说得严重一点，作为一个时代的腐朽的标志，我觉得我们已经走到了一个贬低知识，蔑视理性的境界。在成年人的世界，一本正经地面对知识已经是令人嘲讽的事情。...那个时期的欧洲有不少数学家就是这么业余的，纯粹追求知识得来的。前些年才被解决的费马猜想，是十七世纪的法国的法官，业余数学家费马提出的，他同时还有许多数学贡献。这样的例子并非罕见。...你可能只记得这两个人的名字，但其实那个时代有一群中华民族的优秀青年，都是这样在学习。 这些故事，可能由于数学本身的特性，使它不怎么传播。但传播在今天叫宣传，宣传多了要走样。...今天的数学更加专业化了，它庞大和复杂到研究不同方向的数学家也往往不能鉴定对方的论文的地步。也就是说，再也没有一个天才能够无师自通地登上现代数学的殿堂。学校教育成为数学家产生的惟一的摇篮。...中国人什么都讲实用，没有收益的表情都懒得浪费，无故的 笑脸连对孩子都舍不得施舍一个，哪里会主动选择学习没有实用功能，不会赚钱的学问。 中国人正在实用和成功，浮华和享乐的流水线上高速旋转。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 LARS算法的几何意义 1....LARS算法的几何意义 SupposeAkis the activeset of variables at the beginning of thekth step, and letβAkbe...作图解释LARS算法的集合意义： (1)Ak表示已选变量集合,在第1步中，选取与rk相关系数最大的变量(假设是X1)此时Ak集合中只有一个变量； rk=y−XakβAk,表示当前变量集合下的残差向量；...练数成金.画图解释LAR算法的一系列向量的几何意义. jojo267187000 http://f.dataguru.cn/thread-324126-1-1.html 4....练数成金.机器学习第三周第二题. RealFace http://www.dataguru.cn/forum.php?
Johnson算法是一种用于解决边数与节点数之间关系为O(n^2)的带权图的最短路径问题的算法。...它是一种结合了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的技术，通过使用一个负权重的环检测器来消除负权重的影响。这种算法的时间复杂度为O(n^2+m log n)。...Johnson算法是一种用于解决多源最短路径问题的算法。它通过将图中的边权转换为虚拟起点的边权来解决问题。Johnson算法的一个明显缺点是，在边权取负值之后，有负权边的图上不能使用该算法。...另外，Johnson算法的时间复杂度为O(n^2 * log(n) + m * log(n))，其中n为顶点数，m为边数。相比于其他多源最短路径算法，Johnson算法的时间复杂度较高。...然后，使用Bellman-Ford算法求S到其他各点的最短路径。接着，将图中所有边权加上S到该边的两个端点的最短路径长度。最后，使用Dijkstra算法求A、B、C到E的最短路径。
1算法面试意义 否则就是普通快排即可 插入排序更佳 2 3 4 优化算法
深度学习的"深度"， 早几年讨论的挺多的，身边有不同的理解：深度=更大规模的网络，也有认为：深度=更抽象的特征，近年来物理上也有人侧面显示：深度=玻璃相转变，如果后者的观点成立，那么仅仅引入GPU甚至FPGA...硬件的目的只是加快， 没有算法的帮助（调参也算一种算法，后面会解释）是不会加深的！...而且幂次要求小于1，若不然，每增加一个训练样本，都必须要扩充网络，这种模型没有任何实际意义。谢天谢地，神经网络可以满足这个要求，参考文献3。 要多少训练数据：如果网络节点数为 ?...事实上，不断提高数据量，多层感知器模型也能达到目前深度学习的水平（参考文献2），认为深度学习=普通多层神经网络，的确有现实的理由。...何为好的特征？深度学习的特征为何被称为抽象的？多层和抽象的关系是啥？ 特征=函数展开的基函数？数学上将基函数理解成特征是可以的，当然不必要完备，也不必要正交。
