其实，上面（D）Asymptotes， 渐近线 的第3个，也提到了 Slant Asymptotes 偏渐近线 这里我们给出定义：
分析：此题给出的函数是隐函数，直接求函数渐近线是求不出来的，所以可以先设函数的渐近线方程，再利用条件去求未知参数。
导数与微分（9） 基础 设 0< a <1 ，证明：方程 \arctan x=ax 在 \left( 0,+\infty \right) 内有且仅有一个实根. 解：令 G\left( x \right) =\arctan x-ax ， G^{'}\left( x \right) =\dfrac{1}{1+x^2}-a=\dfrac{1-a-ax^2}{1+x^2}=0 ，显然 x=\sqrt{\dfrac{1-a}{a}} ，即 G\left( x \right) 在 \left( 0,\sqrt{
，曲线有一条水平渐近线和一条斜渐近线，要想三条渐近线，必须有铅直渐近线，即有铅直渐近线，当
1单调性 2极值 3最值 4凹凸性、拐点 5作函数图像 6渐近线：水平渐近线、铅直渐近线、斜渐近线
专题二 一元微分学 （7） 2.2.7 导数在几何上的应用 1单调性 2极值 3最值 4凹凸性、拐点 5作函数图像 6渐近线：水平渐近线、铅直渐近线、斜渐近线 2.34 （江苏省2012年竞赛题） 求一个次数最低的多项式 P(x) ，使得它在 x=1 时取极大值 2 ，且 (0,2) 是曲线 y=P(x) 的拐点。 解：设 P^{''}(x)=a(x-2) ,积分一次可得 P^{'}(x)=a\frac{x^2}{2}-2x)+b ， 再积分一次，得 P(x)=a(\frac{x^3}{6}-x^2
我是 跨阶凑导数定义 ，武老师 是用的 泰勒展开，我这里直接用 吴老师 的方法了
CSS中的linear gradient(线性渐变)可能会导致各种各样的怪异和怪异的结果。其中的一些怪异在于它的语法。
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？
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)。
Limits at Infinity：Horizontal Asymptotes水平渐近线 通过下面的例子，来探究 有对应的表格： 对应的图像 得出结论： 定理： 当x越来越大的时候， 对应的 f(
今天白天休息了一小会，所以没有更新，吃了晚饭，小编就接着更新，最近没有粉丝增加，确实有点难受，我想着去抖音，快手平台去推送一下，大家也可以转发一下自己的好友们，大家一起考研，互相帮助！
比如， f(x) = x^2 - x + 2 在 x接近2， 但是不等于2 的时候， 有
大体目录 Paste_Image.png Paste_Image.png 大体内容 第一章，大体都是 初中，高中的内容复习 大体为： 切线，速度的理解 瞬时速度，平均速度的理解 极限， 一边的极限，什
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。
6.基本导数与微分表 (1) y = c y=c y=c（常数） y ′ = 0 {y}'=0 y′=0 d y = 0 dy=0 dy=0 (2) y = x α y={{x}^{\alpha }} y=xα(\alpha 为实数) y ′ = α x α − 1 {y}'=\alpha {{x}^{\alpha -1}} y′=αxα−1 d y = α x α − 1 d x dy=\alpha {{x}^{\alpha -1}}dx dy=αxα−1dx (3) y = a x y={{a}^{x}} y=ax y ′ = a x ln a {y}'={{
本笔记不涉及基础知识，重点在于分析考研数学的出题角度和对应策略。笔记随着做题的增多，不定时更新。且为了提高效率，用表线性梳理的形式代替思维导图，望谅解。
基于图展开和参数共享的思想，我们可以设计各种循环神经网络。 📷 计算循环网络(将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列) 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目标 v 的距离。当使用 softmax 输出时，我们假设 o 是未归一化的对数概率。损失 L 内部计算，并将其与目标 y 比较。RNN输入到隐藏的连接由权重矩阵 U参数化，隐藏到隐藏的循环连接由权重矩阵 W参数化以及隐藏到输出的连接由权矩阵 V 参数化。(左) 使用循环连接绘制的RNN和它的损失。(右) 同一网络被视为展开的计算图
为什么要引入激活函数 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释balabal
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。
