Toeplitz（特普利茨）矩阵又称为常对角矩阵，该矩阵每条左上至右下的对角线均为常数。Toeplitz 矩阵 为满足以下条件的矩阵：
RSS(Receive Side Scaling)是一种能够在多处理器系统下使接收报文在多个CPU之间高效分发的网卡驱动技术。
题目描述： A matrix is Toeplitz if every diagonal from top-left to bottom-right has the same element. Now given an M x N matrix, return True if and only if the matrix is Toeplitz. Example 1: Input: matrix = [[1,2,3,4],[5,1,2,3],[9,5,1,2]] Output: True Explana
https://leetcode-cn.com/problems/toeplitz-matrix/
思路： 对角线遍历，注意对角线的性质：当前元素为matrix[i][j]， 下一元素为matrix[i+1][j+1]。
文献：Ledoit, O. , & Wolf, M. . (2004). A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices. Journal of Multivariate Analysis, 88(2), 365-411.
如果一个矩阵的每一方向由左上到右下的对角线上具有相同元素，那么这个矩阵是托普利茨矩阵。
MATLAB的强大功能之一体现在能直接处理向量或矩阵。当然首要任务是输入待处理的向量或矩阵。
在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么32个卷积核一共需要(3×3×16)×32 =4068个参数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分，本次将介绍卷积神经网络压缩的具体途径
参考：http://www.ilovematlab.cn/thread-101148-1-1.html
托普利兹矩阵，简称为T型矩阵，它是由Bryc、Dembo、Jiang于2006年提出的。托普利兹矩阵的主对角线上的元素相等，平行于主对角线的线上的元素也相等；矩阵中的各元素关于次对角线对称，即T型矩阵为次对称矩阵。简单的T形矩阵包括前向位移矩阵和后向位移矩阵。在数学软件Matlab中，生成托普利兹矩阵的函数是：toeplitz(x,y)。它生成一个以 x 为第一列，y 为第一行的托普利兹矩阵，这里x, y均为向量，两者不必等长。
最近公开了一系列视觉MLP论文，包括RepMLP、MLP-Mixer、ResMLP、gMLP等。在这个时间点出现关于MLP的一系列讨论是很合理的：
我们说时间序列可以被预测，主要基于以下事实：我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说，对时间序列进行预测，其实就是利用各种理论和工具，对观察到的时间序列进行“抽丝剥茧”，以试图掌握其变化的本质，从而对未来的表现进行预测。
有三个结果，分别是程序、计算和函数的总时间和相对时间，发现没有用上全部8核心，应该有一定影响。
从本篇开始，会有一段时间都将用于记录数组、矩阵的操作等等，如果以前没有接触过相关的，可能会觉得要展示的是很复杂的东西，但并不是，这是一个很简单的部分，但也是一个很重要的部分，至少现在的我觉得这部分的内容可以说是MATLAB精髓之一吧，毕竟该系统的运算是基于矩阵进行的，在MATLAB系列最开始的篇章中就已经有说过一些，当然，你们也可以保持自己的意见，毕竟这只是我觉得，你们觉得该咋样还是咋样，但是不管怎么说，接下来的篇章中关于矩阵的这部分内容很重要就对了
be two sequences of real numbers. Assume that
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲 日前，机器之心介绍了一种压缩手机端计算机视觉模型的方法。在这篇文章中，我们介绍了一篇论文，介绍和对比了手机端语言模型的神经网络压缩方法。 神经网络模型需要大量的磁盘与存储空间，也需要大量的时间进行推理，特别是对部署到手机这样的设备上的模型而言。 在目前的研究中，业内已有多种方法解决该难题。部分是基于稀疏计算，也包括剪枝或其他更高级的方法。总而言之，在将模型存储到磁盘时，这样的方法能够大大降低训练网络的大小。 但是，当用模型进行推理时，还存在其他问题。这些问题是由稀
此前，清华大学与旷视科技曾通过结构重参数化将7年老架构VGG“升级”为性能直达SOTA的RepVGG模型。
早期的音频系统都是基于声音的模拟信号实现的，在声音的录制、编辑和播放过程中很容易引入各种噪声，从而导致信号的失真。随着信息技术的发展，数字信号处理技术在越来越多领域得到了应用，数字信号更是具备了易于存储和远距离传输、没有累积失真、抗干扰能力强等等，信号和信号处理都往数字化发展。为了使得数字音频可以被高效地压缩存储并高品质地还原，数字音频的编码技术就变成至关重要的一个部分了。本篇文章会介绍当今的音频的编码器(传统算法非深度学习)的两大主流阵营之一的基于线性预测的语音编码器的原理。
最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。建立向量的时候可以利用冒号表达式，冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是： e1:e2:e3，其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量，其调用格式为：linspace(a,b,n) ，其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素，n是元素总数。
说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。
【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程，干货满满。在课程网站上出了最新的中文版课程笔记。
一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名， whos 可以查看变量名细节。 3、功能键： 功能键 快捷键 说明 方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键 Ctrl+B
回归作为数据分析中非常重要的一种方法，在量化中的应用也很多，从最简单的因子中性化到估计因子收益率，以及整个Barra框架，都是以回归为基础，本文总结各种回归方法以及python实现的代码。
记者 | 周翔 8 月 13 日至 8 月 17 日，国际数据挖掘领域的顶级会议 ACM SIGKDD 2017 在加拿大的 Halifax 召开。此次大会共有 1144 篇提交论文（中国占 13%），但最终只有 216 篇被收录。 根据官网信息，此次课程的主题为：Convolutional Neural Networks for Visual 据AI科技大本营了解，SIGKDD 是美国计算机学会 ACM 旗下数据挖掘和知识发现的专业组织，KDD 的英文全称就是 Knowledge Discover
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 G-Resarch作为ICML 2022的钻石赞助商，其研究人员和工程师参加了今年在美国巴尔的摩举行的会议。研究人员收集了他们最喜欢的2022年ICML论文并推荐给大家。 首先是来自机器学习工程师Casey Haaland
