为了减少数据上的常见运算所需要的时间，我们通常可以在数据结构中增加额外的信息，或者修改数据结构中的信息使之更易访问
这是我精心挑选了18本给0岁运营的书单。中的《引爆点》一书的读书笔记。 只有纪录下来的才是自己的。 书中的道理很深刻，关键在于平常有意识地应用到实践中！ ---- 引爆点描述了一个简单的观念。这个观念是我们理解潮流何以出现的最佳思维方式。比如犯罪浪潮的兴衰、默默无闻的书何以称为畅销书、青少年吸烟率的上升趋势、口头信息的快速传播等等。 核心是要掌握“流行三法则”：个别人物法则、附着力法则、环境威力法则。 个别人法则：联系员、内行和推销员 个别人法则，等同于80\20法则，20%的人引领了潮流的方向。 保
当我们使用前馈神经网络接收输入 ，并产生输出 时，信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息，然后传播到每一层的隐藏单元，最终产生输出 。这称之为前向传播。在训练过程中，前向传播可以持续前向直到它产生一个标量代价函数 。反向传播算法，经常简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。
上一篇 9 “驱魔”之反传大法 引出了反向传播算法，强调了其在神经网络中的决定性地位，并在最后窥探了算法的全貌。本篇将详细的讨论算法各方面的细节。尽管我们都能猜到它会被TF封装，但是仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功，理解并掌握它，回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道： It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases cha
通过上一章的阅读，我清楚地认识到了物理、生物和数字世界的区别和联系，从而更深层次地明白了三个世界之间的结合与共同作用，极大程度上拓宽了人类的生存空间与发展未来前景，推动着人类文明的向前与科技的进步。不仅如此，数据在其中地作用也是不可或缺的。以数据为驱动的信息革命使知识的生产成为主要的生产形式，知识成了创造财富的主要资源。以数据为驱动，使信息的传输速度，传输的信息量相较于工业革命时代有了较大飞跃，大大加速了全球化的进程。到底数据是怎样在其中发挥作用并且推动社会进步呢？本章就是围绕数据法则来展开的。
通过前两章的阅读，我明白了三个世界即物理世界，生物世界与数字世界的概念与关系。它们之间相互作用，共同推进着世界的发展。以数据为驱动的新一代信息革命快速引领着知识的生产与传播。而在此过程中，数据始终遵守着科学数据三个法则。从三个方面，为未来的信息快速传播与数据交换提供了指导方向，加快着“数据化”的趋势。将会为信息发展带来前所未有的机遇。那么究竟如何定义信息，它与数据之间的联系与区别是什么，信息在现实生活中的结构形式是怎样的，效用又如何？第三章《信息纽带》便为我解开了心中的疑惑。
上一篇 9 “驱魔”之反向传播大法引出了反向传播算法——神经网络的引擎，并在最后窥探了它的全貌。本篇将详细的讨论反向传播各方面的细节。尽管它被TensorFlow封装的很好，但仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功，理解并掌握它，回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道： It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases chang
众所周知，Tensorflow、Pytorch 这样的深度学习框架能够火起来，与其包含自动微分机制有着密不可分的联系，毕竟早期 Pytorch≈Numpy+AutoGrad，而 AutoGrad 的基础就是自动微分机制。
大家好，我是阿常，10 年互联网人，阿常今日分享——职场沟通法则，一个前提和四个要素。
