许多初学者觉得深度学习框架抽象，虽然调用了几个函数/方法，计算了几个数学难题，但始终不能理解这些框架的全貌。 为了更好地认识深度学习框架，也为了给一些想要自己亲手搭建深度学习框架的朋友提供一些基础性的指导，日前来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的硕士研究生Gokula Krishnan Santhanam在博客上撰文，概括了大部分深度学习框架都会包含的五大核心组件，为我们详细剖析了深度学习框架一般性的内部组织结构。以下由AI科技评论编译。 Gokula Krishnan Santhanam认为，大部分深度学
在System Generator系列结束的时候，本来的打算是开始记录ZYNQ的学习，但是考虑到ZYNQ并不熟悉，不太好下手，等之后学好了再来吧，前段时间刚好发生了那些被MATLAB卡脖子的事件，然后看了别人对这些的评论，发现MATLAB是真的强，所以从这篇开始将对MATLAB做一些记录，希望对想要学习MATLAB的朋友有所帮助吧；今天这篇就对MATLAB做一些简单的介绍和基本操作，关于软件就自行安装了，可以直接在后台回复关键字获取软件用于学习。
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，都是在记录图像中的每一个点的数值。
总的来说，C++的发展史是一个持续不断的演化过程，不断引入新的特性和改进，使得C++成为了一种功能丰富且灵活的编程语言。
之前本科的时候，是通过学习C语言入的门，之后也是一直带着C语言的习惯来进行编程；大一在软院的时候，接触的是Java，开始使用面向对象语言进行编程。大二后转到了计算机学院，虽然计算机学院的学生都是通过C++语言来入门，但是因为很多课程作业和项目没有特指语言，所以通过Java和C语言也是能应付大部分课程工作。之后又通过兴趣学习了php, objective-c, js, html, css 等语言，做了也算是完成了本科阶段对编程的入门工作。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
Numpy库是Python数值计算的基石。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。主要包括以下内容：
本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了对K-均值改进方法的文献，最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
上图数据来自TIOBE编程语言社区近几年的排行榜，在30多年的发展中，C/C++几乎一 致稳居前5。
建议不要把「精通C++」作为一个一年目标，应该要把学习语言作为一个持续的过程，同时要把语言运用在具体的应用场合中。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
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。
翻译：陈之炎 校对：吴振东、林夕 本文约3600字，建议阅读10分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV官方教程。 写在前边 让读者朋友们较为系统地了解和学习OpenCV官方教程，数据派THU翻译组联合研究部共同推出OpenCV官方教程翻译系列。由于所列章节较多，教程将被分为多篇文章持续更新发布。 原文链接：https://docs.opencv.org/4.5.2/de/d7a/tutorial_table_of_content_core.html 目标 我们可以通过多种方式从现实世界中获取数字图像，比如：
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子；)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
proc iml是SAS中的一个矩阵语言，它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处，但是proc iml的基本单位是矩阵，而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
1、矩阵是很多科学与工程计算问题中研究的数学对象，如何存储矩阵的元，从而使矩阵的各种算法能有效地进行。
数据结构–线性结构专题 于2020年11月25日由Sukuna发布 1 基础 1.数据,数据元素,数据对象,数据项,数据结构的概念 什么是基本单位,什么是最小单位,什么是所有能输入到计算机中并被计算机
下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤；
**张量是所有深度学习框架中最核心的组件，因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。**几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。
接上篇文章，继续更新一些numpy下的一些常用函数的使用, 在这里多为矩阵的操作，创建矩阵，单位矩阵，求解逆矩阵等并进行one-hot编码，线性矩阵的特征向量，特征值，奇异值，行列式的计算。
数独游戏，一行代码搞定N皇后问题，0.1秒玩胜Matlab之父Cleve Moler的四阶幻方！
它是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库。
HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，是一种跨平台传输的文件格式，存储图像和数据
官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括：线性方程组的求解，逆矩阵和行列式计算，多项式和有理函数的内插与外推，函数的积分和估值，特殊函数的数值计算，随机数的产生，非线性方程求解，傅里叶变换和FFT，谱分析和小波变换，统计描述和数据建模，常微分方程和偏微分方程求解，线性预测和线性预测编码，数字滤波，格雷码和算术码等。全书内容丰富，层次分明，是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较，以及算法实施的技巧，并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
随着深度学习在工业届不断火热，Embedding技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding作为深度学习的热门研究方向，经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要主要参考几个篇大神写的文章，总结了现在主流的Embedding技术，简单介绍它们的基本原理，以及在推荐下的使用场景，希望对大家快速整理相关知识有所帮助。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
0 写在前头 我们一般都是从C语言开始学起的，后来发现C语言不能满足我们快速开发的需求，因为它的API使用起来不很方便，还有就是有些功能亟待扩展，这时候我们很多人选择了C++或Java，C#，这些更高级的语言让我们开发软件时，使用起来更方便了。如今，随着人工智能时代的到来，Python迅速成为了机器学习，深度学习的必备语言，流行的机器学习库，sklearn，完全是基于Python开发的API，深度学习库tensorflow也是对Python的支持最好。 由此可见，随着时代的发展，各种语言不断迭代，顺应时代的
C语言的开展前史： 📷 20世纪70年代初，贝尔实验室的Dennis Richie 等人在B语言基础上开发C语言，最初是作为UNIX的开发语言； 20世纪70年代末，跟着微型计算机的开展，C言语开端移植到非UNIX环境中，并逐渐成为独立的程序规划语言； 在1978年，Kernighan和里奇的《C程序规划言语》第一版出书，在这本书中，C语言一般被表述成“K&R C”； 1988年ANSI（美国国家规范协会）对C言语进行了规范化，产生了“ANSI C”； 在ANSI规范化自己的过程中，一些新的特征被加了进去。
最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
人工神经网络中的大量乘加计算（譬如三维卷积计算）大多都可以归纳成为矩阵计算。而之前有的各类处理器，在其硬件底层完成的是一个（或多个）标量/向量计算，这些处理器并没有充分利用矩阵计算中的数据复用；而Google TPU V1则是专门针对矩阵计算设计的功能强大的处理单元。参考Google公开的论文In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit，TPU V1的结构框图如下所示
https://l1nwatch.gitbook.io/interview_exercise/stackoverflow-about-python/python-zhong-guan-jian-zi-yield-you-shi-mo-zuo-yong
论文: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
2、考虑到交通图的有向行（如航运，逆水和顺水时的船速就不一样）带权有向图中，称路径上的第一个顶点为源点，最后一个顶点为终点。
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
需求来源于问题。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
OpenCV 使用C语言来进行矩阵操作。不过实际上有很多C++语言的替代方案可以更高效地完成。
关键词：自然语言处理，词向量，奇异值分解，Skip-gram模型，CBOW模型，负采样。
文：王佳鑫审校：陈之炎 本文约6000字，建议阅读10+分钟本文带你了解PCA的基本数学原理及工作原理。 概述 主成分分析PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 本文用直观和易懂的方式叙述PCA的基本数学原理，不会引入严格的数学推导。希望读者在看完这篇文章后能更好地明白PCA的工作原理。 一、降维概述 1.1 数组和序列（Series）的维度
NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
1、在之前的文章中，对每一种数据结构虽都介绍了他们在内存储器中的映像，但只是借助C语言中的变量说明加以描述，并没涉及具体的存储分配。
未来一段时间开发的项目或者需求会大量使用到Redis，趁着这段时间业务并不太繁忙，抽点时间预习和复习Redis的相关内容。刚好看到博客下面的UV和PV统计，想到了最近看书里面提到的HyperLogLog数据类型，于是花点时间分析一下它的使用方式和使用场景（暂时不探究HyperLogLog的实现原理）。Redis中HyperLogLog数据类型是Redid 2.8.9引入的，使用的时候确保Redis版本>= 2.8.9。
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