本文介绍了随机化主成分分析（Randomized PCA）在去噪、降维、数据压缩、流形学习等领域的应用，并分析了在分布式计算环境下，Randomized SVD 算法在处理大型数据集的去噪、降维任务中的优势。
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情，很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能，相关的知识一定非常复杂。 然而这种想法是不正确的，索引其实并不是一个多么高深莫测的东西，只要我们掌握一定的方
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗？目前还在查看，但是在查阅资料时发现了一些有益的知识，给大家分享一下，就是关于sql以及MySQL语句执行顺序：
假设我们有一个表orders，其中有一个定点数列total_price，存储订单的总价格。
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
一、sql执行顺序 (1)from (3) join (2) on (4) where (5)group by(开始使用select中的别名，后面的语句中都可以使用) (6) avg,sum.... (7)having (8) select (9) distinct (10) order by
今天的角度比较清奇，我们来讲讲矩阵的乘法。当然了，我告诉你的肯定不是大学教科书上那些填鸭式的云里雾里的计算规则，你可能将规则背下来了，但完全不理解为什么会这样。别怕，我将会在这篇文章中为你带来矩阵乘法的全新体验，就算你大学时代学的高数全忘了也能看懂这篇文章。
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法，知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
OpenBLAS 库实现成熟优化的矩阵与矩阵乘法的函数 cblas_sgemm 和矩阵与向量乘法函数 cblas_sgemv，二者使用方法基本相同，参数较多，所以对参数的使用做个记录。
奇异值分解（The Singular Value Decomposition，SVD）
DAX设计了一系列后缀为X的函数，SUMX,AVERAGEX,MAXX,MINX...它们与Filter和Earlier一样，都属于行上下文函数。我们就以最常用的SUMX举例学习，其他X函数的用法都是触类旁通。
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
说到excel函数，很多人第一时间想到的就是求和函数sum。作为excel入门级函数，sum的确是小白级的，以至于很多人对求和函数有点“误解”，觉得求和函数太简单了。
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
矩阵乘法（matmul），是机器学习中非常重要的运算，特别是在神经网络中扮演着关键角色。
在上一讲我们介绍了行列式的性质，知道了行列式的性质，我们自然想知道如何求解行列式，首先回顾下行列式的三个基本性质
NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，NumPy 被Python其它科学计算包作为基础包，已成为 Python 数据分析的基础，可以说 NumPy 就是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库最基本的函数功能库。
大多数人在高中，或者大学低年级，都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。 刚学的时候，还蛮简单的，矩阵加法就是相同位置的数字加一下。 矩阵减法也类似。 矩阵乘以一个常数，就是所有位置都乘以这个数
行列式用一个数值就包含了所有信息，从行列式的值出发我们又可以发现一些新的公式，用于计算我们之前讲解过得一些可以求解但是没有公式用于求解的东西
应用场景：要用小的矩阵去和大的矩阵做一些操作，但是希望小矩阵能循环和大矩阵的那些块做一样的操作。
numpy可以说是Python运用于人工智能和科学计算的一个重要基础，近段时间恰好学习了numpy，pandas，sklearn等一些Python机器学习和科学计算库，因此在此总结一下常用的用法。
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
SELECT是SQL关键字，SQL关键字是不区分大小写的，但是表名是区分大小写的。SELECT关键字表示查询操作，而*表示查询所有字段。FROM是SQL关键字，表示从哪张表查询。tablename是表名。分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法，这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的 SQL 语句。另外MySQL要求每条SQL语句的结束都需要加上分号。
在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中，我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。其核心是定义误差项，以及确定误差项的递推公式，再根据误差项得到对权重矩阵、偏置向量的梯度。最后用梯度下降法更新。卷积神经网络由于引入了卷积层和池化层，因此情况有所不同。在今天这篇文章中，我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层，我们将按两条路线进行推导，分别是标准的卷积运算实现，以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节，我们将介绍具体的工程实现，即卷积神经网络的卷积层，池化层，激活函数层，损失层怎样完成反向传播功能。
教科书告诉你，计算规则是，第一个矩阵第一行的每个数字（2和1），各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字（1和1），然后将乘积相加（ 2 x 1 + 1 x 1），得到结果矩阵左上角的那个值3。
常用的语句关键字有：SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY、HAVING、ASC|DESC
不允许出现相同的值，且不能为NULL值，一个表只能有一个primary_key索引。
填一下 【BBuf的CUDA笔记】十，Linear Attention的cuda kernel实现解析 留下的坑，阅读本文之前需要先阅读上面这篇文章。这里就不重复介绍背景知识了，只需要知道现在要计算的目标是：
问题描述 给定n个矩阵：A1,A2,...,An，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2...，n-1。确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 ---- 矩阵乘法
大家一定用过 LEFT JOIN、RIGHT JOIN 这样的操作符，这实际上就是连接，SQL 中的连接是多表操作的基础之一，对连接不了解很难去查询好多表。同时 SQL 有众多版本，每个版本对连接支持和使用会有不一致，常用的有：SQL92、SQL99等。
换种表达方式，线性无关是说：其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中，也就是对所有的
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大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 沈爱群，徐凌霄，Aileen 在学习深度学习的课程时，数学知识十分重要，而如果要挑选其中最相关的部分，“线性代数”首当其冲。 如果你也跟本文作者一样，正在探索深度学习又困于相关数学概念，那么一定要读下去，这是一篇介绍深度学习中最常用线性代数操作的新手指南。 什么是线性代数在深度学习中，线性代数是一个非常有用的数学工具，提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构，如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构，并
导语：在经过一天之后，我们的活动人数已经达到40人了，感谢大家对小编的支持，同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天！ 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后，我意
Matlab基本运算 数组： 数组的乘法和除法分别用“.*”和“./”表示。右除和左除的关系为：A./B=B.\A，其中A是被除数，B是除数。 size()和length()检测数组大小：size()
线性代数学习请移步https://www.bilibili.com/video/av6731067
线性代数是机器学习领域当中非常重要的基础知识，但是很遗憾的是，在真正入门之前很少有人能认识到它的重要性，将它学习扎实，在入门之后，再认识到想要补课也不容易。
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
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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行列式的定义： 行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然，如果行列式中含有未知数，那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值，这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表，
理解：查询语句中涉及到的字段来自于多张表，将这种查询称为多表连接查询 语法：select 查询列表 from 表名1,表名2; 引入案例： select name,boyname from beauty,boys; select name,boyname from beauty,boys where boyfriend_id = boys.id; 笛卡尔乘积： 现象：表1和表2连接，结果为两表的完全连接结果，数据不正确 表1m行，表2 n行，结果为：m*n 行 产生原因：没有有效的连接条件 解决办法：添加两个表的连接条件 ★ 找到两个表的关联关系。两个表的关联列的意思肯定是一样，但名称不一定一样！一般通过主外键列进行关联。 连接查询的分类 ★： sql92语法： 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接（支持的不太好，mysql压根不支持） sql99语法： 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接 左外连接 右外连接 全外连接（mysql不支持）
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