正态分布式是应用最为广泛的一种连续型分布。正态分布在十九世纪前叶由高斯加以推广，所以通常称为高斯分布。
混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据
Working with Matrices： 了解TensorFlow如何使用矩阵对于通过计算图理解数据流非常重要。 Getting ready： 许多算法依赖矩阵运算。 Tens
证明极限的存在性： 1. 单调有界准则（抽象型函数） 2. 夹逼准则（具体型函数）
总体来说就是在【f】的规则下，当参数【x】的值为某值时f(x)的规则呈现的结果是多少。【x】受到【f】这个函数的约束，所以外部有一个括号。原函数等于【y】就相当于f(x)返回的函数赋值给【y】这个值。
对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。 在这种情况下，如果用传统的方法以线性拟合
, 称为逻辑函数（Sigmoid function，又称为激活函数，生物学上的S型曲线）
1.22.Linear常用激活函数 1.22.1.ReLU torch.nn.ReLU() 1.22.2.RReLU torch.nn.RReLU() 1.22.3.LeakyReLU torch.nn.LeakyReLU() 1.22.4.PReLU torch.nn.PReLU() 1.22.5.Sofplus torch.nn.Softplus() 1.22.6.ELU torch.nn.ELU() 1.22.7.CELU torch.nn.CELU() 1.22.8.SELU torch.nn.SELU() 1.22.9.GELU torch.nn.GELU() 1.22.10.ReLU6 torch.nn.ReLU6() 1.22.11.Sigmoid torch.nn.Sigmoid() 1.22.12.Tanh torch.nn.Tanh() 1.22.13.Softsign torch.nn.Softsign() 1.22.14.Hardtanh torch.nn.Hardtanh() 1.22.15.Threshold torch.nn.Threshold() 1.22.16.Tanhshrink torch.nn.Tanhshrink() 1.22.17.Softshrink torch.nn.Softshrink() 1.22.18.Hardshrink torch.nn.Hardshrink() 1.22.19.LogSigmoid torch.nn.LogSigmoid() 1.22.20.Softmin torch.nn.Softmin() 1.22.21.Softmax torch.nn.Softmax() 1.22.22.LogSoftmax torch.nn.LogSoftmax()
问题导读： 1、TensorFlow中有哪些激活函数？ 2、如何运行激活函数？ 3、TensorFlow有哪些数据源？ 4、如何获得及使用数据源？ 上一篇：TensorFlow ML cookbook 第一章5、6节 使用矩阵和声明操作 实现激活功能 准备 当我们开始使用神经网络时，我们会定期使用激活函数，因为激活函数是任何神经网络的强制性部分。 激活功能的目标是调整重量和偏差。 在TensorFlow中，激活函数是对张量起作用的非线性运算。 它们是以类似于以前的数学运算的方式运行的函数。 激
在神经网络中，激活函数是必须选择的众多参数之一，以通过神经网络获得最优的成果和性能。 在这篇文章中，我将假设你已经理解了神经网络工作的基本原理，并将详细介绍涉及激活的过程。在前馈过程中，每个神经元取上一层取神经元的总和(乘以它们的连接权值)。例如: n5 = (n1 * w1) + (n2 * w2) + (n3 * w3) + (n4 * w4) n6 = (n1 * w5) + (n2 * w6) + (n3 * w7) + (n4 * w8) n7 = (n1 * w9) + (n2 * w10) +
之前文章拓展种-面积关系(SAR)为多样性-面积关系(DAR)介绍了马老师将TAR扩展为DAR的工作。3.20号ISME online了又一新作，本文章研究人类微生物相关疾病中微生物多样性与疾病之间的关系。
\begin{aligned}&a ^ 3 - b ^ 3 = (a - b)(a ^ 2 + a b + b ^ 2) \\&a ^ 3 + b ^ 3 = (a + b)(a ^ 2 - ab + b ^ 2) \\\end{aligned}
震惊！竟然有人研究精液微生物的生物地理分布这篇文章中，材料方法大量引用了本文的方法。本文于2017年发表在arxiv上。目前已被Ecology and Evolution (IF: 2.34) 接收。
现在是 2022-1-1，我简单的点评一下今年各位老师的出卷，如果读者想刷这一年的，可以作为参考
之前介绍过拟合种面积关系(species–arearelationship, SAR)工具：
