RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准的RNNs中 ...
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2018-06-16 16:17:30
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~~标题很丑。。。~~ 问题描述 $n$ 个变量 $a_n$，求所有的 $$s_j=\sum_{i=1}^{n}a_i^j, j \in [0,m]$$ 解决 $O(n m)$ 太暴力了 一个比较好的方法 设 $$F(x)=\Pi_{i=1}^{n}(a_ix+1)$$ 则 $$Ln(F(x))=\ ...
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2018-06-12 13:38:55
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0. 暂时就截图了，后期再花点时间用latex把公式打出来 1. 矩阵求导 参考：http://cs.nju.edu.cn/wujx/teaching/PR_02.pdf ...
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2018-06-09 15:27:09
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这两天针对一个Node项目进行了一波代码层面的优化，从响应时间上看，是一次很显著的提升。一个纯粹给客户端提供接口的服务，没有涉及到页面渲染相关。 背景 首先这个项目是一个几年前的项目了，期间一直在新增需求，导致代码逻辑变得也比较复杂，接口响应时长也在跟着上涨。之前有过一次针对服务器环境方面的优化（n ...
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2018-06-09 00:10:03
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建立一个Function类，构造函数的参数是一个函数 其中part的功能是求偏导，var_index表示是第几个变量，val表示这些变量的值 diff的功能是方便一元函数求导 为方便梯度进行线性代数运算，在定义grad函数时，返回值转化成了numpy.array类型 ...
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2018-06-08 10:36:38
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计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习，希望能坚持下去。 基础数学篇 [高等数学：求导、梯度] [高等数学：泰勒展开] [概率论：基本概念、条件概率、全概率、朴素贝叶斯] [概率论：期望、方差、协方差] [概率论：常见分布] [线性代数：矩阵] 机器学习中的基本概念 [机器学习的分 ...
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2018-06-07 22:54:49
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枚举其实本质上是一种映射，为了满足对分类的可读性，在数据库中分类的存储一般为数字编号，而直接使用数字编号在代码中可阅读性太差，然后就产生了枚举类型 枚举类没有出现之前，则通过变量、字典和类的方式定义枚举类 1. 变量方式定义枚举 2. 字典方式定义枚举 3. 类方式定义枚举 # 都很好解决了枚举需求 ...
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2018-06-05 13:19:32
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机器学习中的线性代数之矩阵求导 机器学习中常用的矩阵求导公式 ...
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2018-06-04 14:31:06
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有时候我们需要进行一些复杂的数学计算，比如求导， 求积分，解方程，还是用abcd字母代表变量的方程等，这就需要进行复杂的数学运算还需要具备良好的数学基础。不过现在有一个非常方便的在线工具，只需要几秒钟， 就能告诉我们所有的答案。 sage &ems;sage是一个 ...
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2018-06-04 14:28:16
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作为萌新，由于最开始是忽视了一些要求，导致现在带着复习来总结学习过的知识，如下便是关于可理解性编程的一些总结，主要是要从3个不同的方面进行剖析以及解释。 可理解性的基本规范 无论是做什么，都需要有一定的规范作为指导，因此首先针对基础概念进行讨论。 1.首先就是我们老生常谈的命名，我们在代码中离不开命 ...
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2018-06-01 23:13:05
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