通过前四章的学习，我整体了解到三个世界的概念，并由三个世界中的数据世界，引出对于数据的进一步讨论与探索，科学数据三个法则分别从数据的定义，数据的存在与运动，数据的作用三个层面来全面细致地描述了数据。以数据为驱动，使信息的传输速度，传输的信息量相较于工业革命时代有了较大飞跃，大大加速了全球化的进程。在数据的升华与提炼之中，部分数据成为了信息，信息方面则从信息的结构、含义以及效用的主要因素和实现过程进行阐述。以数据为驱动的信息革命使知识的生产成为主要的生产形式，知识成了创造财富的主要资源。知识升华章节中，让我对知识的来源与作用有了更深的探索与收获。而在知识之中，对于客观世界本质与规律的描述的部分进一步发展成为了智慧。处理智慧数据的具有高级功能的系统，则是智能。而本次“自然智能”的课程，从自然智能的概念、法则、模型与情绪智能四个方面进行阐述。同时本章讨论的课题如下：
校招应届生的简历主要包括：基本信息、教育背景、工作/实习经历、科研/项目经历、荣誉/获奖称号，组织/社团经历以及其他个人评价等。其中前面四项是必选项，也是招聘者最关心的信息。荣誉/获奖称号和组织/社团经历可以作为应聘者综合能力的额外补充。个人评价等信息通常不会特别受关注，有利于应聘的信息可以放上去。
软文推广对于每一家企业在打造自身品牌传播上是必不可少的一种方式。现在很多企业因为做了大量的软文而看不到很好的效果。今天小编结合个人多年做推广营销的实战经验给大家分享下，希望对大家能够有所帮助和成长。
贝叶斯法则可能是概率论中最有生命力的一个公式。它可以用来计算条件概率或者主观概率。
泰勒公式，是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。如果函数满足一定的条件，泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。
吴立德老师亲自讲解前馈神经网络和BP算法，让初学者对基础更加了解，对以后网络的改建和创新打下基础，值得好好学习！希望让很多关注的朋友学习更多的基础知识，打下牢固的基石，也非常感谢您们对我们计算机视觉战
函数的导数在微积分及其应用中起着至关重要的作用。尤其是可以用来研究曲线的几何形状、求解优化问题和构建在物理、化学、生物和金融领域提供数学模型的微分方程。函数 D 可以计算 Wolfram 语言中各种类型的导数，是系统中最常用的函数之一。我写这篇帖子的目的是向你介绍版本 11.1 中 D 的令人兴奋的新功能，让我们从导数的简单历史介绍开始。 导数的概念最先被 Pierre de Fermat (1601–1665) 和其他十七世纪的数学家使用，用来求解类似曲线在某个点处的切线这样的问题。给定曲线 y=f(x
也就是，** y 方向的增量 = 斜率值 X x方向的增量 + ε X x方向的增量 **
本文是我在阅读 Erik Learned-Miller 的《Vector, Matrix, and Tensor Derivatives》时的记录。 本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量（三维及以上的数组）的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。
在训练深度学习模型时，正向传播和反向传播之间相互依赖。一方面正向传播的计算可能依赖于模型参数的当前值而这些模型参数是在反向传播的梯度计算后通过优化算法迭代的。另一方面，反向传播的梯度计算可能依赖于各变量的当前值，而这些变量的当前值是通过正向传播计算得到的。
由于部门近期要形成各职位任务流程规范，故根据我所了解的和正在执行的在此整理一下，会不定期进行补充完善。 公司性质为互联网金融外包公司，故在此不讨论战略层上的相关问题，但是不讨论不代表不思考，如果能直面
简历是对自己职场的总结和概括，是通往下一段职业经历的敲门砖和 垫脚石。 因此，一份好的简历应该突出应聘者的优势，并引起企业方的好奇心。
结果 - 原因 提炼重点 思考过程：要素分类 >>> 最终结果 >>> 关键要素
通常，当我们使用神经网络时，我们输入某个向量x，然后网络产生一个输出y，这个输入向量通过每一层隐含层，直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。
表达式求值对于有知识经验的人类而言，可以通过认知，按运算符的优先级进行先后运算。但对计算机而言，表达式仅是一串普通的信息而已，需要通过编码的方式告诉计算机运算法则。这个过程则需要借助于栈来实现。
克莱姆法则（由线性方程组的系数确定方程组解的表达式）是线性代数中一个关于求解线性方程组的定理，它适用于变量和方程数目相等的线性方程组。
在面向对象设计的世界里，有一个寻常却又常常为人所忽略的原则——“迪米特（Law of Demeter）”法则。这个原则认为，任何一个对象或者方法，它应该只能调用下列对象：
