注：本文源于数学建模学习交流相关公众号观看学习视频后所作 奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，其在图形学、统计学、推荐系统、信号处理等领域有重要应用。本讲我们将介绍奇异值分解在图形压缩中的运用，并将简单介绍下Matlab对于图形和视频的处理。目录线性代数基础知识回顾奇异值分解三个引理例子U的计算V的计算Σ的计算SVD的证明思路利用SVD对数据进行"降维"编辑保留原矩阵的特征比例Matlab进行奇异值分解：[U,S,V]=svd(A)定义我们自己的mysvd函数Matlab图形的处理RGB模式图片压缩的函数SVD压缩后
在数字时代，个性化推荐系统已成为各大平台吸引用户的重要手段。从电商网站到社交媒体，再到在线教育平台，个性化推荐无处不在。本文将介绍如何使用Python、Django、Flask、Neo4j及Py2neo等技术栈构建一个智能菜谱推荐系统。该系统不仅包含完善的用户系统和菜谱数据，还能根据用户的浏览记录智能推荐菜谱，极大地提升用户体验。1.系统架构本系统采用Django作为后端框架，利用其强大的ORM和模板引擎，快速搭建Web应用。数据库方面，系统同时使用SQLite和Neo4j数据库，前者负责存储用户信息、菜谱基本数据等，后者则用于存储菜谱之间的复杂关系，以便进行高效的推荐查询。2.用户端功能实现
平时在FPGA群聊等积累的FPGA知识点，第10期：41ZYNQ系列芯片的PL中使用PS端送过来的时钟，这些时钟名字是自动生成的吗？解释：是的。PS端设置的是ps_clk，用report_clocks查出来的时钟名变成了clk_fpga_0，要看看BD里跟端口FCLK_CLK0连接的net的名字什么。PS配置中的时钟信号名，在BD里面的输出端口可以再改。42在dsp48e2的数据手册里面，写明了USE_MULT=Multiply的时候，USE_SIMD一定要设置成ONE48。这应该是因为乘法器出来的U,V要在ONE48下相加的原因。但是如果想在SIMD和乘法两个模式之间动态切换，我能否在USE
CTF概念CTF是CaptureTheFlag的缩写，中文一般译作夺旗赛CTF起源于1996年DEFCON全球黑客大会DEFCONCTF是全球技术水平和影响力最高的CTF竞赛竞赛模式解题模式:解决网络安全技术挑战(即找到flag)，提交后获取相应分值。攻防赛模式:要求找到其他队伍的薄弱环节进行攻击，同时对自己的靶机环境进行加固防守。战争分享模式:由参赛队伍相互出题挑战。竞赛内容1.WEB:网络攻防2.Reverse:逆向工程3.PWN:二进制漏洞4.Crypto:密码学5.Mobile:移动安全6.Misc:安全杂项BurpSuite工具使用Java编写的一个用于测试网络应用程序安全性的图形化
第一部分---子图和补图1.生成子图：点集合不变，边集合是原图的边集合的子集2.导出子图：点集合是原图点集合的非空子集V，然后再在原图的边集合中找到两个端点均在点集合V中的边元素，并将这些边元素称成一个新的边集合，得到的这个边集合就是导出子图的边集合（点集合V和得到的新的边集合组成的新图是原图G的子图，被称为V导出的原图的子图，简称为V的导出子图）1.一个图G可以是自身的子图，生成子图和导出子图2.判断一个原图的子图是否是导出子图的方法：将子图中缺少的点在原图中删去，然后再将由于删去了点后少掉了一个端点的线给去掉，如果子图和这个修改后的原图相等的话，则这个子图就是原图的导出子图，否则就不是3.
编者按：本文以搭建企业知识库为主题，介绍为什么需要知识库，以及搭建知识库时需要注意的关键点，以老牌厂商为案例，深入分析优秀的知识管理系统应该具备什么功能。为什么需要搭建企业知识库时代洪流下没有任何的企业能止步不前，当前，数字化转型已经成为商圈持续的热门话题，数字化转型除了体现在工作模式之外，也意味着企业朝着知识型企业的方向转变。随着这种转变对管理提出越来越高的要求，知识管理逐渐进入人们的视野，成为实现企业无形价值循环的有效手段。创建知识库，是知识管理的第一步，它对企业有着重要意义：1、内部整合，帮助存储分类将企业文件信息统一管理，将各类文档分类别储存，建设企业专属知识库，使得企业文档管理更加有
目录1MySQL架构说明2连接层3核心业务层3.1查询缓存3.2解析器3.3优化器3.4执行器4存储引擎层5参考文档1MySQL架构说明下图是MySQL5.7 及其之前版本的逻辑架构示意图MySQL架构大致可分为以下三层：连接层：负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接核心业务层：包括查询缓存、解析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等存储引擎层：负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现
目录一、相关信息二、摘要三、介绍/引言Introduction重点1重点2本篇，作者的贡献四、研究问题ResearchProblemAnEncoder-DecoderFramework重点3：编码器-解码器框架中，HNE模型的组成部分异构网络嵌入，最新方法重点4：基于MF的HNE模型特点、缺点重点5：基于RW的HNE模型缺陷重点6：基于AE(自动编码器)的HNE模型缺点
关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。在基于大模型的RAG应用中，可能会出现不同类型的问题，通过知识图谱的辅助可以在不同阶段增强RAG的效果，并具体说明在每个阶段如何改进答案和查询。知识图谱更类似于结构化数据存储，而不是仅仅是一个用于各种目的的结构化数据的一般存储，可以利用它在RAG系统中战略性地注入人类推理。1.RAG简介对于复杂的RAG和多跳数据检索的一般场景，如下图所示,关于RAG的更多信息可以参考《大模型系列——解读R
在数据科学中，AI研究员经常面临处理不完整数据集的挑战。然而，许多已有的算法根本无法处理「不完整」的数据序列。传统上，数据科学家会求助于专家，利用他们的专业知识来填补空白，然而这一过程既耗时，却又不实用。如果AI可以接管专家的角色，又会如何呢？近日，来自德国人工智能中心、大阪公立大学等团队的研究人员，调查了LLM能否足以充当数字专家。毕竟，当前大模型都在大量文本的基础上进行了训练，可能对医学数据、社会科学等不同主题的问题有着深刻的理解。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.07770.pdf研究人员通过将LLM的答案与实际数据进行比较，并建立了处理数据差距的统计方法。
