本文对吴恩达老师的机器学习教程中的正规方程做一个详细的推导，推导过程中将涉及矩阵和偏导数方面的知识，比如矩阵乘法，转值，向量点积，以及矩阵（或向量）微积分等。
part1—-面试常见内容及面试技巧 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会
2013百度校园招聘数据挖掘工程师 一、简答题（30分） 1、简述数据库操作的步骤（10分） 步骤：建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。
关键字auto在C++98中的语义是定义一个自动生命周期的变量，但因为定义的变量默认就是自动变量，因此这个关键字几乎没有人使用。于是C++标准委员会在C++11标准中改变了auto关键字的语义，使它变成一个类型占位符，允许在定义变量时不必明确写出确切的类型，让编译器在编译期间根据初始值自动推导出它的类型。这篇文章我们来解析auto自动类型推导的推导规则，以及使用auto有哪些优点，还有罗列出自C++11重新定义了auto的含义以后，在之后发布的C++14、C++17、C++20标准对auto的更新、增强的功能，以及auto有哪些使用限制。
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
一、简答题（30分） 1、简述数据库操作的步骤（10分） 步骤：建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。 经萍萍提醒，了解到应该把prepare
最近写CFD的东西，发现主机造轮子太累，还是用matlab吧，有点忘记了，复习一下啦~
decltype关键字是C++11新标准引入的关键字，它和关键字auto的功能类似，也可以自动推导出给定表达式的类型，但它和auto的语法有些不同，auto推导的表达式放在“=”的右边，并作为auto所定义的变量的初始值，而decltype是和表达式结合在一起，语法如下：
矩阵中每一个数都和这个常数相乘，这个意义上矩阵除以常数也没问题。不过从解方程的意义上讲，矩阵乘以常数之后还是一样的矩阵。
当多个人同时编辑一个在线文档时，如何处理多人操作的冲突，一直是大家讨论的热点话题。解决协作冲突业界使用最多的两种思路是基于OT（Operation Transformation）的文档合并算法和基于CRDT的文档合并算法。其中OT算法我们之前已经详细介绍过（OT算法）就不再讨论了。本文我们主要介绍基于CRDT的一种文档合并算法-YATA。它有自己的开源实现Yjs（https://github.com/yjs/yjs）
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
这是“标量对向量”求导数，行向量或列向量都不重要，向量只是一组标量的表现形式，重要的是导数“d组合/d股票”的“股票”的向量类型一致 (要不就是行向量，要不就是列向量)。
我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等许多领域中成功应用。
1、在另外一个公司实习相关，大概问了 20分钟，还是讲了很多东西的。从产品形态问到日活、每天的点击展示量，再到工作的具体内容，还有工程上的问题。
4 派生规则推导策略 派生规则推导，是SAP提供由数据源推导到目标数据的一种工具，它提供了一系列面向用户开放使用的方法来使数据源经过逻辑推理后生成了有效目标数据。比如已知业务发生形成的源数据A，经过了一个复杂的逻辑推导，得到B，然后把B作为结果来使用。 我们可以开放的理解一下，在由源数据推导到目标数据的过程中，由于SAP系统无法列举可能的业务模式或者业务逻辑来供用户配置，于是就提供了一个开放的由用户自己定义一段程序来达到这个目的，你没有看错就是一段程序,而实现这段被SAP规范的程序的工具就是派生规则推导工具
C++中，输入是通过标准输入流（stdin）进行的，通常使用cin对象来实现。cin对象是istream类的实例，它提供了许多输入方法来读取不同类型的数据。
前面的一系列文章跟大家分享了各种数据结构和算法的实现，本文将分享一些算法的设计技巧：分而治之、动态规划，使用这些技巧可以借算法来解决问题，提升自己解决问题的能力，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
不知不觉图神经网络已经大火了好几年了，然而还是有很多炼丹师没有涉足这块领域。作者知道 GNN 这个名词，还是因为 GCN 这篇论文大火。相信还是有很多人和作者刚开始学习 GNN 一样，分不清 GNN 和 GCN的区别。作者希望这一系列的学习笔记，能帮助读者，即使 GNN 公式看不懂，也能灵活运用 GNN 去解决我们遇到的问题。
向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。
最近，在GitHub上有位id为imhuay的热心人带头建立了一个关于国内知名互联网企业笔试和面试经验的资源库，光从名称上就能看出其内容有多丰富：《2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(MachineLearning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记》。
