本书特色1.日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100000册。长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，超多五星好评。2.使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。5.使用计
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2018-12-01 00:10:16
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此处使用Octave来实现 线性方程的代价函数： 代价函数： X 是测试值，假设用矩阵表示为 为了方便用矩阵计算我们把X加一列 1 : 同时 那么h(X)的合就可以用矩阵乘法来计算 平方就可以用 y' * y, 因为要平方之后把所有向量内的项加到一起，原理就是每一项跟自己相乘然后相加到一起还是矩阵相 ...
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2018-11-28 01:04:31
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创建数组 数组属性 随机数（均匀分布） 正态分布 slice（切片） reshape (reshape前后元素个数要一致) 条件计算 最大（小）值 数组与数值的运算 数组拼接 矩阵乘法 参考文档： https://www.jianshu.com/p/a260a8c43e44 https://docs ...
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2018-11-17 14:37:12
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题目链接：传送门 题目大意： 求斐波那契数列第n项F(n)。 （F(0) = 0, F(1) = 1, 0 ≤ n ≤ 109） 思路： 用矩阵乘法加速递推。 算法竞赛进阶指南的模板： #include <iostream> #include <cstring> using namespace st ...
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2018-11-14 01:09:53
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主要还是调包： 特征值分解： A = P*B*PT 当然也可以写成 A = PT*B*P 其中B为对角元为A的特征值的对角矩阵。 首先A得正定，然后才能在实数域上分解， 故使用时应先将特征值转换为矩阵： 故验证了使用np中的eig分解为A=P*B*PT 而不是A=PT*B*P，其中P=vecs， 即 ...
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2018-11-10 10:46:35
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任意门：http://acm.nyist.edu.cn/JudgeOnline/problem.php?pid=298 点的变换 时间限制：2000 ms | 内存限制：65535 KB 难度：5 点的变换 时间限制：2000 ms | 内存限制：65535 KB 难度：5 平面上有不超过10000 ...
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2018-11-08 00:14:23
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线性代数中，乘法是很重要的运算，具体的矩阵乘法原理可以翻教材，或看一下阮大神的这篇文章：http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/09/matrix-multiplication.html。 在tensorflow中，经常使用以下几种乘法： ...
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2018-11-06 17:46:36
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#include #include #include using namespace std; #define M 4 #define N 4 #define MaxSize 100 typedef int ElemType; typedef struct { int r; int c; ElemT... ...
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2018-11-05 19:15:02
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定义重载运算的时候一定要将矩阵初始化，因为这个调了一上午...... Code: ...
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2018-11-04 11:07:35
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快速幂利用二进制 复杂度 log级 附带上矩阵快速幂以及 矩阵快速幂求斐波那契数列： 顺便来一发 矩阵乘法： ...
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2018-11-03 01:59:20
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