本文探讨了如何使用向量自回归模型（VAR）进行时间序列预测，并提出了基于矩阵分解和并行计算的优化方法。首先，介绍了VAR模型的基本原理和常见应用。然后，详细阐述了如何利用基于优化的方法来找到最佳参数，并使用QR分解来加速计算。最后，探讨了如何进一步改进VAR模型以增强其性能和灵活性。
选自arxiv 作者：Joel Emer等 机器之心编译 深度神经网络（DNN）所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石（之一）。近日，由 IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研（Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey）》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之
卷积网络（convolutional network），也叫做卷积神经网络（convolutional neural network,CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据（可以认为是在时间轴桑有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看做二维的像素网格）。
机器之心报道 参与：蒋思源、李亚洲 数据挖掘领域的顶会 KDD 2017 目前正在火热进行中。昨日，机器之心报道了滴滴被 KDD 2017 接收的论文。今日，KDD 2017 公布包括最佳论文在内的多个奖项。 KDD 的英文全称是 Knowledge Discovery and Data Mining（知识发现与数据挖掘），由美国计算机协会 ACM 下的数据挖掘分会举办，是国际数据挖掘领域的顶级会议。据统计，KDD 2017 共收到 1144 篇论文投递，收录 216 篇。今日，KDD 2017 公布
来自Linux内核文档。之前看过这篇文章，一直好奇，问什么一条网络流会固定在一个CPU上进行处理，本文档可以解决这个疑问。为了更好地理解本文章中的功能，将这篇文章穿插入内。
来源：内容由「网络交换FPGA」编译自「nsdi18」，谢谢。Azure是数据中心的行业标杆，其应用规模和技术都是非常值得借鉴的，文中总结了来自产业界宝贵的经验和教训，探讨为何FPGA是最适合数据中心架构的原因。故翻译此文。
【1】 BERT-based Multi-Task Model for Country and Province Level Modern Standard Arabic and Dialectal Arabic Identification 标题：基于ERT的县省级现代标准阿拉伯语和方言阿拉伯语识别多任务模型
从开始这个Github已经有将近两年时间, 很高兴这个repo可以帮到有需要的人. 我一直认为, 知识本身是无价的, 因此每逢闲暇, 我就会来维护这个repo, 给刷题的朋友们一些我的想法和见解. 下面来简单介绍一下这个repo:
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
在自动驾驶中，需要大量的sensor信息上传到服务器进行训练。即使在车辆的行驶过程中也需要相关的sensor信息进行融合，感知。而sensor的信息可能来自不同的域，这样就需要高速稳定的网络来提供基础服务。对RX 和TX 提供了下面技术，
【1】 Functional additive regression on shape and form manifolds of planar curves 标题：平面曲线形状流形和形式流形的泛函加法回归 链接：https://arxiv.org/abs/2109.02624
深度学习自然语言处理 分享 作者：紫气东来(知乎) 编辑：马景锐 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/640641794
作者 | 张皓（南京大学） 引言 深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一，许多卓有建树的论文已经发表，而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而，论文通常非常简明扼要并假设读
新智元专栏 作者：张皓（南京大学） 【新智元导读】深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一。本文以计算机视觉的重要概念为线索，介绍深度学习在计算机视觉任务中的应用，包括网络压缩、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。 网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能，但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明，神经网络中的参数存在大量的冗余。因此，有许多工作致力于在保
【新智元导读】深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一。本文以计算机视觉的重要概念为线索，介绍深度学习在计算机视觉任务中的应用，包括网络压缩、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。 网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能，但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明，神经网络中的参数存在大量的冗余。因此，有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似
| vq(obs, code_book[, check_finite]) | 将观测值分配给代码簿中的代码。 | ## jax.scipy.fft
【1】 GENIUS-MAWII: For Robust Mendelian Randomization with Many Weak Invalid Instruments 标题：Genius-MAWII：具有多个弱失效工具的稳健孟德尔随机化
【1】 Analysis of the evolution of agroclimatic risks in a context of climate variability in the region of Segou in Mali 标题：马里塞古地区气候多变性背景下农业气候风险演变分析
【1】 Statistical Modeling for Practical Pooled Testing During the COVID-19 Pandemic 标题：冠状病毒大流行期间实用联合检测的统计建模
【1】 From Canonical Correlation Analysis to Self-supervised Graph Neural Networks 标题：从典型相关分析到自监督图神经网络
【1】 HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction 标题：HRFormer：用于密度预测的高分辨率Transformer 链接：https://arxiv.org/abs/2110.09408
【1】 Beltrami Flow and Neural Diffusion on Graphs 标题：图上的Beltrami流与神经扩散 链接：https://arxiv.org/abs/2110.09443
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