👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表,父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法(Russian peasant multiplication, RPM)就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法,尽管它叫这个名字,但也可能是埃及人,或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本,一些历史学家提出(几乎没有说
现在小伙伴说的人工智能都是弱智能,可以基于神经网络来做。而神经网络是有多层网络,每一层网络都有多个神经元。那么最简单的神经网络就是只有一层,而这一层只有一个神经元,也就是整个神经网络只是有一个神经元。一个神经元可以用来做什么?可以用来做基础的与或逻辑运算器。在我没有告诉神经元与或的逻辑时,只是通过我传输的输入的值和输出的值,此时神经元经过训练就能自己学会与或的逻辑。本文就在不使用现成的人工智能框架下一步步和大家写这一个神经元和告诉大家这是如何运行的。本文特别适合小伙伴入门神经网络,或者适合小伙伴入手写代码
当你看到这个问题“String长度限制是多少”时是不是感觉很无聊?的确,这就是我第一眼看到时的感觉。
太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。 其中,苹果每个100日元,橘子每个150日元。 消费税是10%,请计算支付金额。
【导读】本文是悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 撰写的一篇博文,主要介绍贝叶斯线性回归的内在原理。我们知道,深度学习可以利用大规模数据产生很好的结果,但是对于小样本高维度问题,贝叶
感知机接受多个信号(x1,x2),输出一个信号(y), w1/w2是权重,圆圈就代表神经元
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接: https://blog.bitsrc.io/learn-t
在本文中,我将向你展示如何使用Synaptic.js来创建和训练神经网络,它允许你在Node.js和浏览器中进行深度学习。我们将创建最简单的神经网络:一个能够解决XOR方程的问题。 但在我们看代码之前,我们先来看看神经网络的基本知识。 神经元和突触 神经网络的第一个组成部分是,神经元。神经元就像一个函数,它需要一些输入,然后返回一个输出。 有很多不同类型的神经元。我们的网络将使用S函数的神经细胞,它取任何给定的数字,并将其压缩为0到1之间的值。 下面的圆圈说明了一个S型的神经元。它的输入是5,输出是1。箭头
例2:(2011-03-26)计算机高级语言程序的运行方法有编译执行和解释执行两种,以下叙述中正确的是(A)
这是一道我们公司的面试题,从招第二个Java以来就一直存在了。但是面试了这么长的时间还没有一个人可以全部答对,让我们一度以为是这题出的不对。首先请看面试题。
大家都知道当我们在进行条件判断的时候除了可以使用 if-else 之外,还可以是用 switch,而且在 JDK 7 之后在 switch 中还增加了 String 类型的支持,如下代码所示。
提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生,本文就GBDT回归的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github。
本文介绍了Spark2.x中的Shuffle机制,包括HashShuffleManager和SortShuffleManager两种类型。HashShuffleManager会产生大量中间文件,影响性能,而SortShuffleManager则将中间文件合并成一个文件,减少文件数量,从而提高性能。通过使用SortShuffleManager,Spark可以更好地处理大数据集并提高性能。
欧拉,历史上最重要的数学家之一,也是最高产的数学家,平均每年能写八百多页论文。我们经常能见到以他名字命名的公式与定理,可能最广为人知的便是「世界上最美的公式」欧拉公式。
朴素贝叶斯分类是贝叶斯定理最有用的应用之一。贝叶斯分类是一种可用于分类的机器学习技术,比如将文本文档等对象分为两类或更多类。通过分析一组训练数据来训练分类器,以此给出正确的类别。
在上一篇博客 【运筹学】线性规划数学模型 ( 单纯形法原理 | 单纯形法流程 | 查找初始基可行解 ) 中 , 讲解到了使用单纯形法求解线性规划问题 , 需要解决以下三个主要问题 :
1. Java运行流程图 2. Java运行时数据区 3. Java虚拟机栈 栈内存是线程私有的,其生命周期和线程相同; 虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型:执行一个方法时会产生一个栈
String在日常开发中的使用频率应该不需要我过多形容,大家闭着眼睛都能手写出来,但也正因如此,对于String的性能优化最容易被忽视却也最为必要!
