这是一篇来自土耳其中东技术大学的2010年的硕士论文，主要讲述了在推荐系统中应用SVD方法。
该论文提出两个创新点：第一个是先将User与Item分类，然后根据分类将矩阵分成相应的“子矩阵”，对这些矩阵进行相应的SVD，实验表明这样做不仅会提高准确率还会降低计算复杂度；
另一个是向二维矩阵中引入Tags，使其成为三维矩阵，再通过矩阵分解成、、子矩阵，最后再进行SVD，实验表明引入Tags会提高推荐性能。
该论文提出两个创新点：第一个是先将User与Item分类，然后根据分类将矩阵分成相应的“子矩阵”，对这些矩阵进行相应的SVD，实验表明这样做不仅会提高准确率还会降低计算复杂度；
另一个是向二维矩阵中引入Tags，使其成为三维矩阵，再通过矩阵分解成、、子矩阵，最后再进行SVD，实验表明引入Tags会提高推荐性能。
2024/11/30 8:49:06
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我们考虑在具有破坏性的环境中对恶化的作业进行并行计算机调度，在该环境中，某些计算机由于潜在的干扰而变得不可用。
这意味着某些机器的中断可能会在特定时间发生，该中断将以一定概率持续一段时间。
如果作业在处理期间被中断的机器中断，并且不需要（需要）在机器再次可用后重新启动，则称为可恢复（不可恢复）情况。
所谓作业恶化，是指作业的实际处理时间在计划以后进行处理时会增加，因为由于机器的使用和老化，机器效率会随着时间而下降。
但是，维修过的机器将恢复其原始效率状态。
我们考虑两种情况，即发生故障时立即对发生故障的机器执行维护，而不进行机器维护。
在每种情况下，目标都是确定最佳计划，以在不可恢复和可恢复的情况下最大程度地减少作业的预期总完成时间。
我们确定问题各种情况的计算复杂度状态，并在可行的情况下为它们提供伪多项式时间求解算法和完全多项式时间逼近方案。
这意味着某些机器的中断可能会在特定时间发生，该中断将以一定概率持续一段时间。
如果作业在处理期间被中断的机器中断，并且不需要（需要）在机器再次可用后重新启动，则称为可恢复（不可恢复）情况。
所谓作业恶化，是指作业的实际处理时间在计划以后进行处理时会增加，因为由于机器的使用和老化，机器效率会随着时间而下降。
但是，维修过的机器将恢复其原始效率状态。
我们考虑两种情况，即发生故障时立即对发生故障的机器执行维护，而不进行机器维护。
在每种情况下，目标都是确定最佳计划，以在不可恢复和可恢复的情况下最大程度地减少作业的预期总完成时间。
我们确定问题各种情况的计算复杂度状态，并在可行的情况下为它们提供伪多项式时间求解算法和完全多项式时间逼近方案。
2024/8/27 7:40:17
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小波与傅里叶分析基础作 者：（美）AlbertBoggess,FrancisJ.Narcowich译 者：芮国胜康健等出版社：电子工业出版社出版时间：2004-1-1许多关于小波的文章和参考书籍均要求读者具有复杂的数学背景知识，本书则只要求学生具有较好的微积分以及线性代数知识，通俗易懂。
第0章内积空间0.1引言0.2内积的定义0.3L2空间和l2空间0.4Schwarz不等式与三角不等式0.5正交0.6线性算子及其伴随算子0.7最小二乘和线性预测编码0.8习题第1章傅里叶级数1.1引言1.2傅里叶级数的计算1.3傅里叶级数的收敛定理1.4习题第2章傅里叶变换2.1傅里叶变换的通俗描述2.2傅里叶变换的性质2.3线性滤波器2.4采样定理2.5不确定性原理2.6习题第3章离散傅里叶分析第4章haar小波分析4.1小波的由来4.2Haar小波4.3Haar分解和重构算法4.4小结4.5习题第5章多分辨率分析5.1多分辨率框架5.2分解和重构的实现5.3傅里叶变换准则5.4习题第6章Daubechies小波分析6.1Daubechies小波的构造6.2分类、矩和平滑性6.3计算问题6.4二进点上的尺度函数6.5习题第7章其它小波主题7.1计算复杂度7.2高维小波7.3相应的分解和重构7.4小波变换7.5习题附录A技术问题附录BMATLAB程序
第0章内积空间0.1引言0.2内积的定义0.3L2空间和l2空间0.4Schwarz不等式与三角不等式0.5正交0.6线性算子及其伴随算子0.7最小二乘和线性预测编码0.8习题第1章傅里叶级数1.1引言1.2傅里叶级数的计算1.3傅里叶级数的收敛定理1.4习题第2章傅里叶变换2.1傅里叶变换的通俗描述2.2傅里叶变换的性质2.3线性滤波器2.4采样定理2.5不确定性原理2.6习题第3章离散傅里叶分析第4章haar小波分析4.1小波的由来4.2Haar小波4.3Haar分解和重构算法4.4小结4.5习题第5章多分辨率分析5.1多分辨率框架5.2分解和重构的实现5.3傅里叶变换准则5.4习题第6章Daubechies小波分析6.1Daubechies小波的构造6.2分类、矩和平滑性6.3计算问题6.4二进点上的尺度函数6.5习题第7章其它小波主题7.1计算复杂度7.2高维小波7.3相应的分解和重构7.4小波变换7.5习题附录A技术问题附录BMATLAB程序
