自动化推荐系统通常用于根据现有的偏好数据为用户提供他们感兴趣的产品建议。文献中通常描述了不同类型的推荐系统。我们这篇文章将突出介绍两个主要类别，然后在第二个类别上进一步扩展：
在钟面上，你可以找到数字1到12——但是稍微改变一下，你能用别的方式表示这些数字吗？
在matlab中符号变量间也可进行算术运算，常用算术符号：+、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、 '、 .'，假设用符号变量A和B，其中A，B可以是单个符号变量也可以是有符号变量组成的符号矩阵。当A，B是矩阵时，运算规则按矩阵运算规则进行。
看到一堆点后试图绘制某种趋势的曲线的人。每个人都有这种想法。当只有几个点并且我绘制的曲线只是一条直线时，这很容易。但是每次我加更多的点，或者当我要找的曲线与直线不同时，它就会变得越来越难。在这种情况下，曲线拟合过程可以解决我所有的问题。输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作？为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？这使我开始了一段数学文章之旅，stack overflow发布了[1]一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!)，以及一个关于发现算法的有趣故事。这是我试图用最简单而有效的方式来解释这一切。
最新中英文版本已经上线，赶紧下载 (https://wolfram.com/get-upgrade/)，和 Wolfram 博士一起来体验最新版本的强悍功能：
机器学习的传统是将基于规则的推断和统计学习对立起来，很明显，神经网络站在统计学习那一边。神经网络在统计模式识别中效果显著，目前在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中的大量问题上取得了当前最优性能。但是，神经网络在符号计算方面取得的成果并不多：目前，如何结合符号推理和连续表征成为机器学习面临的挑战之一。
近日，Facebook AI研究院的Guillaume Lample 和Francois Charton两人在arxiv上发表了一篇论文，标题为《Deep Learning for Symbolic Mathematics》。
正则表达式（regex 或 regexp）在文本信息提取方面是非常有用的工具，通过查询一个或多个特定搜索模式的匹配实现（例如，特定的ASCII或unicode字符序列）。
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。
Wolfram 技术带您进入一个全新的世界，在这个世界中，每个文档都可以立即进行交互，每个概念都带有一个应用程序——在由 Wolfram 语言提供支持的统一系统中，将文学编程和交互式发布结合在web、桌面和移动设备上。
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列的第一篇文章中，我们将重点讨论如何使用Python中的正则表达式并突出Python中一些独有的特性。 我们将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法。然后我们讲讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项。 我们有兴趣使用的Python中正则表达式的模块通常叫做‘re’。 >>> import
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列
看到文章的名字，可能很多人都没懂意思，如果叫它的另一个名字：代数运算，或许你就懂了；与正常的数值计算对数值处理有点不一样，符号运算处理的是符号；符号除了可以代表数以外，还可以代表多项式、函数、数学结构等等，MATLAB的符号数学工具箱（Symbolic Math Toolbox简称sym）具有丰富的内容，工具箱中符号表达式的计算都是在Maple内核下运行。Maple是一款数学软件，具体我也没了解过，反正符号运算功能很强就对了
Python 是一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言。它是许多专业人士、爱好者和科学家的首选编程语言。Python 的强大之处来自其庞大的软件包生态系统和友好的社区，以及其与编译扩展模块无缝通信的能力。这意味着 Python 非常适合解决各种问题，特别是数学问题。
存在可与表达式树配合使用的 .NET Core framework 中的类的大型列表。 可以在 System.Linq.Expressions 查看完整列表。 让我们来了解一下 framework 类的设计方式，而不是逐一查看完整列表。