题目描述: Given an integer n, return the number of trailing zeroes in n!. Note: Your solution should be in logarithmic time complexity. 要完成的函数: int trailingZeroes(int n) 说明: 1、这道题目要求输出n!中从后面数起有多少个连续的0。时间复杂度要求是O(log)。 2、首先我们肯定不能直接计算,100!已经超过c++能处理的乘数范围了。所以我们只能
玩具解释器 首先从一个玩具解释器开始,这个微型解释器只能做加法,而且值包含了三个指令,这三个指令是:
在《YARN——正确理解容量调度的capacity参数》一文中提到了,决定用户资源使用上限的还有user-limit-factor,minimum-user-limit-percent等参数,本文就来聊聊这些相关的参数
推理是一种精确的数据预测方式。在数据没有期望的那么多,但却想毫无遗漏地,全面地获取预测信息时非常有用。
1、渲染的过程,3d管线的概念。有vertex shader,有fragment shader,这连个是管线里边提供接口出来,可供自定义编程的
如果需要为无限小数“0.99999...”分配一个精确的值,会怎么做?数学直觉说它可能大约等于“1”。但如果你和我一样好奇,就会出现以下一系列问题:
本期讲解的是高级数据类型的公共方法。那么此时张三就有疑问了謓泽謓泽高级数据类型的公共方法是什么啊,能不能跟我说说(●'◡'●)
阶乘是数学里的一种术语;阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数;在表达阶乘时,用“!”来表示。乘一般都难以计算,因为数值较大,而用python就不用当心阶乘的计算结果会溢出。
01 — 回顾 昨天推送了循环神经网络LSTM的前半部分,说到构成其网络模型:输入层包含一系列时序:x0, x1, ..., xt,隐含层是实现 Long-term 记忆的关键,中间的单元不仅接受某个输入 xt, 还会接收上一个单元的输入 Ct-1,然后联合起来在 t 单元进行加工分析,输出 隐含项 Ct 给t+1单元,和 当前单元的输出 ht,关于这部分的内容介绍请参考: 深度学习|理解LSTM网络(前篇) 下面,介绍 LSTM 隐含层的单元节点状态如何从 Ct-1 流动后变为 Ct, ht-1 如何
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将主要介绍递归相关的内容,下面是本篇的内容提纲。
要集成 Hermite 系列,请使用 Python 中的 hermite.hermint() 方法。第一个参数 c 是 埃尔米特级数系数数组。如果 c 是多维的,则不同的轴对应于 不同的变量,每个轴中的度数由相应的索引给出。
哦……可惜数学实际上没那么多想象的浪漫,它的极致应如潜入深海之渊,耐得住寂寞,踏实严谨。
2024-01-27:用go语言,阿里巴巴走进了装满宝藏的藏宝洞。藏宝洞里面有N堆金币,
注意点:参数arg、*args、**kwargs三个参数的位置必须是一定的。必须是(arg,*args,**kwargs)这个顺序,否则程序会报错。
01 — 回顾 昨天推送了循环神经网络LSTM的前半部分,说到构成其网络模型:输入层包含一系列时序:x0, x1, ..., xt,隐含层是实现 Long-term 记忆的关键,中间的单元不仅接受某个输入 xt, 还会接收上一个单元的输入 Ct-1,然后联合起来在 t 单元进行加工分析,输出 隐含项 Ct 给t+1单元,和 当前单元的输出 ht,关于这部分的内容介绍请参考: 下面,介绍 LSTM 隐含层的单元节点状态如何从 Ct-1 流动后变为 Ct, ht-1 如何流动后变为 ht 的? 02 — 解析
上一篇《简单的巡线机器小车》,我们看到的一个偏随机巡线小车,但是效果并不理想。这一次我们讲一下PID巡线小车。相比之前的随机摇摆小车效果要好很多。 当今的闭环自动控制技术都是基于反馈的概念以减少不确定
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程,并且也广泛用于商业领域。 下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上,十年的时间一直是徐徐上升,最近大数据的兴起,Python作为数据挖掘编程语言备
卷积神经网络(CNN)是一种前馈神经网络,通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层(INPUT-CONV-RELU-POOL-FC),是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理,常用的LenNet-5神经网络模型如下图所示:
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码:http://kaimingh
上一篇我们讲了C语言预处理阶段的宏定义,知道了C语言中宏定义的处理和使用。现将上篇关于宏的问题的答案公布如下: 用宏定义一个字符串常量 #define str "abc" 用带参数的宏实现求两个数的
可以发生改变的一个量。变量是用来区分不同数据的,可以指向一个内存空间,帮我们存储一些数据。
刚在看一个infoQ视频《我们是如何探索把ChatGPT推到企业级应用的?》,里面提到用它来做数学题,通过改变提问方式可以大大提升回答的准确率,顺手就试一下。
前些天看到一篇临床研究的文献,发表于2017年 Breast Cancer Res Treat期刊的Clinical and molecular relevance of mutant-allele tumor heterogeneity in breast cancer,主要讲了使用Mutant-allele tumor heterogeneity(MATH)算法评估肿瘤异质性,并研究了其与一些临床指标以及组学数据的相关性,思路很简单,效果比较一般,并没有较大的突破,但是其MATH的算法还是值得看看的!
