行不满秩,因此其不满秩,那么它不可能为正定矩阵,可以为半正定矩阵。 于是我们也就知道
本文节选自日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将的《图解机器学习》的第一章。 如果喜欢这本书,请在评论区留言,说出你目前在机器学习方面所遇到的问题,评论点赞前五名的用户可获得本书。 1 什么是机器学习 近些年来,得益于互联网的普及,我们可以非常轻松地获取大量文本、音乐、图片、视频等各种各样的数据。机器学习,就是让计算机具有像人一样的学习能力的技术,是从堆积如山的数据(也称为大数据(中寻找出有用知识的数据挖掘技术。通过运用机器学习技术,从视频数据库中寻找出自己喜欢的视频资料,或者根据用户的购买记录
在学习极值寻优过程中一道题可把我给难倒了,苦苦奋斗几日始终无法求的解,故一咬牙一跺脚决定出资五百元寻求一位数学大神来解答我的疑惑,废话不多请看题。
(1) 步骤2弹性单元的离散化2选择位移函数3建立单元刚度方程4建立整体平衡方 程5,求解整体平衡方程
输出100以内的所有素数,素数之间以一个空格区分(注意,最后一个数字之后不能有空格)
(http://open.163.com/movie/2016/4/J/I/MBKJ0DQ52_MBKJ0KNJI.html) 已知方程
AI(Artificial Intelligence)是对人类智能的模拟、延伸和扩展。这种智能包含如下方面:思维、感知、行为等方面的智能。AI研究的目的是如何通过模拟人的智能来提高现有机器的智能水平以及如何设计和制造出更高级、更智能化的机器。 知识工程是AI技术的应用工程,是以知识表示、知识推理、知识获取、知识存储、知识管理、知识利用等技术为基础的各种AI应用工程。 专家系统ES(Expert System)是典型的知识工程系统,是AI技术领域中发展最迅速、应用最广泛,当前最活跃的一个分支,并在实际应用中取
1 比特币协议快速入门(A Quick Primer on the Bitcoin Protocol)
弹性力学研究的是外力、边界约束或温度改变等原因引起弹性体发生的应力、形变和位移。通过弹性力学求解具体问题时,在建立平衡方程、几何方程以及物理方程后,在已知载荷和边界条件时,通过对方程组进行求解,得到弹性体的受力分布以及变形特征。以往经常通过数学的方法,对于弹性力学方程进行求解,得到应力(位移)分布的函数解答。由于采用函数解答的方法具有一定的复杂性,本节介绍采用数值方法对基本方程进行求解的基本过程。从数学上,弹性力学问题为边界条件下求解微分方程,属于微分方程的边值问题。微分方程的近似解法主要有差分法和变分法。
近年来,大语言模型(LLMs)由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明,适当的提示设计(prompt enginerring),例如思维链(Chain-of-Thoughts),可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
1 进入例子 假如我是一个质检员,现在接到了三箱零件需要检验,其中第一箱有10个零件,第二箱有20个零件,第三箱有15个。半小时过去了,检验的结果出炉,第一箱有1个不合格,第二箱有3个不合格,第三箱2个不合格。 下午领导要来视察了,看看我验的货到底有没有问题,于是他随手拿了一个零件,我心里默默计算,领导拿到这个件为合格件的概率有多大? 在这个问题中,领导拿的这个零件首先一定在这3个箱子中的某一个,因此样本空间可以由这3个箱子组成,记 Ai 为从第i个箱子拿的零件,i的取值范围为1,2,3。然后再用一个事件来
2018 年第 1 期 时 代 农 机 TIMES AGRICULTURAL MACHINERY 第 45 卷第 1 期Vol.45 No.1 2018 年 1 月Jan.2018 作者简介:刘鸿智(1988-),男,辽宁沈阳人,硕士研究生,助教,主要 研究方向:机械设计及理论、机械制造。 基于 MATLAB 的机械振动分析研究 刘鸿智 渊鹤 壁 职 业 技 术 学 院 袁河 南 鹤 壁 458030冤 摘 要:矩阵工厂的应用是在关于机械振动的问题应用,这说明矩阵实验室的应用可以用来解决一些在机械振动方面的比较复杂的计算和作图等问题,并且很方便且高效。矩阵实验室对解决机械振动方面的问题有着很多的作用。所以说,在一些机械振动方面的问题解决可以大力推广矩阵实验室的使用。矩阵实验室对机械振动的一些系统理论的分析或研究有着一些特定的步骤。一些系统运用矩阵实验室软件中的数值积分法来对该系统作出分析。矩阵实验室软件可以用来计算也可以用来编程,在一些问题的提出和表达通常会采用数学描述方法来对一些机械振动的问题进行计算,而不是用传统的语言程序进行处理。这样会使矩阵实验室成为一些应用程序得到良好的开发。 关键词:机械振动;MATLAB软件;分析 矩阵实验室是对于机械振动问题处理及数值计算的分析软件。