如果一个函数在某点解析,那么它的各阶导函数在该点仍解析 。设 f ( z)在简单正向闭曲线 C 及其所围区域 D 内处处解析, z0 为 D 内任一点, 那么:
被称为 " 单位复指数序列 " , 这是我们关心的序列 ; 上述公式是 复变函数 中的 欧拉公式 ;
如果一个集合中的元素是字符串，copy之后则是两个互不相干的新集合，内存地址也不一样，修改任意一个另一个不会做出改变
傅里叶变换 : 时域 " 离散非周期 " 信号 , 其频域就是 " 连续周期 " 的 , 其频域 可以 展开成一个 " 正交函数的无穷级数加权和 " , 如下公式
在我的上一文中，我开发了一种基于流体的首饰挂件。后来我在想，也许我应该再做一件基于固体的首饰。
在此论文中，来自南京大学的张绍群博士和周志华教授提出一个新型神经元模型 Flexible Transmitter (FT)，该模型具备灵活的可塑性并支持复杂数据的处理。据论文介绍，这项研究为神经网络提供了一种新的基本构造单元，展示了开发具有神经元可塑性的人工神经网络的可行性。
定义函数的基本语法：【定义/声明函数、调用函数】 define 定义 param 参数
医学中，重复事件较多，那么放在一些大场景中就会有，用户重复点击/浏览（留存），重复购买（复购）这些场景。 最近也看到一些类似的case就简单整理一下：
大家都知道，信号分为两种，确定信号和不确定信号。在确定信号中，有两个非常重要的类别，时域分析和频域分析。而将两者充分结合的，就是我们今天要讲的傅里叶变换。
Wolfram语言有几百个内置函数，范围从Sine到Heun。作为一个用户，您可以通过应用算术运算和函数组合，以无限多的方式扩展这个集合。这可能会导致您定义出复杂得令人困惑的表达式，如以下：
1.幂级数 : 数学分析 中 重要概念 , 在 指数级的 每一项 均为 与 级数项 序号
看到论坛有一个朋友提问为什么傅里叶变换可以将时域变为频域？ 这个问题真是问到了灵魂深处。
对于典型的两电平三相电压源逆变器电路，其原理如图2-3所示。定义开关量sa, sb, sc, sa’, sb’, sc’表示6个功率器开关器件的开关状态。当sa, sb 或sc为1时，逆变器电路上桥臂的开关器件开通，其上下桥臂的开关器件关断(即sa’, sb’,或sc’为0)；反之，当sa, sb 或sc为0时，上桥臂的开关器件关断而下桥臂的开关器件开通(即sa’, sb’,或sc’为1)。由于同一桥臂上下开关器件不能同时导通，则上述的逆变器三路逆变桥的开关状态一共有8组。对于不同的开关状态组合(sabc),可以得到8个基本电压空间矢量，这样逆变器的8种开关模式就对应8个电压空间矢量，各适量为：
问自己永远有多远！！！！ 已知X是非平方数，证明X开根号是无理数 TM这还需要证明 学完定与不定积分后
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 先来看一道简单的几何问题： 下图中，黑圆恰好将红圆的面积等分，且黑圆的圆心恰好在红圆上。假设红圆半径为R，黑圆半径为r，求r。 是不是感觉已经信手拈来，能在纸上演算一通了？ 然而，就是这个看起来简单的数学难题，让数学家们想了几百年，都没能给出它的解析解。 解析解，指用精确的数学表达式写出的方程解。有些方程难以求出解析解，只能写出近似解。如下图，x=cos(x)就没有解析解，方程的解只能近似为x≈0.7390… △x=cos(x)，x没有解析解
探究世界的成因，在自然界中存在很多自然现象、事件，而这些现象都由某些规律支配着。而要理解支配自然界的神秘力量，首先必须将真理从纯粹的迷信中剥离出来。而要把真理从中剥离出来，需要做一些预备性的工作：找到如何从数学上将真理和迷信分开的方法，也即需要某种程序来鉴别一个给定的数学命题是否为真。古希腊大哲学家泰勒斯（Thales）和毕达哥拉斯引入了数学证明的思想后，理解数学-从而理解科学本身的第一块基石才得以确立。也即是什么的问题。也即由此引入公理和定理的概念。公理是大家都公认的、同时正确自明的。而定理则是从公理出发，通过公理推断出来的正确的命题。
本来是打算写关于矩阵的一些东西，但是弄了一半，发现需要的线代知识有点多，直接讲相关的使用，就太直白了，可能根本无法理解是什么意思，如果讲线代的知识，就感觉和该系列的文不太符，所以直接弃了那部分，打算之后讲到其他记录的时候，夹杂在其中进行，本篇就对MATLAB中常用的数学函数做一些记录。
机器学习的基础是数学，数学基础决定了机器学习从业人员的上限，想要学好机器学习，就必须学好数学。
在数学历史上有很多公式都是欧拉（leonhard euler 公元1707-1783年)发现的，它们都叫做