标量、向量、矩阵和张量 矩阵向量的运算 单位矩阵和逆矩阵 行列式 方差，标准差，协方差矩阵-------（第一部分） 范数 特殊类型的矩阵和向量 特征分解以及其意义 奇异值分解及其意义 Moore-Penrose 伪逆 迹运算 读完估计需要10min，这里主要讲解剩余部分，第一部分详见之前文章^-^ 范数 什么是范数，听得那么术语..其实就是衡量一个向量大小的单位。在机器学习中，我们也经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小 📷 （为什么是这样的，不要管了，要扯就扯偏了，记得是衡量向量或者矩阵大小
时间很快，不知不觉漫谈模式系列已经将设计模式-行为型篇写完。本文主要来简单回顾一下之前写的一些内容。
开始正式介绍Python正则表达式re模块中的内容。R&Python Data Science系列:数据处理(9)--Python之正则表达式re模块(一)搭建好了如何介绍re模块的框架，后面内容会按照正则表达式常用的语法、正则表达式编译函数compile()、re模块中RegexObject对象常用的方法、re模块中MatchObject实例的方法4部分往框架中填充内容。
🐯 猫头虎博主来啦！今天我们要深入探索Go语言的一个酷炫特性：类型推断。如果你好奇编译器是如何神奇地理解你的代码，或者对Go语言的内部工作原理感兴趣，那就跟我一起探索吧！🔍
机器之心原创 作者：Jashua Chou 参与：Qintong Wu、Nurhachu Null 好奇心，作为这篇论文的主题，是相当有趣的。它与内在动机的相关领域是有关的，并且好奇心还被认为是很多人类去进行尝试（endeavour）的一个因素。好奇心和很多科学贡献都有内在的联系，并且还在创造艺术领域起着非常重要的作用。作者在论文中展示了对好奇心的相关推理分析。论文提出，人的好奇心是由寻求一种刺激来驱动的，这种刺激能够将人类应对未来变化的能力最大化。这篇论文展示了一个好奇心模型，并且通过实验结果证明了好奇心
摘要：现阶段，基于特征点匹配的算法，如SIFT,SURF等著名匹配算法，都是基于一个尺度空间来进行描述的，那么了解尺度空间是什么将是全面了解特征点匹配的关键性基础知识。网上基于尺度空间的基础知识有很少的介绍，所以本章将主要介绍尺度空间，我们将从最底层了解怎么提取特征点，为啥用这种特征点具有较强的鲁棒性。
让我们开始用 Python 探索数学与科学的世界。本章将从一些简单的问题开始，这样你就可以逐渐了解如何使用 Python。首先是基础的数学运算，随后编写简单的程序来操作和理解数字。
人类在成长过程的不同阶段均需要掌握很多的知识点来求解大量的数学题。然而，知识点看懂了不算真的懂，能求解题目才能体现人类的智慧。近年来，神经网络在计算机视觉，模式匹配、自然语言处理、强化学习等领域取得了巨大成功，但神经网络模型的离散组合推理能力远不及人类。那么，神经网络能否理解数学题，并解出这些题目呢？如果可以，那么神经网络的解题能力如何？
世界第一个不受语法束缚的基于数学归纳法的Proof Generator于2016年在 Wolfram|Alpha上闪亮登场，它的设计和创建离不开创意、行动力和优秀资源的整合。
来源：机器之心本文约2100字，建议阅读5分钟如果牛顿没被苹果砸中，GNN 和符号回归也能发现万有引力定律？ 机器学习 (ML) 推动了科学的巨大进步，从粒子物理学到结构生物学再到宇宙学，机器学习能够在大型数据集中学习特征，对不同的对象进行分类，并执行参数推断，以及更具开创性的应用，例如自回归语言模型、预测蛋白质结构，以及蛋白质功能预测。 机器学习强大的学习能力，我们不禁会问，机器学习能否仅仅通过观察我们的太阳系来重新发现万有引力定律？ 牛顿的万有引力定律指出，两个质点彼此之间相互吸引的作用力，是与它们的质
机器学习可以分为两个主要领域：有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法，利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集：
写这篇文章是因为某天看到这样一个公式 r=a(1-cosθ) ，我上网搜了下，原来是笛卡尔心形线的极坐标方程，这个方程里面的确有一个浪漫又悲情的爱情故事，感兴趣的朋友可以点这里看看，而至于这个故事是真是假，这 并不重要。
随着互联网的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，越来越多的网民可以通过互联网获取所需的信息，同时如何有效地提取并利用这些信息也成为了一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine）作为辅助人们检索信息的工具，它成为了用户访问万维网的入口和工具，常见的搜索引擎比如Google、Yahoo、百度、搜狗等。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，比如搜索引擎返回的结果包含大量用户不关心的网页；再如它们是基于关键字检索，缺乏语义理解，导致反馈的信息不准确；通用的搜索引擎无法处理非结构性数据，图片、音频、视频等复杂类型的数据。
