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如标题所言都是些很基础但是异常重要的数学知识，如果不能彻底掌握它们，在 3D 的世界中你将寸步难行。
Java 中的算术运算符主要用来组织数值类型数据的算术运算，按照参加运算的操作数的不同可以分为一元运算符和二元运算符。
这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现，对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础，也是最实用的教程指导，为以后的机器学习模型开发打下基础。 在我们学习机器学习时，常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时，正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义，甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存，那如果我们不了解矩阵运算
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！
其实这些结果都并非语言的 bug，但和语言的实现原理有关， js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度（double）类型。
在使用CUDA加速库时，特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时，有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中，我们将深入探讨这个错误的原因，并给出解决方法。
为了将最新的计算机视觉模型部署到移动设备中，Facebook 开发了一个用于低密度卷积的优化函数库——QNNPACK，用在最佳神经网络中。
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现。
矩阵就是由多组数据按方形排列的阵列，在3D运算中一般为方阵，即M*N，且M=N，使用矩阵可使计算坐标3D坐标变得很方便快捷。下面就是一个矩阵的实例：
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
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一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 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。 2、who 可以查看当前工作空间变量名， whos 可以查看变量名细节。 3、功能键： 功能键 快捷键 说明 方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键 Ctrl+B
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。
如果用php的+-*/计算浮点数的时候，可能会遇到一些计算结果错误的问题，比如echo intval( 0.58*100 );会打印57，而不是58，这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug，是跨语言的，我用python也遇到这个问题。所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库，比如php有BC高精确度函数库，下面达内php培训老师介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用。
在研究自注意力时，有很多的名词需要我们着重的关注，比如填充掩码，前瞻掩码等等，但网上没有太多注意力掩码的教程和它是如何工作的信息，另外还有以下的细节需要详细的解释：
向量计算是在执行单个处理器指令时，对多个数据块同时执行相同类型的多个操作。这一原理也被称为 SIMD（单指令多数据）。这个名字源于与向量代数的明显相似性：向量之间的操作具有单一符号表示，但涉及对向量各分量执行多个算术操作。
实现炫酷的网页动画效果，自然少不了css3中transform的属性，此属性功能丰富且强大，比如实现元素的位移translate(x,y)，缩放scale(x,y)，2d旋转rotate(angle)，倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等，利用这些属性可以实现基本的动画效果，如果你要实现自定义和像素级别控制的高级动画效果，我们还需要深入了解它的另外一个属性——matrix，matrix就是矩阵的意思，听起来是不是很高级，你没听错实现更高级的效果，你需要了解“矩阵”，听到“矩阵”，是不是很惊慌，当初笔者学习线性代数时也甚是无聊，真不知道这么课有啥用，没想到这门课的在计算机应用领域应用十分广泛，比如今天说的动画效果，还有现在火爆的人工智能，真是悔不当初，当时没有好好学习这么课程。
注：张量默认创建int64（长整型）类型，整数型的数组默认创建int32（整型）类型。
基于安培体系结构的NVIDIA A100 GPU是为了从其许多新的体系结构特征和优化中提供尽可能多的AI和HPC计算能力而设计的。在台积电7nm N7 FinFET制造工艺上，A100提供了比Tesla V100中使用的12nm FFN工艺更高的晶体管密度、更好的性能和更好的功率效率。一种新的Multi-Instance GPU(MIG)能为多租户和虚拟化GPU环境提供了增强的客户端/应用程序故障隔离和QoS，这对云服务提供商特别有利。一个更快和更强的错误抗力的第三代NVIDIA的NVLink互连提供了改进的多GPU性能缩放的超尺度数据中心。
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
