例如，我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？
poly 函数将这些根重新转换为多项式系数。对向量执行运算时，poly 和 roots 为反函数，因此 poly(roots(p)) 返回 p（取决于舍入误差、排序和缩放）。
这项新技术比以前开发的深度学习方法精确得多，也具有更广泛的通用性，无需重新训练即可求解整个 PDE 系列（例如适用于任何类型流体的 Navier-Stokes 方程）。
笔记地址：https://github.com/percyliang/cs229t/blob/master/lectures/notes.pdf
傅立叶变换是一种从完全不同的角度查看数据的强大方法：从时域到频域。 但是这个强大的运算用它的数学方程看起来很可怕。
一般情况下，算法中基本操作重复的次数就是问题规模n的某个函数f（n），进而分析f（n）随n的变化情况并确定T（n）的数量级。这里用‘o’来表示数量级，给出算法时间复杂度。 T（n）=o（f（n））； 它表示随问题规模n的增大，算法的执行时间增长率和f（n）增长率成正比，这称作算法的渐进时间复杂度。而我们一般情况下讨论的最坏的时间复杂度。 空间复杂度： 算法的空间复杂度并不是实际占用的空间，而是计算整个算法空间辅助空间单元的个数，与问题的规模没有关系。算法的空间复杂度S（n）定义为该算法所耗费空间的数量级。 S（n）=o（f（n）） 若算法执行所需要的辅助空间相对于输入数据n而言是一个常数，则称这个算法空间复杂度辅助空间为o（1）； 递归算法空间复杂度：递归深度n*每次递归所要的辅助空间，如果每次递归所需要的辅助空间为常数，则递归空间复杂度o（n）。
与匹兹堡大学医学院合作，麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习框架来定义描述细胞从一种状态到另一种状态的路径的数学方程。
算法介绍从一个简单加法开始，现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序，那我可以这样写：
我们将介绍什么是相机的内参矩阵，以及如何使用它将RGBD（红色、蓝色、绿色、深度）图像转换为3D空间。获取RGBD图像的方式有很多种，例如Kinect相机之类的系统，这些系统通过测量红外光的飞行时间来计算深度信息。但也有传闻称iPhone 12将LiDAR集成到其相机系统中。对于无人驾驶汽车而言，最重要的数据来源与汽车上的LiDAR以及标准RGB摄像头。在本文中，我们不会详细介绍如何获取数据。
在上一篇中，通过一个求连续子数组的最大和的例子讲解，想必我们已经大概了然了分治策略和递归式的含义，可能会比较模糊，知道但不能用语言清晰地描述出来。但没关系，我相信通过这篇博文，我们会比较清楚且容易地用自己的话来描述。 通过前面两章的学习，我们已经接触了两个例子：归并排序和子数组最大和。这两个例子都用到了分治策略，通过分析，我们可以得出分治策略的思想：顾名思义，分治是将一个原始问题分解成多个子问题，而子问题的形式和原问题一样，只是规模更小而已，通过子问题的求解，原问题也就自然出来了。总结一下，大致可
转自地址 http://blog.csdn.net/metasearch/article/details/4428865
本文介绍了机器学习中Regularization技术的原理和应用，包括L1正则化和L2正则化，以及它们在逻辑回归、线性回归、神经网络等模型中的应用。同时，还探讨了如何选取合适的λ来获得最佳的模型性能。
生物多样性的测量和评估是许多生态学研究的中心目标。衡量生物多样性最简单也是最常用的方法是物种丰富度(物种的数目)。
来源：AI公园 深度学习爱好者本文约2700字，建议阅读6分钟本文介绍了利用变分推断进行分割置信度的预测。 在过去的十年里，深度学习在一系列的应用中取得了巨大的成功。然而，为了验证和可解释性，我们不仅需要模型做出的预测，还需要知道它在做出预测时的置信度。这对于让医学影像学的临床医生接受它是非常重要的。在这篇博客中，我们展示了我们在韦洛尔理工学院进行的研究。我们使用了一个基于变分推理技术的编码解码架构来分割脑肿瘤图像。我们比较了U-Net、V-Net和FCN等不同的主干架构作为编码器的条件分布采样数据。我们
计算一般可分为解析计算和数值计算，解析计算是连续的求解过程，而数值计算则是离散的求解过程。在matlab中，原则上只要数学上能解析计算的，采用matlab符号计算就能够精确求解。
某些网站和服务允许您通过上传图片，更改背景颜色或设计的其他方面来自定义您的个人资料。作为客户，此个性化将Web应用程序转换为您存储数据的小窝。作为设计师，让您的客户自由地控制布局和设计是一个可怕的前景。那么设计用于漂亮的白色背景的所有股票文本和图像会发生什么？即便是Mac也只允许您选择OS，蓝色或石墨两种颜色！除非您灵活并了解如何找到最大色彩对比，否则开放自定义网站配色方案的能力可能会导致灾难。