大数据文摘出品 7月份，纽约大学（NYU）博士后Naomi Saphra撰写了一篇题为“Interpretability Creationism”，从进化论的角度解释了随机梯度下降（SGD）与深度学习之间的关系...虽然随机梯度下降并不是生物进化的真正形式，但机器学习中的事后分析与生物学的科学方法有很多相似之处，这通常需要理解模型行为的起源。...这样的实验开销很小，但可能带来有意义的发现，有助于更好地理解和解释模型的行为。 恰到好处的故事 人类是因果思考者，喜欢寻找事物之间的因果关系，即使可能缺乏科学依据。...这些早期记忆在处理未见过的数据时可能并不总是有用，但它们对于最终学习到特定输出表示是非常重要的。 我们还可以考虑到退化特征的可能性，因为训练模型的早期和后期行为是很不一样的。早期的模型更简单。...进化观点 仅根据训练结束后的特征来理解模型的学习倾向是非常困难的。
一、几何意义 在xOy平面内，当动点由P(x0,y0)沿不同方向变化时，函数f(x,y)的变化快慢一般说来是不同的，因此就需要研究f(x,y)在(x0,y0)点处沿不同方向的变化率。...偏导数表示固定面上一点的切线斜率 假设ƒ是一个多元函数。例如： ? f = x2 + xy + y2的图像。 我们希望求出函数在点（1, 1, 3）的对x的偏导数；对应的切线与xOz平面平行。...例如，欲求出以上的函数在点（1, 1, 3）的与xOz平面平行的切线，我们把变量y视为常数。右图中显示了函数的图像以及这个平面。左图中显示了函数在平面y = 1上是什么样的。...通过求出这个图中的切线，我们发现ƒ在点（1, 1, 3）的与xOz平面平行的切线的斜率是3。我们把它记为： ? 在点（1, 1, 3），或称“f在（1, 1, 3）的关于x的偏导数是3”。...二、定义 在这里我们只学习函数f(x,y)沿着平行于x轴和平行于y轴两个特殊方位变动时，f(x,y)的变化率。 偏导数的算子符号为:∂ 偏导数反映的是函数沿坐标轴正方向的变化率。
追随者：感觉这样做是有意义的，而且阿甘也还在前面领跑。...当我们在学习DDD的过程中，感觉学而不得的时候，可能也会问：我们还要学么？这的确引人深思。 本文基于工作经验，尝试谈谈对DDD的一些理解，希望能够更好地探寻学习DDD的意义。...这样的追求，让我们往上看了一个层次，回归了最本质的问题：我们要解决什么问题？如何能够解决得更好？ 学习DDD的困难 不知道大家是否有这样困惑：DDD的学习过程好像是”大海捞针“的过程。...因此，打开学习的大门不是几个案例就能一蹴而就的，需要结合我们自己的工作，慢慢累积、体会。...所以，领域的演化和划分，很类似“启发式算法”（一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解）： 初始化：按照的经验初步的划分，也可以是行业标准（没有行业标准的时候
由上面的介绍我们知道，在处理涉及多个指标问题的时候，为了提高分析的效率，可以不直接对P个指标构成的P维随机向量 ?...主成分分析的几何意义 设有N个样品，每个样品有两个观测变量X1，X2，这样，在由变量X1，X2组成的坐标空间中，N个样品散布的情况如带状，如下图。 ?...上图中的N个样本点，无论沿着X1轴方向还是X2轴方向，都有较大的离散性，其离散程度可以分别用观测变量X1的方差或X2的方差测定。...当只考虑X1和X2中的任何一个时，原始数据中的信息将会有较大的损失。 考虑X1和X2的线性组合，使原始样品数据可以由新的变量Y1和Y2来刻画，在几何上表示就是将坐标轴按逆时针方向旋转 ?...因此，经过上述旋转变换就可以把原始数据的信息集中到Y1轴上，对数据中包含的信息起到了浓缩的作用，进行主成分分析的目的就是找出转换矩阵U，而进行主成分分析的作用与几何意义也就很明了了。
这一期主题是体系评估，那么这里其实评估的不仅仅的是安全体系的评估，还有业务的评估、风险的评估、设备的评估、人员的评估等等。而且主要是涉及中层的工作。 评估的意义是什么？...我们要对风险进行评估，包括可能发生的意外，意外的损失，运营的时效性等等。 我们要对选用的设备进行评估，包括使用成本，老化率，使用寿命，国产化，安全等等。...那么能控制出来的成本可以用在更需要的地方。比如我把用了10多年的交换机更新一批防止老化、把可用性的投入再增加一些。...一个业务的风险如果用一个量化的视图来体现的话，我认为最可能的视图应该是这样的 要搞清风险的来源，根据风险占比制定有针对性的安全措施比全面的投入要经济有效的多。...最后总结一下评估工作，很多人说评估是没有必要的浪费时间，在行动派眼中评估是空想，但我更想说的是，其实任何行动之前都是要评估的，如果评估结果告诉你这件事情可以不做，总要好过做一半发现他没有意义要更节省时间