1)将以下图像格式匹配到正确的频道数。 灰度 RGB I.1个通道 II.2个通道 III.3个通道 IV.4个通道 A)RGB – > I,灰度-> III B)RGB – > IV,灰度-> II C)RGB – > III,灰度 – > I D)RGB – > II,灰度 – > I 答案:C 灰度图像的每个像素都有一个数字(number),并被存储为m×n矩阵,而彩色图像的每个像素有3个数字(number) – 红,绿和蓝亮度(RGB)。 2)假设你必须旋转图像。图像旋转只通过特定矩阵对
一、Python的数字类型 1、数字常量 python数字类型在程序中如何显示(换句话说,作为常量) 数字 常量 1234,-23,0 一般整数 99999999999L 长整型数(无限大小) 1.23,3,14e-10,4E210 浮点数 0177,0x9ff,0xFF 整数的八进制和十六进制数常量 3+4j,2.0+3.0,3J 复数常量 一般来说,python的数字类型是直接的。有些编程的概念强调如下 整数和浮点数常量: 整数以十进制数字的字符串写法出现。浮点数带一个小数点,也可以加上一个科学计数标志e或E。如果编写一个带有小数点或幂的数字,Python会将它变成一个浮点数对象,并且当这个对象用在表达式中时,将启用浮点数(而不是整数)的运算法则。 长整型数常量 如果整数常量以l或L结尾,那么它就变成了Python长整型数,而且可以任意增大。python2.2和之后版本中,因为当一个整数的值操作32位时,它会自动变换为长整数型,不要着自己输入字母L。当有额外的精度需求时,Python会自动将其升级为长整数型数。 十六进制和八进制数常量 八进制常量以数字0开头,后面接数字0-7构成的字符串。十六进制数常量以0x或0X开头,后面接十六进制数字0-9和A-F。十六进制数字编写成。大小写都可以。八进制数和十六进制数常量都会产生一个整数对象,他们仅仅是特定值不同语法标识而已。 复数 python的复数常量写成实部+虚部的写法,这里虚部都是以j或者J结尾。其中,实部从技术上讲课有可无,所以可以能会单独标识虚部。从内部看来,复数都是通过一对浮点数来标识。但是对复数的所有的数字操作都会按照复数的运算法则进行。 2、内置数据工具扩展 Python处理数字对象的工具 表达式操作符 +、-、*、/、%(计算余数操作符)、**(幂运算),<<左位移,&计算位与的结果 内置数学函数 pow,abs #>> help(pow) 公用模块 random 随机数 math数学模块 名位NumPy的Python扩展提供了高级的数值编程工具。 二、Python表达式操作 表达式是处理数字的最基本工具,当一个数字(或其他对象)与操作符相结合时,Python执行时将计算得到一个值。在Python中表达式是使用通常的数学符号和操作符号写出来。is操作符测试对象身份(也就是内存地址,严格意义上的相等)。lambda创建匿名函数 更多python表达式操作符及程序可以搜索 1、混合操作所遵循的操作符优先级 遵守一般的数学计算规范,先乘除后加减。 书中5.2表的操作符中越靠后优先级越高。 2、括号分组的子表达式 有括号将表达式分组,先计算括号里的表达式,然后再将结果用于整个表达式 3、混合类型自动升级 除了在表达式中混合操作符外,也能混合数字的类型。整数和浮点 20+1.4 最后结果的类型为复杂的数字类型 三、在实际应用中的数字 1、变量和基本表达式 在python中,变量并不需要预算声明。但是在使用之前,至少要被赋值一次值。 2、str和repr显示格式 3、十六进制和八进制数 10进位制转换为8进制或者16进制函数 >>> oct(64) '0100 >>> hex(64) '0x40 内置函数int函数会将一个数字的字符串变换为一个整数。并可以通过定义的第二个参数来去顶变换后的数字的进制: >>> int('0100'),int('0100',8),int('0x40',16) (100, 64, 64) 4、其他的内置数学工具 pow abs import math import random 四、其他数字类型 1、小数数字 2、集合 2.4版本的的新类型。它是其他对象的集合。 创建一个结合对象,将一个序列或其他的迭代对象传递给内置的set函数 >>> x=set('acd') >>> y=set('bed') >>> x set(['a', 'c', 'd']) >>> 'a' in x True >>> x|y set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd']) >>> x-y set(['a', 'c']) >>> x&y set(['d']) 3、布尔型 bool True和False 4、第三方扩展
本文介绍方差。 方差 定义 数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 ——百度百科 对随机变量X,若\mathbb{E}\left[(X-\mathbb{E}[X])^{2}\right]存在,则称它为X的方差,记作 Var[X]。 X的标准差为方差的开平方:\sigma=\sqrt{\operatorname{Var}[X]} 方差度量了随机变量X与期望值偏离的程度,衡量了X取值分散程度
符合直觉的方法是,每次对栈进行修改操作(push和pop)的时候更新最小值。然后getMin只需要返回我们计算的最小值即可, top也是直接返回栈顶元素即可。这种做法每次修改栈都需要更新最小值,因此时间复杂度是O(n).
String s = new String(“zsx”); 相当于 String s1=”zsx”; String s=new String(s1);
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节从SVM算法的基本思想推导成最终的最优化数学表达式,将机器学习的思想转换为数学上能够求解的最优化问题。SVM算法是一个有限定条件的最优化问题。
这里的“用Python”指的就是不用那些现成的神经网络库比如Keras、Tensorflow等,否则连9行都不用了。
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这道题是给一个数组,各个数字连除,通过加括号,使得除操作的结果最大。刚开始想着是遍历所有加括号的方式,然后求出最大结果。但是,发现加括号的规律很麻烦。
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