Background在移走图形对象后，MATLAB将原来的对象进行擦除，在原来的位置用背景色进行重绘。
空间和时间相关问题的物理定律通常用偏微分方程（PDE）来描述。对于绝大多数的几何结构和所面对的问题来说，可能无法求出这些偏微分方程的解析解。不过，在通常的情况下，可以根据不同的离散化 类型来构造出近似的方程，得出与这些偏微分方程近似的数值模型方程，并可以用数值方法求解。如此，这些数值模型方程的解就是相应的偏微分方程真实解的近似解。有限元法（FEM）就是用来计算出这些近似解的。
🦄前言：总结了期末数电大概率可能会出到的考题，高分肯定是保证不了的，但保证不挂科应该是没有问题的，即便你数电一节课没有听，能把下面的所有题一眼看懂，那么期末考试数电过关必然不会有太大问题，若是文章里面有不会的题，也没事文章有答案和解析帮助零基础的同学们去很好的理解数电知识点和题型，最终的目标只有一个，愿大家数电都不挂科，顺利通过，撒花🌸🌸(￣▽￣)
对称密钥算法非常适合于快速并安全地加密数据。但缺点是，发件人和收件人必须在交换数据之前先交换密钥。结合使用加密数据的对称密钥算法与交换机密钥的公钥算法可产生一种即快速又灵活的解决方案。
方差较大的数据包含的信息量较小，但 OLS 却对所有数据等量齐观进行处理，故异方差的存在使得 OLS 的效率降低。
课程主页：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_LA16.html
在前面的两篇文章SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明以及SVM系列（二）：核方法概述---正定核以及核技巧中，我们引入了一些基本概念，这些概念对理解SVM有着很重要的作用。
📷 号外！！！号外！！！ Wolfram公司派专家团队来中国做巡回演讲啦！！！ 专题讲座主题包括： 使用日常英语或由 Mathematica 前端技术协助的灵活的 Wolfram 语言进行输入查 询和计算； 利用Wolfram 语言中丰富的内置函数或创建您自己的函数； 无需任何附加软件就可在专门领域获取最深层次的支持，包括机器学习、时间序列、图像处理、求解方程等； 在二维或三维空间实现函数、曲面和其他几何对象的可视化； 轻松地将静态实例转换为鼠标驱动的动态应用； 利用语义导入和
上一篇文章里我们用参数方程的形式探索了环面及其各种变形如环面纽结等等。曲面除了可以用参数方程的形式表示之外，还可以用隐函数的形式表达，即表示为 F(x, y, z) = 0 的解。这种曲面又称之为等值曲面，因为曲面上的每个点都满足 F(x, y, z) = 0 这一条件。Mathematica 提供了绘制等值曲面的函数 ContourPlot3D。不过在这篇文章里，我们并不用它来绘制各种婀娜多姿的曲面，而是尝试用它探索、绘制一些"多面体"。 从最简单的开始 让我们从最简单的，大家耳熟能详的球面方程开始： 方
CTR预估是搜索、推荐、广告等领域基础且重要的任务，主要目标是预测用户在当前上下文环境下对某一个候选（视频、商品、广告等） 发生点击的概率。CTR预估从最原始的逻辑回归模型，发展到FM、深度学习模型等，经历了一个不断创新的过程，其核心为如何设计、融合不同的特征交叉方式。本文从FM和DNN开始开始，带你梳理CTR预估模型的发展历程，包括FNN、PNN、Wide&Deep、DCN、DeepFM、xDeepFM等一系列CTR预估模型和它们之间发展演进的关系。
在前文了解过拉格朗日乘数法后，进一步介绍拉格朗日对偶。 背景信息 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrange duality）将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。 拉格朗日对偶是在拉格朗日乘数法基础之上，通过变换原始问题的求解形式得到的相对于原始优化问题的另一个优化问题 原始优化问题 假设f(x), c_i(x), h_j(x) 是定义在\mathbf{R}^{n}上的连续可微函数，考虑约束最优化问题： image.png 定义此问题为原始优化问
Intermediate Representation（IR，中间表示）是在计算机科学和编译器设计中使用的概念，它是一种中间形式的程序表示，用于在不同编译阶段之间传递和处理代码。下面将详细介绍Intermediate Representation的背景、特点和用途。
人工神经网络（ANN），俗称神经网络，是一种基于生物神经网络结构和功能的计算模型。 它就像一个人工神经系统，用于接收，处理和传输计算机科学方面的信息。
