本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
原文链接：https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861
学习目标：了解用户输入方法，明白pthon2和Python3之间的用户输入的区别。了解格式化字符串(format string)的概念，学会如何创建包含变量内容的字符串。使用专门的格式和语法把变量的内容放到字符串里，然后进行格式化的打印输出。
转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html
本文为《Java Coding Problems》31-39题，问题涉及String, Number和Math （共39题）。
首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务：让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取0，不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点，也就是我们需要搭建这样一个神经网络，让我们在输入（1,1）时输出0，输入（1,0）时输出1（相同取0，不同取1），以此类推。
dict() 将给定列表转换成字典，列表中的每个元素都是由key,value组成的元组。
1、uint8与double double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型，一般不使用；常用的是im2double函数，将 uint8图像转为double类型，范围为0-1，如果是255的图像，那么255转为1，0还是0，中间的做相应改变。 MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double。因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型；如果不转换，在对uint8进行加减时会产生 溢出。默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型 （uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 2、uint8和im2uint8 在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部 分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所 有其他值乘以255。 图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;很多矩阵数据也都是double的。要想显示其，必须先 转换为图像的标准数据格式。如果转换前的数据符合图像数据标准（比如如果是double则要位于0～1之间） ，那么可以直接使用im2uint8。如果转换前的数据分布不合规律，则使用uint8，将其自动切割至0～255（ 超过255的按255）。最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double) 3、double类型图像的显示 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精度。很多矩阵的很多矩 阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式。如果直接运行imshow(I)，我们会 发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都 是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被 不正常得显示为白色图像了。具体方法有： imshow(I/256); ———-将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); ———-自动调整数据的范围以便于显示 （注意这里，必须是灰度图，否 则不行） imshow(uint8(I)); imshow(mat2gray(I)); 上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为： A = im2uint8(mat2gray(result)) 这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。
matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*3，其中每个颜色通道值是处于0~255之间。虽然matlab中读入图像的数据类型是uint8，但图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。做矩阵运算时，uint8类型的数组间可以相互运算，结果仍是uint8类型的；uint8类型数组不能和double型数组作运算。
文本分析 文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息，并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。 在“大数据”盛行的今天，对于非结构化信息的处理已经成了许多工作的必选项，而自然语言书写的文本，就是最典型的一种非结构化信息。 文本分析已经从学院派象牙塔中的研究课题逐步渗入到各个应用领域。对于正在做或者有志于做数据分析的人，掌握基本的文本分析知识和技法，已经成为必要。 向量空间模型 针对文本的具体操作很多，最典型的就是分类和聚类。引入机器学习的办法，让程序自己“学会”
通过美元$变量名称来表示变量，可以声明变量在使用，也可以不声明，可以一次声明一个，也可以一次声明多个
一.用来组织和重用代码的，之所以有这样一个东西，是因为人类可用的单词太少，哦不同的人写的程序不可能所有的变量都没有重名现象，如果两个人写的文件中出现同名的变量或函数，使用起来就有问题了。为了解决这个问题，引入了这个概念，通过使用 namespace xxx；你所使用的库函数或变量就在该名字空间中定义，就不会引起冲突了。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
看了好几篇关于双线性插值算法的博文，解释得都不好理解，不过下面这篇博文就解释得很好，以下内容均参考这篇：
这是Google在CVPR 2018上发表的一篇int8量化的论文，题目为《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》。也是入门量化最经典的论文之一。论文介绍了一种只使用整数运算的量化方式，相比于浮点数运算效率更高。一起先来看看这篇论文吧。论文的axriv地址可以在附录中找到。
JavaScript的数据类型分为两类：原始类型（primitive type)和对象类型（object type）
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
本篇，我们看一下 C 语言中的两个输入输出函数: printf() 和 scanf()。
本文详细介绍了Python json模块的用法，本文适合Python GUI编程的小白上手。
文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息，并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。
Python中 浮点数之间的十进制和二进制的转换 #-*- coding: utf-8 from decimal import Decimal def bTod(n, pre=4): ''' 把一个带小数的二进制数n转换成十进制 小数点后面保留pre位小数 ''' string_number1 = str(n) #number1 表示二进制数，number2表示十进制数 decimal = 0 #小数部分化成二进制后的值 flag = False
出自博客园 链接：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 1 特征工程是什么？ 有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、原理 在图像的仿射变换中，很多地方需要用到插值运算，常见的插值运算包括最邻近插值，双线性插值，双三次插值，兰索思插值等方法，OpenCV提供了很多方法，其中，双线性插值由于折中的插值效果和运算速度，运用比较广泛。 越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：33 的256级灰度图。假如图像的象素矩阵如下图所示（这个原始图把它叫做源图，Source）： 234 38 22 67 44 12 89 65 63 这 个矩阵中，元素坐标
使用变量能够简化我们的代码，可以把很多很长的一些数据赋值给变量，通过变量来操作这些数据。
使用input函数可以获得用户输入在控制台窗口上输入的一行的字符串，使用变量 = input()的形式将其赋值给一个变量：
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
对于任何一门语言都存在一些基本类型，Python 也不例外，只不过数据类型在 Python 中要远远比其他语言简单，基本分为以下几种。
在python中，只有空字符串’',“”，数字0,空字典{},空列表[],空元组(),和空数据None会被转换成为False,其他的都会被转换成为True。
很多人家的经验，我发现都千篇一律，功能函数没解析，参数不讲解，就一个代码，所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总！！!
