主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
h 或 向左箭头键(←) 光标向左移动一个字符 j 或 向下箭头键(↓) 光标向下移动一个字符 k 或 向上箭头键(↑) 光标向上移动一个字符 l 或 向右箭头键(→) 光标向右移动一个字符 如果你将右手放在键盘上的话，你会发现 hjkl 是排列在一起的，因此可以使用这四个按钮来移动光标。 如果想要进行多次移动的话，例如向下移动 30 行，可以使用 “30j” 或 “30↓” 的组合按键， 亦即加上想要进行的次数(数字)后，按下动作即可！ [Ctrl] + [f] 屏幕『向下』移动一页，相当于 [Page Down]按键 (常用) [Ctrl] + [b] 屏幕『向上』移动一页，相当于 [Page Up] 按键 (常用) [Ctrl] + [d] 屏幕『向下』移动半页 [Ctrl] + [u] 屏幕『向上』移动半页
【导读】近日，机器学习专业学生 Niklas Donges 撰写了一篇关于深度学习需要的数学基础相关知识。线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要，这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念，包括标量、向量、矩阵、张量，以及常见的矩阵运算。本文从一个直观、相对简单的角度讲解了线性代数中的概念和基础操作，即使您没有相关的基础知识，相信也很容易理解。 编译 | 专知 参与 | Yingying 深度学习中的线性代数 学习线性代数对理解机器学习背后的理论至关重要，特别是对于深度学习。 它让您更直观地了解算法是
矩阵中的所有数据通过一定的规律存储在一维数组中。其中k=j*(j-1)/2+i-1。其中j和i是矩阵中的j和i而k是一维数组的下标号。
给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0，则将其所在行和列的所有元素都设为 0。请使用原地算法。
给你一个大小为 n x n 的整数矩阵 board ，方格按从 1 到 n2 编号，编号遵循 转行交替方式 ，从左下角开始 （即，从 board[n - 1][0] 开始）每一行交替方向。
在 Linux 下最常使用的文本编辑器就是 vi 或者 vim 了，如果能很好掌握这个编辑器，非常有利于我们更好的在 Linux 下面进行编程开发。
base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。
http://www.viemu.com/a_vi_vim_graphical_cheat_sheet_tutorial.html
玩数据分析、数据挖掘、AI的都知道这个python库用的是很多的，里面包含各种操作，在实际的dataset的处理当中是非常常用的，这里我做一个总结，方便自己看，也方便大家看，我准备做一个非常细致的分类，每个分类有对应的numpy常用用法，以后见到或者用到再一个个慢慢加进来，如果我还用csdn我就会移植update下去。
约等于表格 但是：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）；
选自Medium 作者：Niklas Donges 机器之心编译 参与：Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要，尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的，借此，我们就能够更好的做出决策。所以，如果你真的希望了解机器学习具体算法，就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中，我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。 线性代数是一种连续形式的数学，被广泛应用于理工类学科中；因为它可以帮助我们对自然现象建模，然后进行高
选自Medium 作者：Niklas Donges 机器之心编译 参与：Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要，尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算
大数问题，其实就是模拟运算，因为系统自带的int long bouble这些类型无法容纳百位千位的大数字，从而手动模拟运算过程，使用字符串来表示这样的超大数字，如果你会Java的话就简单多了，直接有一个大数类，可以像用函数一样直接调用，不过，那个是大三学滴。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
还有一个月就美赛了，本系列文章适用于完全没有任何matlab基础，但是有别的编程语言基础的人看，我会结合自己的理解，有的放矢的讲，不会掺杂很多废话，各位读者轻喷~
Excel是日常工作中的必备工具，不高端但好用，小火龙为大家总结了工作中经常用到的10点技巧，希望对你有所帮助。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
在从事深度学习框架的实现工作时，了解到 Nervana 有一个称为 Maxas 的汇编代码生成器项目，可以生成性能超过 nVidia 官方版本的矩阵相乘的 GPU 机器码，由此对其工作原理产生兴趣。
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