1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单，coding 方便，是训练模型的必备利器之一。这篇文章主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法，梳理相关的数学知识，本人也是一边写一边学，如有问题，欢迎指正，共同学习，一起进步。 2. 几个数学概念 1) 梯度（一阶导数） 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉我
这篇笔记，主要记录花书第二章关于线性代数知识的回顾。希望把常用的概念和公式都记录下来，同时标记编号（为了方便，标记序号与书中一致），在后续公式推导过程中可以直接关联使用。 梳理成文章，主要
去年，在 GitHub 上有位 id 为 imhuay 的热心人带头建立了一个关于国内知名互联网企业笔试和面试经验的资源库，光从名称上就能看出其内容有多丰富：
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39496831
在 C++11 之前的版本（C++98 和 C++ 03）中，定义变量或者声明变量之前都必须指明它的类型，比如 int、char 等；但是在一些比较灵活的语言中，比如 C#、JavaScript、PHP、Python 等，程序员在定义变量时可以不指明具体的类型，而是让编译器（或者解释器）自己去推导，这就让代码的编写更加方便。
本文来自NVIDIA GTC21的一次技术分享视频，演讲者是Sepp Hochreiter，主要讲述了他们关于Modern Hopfield Networks的相关工作，即论文：《Hopfield Networks is All You Need》。
Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph(WWW19)
记得刚读研究生的时候，学习的第一个算法就是meanshift算法，所以一直记忆犹新，今天和大家分享一下Meanshift算法，如有错误，请在线交流。
建立一个通用函数，其函数返回值类型和形参类型可以不具体制定，用一个虚拟的类型来代表。
第二层、深入SVM 2.1、从线性可分到线性不可分 2.1.1、从原始问题到对偶问题的求解 接着考虑之前得到的目标函数： 由于求 的最大值相当于求 的最小值，所以上述目标函数等价于（w由分母变
原文链接：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837
在《深度学习中的参数梯度推导（一）上篇》中，我们总结了各常见（向量对矩阵，矩阵对向量）的导数定义。我们还学习了矩阵微分和矩阵导数的关系，以及一些常见的矩阵微分性质。在本篇（下篇）将介绍矩阵导数中的链式法则以及专门针对标量对矩阵/向量求导的核心方法-迹技巧。最后，我们简单演习一下如何用矩阵求导来得到神经网络中的参数的梯度。
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相比其他经典机器学习算法，SVM里面有更多的数学推导，用到拉格朗日乘子法，KKT条件，线性和非线性的核函数，这些都对非数学专业的入门者造成一定门槛。
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Cod
前端开发中，hover是最常见的鼠标操作行为之一，用起来也很方便，CSS直接提供:hover伪类，js可以通过mouseover+mouseout事件模拟，甚至一些第三方库/框架直接提供了 hover API ，比如 jQuery 的 hover() 函数。大部分前端开发者在使用这些很方便的方法时，可能并没有思考过 hover 背后的实现原理。
线性代数是用来描述状态和变化的，而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介，可以分为状态（静态）和变化（动态）信息来看待。
上次说到支持向量机处理线性可分的情况，这次让我们一起学习一下支持向量机处理非线性的情况，通过引进核函数将输入空间映射到高维的希尔伯特空间，进而将线性不可分转化为线性可分的情况。好的，让我们详细的了解一下核函数的前世与今生~~~~~~~~ 特征空间的隐式映射：核函数 已经了解到了支持向量机处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，支持向量机的处理方法是选择一个核函数κ(·, ·)，通过将数据映射到高维空间，来解决在原始空间中线性不可分的问题。由于核函数的优良品质，这样的非线性扩展在计算量
今天的学习资料是这篇文章，写的非常详细，有理论有代码，本文是补充一些小细节，可以二者结合看效果更好： https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 在文末有关于 RNN 的文章汇总，之前写的大多是概览式的模型结构，公式，和一些应用，今天主要放在训练算法的推导。 本文结构： 模型 训练算法 基于 RNN 的语言模型例子 代码实现 ---- 1. 模型 和全连接网络的区别 更细致到向量级的连接图 为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值 循环神经网络种类繁多，今天只看
你以为我说的自动变量类型auto吗？非也，我们知道C语言中其实也有auto关键字，它和早期C++中的auto关键字一样，它修饰局部变量，表示自动存储期（更多内容也可以阅读《全局变量，静态全局变量，局部变量，静态局部变量》）不过由于默认就是这种，因此我们其实常常见不到这样的写法：
相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
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