开发软件时一个常见的情况是有一个通用的算法，只是步骤上略有不同。我们希望不同的 实现能够遵守通用模式，保证它们使用了同一个算法，也是为了让代码更加易读。一旦你 从整体上理解了算法，就能更容易理解其各种实现。 模板方法模式是为这些情况设计的：整体算法的设计是一个抽象类，它有一系列抽象方法，代表算法中可被定制的步骤，同时这个类中包含了一些通用代码。算法的每一个变种 由具体的类实现，它们重写了抽象方法，提供了相应的实现。 让我们假想一个情境来搞明白这是怎么回事。假设我们是一家银行，需要对公众、公司和 职员放贷
在神经网络中，对应的是损失函数LL，输入xx包含训练数据和神经网络的权重。比如，损失函数为SVMSVM，输入包括了训练数据xi,yix_i,y_i、权重WW和偏差bb。而训练集是给定的，权重则是可以改变的变量。因此，即使能用反向传播计算输入数据xix_i上的梯度，但在实践为了进行参数更新，通常也只计算参数（比如W,bW,b）的梯度。当然，xix_i的梯度有时仍然有用，比如将神经网络所做的事情可视化，以便于直观理解时。
1.引言 其实一开始要讲这部分内容，我是拒绝的，原因是我觉得有一种写高数课总结的感觉。而一般直观上理解反向传播算法就是求导的一个链式法则而已。但是偏偏理解这部分和其中的细节对于神经网络的设计和调整优化
今天，我们进入本系列最后一篇，来看看在一般的随机变量的概率描述中，分数是怎么建模，如何起作用的。
自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。
观察者模式从名字上来看大概就是一种通知与被通知的关系，其实代码思想也与其差不多，其核心思想就是有一个或N个观察者(Observer)和一个(或N个)被观察者(Observable 或 Subject)，观察者以订阅方式来观察被观察者，当被观察者接到更新时(程序员控制或代码自动发出)将通知所有观察者来接受更新的内容。这就有点像一群学生(Observer,观察者)和书店老板(Observable 或 Subject,被观察者)，当书店每次新进漫画杂志时，就会通知所有学生去购买。下面就看看如何用代码来实现这个事件
前面几讲，我们通过识别信息、分类整理信息、概括总结信息三个步骤，了解了如何用结构化思维的方式来思考问题。但是，思考过程始终是一个隐性的过程，最终我们仍要将得出的结论显现化出来，也就是对外表达出去。
几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题，如果目标函数可导，在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解，因此只能采用数值优化算法，如梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值，包括梯度与Hessian矩阵。因此需要解决如何求一个复杂函数的导数问题，本文讲述的自动微分技术是解决此问题的一种通用方法。关于梯度、Hessian矩阵、雅克比矩阵，以及梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，各种反向传播算法的详细讲述可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著一书，或者SIGAI之前的公众号文章。对于这些内容，我们有非常清晰的讲述和推导。
模式识别领域中的一个重要概念就是不确定性（uncertainty），其产生于测量的噪声，以及数据集的有限大小。概率论（probability theory）提供了一种量化和处理不确定性的统一框架。通过将概率论与决策论（之后介绍）相结合，我们就可以基于已有的信息作出最优预测。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
本系列是 斯坦福大学自然语言处理-cs224课程的笔记4：神经网络的反向传播的直观解释，前 4 篇笔记如下：深度学习和自然语言处理：介绍；斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量；一文了解Word2vec之Skip-Gram训练网络的3种技术；TensorFlow 实战 3层网络求解嵌入词向量，附代码详解