随着这两天各地陆续公布高考分数线，填报志愿这个“人生大事”也马上要开始了，很多图灵的学生读者留言表示对选择专业有些疑虑，其中有个比较深刻的例子。
python的数值类型包括整数，浮点数，复数，集合，小数和分数，布尔值。它们都是python中的数值类型。如果是有过其他语言编写经验的人，一定很好奇，浮点数和小数的区别是什么？
大家好，我是DD。 最近后台收到一条留言，他说起自己的一个困惑，挺有意思的： 我最近刚刚升了管理层，收入没涨多少，但压力贼大，团队里的人不听话，不认真做事，居然还公开和我顶嘴！我现在很怀疑，是不是自己不适合带团队...” 我特别能理解，第一次做管理，最开始都会有一种无力感： 不知道如何布置任务；不知道处理下属关系；更不知道如何站在管理者的角度思考问题... 不仅团队业绩没有增长，连下属都开始质疑你的工作能力，工作推进越来越困难。 时间一长，你依然在忙着到处救火，心累且迷茫。 1 为什么做管理者后，
文章目录 一、初等数学缺陷 二、微分与积分 三、学习数学分析的目的 四、数学分析与高等数学对比 一、初等数学缺陷 ---- 初等数学的缺陷 : 计算图形的面积 , 只能计算直线 , 曲线构成的图形面积 , 不规则曲线图形面积无法计算 ; 计算空间不规则物体的体积 , 无法计算 ; 物理学中的 匀速运动 , 匀加速运动 可计算 , 但是不规则的变速运动 , 无法计算 ; \ \ \ \ \vdots 微积分 的发现 , 解决了上述问题 ; 初等数学 是研究 常量 的数学 , 高等数学 是研究 变量 的数学 ;
又到周末了，东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》，内容非常赞，推荐入手。老样子，免费包邮送出去5本，参与方式见文末~
滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率：自变量单位变化期间内，一个周期函数重复相同值序列的次数
士人有百折不回之真心，才有万变不穷之妙用。立业建功，事事要从实地着脚，若少慕声闻，便成伪果；讲道修德，念念要从虚处立基，若稍计功效，便落尘情。 ——菜根谭
在我们刚开始编写程序的时候，往往会要求写一个输出n以内（n大于等于2）的所有素数。首先来介绍一下什么是素数。有些数具有特殊的属性，它们不能被表示为两个较小的数字的乘积，如2，3，5，7，等等。这样的数称为素数（或质数），在纯数学和应用数学领域，它们发挥了重要的作用。所有的自然数中的素数的分布并不遵循任何规律。然而还是有人提出了素数分布的规律，比如数学家波恩哈德·黎曼于1859年提出了黎曼猜想。今天我们就来谈谈黎曼猜想。
感谢广东东软学院计算机系赵晨杰老师的交流。 如果实（复）非奇异矩阵A能够化成正交（酉）矩阵Q与实（复）非奇异上三角矩阵R的乘积，即A=QR，则称其为A的QR分解。 Python扩展库numpy实现了矩
一位用户（librarian-pku）创建了名为libpku的项目，专门用来分享北京大学的课程资料。
一个简单的隐写题目， 压缩包里面有个hello.zip，用winhex打开，可以知道这是一张图片，改成png，打开发现是一个二维码，扫二维码得到flag：xaflag{i_am_a_tupian}
神经网络模型被广泛应用在回归问题中。神经网络模型的回归精度与训练数据的分布有关。本文从训练数据的频域的角度来对该问题进行分析
每当你的客户向你询问报价的时候，他们其实是在询问潜在的购买信息，如他们将会用多少钱买到什么东西。我们可能会用打印的报价单，一个邮件或一个电话来提供给客户报价信息。对于报价这个词可能不同的人有不同的理解，让我们花些时间来看下报价在Salesforce CPQ的定义。
永磁同步电机里的有许许多多的角，矩角、功角、功率因数角、内功率因数角、初始角、初相角…这些五花八门的角经常把许多同学搞晕菜，它们都是谁跟谁的夹角？都有啥用途？它们之间又存在啥关系？什么时候该用什么角？本期就给大家捋一捋永磁同步电机里的那些角。
算法：图像经过傅里叶变换、逆傅里叶变换后，可以恢复到原始图像。逆傅里叶变换应用在图像复原、图像重构、图像水印等领域。
感觉水彩、递归、神经网络，这些都是“上帝的艺术”。我们只是制定了一些简单的规则，然后事情就自然而然完成了。
对于以向量为元素的集合 ，若对于向量集合 中的向量 和标量域 中的标量 ，以下两个闭合性和关于加法及乘法的 个定律均满足时，则称
前几天在Python最强王者群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个关于Pandas中的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