我们要实现 getLineSegIntersection 方法：提供两条线段，计算它们的交点。
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
Mathematica 12 为偏微分方程（PDE）的符号和数值求解提供了强大的功能。本文将重点介绍版本12中全新推出的基于有限元方法（FEM）的非线性PDE求解器。首先简要回顾用于求解 PDE 的 Wolfram 语言基本语法，包括如何指定狄利克雷和诺伊曼边界条件；随后我们将通过一个具体的非线性问题，说明 Mathematica 12的 FEM 求解过程。最后，我们将展示一些物理和化学实例，如Gray-Scott模型和与时间相关的纳维-斯托克斯方程。更多信息可以在 Wolfram 语言教程"有限元编程"中找到，本文大部分内容都以此为基础（教程链接见文末）。
来源：AI科技评论本文约4800字，建议阅读10+分钟今年早些时候，一个由数学家和地球科学家组成的团队发现了一种全新的近似奇点的方法——他们利用了深度学习方法，能够直接观察奇点。 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将
Facebook的研究人员开发了一种深度学习系统，可以复制它听到的音乐，将其回放，就好像它是莫扎特，贝多芬或巴赫一样。这是研究人员首次在乐器，风格和流派之间制作高保真音乐转换。
几个世纪以来，数学家们一直想知道欧拉流体方程在某些情况下是否会崩溃或被“爆破”。一种新的机器学习方法让研究人员确信，这种“爆破”即将到来。 作者｜ Jordana Cepelewicz 编译｜钱磊、Ailleurs 编辑｜陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆
ECL、PECL、LVPECL是常用的差分信号，本文重点介绍PECL与PECL直流耦合和交流耦合的差别。其余的可以参考原文链接。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Jordana Cepelewicz 编译：钱磊、Ailleurs 编辑：陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将无法描述这个世界的理想情况，数学家们有理由怀疑这些流体行为的模型
Spring Cloud Stream 是一个用于构建基于消息的微服务的框架，它提供了一种简单的方式来连接消息代理和应用程序，以便它们可以互相交换消息。在消息交换过程中，消息的序列化和反序列化非常重要。Spring Cloud Stream 提供了消息转换和序列化的高级特性，以便应用程序可以自由地使用不同的数据格式。
我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法，因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自Theil 1971)在20世纪50年代独立发明的，他们采取了略微不同但又相当的方法，都在下面描述，以得出2SLS估计器。
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。
在前一篇文章中，我们学习了马尔可夫决策和强化学习框架的一些主要组成部分。在本文中，我们将建立在这一理论上，学习价值函数和贝尔曼方程。 回报和返还（return） 正如前面所讨论的，强化学习agent
sym函数用于建立单个符号对象，其常用调用格式为：符号对象名=sym(A) 将由A来建立符号对象。其中，A可以是一个数值常量、数值矩阵或数值表达式（不加单引号），此时符号对象为一个符号常量；A也可以是一个变量名（加单引号），这是符号对象为一个符号常量。
On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs (4万字)
大家都知道，我前天公布了一个开源项目SOHA，一个Golang 模板引擎的增强函数库，详见这篇 https://www.flysnow.org/2019/12/02/golang-template-soha-library.html 文章。也就是这篇文章中，我我手一抖，误写了三个字，差点引发一场微信群大讨论的血案~
向量空间一组基中的向量如果两两正交，就称为正交基；若正交基中每个向量都是单位向量，就称其为规范正交基。
PnP(Perspective-n-Point)问题的几何结构如图1所示，给定3D点的坐标、对应2D点坐标以及内参矩阵，求解相机的位姿。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