今天，我们继续说我们昨天没有说完的，昨天说到了“私域流量”这个概念了，这个还真有很多要说的。而且与我们的主题——沃尔森法则也有一些关系（信息），沃尔森法则强调信息量对最终收益的影响，而私域流量我理解为让信息传播更加高效，提高成交率。
SQL 作为关系型数据库的标准语言，是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学，编写查询语句也很容易，但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
最近在学习Polar code，是华为主推的被钦定为5G控制信道的一种信道编码方式。大概也是唯一没有经历过充分商用验证就被3GPP认可的吧。据说领导打电话给国内各个厂家，提升到民族大义层面，要求必须支持。领导都支持，我们更要支持了，还要好好学习贯彻！ Polar code的构造很有意思，把信道复制N份后组合到一起，经过了规律的线性变换，最后产生了分裂split，出现了极化效果polarization：这复制的N份信道一部分容量趋于1，另一部分趋于0，所以叫做Polar码。简直是马太效应啊，穷人越来越穷，富人
布尔代数是计算机的基础。没有它，就不会有计算机。 布尔代数发展到今天，已经非常抽象，但是它的核心思想很简单。本文帮助你理解布尔代数，以及为什么它促成了计算机的诞生。 我依据的是《编码的奥妙》的第十
作者：叶虎 小编：张欢 随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。 而目前的深度学习框架其都是实现了自动求梯度的功能，你只关注模型架构的设计，而不必关注模型背后的梯度是如何计算的。不过，我们还是想说一说自动求导是如何实现的。 这里我们会讲几种常见的方法，包括数值微分(Numerical Differentiati
本篇文章的作者是来自阿里淘系用户增长前端团队的“亦逊”，18年作为双非本科生通过层层面试，校招进入阿里，今天以过来人的身份给大家分享在面试官问起项目经验时，该如何回答。
作者：David Linkletter 翻译：loulou 审校：Nothing 当您计算时会得到什么结果?它看起来只是个简单的算术，但在社交媒体上关于它的讨论却在不断传播。这个问题已经传遍了社交媒体
大数据文摘作品 作者：小鱼、蒋宝尚 最近，Ian Goodfellow不断在推特和大家分享一写学习的小技巧。在昨天和大家分享了推导机器学习公式推导的黑魔法后，今天又连发几条推特，和大家分享了数学中求导数的小技巧。 Goodfellow称，他最喜欢用超实数（hyperreal numbers）来求导数。 注：超实数是一个包含实数以及无穷大和无穷小的域，它们的绝对值分别大于和小于任何正实数。 以下是Ian Goodfellow推特内容： 对于这个技巧，我们介绍一种新的数字，称为无穷小超实数。假设我们有一个无穷小
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在上一篇中我们重写StaticMethodMatcherPointcutAdvisor类的matches方法，通过方法名定义了切点，但在这种方式创建的切点有很大的弊端，不方便。因为如果目标类中有多个方法时，就不太适用了。spring为了更方便我们使用切面，于是提供了支持正则表达式的实现类RegexpMethodPointcutAdvisor类，因为该类支持正则表达式，基本可以满足我们匹配目标方法的所有规则，所以我们在使用此类时，基本不用重写此类。下面我们我们看一下通过RegexpMethodPointcutAdvisor类可以实现我们上一篇中的需求。
机器之心专栏 作者：七月 本文的目标读者是想快速掌握矩阵、向量求导法则的学习者，主要面向矩阵、向量求导在机器学习中的应用。因此，本教程而非一份严格的数学教材，而是希望帮助读者尽快熟悉相关的求导方法并在实践中应用。另外，本教程假定读者熟悉一元函数的求导。 本文公式太多，微信上展示会有一些问题。所以本文适合读者了解矩阵、向量求导，而详细地学习与分析请下载本文的PDF版。 PDF 下载地址：https://pan.baidu.com/s/1pKY9qht 所谓矩阵求导，本质上只不过是多元函数求导，仅仅是把把函数的
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