2024/6/10 0:16:21
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为了减小运动估计算法的计算复杂度，提出了一种有效的三步搜索算法。
该算法采用多步搜索策略，根据运动矢量分布的中心偏移性及并行处理的思想，在最佳匹配点所在的区域使用菱形小模板代替原有的正方形小模板来进行精细搜索，以提高算法的搜索精度。
该算法采用多步搜索策略，根据运动矢量分布的中心偏移性及并行处理的思想，在最佳匹配点所在的区域使用菱形小模板代替原有的正方形小模板来进行精细搜索，以提高算法的搜索精度。
2024/5/17 2:41:08
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由于bundleadjustment算法计算复杂度高，时间花费过多，所以选择了sparsebundleadjustment，该算法可参考multipleviewgeometryincomputervision书中的附录6，另外这个文件也包含一篇介绍parsebundleadjustment以及如何使用该代码的文档
2024/4/25 16:29:40
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传统的基于自然图像块的稀疏表示模型在字典学习的过程中需要求解一个非常高计算复杂度的大规模优化问题以及在稀疏编码和字典学习过程中，每一个图像块都是独立考虑的，忽略了块与块之间的相关性，从而导致了不够精确的系数编码稀疏，基于图像结构组模型可以很好的解决上面两个不足。
2023/11/11 3:39:56
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抽象信道估计对于具有混合预编码的毫米波（mmWave）大规模MIMO是具有挑战性的，因为射频（RF）链的数量远小于天线的数量。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。
2023/10/1 15:37:31
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HEVC标准中引入的新概念，即变换树或残差四叉树（RQT），带来了很高的编码性能以及较高的计算复杂度，因为通过测试所有分区，可以在编码器端以速率失真的方式估算出最佳TU分区。
本文将重点放在早期TU拆分终止方面，即在计算和编码质量之间进行权衡。
提出了一种基于准零块（QZB）的早期TU分裂终止方案，该方案由关于量化变换系数的两个方面定义。
所有绝对系数的总和与非零系数的数量。
此外，还计算并分析了每个TU深度的选择概率。
实验结果表明，与HEVC测试模型HM10.0编码器相比，该方法（HM-QZB）可以将编码时间减少22.8％，并将TU处理时间减少50.59％，而BD-PSNR的编码性能损失约为0.04dB。
本文将重点放在早期TU拆分终止方面，即在计算和编码质量之间进行权衡。
提出了一种基于准零块（QZB）的早期TU分裂终止方案，该方案由关于量化变换系数的两个方面定义。
所有绝对系数的总和与非零系数的数量。
此外，还计算并分析了每个TU深度的选择概率。
实验结果表明，与HEVC测试模型HM10.0编码器相比，该方法（HM-QZB）可以将编码时间减少22.8％，并将TU处理时间减少50.59％，而BD-PSNR的编码性能损失约为0.04dB。
2023/9/7 4:42:07
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多目标进化优化算法基础篇——NSGA-Ⅱ算法。
NSGA主要问题：1、构造pareto最优解集计算复杂度太高，为O(),m为目标个数，N为种群大小2、需预先设定共享参数3、没有采取外部种群策略（即精英保留机制）NSGA-Ⅱ改进情况：1、快速非支配解排序2、基于拥堵距离保持解集多样性3、引入精英保留机制保持优良个体
NSGA主要问题：1、构造pareto最优解集计算复杂度太高，为O(),m为目标个数，N为种群大小2、需预先设定共享参数3、没有采取外部种群策略（即精英保留机制）NSGA-Ⅱ改进情况：1、快速非支配解排序2、基于拥堵距离保持解集多样性3、引入精英保留机制保持优良个体
2021/10/6 4:34:58
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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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