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搜索关键字:核函数    ( 395个结果
windows内核函数1 - 字符串处理
1.ASCII字符串和宽字符串打印一个ASCII字符串:CHAR* string = “Hello”;KdPrint((“%s\n”, string));//s为小写打印一个宽字符字符串WCHAR* string = L”Hello”;KdPrint((“%S\n”,string));//s为大写2...
分类:Windows程序   时间:2014-07-22 22:35:14    阅读次数:397
Linux内核:关于中断你需要知道的
1、中断处理程序与其他内核函数真正的区别在于,中断处理程序是被内核调用来相应中断的,而它们运行于中断上下文(原子上下文)中,在该上下文中执行的代码不可阻塞。中断就是由硬件打断操作系统。 2、异常与中断不同,它在产生时必须考虑与处理器时钟同步。异常被称为同步中断,例如:除0、缺页异常、陷入内核(trap)引起系统调用处理程序异常。 3、不同的设备对应的中断不同,而每个中断都通过一个唯一的数字(中...
分类:系统相关   时间:2014-07-22 00:08:34    阅读次数:326
【模式识别】SVM核函数
以下是几种常用的核函数表示:线性核(Linear Kernel)多项式核(Polynomial Kernel)径向基核函数(Radial Basis Function)也叫高斯核(Gaussian Kernel),因为可以看成如下核函数的领一个种形式:径向基函数是指取值仅仅依赖于特定点距离的实值函数,也就是。任意一个满足特性的函数 Φ都叫做径向量函数,标准的一般使用欧氏距离,尽管其他距离函数也是可...
分类:其他好文   时间:2014-07-01 10:54:27    阅读次数:193
【模式识别】SVM核函数
以下是几种常用的核函数表示:线性核(Linear Kernel)多项式核(Polynomial Kernel)径向基核函数(Radial Basis Function)也叫高斯核(Gaussian Kernel),因为可以看成如下核函数的领一个种形式:径向基函数是指取值仅仅依赖于特定点距离的实值函数,也就是。任意一个满足特性的函数 Φ都叫做径向量函数,标准的一般使用欧氏距离,尽管其他距离函数也是可...
分类:其他好文   时间:2014-06-30 19:03:44    阅读次数:204
cuda核函数再调用核函数,多层并行
#include __global__ void childKernel(int i) { int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; printf("parent:%d,child:%d\n",i,tid); for(int j=i;j<i+10;j++) { printf(",%d",j); } printf("\n");...
分类:其他好文   时间:2014-06-03 03:58:15    阅读次数:206
转:径向基核函数
转:径向基核函数 (2011-05-20 16:53:54)转载▼分类: AboutResearch 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 ,可记作 k(||x.....
分类:其他好文   时间:2014-05-15 17:01:50    阅读次数:373
5,内核同步
内核抢占无论在抢占还是非抢占内核中,运行在内核态的进程都可以自动放弃CPU.称为计划性进程切换.但是,抢占式内核在相应引起进程切换的异步事件的方式上有差异,称为强制性进程切换.抢占式内核的特点: 一个在内核态运行的进程,可能在执行内核函数期间被另一个进程取代.可抢占式的目的是减少用户态进程的分派延迟...
分类:其他好文   时间:2014-05-15 12:00:23    阅读次数:209
内核抢占
内核抢占 即当进程位于内核空间时,有一个更高优先级的任务出现时,如果当前内核允许抢占,则可以将当前任务挂起,执行优先级更高的进程。抢占内核的主要特点是:一个在内核态运行的进程,可能在执行内核函数期间被另外一个进程取代。 举例说明抢占内核和非抢占内核的区别: 在进程A执行异常处理程序时(肯定是内核态),一个具有较高优先级的进程B变为可执行状态。如果内核是抢占的,就会发生强制性进程切换,让进程B...
分类:其他好文   时间:2014-05-13 14:00:24    阅读次数:410
(原创)Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 7) Support Vector Machines
本栏目内容来源于Andrew NG老师讲解的SVM部分,包括SVM的优化目标、最大判定边界、核函数、SVM使用方法、多分类问题等,Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml大家对于支持向量机(SVM)可能会比较熟悉,是个强大且流行...
分类:其他好文   时间:2014-05-12 12:42:21    阅读次数:764
支持向量机(四)-- 核函数
一、核函数的引入 问题1: SVM显然是线性分类器,但数据如果根本就线性不可分怎么办? 解决方案1: 数据在原始空间(称为输入空间)线性不可分,但是映射到高维空间(称为特征空间)后很可能就线性可分了。 问题2: 映射到高维空间同时带来一个问题:在高维空间上求解一个带约束的优化问题显然比在低维空间上计算量要大得多,这就是所谓的“维数灾难”。 解决方案2: 于是就引入了“核...
分类:其他好文   时间:2014-05-11 04:12:21    阅读次数:443
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