📚 文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 2.1 随机变量 将样本空间 \Omega 中的每个元素 e 与实数对应起来. 定义:设随机试验的样本空间为 S = \{e\}.\space X = X(e) 是定义在样本空间的实值单值函数. 称 X = X(e) 为随机变量. 2.3 离散型随机变量及其分布律 离散型随机变量定义: 有限个 无限可列个 满足条件: p_k\geq0,k=1,2…
设 \(f(x) = \begin{cases} \dfrac{x-\sin x}{x^3} &,x\ne0\\\\ a&,x=0 \end{cases}\) 处处连续，则
今天是梯度下降的最后一篇，我们来聊聊梯度下降算法的两个优化——随机梯度下降和批量梯度下降。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interlea
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interl
与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved learning”，由加拿大皇家学会会士、知名神经科学家 Bruce McNaughton 的团队发表。
来源：AI科技评论本文约9600字，建议阅读15分钟本文介绍了神经科学和机器学习的进一步发展。 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved lea
三者关系可以用上面这张图来完整概括。深度学习的范围最小，其次是机器学习，人工智能的范围最大。
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。
之前总结的大部分模型都是基于正态性的假设，但实际上，正态性假设并不非常符合金融时间序列的特征。如果从其他分布假设出发，对于单个资产来说，已经有t-garch等模型可以用于波动率建模，相对容易，但对于资产组合来说，多元正态具有边际分布及线性组合也符合多元正态分布的良好性质，但多元t分布，多元渐进t分布等就不具有这么好的性质，因此需要一些新的模型来解决这一问题，本文总结一种可以用于资产组合分布建模的方法：Copula模型，通过Copula模型描述出组合的分布后，就可以利用之前蒙特卡洛的方法估计组合VaR。
作者： 雪鹰传奇（真名李必文） 摘自：《电商大数据——数据化管理与运营之道》（第二版）电子工业出版社 电商行业已经进入红海阶段，机会主义不在，技术洼地被填平，精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。电商企业的兴衰荣辱总能最先在数据层面窥见端倪，甚至可预见是否养痈成患。 随着互联网业态不断深入发展，如今在互联网（含移动互联网）跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时，数据化管理与运营之道不是空心的概念，但是它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套路，仅凭一些数据分析师的主观能动性是远远不够的。 下面这一
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 《三体》、《流浪地球2》等科幻大作轮番轰炸，想来不少盆友的物理DNA最近都活跃了起来。 MIT物理博士张朝阳，就再次上演手推公式大法，在线下物理课上硬核科普起了电影里的真实物理知识。 这满满一面黑板墙的公式板书，就是他连续推导了一个小时的成果，还只是为引出能让地球飞出太阳系的“引力弹弓”所做的铺垫。 讲到兴奋处，这位搜狐CEO更是当场大物老师附体，表示： 咱讲它个3个小时！ 有意思的是，尽管这次讲的“行星的轨道方程及引力弹弓”知识点很硬核，涉及到大学
翻译 | 刘畅 迁移学习是机器学习方法之一，它可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点。 这在深度学习中是一种常见的方法。由于在计算机视觉和自然语言处理上，开发神经网络模型需要大量的计算和时间资源，技术跨度也比较大。所以，预训练的模型通常会被重新用作计算机视觉和自然语言处理任务的起点。 这篇文章会发现告诉你，如何使用迁移学习来加速训练过程和提高深度学习模型的性能，以及解答以下三个问题： 什么是迁移学习，以及如何使用它 深度学习中迁移学习的常见例子 在自己的预测模型
迁移学习是一种使用为任务开发的模型做第二个任务模型起点的机器学习方法。使用预训练模型作计算机视觉和自然语言处理任务的起点是深度学习中一种流行的方法。因为在这些问题上开发神经网络模型需要的大量计算资源和
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