python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。
Redis2.6加入了对Lua脚本的支持。Lua脚本可以被用来扩展Redis的功能，并提供更好的性能。
JavaScript Object Notation(JavaScript 对象表示法)
转换变量或者值的类型，转换成其他数据类型的方法主要分为两大类：自动转换和强制转换。
这两种方式在Python2和Python3中都适用，百分号方式是Python一直内置存在的，format方式为近期才出来的。
NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。
1-2： 十进制整数转二进制（5分） 样例输入：267 样例输出：100001011
1.ceil():向上取整 2.floor():向下取整 3.percentage():将浮点数转换成百分比 3.round():四舍五入 4.sqrt():平方根 5.abs():绝对值 6.pow():乘方运算//pow(2,2)/*2的2次方*/ 7.mod():取余运算 8.min() max():取最大最小值 9.支持所有数学函数中的三角函数。 10.isunit():判断是否是带单位的值。//isunit(@a,px)/*判断是否带px单位*/ 11.rgba():输出颜色 12.argb():创建格式为AARRGGBB的十六进制颜色 13.hls():色相，饱和度，亮度设置颜色 14.hlsa():带上透明 15.hsv():通过色相饱和度色调设置颜色 16.hsva():带上透明 17.剩余的都是关于颜色的函数，个人觉得没用，就不一一展示了。想要了解请自行查找官方API http://lesscss.cn/functions/
占位符，顾名思义就是插在输出里站位的符号。占位符是绝大部分编程语言都存在的语法， 而且大部分都是相通的， 它是一种非常常用的字符串格式化的方式。
八进制转换成十进制: 这里我就直接上示例了: 十进制48转换位八进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/8 6 0 结果为60，这里需要特别注意的是，千万不要受二进制的影响，非要得到结果为1，这里不可能为1，因为进制基数变成了8，所以，48/8得出的结果是6，已经比进制基数8更小了，就没有再计算下去的必要(因为再计算下去就是6/8，结果是0了)，于是从结果6开始，倒序排列各步骤的余数，得到的结果就是60(10进制转换成8进制的时候，一旦得到的结果比8更小，则说明是最后一步了)。 十进制360转换为八进制表示: 计算过程 结果 余数 360/8 45 0 45/8 5 5 结果5比进制基数8小，所以结果就是550。 十六进制转换为十进制: 十进制48转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/16 3 0 十六进制与8进制一样，只要得到的结果比进制基数更小，则停止运算，所以结果是30。 十进制100转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 101/16 6 5 结果为:65。
变量就是申请内存来存储值。也就是说，当创建变量的时候，需要在内存中申请空间。 内存管理系统根据变量的类型为变量分配存储空间，分配的空间只能用来储存该类型数据。
计算机的硬件系统通常由五大部件构成，包括：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。其中，运算器和控制器放在一起就是我们通常所说的中央处理器，它的功能是执行各种运算和控制指令以及处理计算机软件中的数据。我们通常所说的程序实际上就是指令的集合，我们程序就是将一系列的指令按照某种方式组织到一起，然后通过这些指令去控制计算机做我们想让它做的事情。今天我们大多数时候使用的计算机，虽然它们的元器件做工越来越精密，处理能力越来越强大，但究其本质来说仍然属于“冯·诺依曼结构”的计算机。“冯·诺依曼结构”有两个关键点，一是指出要将存储设备与中央处理器分开，二是提出了将数据以二进制方式编码。二进制是一种“逢二进一”的计数法，跟我们人类使用的“逢十进一”的计数法没有实质性的区别，人类因为有十根手指所以使用了十进制（因为在数数时十根手指用完之后就只能进位了，当然凡事都有例外，玛雅人可能是因为长年光着脚的原因把脚趾头也算上了，于是他们使用了二十进制的计数法，在这种计数法的指导下玛雅人的历法就与我们平常使用的历法不一样，而按照玛雅人的历法，2012年是上一个所谓的“太阳纪”的最后一年，而2013年则是新的“太阳纪”的开始，后来这件事情被以讹传讹的方式误传为”2012年是玛雅人预言的世界末日“这种荒诞的说法，今天我们可以大胆的猜测，玛雅文明之所以发展缓慢估计也与使用了二十进制有关）。对于计算机来说，二进制在物理器件上来说是最容易实现的（高电压表示1，低电压表示0），于是在“冯·诺依曼结构”的计算机都使用了二进制。虽然我们并不需要每个程序员都能够使用二进制的思维方式来工作，但是了解二进制以及它与我们生活中的十进制之间的转换关系，以及二进制与八进制和十六进制的转换关系还是有必要的。如果你对这一点不熟悉，可以自行使用维基百科或者百度百科科普一下。
这文档堪称CUDA官方手册里最有用TOP3了。 ps:全文翻译会累死猿哒，意译意译，各位看官凑合一下啦 前言 文档的作用 这文档能干嘛，是用来帮助开发者从NVIDIA GPU上获取最好的性能的。建
js提供了parseInt()和parseFloat()两个转换函数。前者把值转换成整数，后者把值转换成浮点数。只有对String类型调用这些方法，这两个函数才能正确运行；对其他类型返回的都是NaN(Not a Number)。
符号x尾数x10^exp 的表示法被称为浮点表示法。因为数字的个数是固定的，但是小数点却是浮动的。正指数把小数点向右移动，负指数把小数点向左移动。
指的是将数据（变量）的值转换成目标数据类型。 PHP中有两种数据类型转换方式：自动转换，强制转换
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