正则表达式在Python中是一种非常强大的工具，用于处理文本数据。它可以帮助我们快速有效地进行模式匹配、搜索和替换。然而，在使用正则表达式时可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中使用正则表达式时的常见问题与解决方案，并提供实际操作价值。
我们提出的特征到目前为止都是基于个人tweet的内容。在第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能，并建立2种捕获他们的特征。
这是两个方程和两个变量，正如你从高中代数中所知，你可以找到 和 的唯一解（除非方程以某种方式退化，例如，如果第二个方程只是第一个的倍数，但在上面的情况下，实际上只有一个唯一解）。在矩阵表示法中，我们可以更紧凑地表达：
这是Facebook发表的新模型，1秒给出的答案，超越了Mathematica和Matlab这两只付费数学软件30秒的成绩。
本文探讨的新功能即将在Wolfram语言第12版中发布。版本12发布时，将提供可复制的输入表达式和可下载的笔记本。
在Python代码中，我们几乎总是缩进四个空格。相比于Python文件，模板文件的缩进层级 更多，因此每个层级通常只缩进两个空格。
1. Audio Hotspot Attack: An Attack on Voice Assistance Systems Using Directional Sound Beams and its Feasibility
“高等数学里程碑式的研究”，114页论文让AI文理双修，也许不久后机器出的高数试卷就会走进高校课堂，这下可以说“高数题不是人出的了”。
http://www.cnblogs.com/dolphinX/p/3486136.html
关于函数式编程，有一句话是这么介绍的，面向对象编程是对数据的抽象，而函数式编程是对行为的抽象。
在上一篇中，我们介绍了鸭子半圆概率问题以及一些很绕的思考，虽然解决了此问题，但是依旧不够简洁，丝毫没有体现出用对称性解题的巧妙之处，相关文章请戳：
上一篇主要对符号对象进行了一些生成和使用的基本操作，然后本篇将介绍符号矩阵、微积分、积分变换以及符号方程的求解，具体内容就往下慢慢看了。
积分是数学模型中最重要的功能之一，特别是对数值仿真而言。例如，偏微分方程组 (PDEs) 就是由积分平衡方程派生而来。当需要对偏微分方程进行数值求解时，积分也将发挥非常重要的作用。本文介绍了 COMSOL 软件中可用的积分方法以及如何使用。
在学习与科研中，经常会遇到一些数学运算问题，使用计算机完成运算具有速度快和准确性高的优势。Python的Numpy包具有强大的科学运算功能，且具有其他许多主流科学计算语言不具备的免费、开源、轻量级和灵活的特点。本文使用Python语言的NumPy库，解决数学运算问题中的线性方程组问题、积分问题、微分问题及矩阵化简问题，结果准确快捷，具有一定的借鉴意义。
本文所述内容属于《积分变换》这门学科的核心内容，所谓“积分变换”其实本质上是一个函数通过含参变量的积分变换成另一个关于参变量的函数的过程，如：
计算一般可分为解析计算和数值计算，解析计算是连续的求解过程，而数值计算则是离散的求解过程。在matlab中，原则上只要数学上能解析计算的，采用matlab符号计算就能够精确求解。
此前我曾在公众号推荐过不少正则表达式的相关工具与教程，以帮助大家掌握这个晦涩难懂，却在实际开发中颇为实用的编程神技。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 如果牛顿没被苹果砸中，GNN 和符号回归也能发现万有引力定律？ 机器学习 (ML) 推动了科学的巨大进步，从粒子物理学到结构生物学再到宇宙学，机器学习能够在大型数据集中学习特征，对不同的对象进行分类，并执行参数推断，以及更具开创性的应用，例如自回归语言模型、预测蛋白质结构，以及蛋白质功能预测。 机器学习强大的学习能力，我们不禁会问，机器学习能否仅仅通过观察我们的太阳系来重新发现万有引力定律？ 牛顿的万有引力定律指出，两个质点彼此之间相互吸引的作用力，是与它们的质量乘积成正比，
每次修改模型后，你都需要重启shell，这样才能看到修改的效果。要退出shell会话，可 按Ctr + D；如果你使用的是Windows系统，应按Ctr + Z，再按回车键。
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。
空间和时间相关问题的物理定律通常用偏微分方程（PDE）来描述。对于绝大多数的几何结构和所面对的问题来说，可能无法求出这些偏微分方程的解析解。不过，在通常的情况下，可以根据不同的离散化 类型来构造出近似的方程，得出与这些偏微分方程近似的数值模型方程，并可以用数值方法求解。如此，这些数值模型方程的解就是相应的偏微分方程真实解的近似解。有限元法（FEM）就是用来计算出这些近似解的。
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