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从海陵岛归来后，没有畅快经历的放松感，反而增添了少许疲惫。 今天看到一新闻，又一程序员因加班不省人事，看完整个视频，反复问，他这么努力为了什么？...应该是的，大部分程序员刚参加工作时的确需要很努力，他们需要经验，需要知识，需要更多的尊重。...他的努力可能是想证明自己并不比别人差，只是时间问题，他需要更多的时间；他的努力可能是想拿更高的薪资，只是经验问题，他需要比别人付出更努力；他的努力，一直努力，最终支撑不住，倒下了。...反复问自己，努力的意义是什么？想拥有更多的钱，想得到更好的选择，想享受更好的生活。这些东西的前提，我们要有一个健康的身体。 转换心态，愿我们都有健健康康的身体，快快乐乐的心情，高高兴兴的工作。
图像卷积操作 图像的卷积操作的具体过程可以参考Tensorflow深度学习算法整理 中的卷积神经网络，这里不再赘述。 现在我们需要关心的是卷积核对图像的这种卷积操作跟卷积公式 有啥关系？...在深度学习的反向传播过程中，每一个卷积核的初始参数都是随机的，卷积核在不断的学习过程中会固化到一个固定的一组数字，这组数字就代表了图像中某个区域的一组特征。...而且卷积核的数量也很多，每个卷积核可能学习到的特征也是不同的。现在假设有这样一个3*3的卷积核 它可以使图像变得更平滑，更朦胧。...，通过梯度下降法就能学习到。...严格的说这里已经不是 Gabor 变换，Gabor 变换特指窗口函数是正态分布，对应的波是正弦、余弦波。但是在卷积神经网络中具体学习到的是什么样子，就不一定了。
当提到学习，我们往往想到的是课本、笔记和考试。但在现实世界中，真正的学习并不仅仅局限于这些。项目制学习作为一种更加接近现实的学习方式，为学生提供了一个全新的视角，帮助他们更好地理解和应用知识。...项目制学习是什么？ 项目制学习是一种以学生为中心的教学策略，学生通过参与、规划和执行真实世界的项目来获得知识和技能。与传统的教学方法不同，项目制学习强调实际操作、团队合作和问题解决能力。 2....项目制学习的五个核心要素： 真实性：项目应基于真实世界的情境，确保学生的学习具有实际意义。 探究：鼓励学生进行深入的研究，而不是仅仅接受表面的信息。...项目制学习的优势 增强动手能力：学生不再是被动的信息接收者，而是主动地参与、实践和解决问题。 促进团队协作：项目制学习鼓励学生进行团队合作，培养他们的沟通和协调能力。...总结 项目制学习是一种更加接近现实、更具挑战性的学习方式，它可以帮助学生更好地连接学校与真实世界，更加深入地理解和应用知识。对于教育者和学生来说，深入了解并实践项目制学习将是一次宝贵的经验。
---- 引言 在深度学习网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层节点的激活值计算一般分为两步，如下图： ? 第一步，输入该节点的值为 ? , ?...它们决定了某个神经元是否被激活，这个神经元接受到的信息是否是有用的，是否该留下或者是该抛弃。激活函数的形式如下： ? 激活函数是我们对输入做的一种非线性的转换。...1、首先对于y=ax+b 这样的函数，当x的输入很大时，y的输出也是无限大/小的，经过多层网络叠加后，值更加膨胀的没边了，这显然不符合我们的预期，很多情况下我们希望的输出是一个概率。...例如，我们希望我们的神经网络可以对语言翻译和图像分类做操作，这就需要非线性转换。同时，激活函数也使得反向传播算法变的可能。因为，这时候梯度和误差会被同时用来更新权重和偏移。...3 常见的激活函数 在深度学习中，常用的激活函数主要有：sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数、Leaky ReLU函数。