这个软件可以将一些数值及函数调用出来,对相关问题进行运算,这种特征对一些机械振动中经常会遇到的问题及所需要的公式计算提供较为便捷的途径及可以比较方便的去对机械振动涉及到的问题进行计算。因此对于机械专业并且在学习机械振动又换问题过程中应当采用矩阵实验室软件,使得部分专业人员能够使用矩阵实验室软件进而对专业理论知识进行有效研究,也可以利用矩阵实验室软件来解决机械振动实际上所存在的问题。机械振动是一个比较普遍的现象,是通过物体的来回运动而使物体发生位移等物理运动。矩阵实验室软件的出现给一些工程问题的研究与解决带来了很大程度上的方便。在其它应用软件的使用过程中,一些数值计算的问题可能没有那么容易操作,可能一些数据也没有那么可视化,而矩阵实验室相比之下有很大的改善,给一些机械问题带来很多的便利。 1 MATLAB 软件特点 矩阵实验室软件可以解决在机械振动问题上的一些基础类的数值问题,可以方便数据的保存输出及数值的计算方面的问题。这一软件对数值问题有很大的分析功能,可以对一些数据进行各种程度的分析,在分析计算的过程中得到所计算的问题的各个步骤的答案并对其答案进行验证,看其是否在所能接受的误差之内,如果这个答案不在所能接受的误差之内,就可以重新返回继续计算出一个比较接近的答案,直到得到在可以接受的误差之内的答案;如果第一次得到的答案就在所能接受的误差之内,就可以直接得出所需要的答案。 在矩阵实验室的应用过程中,对所需要解决的问题函数求解的一般方法是龙格-库塔法。利用这种方法来解决问题,一般需要主要的三个求解器。这三个求解器可以分成单步求解器和多步求解器,单步求解器可以直接显示其公式或显示公式的二阶三级;对一些用单步求解器数值的计算效率低时就会用到多步求解器。多步求解器通过一些特定的公式对其数据进行计算,按步骤得出最后所需要的答案;而单步求解器可以直接通过系统特有的一些函数或公式对其问题数据进行 计算。一些问题可以通过一些特定的函数值对其直接进行计算来得到答案,也可以通过假设未知数变量来对其问题进行解答,在解答完成之后得出其答案,利用所设变量在二维图中画出所得出答案结果的图案曲线,然后根据所画出的图案曲线来对所求问题的实际进行研究分析,来得出问题的规律及其特点。 矩阵实验室在图像的处
AI 科技评论按:增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind 已经将增强学习应用于 AlphaGo 以及 Atari 游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者,阿凡题研究院首次提出了一种基于 DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用 BP 神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的 Q 值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平均准确率提升了将近 15%。 研究背景 自动求解数学应用题(MWP)的研究历史可
西洋棋中的皇后可以直线前进,吃掉遇到的所有棋子,如果棋盘上有八个皇后,则这八 个皇后如何相安无事的放置在棋盘上,1970年与1971年, E.W.Dijkstra与N.Wirth曾经用这个问题来讲解程式设计之技巧。
团队:阿凡题研究院、电子科技大学、北京大学 作者:王磊,张东祥,高联丽,宋井宽,郭龙,申恒涛 【新智元导读】增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。阿凡题研究院、电子科技大学和北京大学的合作研究首次提出了一种基于DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用BP神经网络良好的泛化能力, 存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平
【AI科技大本营导读】增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者,阿凡题研究院首次提出了一种基于DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用BP 神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q 值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平均准确率提升了将近15%。 作者 | 王磊,张东祥,高联丽,宋井宽,郭龙,申恒涛 ▌研究
从长远的眼光看,留住老客户比赢得新客户更重要,而目前提高客户服务质量的关键在于建立帮助中心。
给定一个整数数组 nums ,找出一个序列中乘积最大的连续子序列(该序列至少包含一个数)。