AI 科技评论消息，不久前，NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构——Turing（图灵），黄仁勋称Turing架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃。Turing架构的两大重要特性便是集成了用于光线追踪的RT Core以及用于AI计算的Tensor Core，使其成为了全球首款支持实时光线追踪的GPU。
https://blog.csdn.net/qq_29523119/article/details/78577246
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主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
MATLAB作为高性能的科学计算平台，不仅提供高精度的数值计算功能，而且还提供对多种数据类型的支持。如double类型表示双精度浮点数，char表示字符，unit8表示无符号8位整型数等等。除此之外，MATLAB还提供对字符串的支持，在MATLAB中字符串由单引号来定义。如：
功能区：提供三个选项卡（主页，绘图，应用程序），各自有不同的工具可供使用；快速访问工具栏：包含一些常用按钮；当前文件夹工具栏：用于实现当前文件夹的操作。一定要先建立文件再将其设为工作文件夹。
数值型的数据包括有符号和无符号的整数（int）、单精度（single）和双精度（double）浮点数（float）；
数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的。
向量是2D、3D数学研究的标准工具，在3D游戏中向量是基础。因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要。在本篇博客中，马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3D数学知识。
深度学习：作为机器学习的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工神经网络。
今天将分享Unet的改进模型ACUNet，改进模型来自2020年的论文《ACU-NET:A 3D ATTENTION CONTEXT U-NET FOR MULTIPLE SCLEROSIS LESION SEGMENTATION》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第8章 DSP定点数和浮点数（重要） 本期教程主要跟大家讲解一下
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间，它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里，datetime代表, , , or 中的任何一个，并且非空结果将是相同的类型。可以按如下方式计算日期时间偏移的持续时间：yx + yxyDateDateTimeDateTimeZoneTime
摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列3：NLP中的巨星BERT，从理论的角度讲了下NLP中有里程碑意义的BERT模型。BERT具有效果好和通用性强两大优点，其中效果好最主要的原因就是使用了Transformer作为特征抽取器。本篇主要详解下这个从配角到C位出道的Transformer，主要从宏观和微观的角度分析Transformer，讲下它的核心注意力机制Attention，然后以翻译任务举例讲下Transformer是如何进行工作的。
摘要：本篇重点介绍了Transformer中attention的来龙去脉。首先回顾了Transformer中注意力机制的计算流程；然后通过图解的方式详细介绍了self-attention，剖析公式理解self-attention核心是经过注意力机制加权求和；最后对比了Transformer中attention和self-attention的区别和联系，不仅要理解注意力机制的计算流程，而且要明白注意力机制背后的意义。对于希望进一步了解Transformer中attention机制的小伙伴可能有所帮助。
早期的卷积神经网络结构比较简单，随着深度学习的发展卷积神经网络的结构也在不断优化，很多优秀的结构不断被提出，本文主要对一些常用的优秀网络结构进行总结。
今天将分享Unet的改进模型SAUNet，改进模型来自2020年的论文《Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
之前说接下来要写下机器学习的总结，但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要，往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
NumPy：Numerical Python，即数值Python包，是Python进行科学计算的一个基础包，因此要更好理解和掌握Python科学计算包，尤其是pandas，需要先行掌握NumPy库的用法
当前，深度学习在越来越多的任务上超越了人类，涉及的领域包括游戏、自然语言翻译、医学图像分析。然而，电子处理器上训练和运行深度神经网络的高能量成本阻碍了深度学习的进步空间。因此，光学神经网络代替深度学习物理平台的可行性受到了广泛的关注。
具体的描述看代码，有一点需要注意，损失函数Loss也就是cross-entropy！
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
(1)阅读实验原理，掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法。 (2)根据示范代码，完成实验作业。
在Go语言中，有两种浮点数类型（虚数除外）：float32和float64. 浮点数是用来解决整数不能表示小数的问题。我们需要知道浮点数算术运算是实数算术运算的近似，下面通过例子说明浮点数运算采用近似值的影响以及如何提高计算精度。
今天我们继续MIT的线性代数专题，这一节课的内容关于向量空间，它非常非常重要，也是线性代数的核心，是后面几乎所有内容的基础。
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