水平集和符号距离函数 零水平集 定义： 对于一个函数 ϕ ( x ⃗ ) ：
一提到日志记录，大家就会想到log4net，如果提到.NET中的日志记录，一定会想到ILogger，这个ILogger是.NET中常用的提供的日志记录的方式，下面的代码是.NET Core WebAPI 项目初始化的代码，其中就使用了ILogger来提供日志记录： private readonly ILogger<WeatherForecastController> _log
引言 借用修仙小说体写的标题，主要目的就是吸引你点进来
1、偏函数，是对原始函数的二次封装，是将现有函数的部分参数预先绑定到指定值，从而获得新的函数。 2、定义偏函数，需要使用partial关键字(位于functools模块中。 语法 偏函数名 = partial(func, *args, **kwargs) 实例 from functools import partial # 导入functools模块中的par
使用#号进行书写 h1~h6 标题 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 段落格式 字体 斜体 一个*号包裹是倾斜 加粗 两个*号包裹是加粗 斜体加粗 三个*号包裹是加粗加倾斜 分割线 用三个以上的*号或者-号或底线_代表分割线 删除线 段落上的文字如果需要
一、回顾依存句法分析 很多问题都可以转为分类问题，基于转移的依存句法分析器就由预测树结构问题转为预测动作序列问题。 有一种方法： 编码端：用来负责计算词的隐层向量表示 解码端：用来解码计算当前状态的所有动作得分 二、CS224n作业要求 Neural Transition-Based Dependency P
Python 代码阅读合集介绍：为什么不推荐Python初学者直接看项目源码 本篇阅读的代码实现了将函数柯里化的功能。 在计算机科学中，柯里化（英语：Currying），又译为卡瑞化或加里化，是把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数（最初函数的第一个参数）的函数，并且返回接受余下的参数而且返回结
Python 代码阅读合集介绍：为什么不推荐Python初学者直接看项目源码 本篇阅读的代码实现了将函数柯里化的功能。 在计算机科学中，柯里化（英语：Currying），又译为卡瑞化或加里化，是把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数（最初函数的第一个参数）的函数，并且返回接受余下的参数而且
3. 1 引言 在等离子体中, 情况远比第 2 章所述的复杂; \(\boldsymbol{E}\) 场和 \(\boldsymbol{B}\) 场不能事先规定, 而 应由带电粒子本身的位置和运动来决定. 我们必须解一个自恰问题 (self-consistent problem), 即找出这样一组粒子轨道和场模式, 使得粒子沿着它们的轨道运 动
1.简要介绍 对于PCM量化在平稳随机中的应用具有无限振幅区间的过程，我们选择了量化步长为给定量化器大小K的最小值失真。这个概念的自然延伸是在给定K的时候，最小化关于标量量化器的所有参数的失真优化变量。参数变量为K-1个边界ui，K个映射值\(s_i^{'}\)，\(0\le i \lt K\)。得到的量化
多重积分 线面积分 Pre:二重/三重积分 极坐标下的二重积分 \[dxdy=\rho d\theta d\rho \]因为有: \[d\delta=d\theta/2\pi\cdot\pi\cdot((\rho+d\rho)^2-\rho^2) \]三重积分的球坐标 \[dxdydz=r^2sin\varphi d\rho d\varphi d\theta \]三重积分的柱坐标 \[dxdydz=dsdz=\rho d\thet
前馈神经网络 发展历程 神经元（M-P） 神经元是1943年由两名科学家首次提出的神经元模型。 在M-P模型中，神经元接受其他n个神经元的输入信号(0或1)，这些输入信号经过权重加权并求和，将求和结果与阈值(threshold) θ 比较，然后经过激活函数处理，得到神经元的输出。
Have some function \(J(\theta_0,\theta_1)\) Want \(\begin{matrix} min\\ \theta_0,\theta_1 \end{matrix}\) \(J(\theta_0,\theta_1)\) Outline: Start with some \(\theta_0, \theta_1\) Keep changing \(\theta_0, \th
力学世界观 给工科生上课的老师来自理学与工学的老师，但我认为既然是给工科生讲，理学老师就应注重应用，而不是上课就在黑板上推导公式，公式书上都有用不着推导，你可以拓宽一下学生的眼界，多讲一讲应用；工学老师 do not not have a money eyes，少接一些无用的项目，不要蔑视理学。 学生，
PINN学习记录（1） 安装Deepdxe 官方链接安装 pip install deepxde 直接在evns 环境下安装即可 在git hub 上下载zip，然后set.up 链接:deepxde 注意： 默认backend 是tensorflow_compact_v1 我自己用pytorch ,所以需要更改 在C:\Users\admin\.deepxde下更改即可 学习例子 1、bue
计算图 计算图的引入是为了后面更方便的表示网络，计算图是描述计算结构的一种图，它的元素包括节点(node)和边(edge)，节点表示变量，可以是标量、矢量、张量等，而边表示的是某个操作，即函数。 下面这个计算图表示复合函数 关于计算图的求导，我们可以用链式法则表示，有下面两种情况。
配置模块很简单，基本上都是转表工具自动生成的内容，只需要在业务逻辑需求使用配置方法获取即可，如果有额外的获取需求可以使用partial class做属性和方法扩展。
1 Backpropation 反向传播算法 我们在学习和实现反向传播算法的时候，往往因为其计算的复杂性，计算内涵的抽象性，只是机械的按照公式模板去套用算法。但是这种形式的算法使用甚至不如直接调用一些已有框架的算法实现来得方便。 我们实现反向传播算法，就是要理解为什么公式这么写，为什么
线性代数之 矩阵求导（4）迹与矩阵求导 前言矩阵微分定义矩阵微分计算法则常矩阵线性乘积转置迹 通过矩阵微分进行求导常用的矩阵微分后记 前言 本次将记录如何进行矩阵求导（标量对矩阵）。由于矩阵求导涉及行列式、迹，因此比标量对向量、向量对向量都要复杂一些。 矩阵微分定义
Evans Partial Differential Equations 第一版第1-3章笔记及习题解答\ Evans255-257 Evans257-262 Evans263-264 Evans264-265 Evans266-268 Evans268-270 Evans270-273 Evans273-275 Evans275-277 Evans277-281 Evans281-282 Evans282-285 Evans285-286 Evans286-288 Evans288
Partial Page Write 当前所有数据库普遍采用 Write Ahead Log 策略，即先写日志在修改磁盘数据，这样可以保证内存中丢失的数据可以通过Log恢复。 而日志记录的内容是以数据页为单位的（即数据库最小操作单元），以MySQL为例： log records contain page number for the operation as wel
主要是关于矩阵的求导。 ∂ y ∂ x
前言 Logistic Regression，也称为LR，逻辑斯蒂回归。虽然名称中有回归二字，但实际上是一种二分类算法。注意，适用范围仅仅是二分类。 公式推导 假设数据集 x 1 ,
Task 08 侧边栏练习 【练习7】请写出 L ( m ) (
latex常用符号 博客园公式测试 显示latex格式的公式需要加美元号$，例如$\beta$显示的结果为\(\beta\)，如果单独一行的公式可用双美元符号，例如$$a+b=c$$会单独成行 \[a+b=c \]0.常用公式 \(x=\frac{-b\mp\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\) x=\frac{-b\mp\sqrt{b^2-4ac}}{2a} \(x=\dfr
