TAUXY程序的处理 τ x y = μ
LeetCode 17.14 - Smallest K LCCI Description Design an algorithm to find the smallest K numbers in an array. Example Example 1: Input: arr = [1,3,5,7,2,4,6,8], k = 4 Output: [1,2,3,4] Note 0 <= len(arr) <= 100000 0 <= k <= min(100000, len(ar
在利用梯度下降法对神经网络权重等参数进行训练时，需要利用反向传播去计算损失函数对权重参数的偏导数。反向传播下面分析是如何反向传播的(分析时不考虑偏置项)， 参考上图， ① 对于一个神经元 j
函数对矩阵以及函数矩阵对矩阵求导，我理解主要就是一种简化的写法，用矩阵将多个多元函数对每个元求导写成矩阵的形式，看起来比较简洁。 函数对矩阵的导数 设矩阵 X = (
双三次Bezier曲面 定义 双三次Bezier曲面由u，v方向的两组三次Bezier曲线交织而成，控制网格由16和控制点构成。 \[p(u,v)= \left[\begin{matrix} u^3 & u^2 & u & 1 \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} -1 & 3 & -3 & 1 \\ 3 & -6 & 3 & 0 \\ -3 & 3 &am
截图来自于Optics 第5版，作者是Eugene Hecht 安培定律，Ampere's Law,如图3.9所示，对于一个通电的线，假设有一个环绕电线且垂直于电线的环，环的中心点在电线上，环的半径为r，电线周围由环绕电线的磁场，$ \vec{B} $沿着环的积分等于环内的总电流乘以一个常量$ \mu _{0} $
参考3Blue1Brown这个博主的视频 Divergence and curl: The language of Maxwell's equations, fluid flow, and more https://www.youtube.com/watch?v=rB83DpBJQsE 对应于B站上是 散度与旋度：麦克斯韦方程组、流体等所用到的语言 https://www.bilibili.com/vid
本文转自《零基础入门深度学习》系列文章,阅读原文请移步这里 之前我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short
目录 一、概述二、insertFrame()2.1 原理a、伴随表示b、边缘化 2.2 代码 三、其他部分四、总结 一、概述 自己以前写的东西居然快看不懂，半途而废的代价太大了（哭）。 言归正传，如果trackFrame认为光流符合要求，大概是位移足够大，那么再为之后5帧优化光度误差后，trackFrame返回tr
今天实现了梯度下降算法与sklearn 实现的多元线性回归。首先说说梯度下降算法。 梯度下降 梯度是对于可微的数量场 f(x,y,z)，以 (\frac{\partial f}{\partial x} ,\frac{\partial f}{\partial y} ,\frac{\partial f}{\partial z} ) 为分量的向量场称为f的梯度或斜量。 在假设了一
偏函数 语法：partial(fuc,*args,**keywords) 说明：fuc是一个函数，这个函数可以是自定义函数，也可以是python内置函数；*args是可变参数；**keywords是一个关键字参数 偏函数就是某一种函数带有固定参数的实现，使用偏函数，可以有效的固定预先确定的参数来缓存函数参数，然后在函数运行时获得
文章目录 矢量场的通量矢量场的散度(divergence)直角坐标系中的散度散度定理高斯公式散度、旋度的正式定义高斯公式 参考 矢量场的通量 首先我们来看一道初中物理题： 小明乘帆船出行，刮来一阵妖风，假设帆的面积为 S
目录概主要内容一个有趣的应用 > Prabhushankar M., Kwon G., Temel D. and AlRegib G. Contrastive explanation in neural networks. In 2020 IEEE International Conference on Image Process (ICIP), 2020. > Prabhushankar M., AlRegib G. Extracting causal visual features
1. 多变量函数 有两个以上的自变量的函数 2. 偏导数（ partial derivative）：指明对哪一个变量进行求导，关于某个特定变量的导数。 关于 x 的偏导数： y 的偏导数： => 单变量函数 y = f (x) 在点 x 处取得最小值的必要条件是导函数在该点取值 0。 3. 拉格朗日乘数法 这个方法首
I. 向量梯度 假设有一个映射函数为\(f:R^n→R^m\)和一个向量\(x=[x_1,...,x_n]^T∈R^n\),那么对应的函数值的向量为\(f(x)=[f_1(x),...,f_m(x)]^T∈R^m\)。 现在考虑\(f\)对\(x_i\)的梯度为:\(\frac{\partial{f}}{\partial{x_i}}=[\frac{\partial{f_1}}{\partial{x_i}},...,\frac{
回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。该技术通常用于预测分析，时间序列模型，特征（变量）之间的因果关系。 常用回归技术 回归技术的划分主要参考三个度量 自变量个数因变量类型回归线形状 主要的回归算法如下： Linear Regress
Machine Learning : 监督学习（Supervised learning）：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程 无监督学习（Unsupervised learning):根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。典型算法：聚簇算法（clustering algorithm
拉格朗日乘子、KKT条件等相关理论现在由于机器学习的热度经常可以看到介绍它们的文章，因为它们是一些机器学习模型例如支持向量机的底层原理；更一般的来说，它们属于处理非线性优化问题的典型技术。这篇文章先用一个具体的例子来演示非线性优化问题的处理过程，然后用二维平面的例
目录OutlineWhat's GradientWhat does it mean？How to searchFor instanceAutoGrad$2^{nd}$-orderOutlineWhat's GradientWhat does it meanHow to SearchAutoGradWhat's Gradient导数，derivative，抽象表达偏微分，partial derivative，沿着某个具体的轴运动梯度，gradient，向量\[\nabla{
目录Chain ruleMulti-output PerceptronMulti-Layer PerceptronChain ruleMulti-output PerceptronMulti-Layer Perceptron对于多隐藏层结构的神经网络可以把隐藏层的节点看成输出层的节点For an output layer node \(k\in{K}\)\[\frac{\partial{E}}{\partial{W_{jk}}}=O_j\delta_k
第6章 多入单出的单层神经网路6.0 线性二分类6.0.1 提出问题我们经常看到中国象棋棋盘中，用楚河汉界分割开了两个阵营的棋子。回忆历史，公元前206年前后，楚汉相争，当时刘邦和项羽麾下的城池，在中原地区的地理位置示意图如图6-1所示，部分样本数据如表6-1所示。图6-1 样本数据可视化红色圆
[花式栈溢出]栈上的 partial overwrite 希望能在这几天对Pwn中的栈上的各种利用和其他一些较小的分支做一个收尾，以便全力投入学习堆的相关知识。初步计划是对照ctf-wiki查缺补漏。 原理 以下内容摘自ctf-wiki 我们知道, 在开启了随机化（ASLR，PIE）后, 无论高位的地址如何变化，低 12 位
简介 paper:Target-Aware Deep Tracking code:XinLi-zn/TADT 这篇论文的动机是：在跟踪时，提取到的深度特征发挥的作用并不大。作者认为主要是三方面的原因造成的: 首先，预训练的CNN特征与目标并不相关，后者很可能不会出现在正式的训练数据中；其次，预训练的CNN专注于增加类间差异，而
应用背景 该模型解决的是二分类问题，即 y ∈ { 0 , 1 }
2维波动方程初边值问题:2维波动方程如下, \begin{equation} \frac{\partial^2u}{\partial t^2} = D\left(\frac{\partial^2u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2}\right), \quad (x, y) \in \Omega = [-L_x. L_x] \times[-L_y, L_y], t\in[0, T] \label{eq