x[x %in% c(1,2,5)]取出向量中x中同时属于向量c(1,2,5) 中的元素
1.下载vim（略）。让vi命令也可以使用vim的配置，需要修改 vi /etc/bashrc 增加如下一行内容
线性方程组，是任何标准大学数学教材讲解矩阵是都要用到的，并用它引出矩阵概念。之所以如此，可能有两个原因：一是因为我们在初中的时候就已经学习过线性方程组，对它不陌生，正所谓“温故而知新”；二是矩阵的确是为了求解线性方程组而被提出的。所以，此处也不免俗，依然从线性方程组开始，引出矩阵。
有一个8×8的棋盘，希望往里放8个棋子（皇后），每个棋子所在的行、列、对角线都不能有另一个棋子。请找到所有满足这种要求的放棋子方式。
今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。
按顺时针的方向，从外到里打印矩阵的值。下图的矩阵打印结果为：1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 15, 14, 13, 9, 5, 6, 7, 11, 10
它将网页划分成一个个网格，可以任意组合不同的网格，做出各种各样的布局。以前，只能通过复杂的 CSS 框架达到的效果，现在浏览器内置了。
python实现word转成自定义格式的excel文档（解决思路和代码）支持按照文件夹去批量处理，也可以单独一个文件进行处理，并且可以自定义标识符。
这题和八皇后有点相似，不同的是八皇后每行只放一个就可以到下一行继续尝试，而这道题每行都放完没有冲突之后才能到下一行继续尝试，所以判断的逻辑稍微比八皇后多一点，但整体思路没差多少
vim还支持同时打开多个文件，用于跨文件操作：vim file1 file2 file*
Grid 布局是将容器划分成"行"和"列"，产生单元格，然后指定"项目所在"的单元格，可以看作是二维布局，也是唯一的二维布局方案，利用grid布局可以很轻松的实现很多的网页布局
也可以通过print_ctrl_ids()方法 (另外一个print_control_identifiers() 功能一样)查看当前窗口下的控件
给你一个 n x n 的 方形 整数数组 matrix ，请你找出并返回通过 matrix 的下降路径 的 最小和 。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
Pokémon GO Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total
好久没聊算法啦！这次我们来聊聊n皇后问题。n 皇后问题，研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。好多同学对这样的问题都比较慌张，觉得规则多烧脑抗拒，祈祷面试中不要遇到，别急，我们今天就来尝试把这其中的逻辑给说道说道。
东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
串(String)是零个或多个字符组成的有限序列。一般记作 S=“a1a2a3…an”，其中S是串名，用双引号括起来的字符序列是串值；ai(1≦i≦n)可以是字母、数字或其它字符。串中所包含的字符个数称为该串的长度。
在n×n格的国际象棋上摆放n个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。
看到同组大佬都不用鼠标的。。。而且写文件、查找翻页什么的 比我用鼠标快多了，那熟练的快捷键看的我一愣一愣的
关于推荐系统，如果在忘掉所有的公式和代码，忘记所有的语言描述，脑海里就剩下几张图景，会是什么？一张二维表格，一个拓扑图，一条时间线。这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。
1. 简介 sed 是非交互式的编辑器。它不会修改文件，除非使用 shell 重定向来保存结果。默认情况下，所有的输出行都被打印到屏幕上。 sed 编辑器逐行处理文件（或输入），并将结果发送到屏幕。具
MATLAB中的多维数组是指具有两个以上维度的数组。在矩阵中，两个维度由行和列表示。
01 前言 梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习中最常用的优化方法之一，常用来求解目标函数的极值。 其基本原理非常简单：沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值（也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值）。 但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，Learning Rate）、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。 在上篇文章《梯度下降法快速教程 | 第一章：Python简易实现以及对学习率的探讨》中我们简单分析了学习率大小对搜索过程的影响，发现： 学习率较小时，收敛到极值
给定一个包含 m x n 个元素的矩阵（m 行, n 列），请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。
为了更方便的使用vi编辑器，我们需要先对vi编辑器进行一些配置。打开虚拟机终端，输入以下命令：
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