2D DFT变换在数字图像处理中有着重要应用，本文记录相关概念和简单应用。 简介 傅里叶变换 是一种分析信号的方法， 将时域信号在频域的基中重新表示，而在频域中可能会有时域难以实现的操作效果。 对于数字图像处理来说，离散的 2D 傅里叶变换是更加实用的理论，根据傅里叶变换的性质 我们可以使用傅里叶变换进行时域的卷积、相关等操作 2D 傅里叶变换 1D 傅里叶变换是将时域信号用频域空间的基——不同频率的正弦、余弦波表示后的结果，那么 2D 傅里叶变换本质是什么呢 一维傅里叶变换 回顾一维傅里叶变
Python 中有很多运算符，大体分为 算数运算符、赋值远算符、比较运算符、逻辑运算符。通过这些运算符能够更好地完成一些列的数据运算。
小总结: 如果在开发程序时，需要某块代码多次执行。为了提高编写的效率以及更好的维护代码，需要把具有独立功能的代码块组织为一个小模块，这就是函数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。 傅立叶变换属于调和分析的内容。”分析”二字，可以解释为深入的研究。从字面上来看，”分析”二字，实际就是”条分缕析”而已。它通过对函数的”条分缕析”来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看，”分析主义”和”还原主义”，就是要通过对事物内部适当的分析达到增进对其本质理解的目的。比如近代原子论试图把世界上所有物质的本源分析为原子，而原子不过数百种而已，相对物质世界的无限丰富，这种分析和分类无疑为认识事物的各种性质提供了很好的手段。 在数学领域，也是这样，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。”任意”的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！奇妙的是,现代数学发现傅立叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇: 1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子; 2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似; 3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取; 4. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 5. 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT)). 正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。 傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用
1 + 2 + 3 + ⋯ + ∞，结果是多少？当然是正无穷了！嗯。这个答案显然没毛病。不过，在这篇文章中，我将严谨的证明出：1 + 2 + 3 + ⋯ + ∞也可以等于-1/12。你没有看错，无穷多的连续自然数的“和”，也可以是一个负数；不仅如此，还是一个负分数。这并不是一愚人节的玩笑：）
昨天在Python学习群里有位路人甲问了个Python函数中关于形参和实参一个很基础的问题，虽然很基础，但是对于很多小白来说不一定简单，反而会被搞得稀里糊涂。人生苦短，我用Python。
昨天看到几篇不同的文章写关于机器学习的to do & not to do，有些观点赞同，有些不赞同，是现在算法岗位这么热门，已经不像几年前一样，可能跑过一些项目、懂点原理就可以了，现在对大家的要求更高，尤其工程能力更不可缺少，只跑过一些iris鸢尾花分类、啤酒与尿布、猫狗分类等的同学需要再提高提高，因为竞争太激烈了，我在这里结合我自己的经验总结一下吧～
myset = set(mylist) #myset是另外一个列表，里面的内容是mylist里面的无重复 项
昨天看到几篇不同的文章写关于机器学习的to do & not to do，有些观点赞同，有些不赞同，是现在算法岗位这么热门，已经不像几年前一样，可能跑过一些项目、懂点原理就可以了，现在对大家的要求更高，尤其工程能力更不可缺少，只跑过一些iris鸢尾花分类、啤酒与尿布、猫狗分类等的同学需要再提高提高，因为竞争太激烈了，我在这里结合我自己的经验总结一下吧
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