对于我们程序员来说,算法是编程的灵魂,算法的好坏与否,也决定了你代码的健壮性。 ----至此,祝愿各位五一节快乐,玩的开心! 下面,看看下面的经典算法,经典的算法很多,写多了大家也不会看完看细,所以就发一个大家回味而已。 Algorithm Gossip: 八皇后 说明西洋棋中的皇后可以直线前进,吃掉遇到的所有棋子,如果棋盘上有八个皇后,则这八 个皇后如何相安无事的放置在棋盘上,1970年与1971年, E.W.Dijkstra与N.Wirth曾经用这个问 题来讲解程式设计之技巧。 解法关于棋盘的问题,都可
相信提到斐波那契数列,大家都不陌生,这个是在我们学习 C/C++ 的过程中必然会接触到的一个问题,而作为一个经典的求解模型,我们怎么能少的了去研究这个模型呢?笔者在不断地学习和思考过程中,发现了这类经典模型竟然有如此多的有意思的求解算法,能让这个经典问题的时间复杂度降低到 \(O(1)\) ,下面我想对这个经典问题的求解做一个较为深入的剖析,请听我娓娓道来。
的解,假如有解的话,我们可以将其分解成两部分,这样我们就可以利用上一讲的成果。即:
回溯法(backtracking)是深度优先搜索(DFS)的一种,按照深度优先的顺序便利解答树。应用范围很广,只要能把待求解的问题分成不太多的步骤,每个步骤又只有不太多的选择,都可以考虑应用回溯法。在学习回溯法之前,一定要保证递归程序能熟练准确地写出。
在上一讲我们已经介绍了特征值和特征向量的一种应用,那就是求解差分方程,这一讲,讲解其另一个应用——求解微分方程,当然,首先从一阶常系数微分方程开始讲解。
•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL?(百度)•如何从大量数据中找出高频词?(百度)•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP?(百度)•如何在大量的数据中找出不重复的整数?(百度)•如何在大量的数据中判断一个数是否存在?(腾讯)•如何查询最热门的查询串?(腾讯)•如何统计不同电话号码的个数?(百度)•如何从 5 亿个数中找出中位数?(百度)•如何按照 query 的频度排序?(百度)•如何找出排名前 500 的数?(腾讯)
今年七月份,我开始写公众号。有两个目的,第一是为了增加自己在技术圈内的影响力,第二是促进更多人来重视算法。于是我写了一系列文章来讲解一些大学课本上有的但是被很多人忽视的算法。比如并查集、快速幂、RMQ 问题等等。
实现方案的具体实现: EasyNVR+EasyDSS实现简单套路的RTMP、微信直播、录像、回放方案
Claude 3 推出之后,风头正劲。其中的「超大杯」Opus 号称可以在各项指标上碾压 GPT-4。这不,最近有一篇关于 Claude 3 在各个科学领域应用的文章我的朋友圈里刷屏了。文章提到了 Claude 3 在材料学、物理学和数学等领域研究的应用,让人感到非常振奋。仿佛有了这款新的大语言模型,科研工作都可以交给它来完成。这篇文章引起了广泛关注,但也有不少人持怀疑态度。由于我对材料学了解不多,我也把文章分享到朋友圈,想听听大家的意见。
根据上一讲的内容,我们已经知道了如何求解特征值和特征向量,并且在讲行列式的时候我们就已经说明了行列式的存在就是为了特征值和特征向量,那么特征值和特征向量的作用是什么呢?答案是,他们将使得求解矩阵的幂特别简便。
好吧,其实排名也还好,主要前三题比较简单,花了12分钟多点就搞定了,但是最后一题太难了,有点思路,但是到最后都没能真正搞出来,然后就很伤……
对于求解最佳的拟合直线,我们自然是希望直线离三个点的距离之和是最小的,这个距离实际上就是
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘,就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/推荐算法工程师,甚至有的并入后台工程师的范畴,视岗位具体要求而定。 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: 平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能
复杂度是衡量算法好坏的标准之一,我们需要掌握计算算法时间复杂度和空间复杂度的方法。计算时间复杂度的方法一般是找到执行次数最多的语句,然后计算语句执行次数的数量级,最后用大写 O 来表示结果。
📷 美国数学协会的每一期《数学视野》(https://www.maa.org/press/periodicals/math-horizons)都会向读者展示一些难题,2021 年 4 月的一期包括由新
是秩 1 矩阵,因此秩为 1 ,也就说明在零空间是二维平面,即有两个特征值为 0 ,根据迹即为特征值相加之和,即可得到另一个特征值为 1 。其特征向量就是