文件页 内存回收，也就是系统释放掉可以回收的内存，比如缓存和缓冲区，就属于可回收内存。它们在内存管理中，通常被叫做文件页（File-backed Page）。...可以在应用程序中，通过系统调用 fsync ，把脏页同步到磁盘中；也可以交给系统，由内核线程 pdflush 负责这些脏页的刷新。...文件映射页 除了缓存和缓冲区，通过内存映射获取的文件映射页，也是一种常见的文件页。它也可以被释放掉，下次再访问的时候，从文件重新读取。...匿名页 应用程序动态分配的堆内存，也就是在内存管理中说到的匿名页（Anonymous Page），它们很可能还要再次被访问啊，不能直接回收，这些内存自然不能直接释放。...Linux Swap Linux的 Swap 机制把这些不常访问的内存先写到磁盘中，然后释放这些内存，给其他更需要的进程使用。再次访问这些内存时，重新从磁盘读入内存就可以了。
我们所犯的解码异常，就是 字符串对象互相转化时没有指定字符编码 黄金原则 本文章之所以比其他写编码的文章稍微多一点价值的原因，在于本文在这里——第一章的最后一小节——就用最大的字体写了处理这类异常的黄金原则...大概是因为同样的原因，python 的输出也是str， 但是任何一个unicode 只有到要输出的时候才编码成str 在此之间，放弃该死的str，忘了它，当你开始处理的时候，确保你的每一个字符串对象都是...在pep263里，详细的介绍了某种异常发生的原因，以及它提出的一种声明注释的解决方案。...事实上，本章关于第一类异常的处理在第一小节就已经结束了，后面完全是杂谈，但其实也许是很重要的 上帝机智的搅乱了人类的语言的1000年后，本文作者觉得可能是上帝的第二次降临，人类中最聪明的一群人，也许也是最蠢的...于是我们很直接的查到了utf-8的代码页是65001 然后再输出的时候发现，每log一行就在报一行的error，看输出信息是log的流往控制台写的时候报的错，不过既然能打印出log，本文作者决定忽略掉那些
当今社会，人工智能作为先进的科技代表，在各个方面都影响着人们生活与社会的发展。图像处理技术的准确性、时效性在人工智能领域越来越重要。由于自动驾驶、智慧城市等在全球范围内受到了更多人的认可。...在无人驾驶方面，鉴于无人驾驶这一技术对于安全性的较高要求，驾驶系统需要在不断变化的外界环境中进行车辆的行驶过程中的路线规划以及对障碍物如其他车辆、建筑物等的检测，这就要求很高的精确度来完成这项精准的任务...在这些领域，理解周围环境的语义信息对于躲避障碍物、减少车与车或车与人之间的碰撞具有非常重要的现实意义。 我们的首要目标是设计一种智能方法，对城市街景进行语义分割。...为了实现这一目标，我们采用基于深度学习的图像分割方法来检测城市街景区域。在数字图像处理中，图像分割是一项重要的任务。...使用语义分割来检测城市街景的具体含义，语义分割的目的是针对像素进行分类，并根据类别对其进行标记，它还可以用于医学图像中检测疾病和身体损伤。
有人可能会好奇，平时工作已经很忙了，即使有时间去学习，哪里有时间写文章，业余时间不用休息的吗？今天我想和大家谈谈自己对分享的理解，及其背后的价值和意义。...而这里要花的时间和精力，就是我们的坚持和积累。本质上讲，只要真正做到了主动学习、不断训练，哪怕是个傻子也可能成功，更何况，想要学习写作的人，全都是智力健全的正常人。...接下来讲讲我所认为的三点分享的价值和意义。 分享的意义在于打破封闭 我们知道现在的互联网是开放互助的，可是在数十年前并不是这样的。...这不是人生的意义之一吗？普通人习惯了用图片和视频来记录自己生活的片段，用作日后的回忆。但对于程序员来说，这种分享方式何尝不是另一种浪漫呢？...如果是学习一个新的技术，每个人由于自身所掌握的知识程度不同，那么学习难度也就有所不同。有些知识点你知道，你学习起来觉得简单，但是别人不知道，学起来就费劲。
DefaultAnnotationHandlerMapping与AnnotationMethodHandlerAdapter 两个bean,是spring MVC为@Controllers分发请求所必须的。...并提供了：数据绑定支持，@NumberFormatannotation支持，@DateTimeFormat支持，@Valid支持，读写XML的支持（JAXB），读写JSON的支持（Jackson）。...后面，我们处理响应ajax请求时，就使用到了对json的支持。...这一句注册的这两个bean。...当我们需要controller返回一个map的json对象时，可以设定， 同时设定 标签，设定字符集和json
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