在一个过原点的斜面上，如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话，需要使用三个维度，而事实上，这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上，那么，问题出在哪里？如果你再仔细想想，能不能把x,y,z坐标系旋转一下，使数据所在平面与x,y平面重合？这就对了！如果把旋转后的坐标系记为x',y',z'，那么这组数据的表示只用x'和y'两个维度表示即可！当然了，如果想恢复原来的表示方式，那就得把这两个坐标之间的变换矩阵存下来。
数据降维是怎么回事儿？假设三维空间中有一系列点，这些点分布在一个过原点的斜面上，如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话，需要使用三个维度，而事实上，这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上，那么，问题出在哪里？如果你再仔细想想，能不能把x,y,z坐标系旋转一下，使数据所在平面与x,y平面重合？这就对了！如果把旋转后的坐标系记为x',y',z'，那么这组数据的表示只用x'和y'两个维度表示即可！当然了，如果想恢复原来的表示方式，那就得把这两个坐标之间的变换矩阵存下来。
2024/2/9 12:16:16
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在实际的SEO优化过程中我们经常会碰到自己的网站莫名其妙的被百度搜索引擎给降权了，但是却不知道是由于什么原因而导致的降权。
这篇文档将从各种不同的角度为大家诠释一个网站被百度降权的那些原因。
我想和大家说的是，不同的搜索引擎降权一个网站的原因有的是相同的，也有的是不相同的，毕竟搜索引擎平台不一样，它们的规则也是不一样的。
本篇技术、技巧文档主要讲的还是知名的百度搜索引擎，理论和实际相互结合。
这篇文档将从各种不同的角度为大家诠释一个网站被百度降权的那些原因。
我想和大家说的是，不同的搜索引擎降权一个网站的原因有的是相同的，也有的是不相同的，毕竟搜索引擎平台不一样，它们的规则也是不一样的。
本篇技术、技巧文档主要讲的还是知名的百度搜索引擎，理论和实际相互结合。
2024/2/6 20:23:14
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MovaviPicverse是一款基于人工智能AI技术专业易用的ai修图软件，具备直观的用户界面和ai修复老照片、扣图换背景、透明别经制作、自定义锐度调整、精准度对象移除、色彩校正、降噪等诸多超级实用的图像编辑处理能力，外加100多种效果和滤镜以及深度优化且不断学习的人工智能技术允许用户在几秒钟内优化照片的色彩和对比度，如果大家需要一款方便实用的ai修图软件，威航软件园推荐大家试试MovaviPicverse。
这个软件内置包括繁体中文在内多种语言，唯独没我简体中文，于是就制造一个简体中文语言包，绝比不次于原生的。
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2024/2/5 1:43:53
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在推荐算法中，样本空间构成的数据矩阵一般为稀松矩阵，且维数一般较多，可通过求取特征值或者奇异值的方式获得样本矩阵的特征矩阵，从而降低维数。
主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵，通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度，可以使得推荐算法具有很好的效果。
主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵，通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度，可以使得推荐算法具有很好的效果。
2024/2/3 9:17:28
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本人在https://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127博客上看到的，奈何数据库没有，本人结合网上流传的数据库yale,写下了可以运行得出结果的PCA降维，人脸识别程序，特别适合numpy和PCA学习。
我第二次上传资源，感谢平台支持。
谢谢大家支持。
代码注释很详细，注意我把人脸图片在文件夹之内看成二维的数组。
实验表明，PCA对于光照很敏感。
我第二次上传资源，感谢平台支持。
谢谢大家支持。
代码注释很详细，注意我把人脸图片在文件夹之内看成二维的数组。
实验表明，PCA对于光照很敏感。
2024/1/29 17:14:48
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中科大软件学院张曙老师算法导论课程资料（课件+历年考试真题和2019.1期末考试一致），绝对靠谱，由于之前下载积分已经被CSDN自动提升到了23分，我现在手动降回了5分，希望可以帮到大家。
2024/1/24 1:48:42
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本程序采用16QAM调制方式，对一串2进制信源进行调制，用升余弦滚降函数进行基带调制，再调到高频信道；
在信道上加入高斯白噪声，运用匹配滤波器解调，画出解调星座图，运用最小欧氏距离译码判决，计算误比特率。
在信道上加入高斯白噪声，运用匹配滤波器解调，画出解调星座图，运用最小欧氏距离译码判决，计算误比特率。
2024/1/20 11:34:27
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将节点相似度矩阵，作为深度稀疏自动编码器的输入，并通过不断迭代，作为输出低维特征矩阵。
（matlab编写）
（matlab编写）
2024/1/20 9:37:03
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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