在日常的开源社区使用中,有时候会遇到我 想要 协助修改 的 开源项目。这个时候,pull request(合并申请功能)就可以让原本 没有 该仓库 修改权限 的我,也加入其中,为开源社区贡献自己的一点点微薄力量。
作者:@太极儒 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘,就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/推荐算法工程师,甚至有的并入后台工程师的范畴,视岗位具体要求而定。 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: 平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维
数独是一个锻炼玩家的分析、数学能力和智力的游戏。Wolfram社区中一直以来就常有人讨论解决各种数独问题,而且也有一些很惊艳的解决数独问题的代码(https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/974303)。在这个基础上,我想展示一些Mathematica版本12.1中的新功能,包括如何将数独问题变成一个使用整数优化的问题,使用LinearOptimization函数解决,还有如何生成新的数独游戏。
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘,就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/推荐算法工程师,甚至有的并入后台工程师的范畴,视岗位具体要求而定。 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: 平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能还
作者:@太极儒 出处:@太极儒的博客 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘,就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/推荐算法工程师,甚至有的并入后台工程师的范畴,视岗位具体要求而定。 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: 平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当
工具入口:www.chrislifescience.club:3838/R/AnnoE2
这一题本身还是比较复杂的,需要比对所有的三元组(i,j,k)是否满足题目定义的good triplet的条件。
,我们依然可以使用矩阵消元的形式来求解,只不过要比我们之前提到的矩阵消元多做一些消元而已,这就是Gauss-Jordan法。
不同的是,这些向量的长度都是 1 ,也就是说这些向量都是单位正交向量,同时他们的集合也就是正交基(Orthogonal Basis,标准正交基Orthonormal Basis),特别的,当
2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘?即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE?
报错信息:com.qcloud.cos.exception.CosClientException: More data read than expected: dataLength=7821; expectedLength=0; includeSkipped=true; in.getClass()=class com.qcloud.cos.internal.ServiceClientHolderInputStream; markedSupported=false; marked=0; resetSinceLastMarked=false; markCount=0; resetCount=0
递归算法是一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。它通常把一个大型复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来求解。
1 导读 版本 11 在代数和数论方面增添了几个较小却非常有用的函数. 增强功能包括新类型自然整数的枚举、数字位数处理、复数表示、坐标转换、矩阵操作、组合最优化,以及点、向量和路径的参数化等. 2
斐波那契数列是一个很经典的问题,虽然它很简单,但是在优化求解它的时候可以延伸出很多实用的优化算法。
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