线性算子理论第21页

闵氏几何详解

闵氏几何详解闵氏几何（Minkowskigeometry）最初由数学家赫尔曼·闵可夫斯基（HermannMinkowski）提出，是现代几何学和理论物理的重要分支。

aichitang2024·2025-02-19 23:03

《机器学习数学基础》补充资料：求解线性方程组的克拉默法则

《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点，只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为，如果用程序求解线性方程组，相对于高等数学教材中强调的手工求解，要简单得多了。

CS创新实验室·2025-02-19 22:30

资本资产定价模型（CAPM, Capital Asset Pricing Model）通俗解析

现代资产定价理论：CAPM模型通俗解析在金融领域，如何定价一个资产（如股票、债券等）是一个至关重要的问题。

阿正的梦工坊·2025-02-19 22:28

[总结] 音视频开发工程师之路

数学基础：了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识，这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言：熟练掌握C/C++，这是音视频开发中最常用的语言；

二进制怪兽·2025-02-19 20:17

《大话设计模式》学习记录

转载地址：1.理论支持1：https://www.cnblogs.com/ygsworld/p/10647954.html2.理论支持2：小菜编程成长记系列-伍迷-博客园前言：设计模式系列是参照IT前辈

MatthewMao·2025-02-19 19:37

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

2.19 图像技术识别与应用

-局限性：只能表示由一条直线分割的空间，无法处理线性不可分问题（如异或门）。2.多层感知机（MLP）：-通过引入隐藏层和激活函数来解决感知机的局限性。

不要不开心了·2025-02-19 19:04

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

某些优化技术（如梯度累积、算子融合）可能掩盖通信开销，使计算成为主要瓶颈。通信bound场景：模型参数量极大（如千亿级以上），需采用模型并行或流

x66ccff·2025-02-19 18:28

OpenCV的卡尔曼滤波器：实现和应用

一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法，主要针对线性、高斯分布的系统。

雪域Code·2025-02-19 17:54

Java程序员面临抉择：激烈竞争下，转行大模型或是新出路，非常详细收藏我这一篇就够了！

Java程序员转行大模型领域，可以依据以下详细路线进行学习和职业转换：第1阶段：基础知识巩固数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间等。概率论与统计：概率分布、统计推断等。

大模型教程·2025-02-19 15:04

机器学习:决策树

与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。

小源学AI·2025-02-19 14:22

深入解析TCP/IP协议：从理论到实践的全链路剖析

第一章：TCP/IP协议基础与分层模型1.1TCP/IP协议族的四层架构TCP/IP协议族是互联网通信的基石，其核心设计理念是分层处理，共分为四层：链路层（LinkLayer）：负责物理介质上的数据传输（如以太网、Wi-Fi）。网络层（InternetLayer）：通过IP协议实现数据包的路由和寻址。传输层（TransportLayer）：提供端到端通信（TCP/UDP）。应用层（Applicat

秋水为渡·2025-02-19 12:10

Vue 3 工程化：从理论到实践（上篇）

人民广场吃泡面·2025-02-19 12:39

linux第八章 git连接本地仓库和gitee

博主主页：@ᰔᩚ.一怀明月ꦿ❤️‍专栏系列：线性代数，C初学者入门训练，题解C，C的使用文章，「初学」C++，linux座右铭：“不要等到什么都没有了，才下定决心去做”大家觉不错的话，就恳求大家点点关注

ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ·2025-02-19 12:08

多Agent系统分工协作：从理论到工业级落地实践

文章目录一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则1.2通信协议设计二、工业级协作策略2.1动态任务分配2.2冲突消解机制三、典型应用案例3.1智能仓储系统3.2自动驾驶车队四、开发实践指南4.1框架选型对比4.2调试工具链一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则反馈感知Agent决策Agent执行Agent监控Agent角色分工规范：感知Agent：数据采集频率≥10Hz决策Agent

ghs_gss·2025-02-19 08:40

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

我们开始第一个项目——线性回归：预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目：线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。

github_czy·2025-02-19 07:31

【数据结构】清华出版社-刘小晶、朱蓉《数据结构渐进实践指导》第一章(个人手打版)

文章目录1_1_SqList.cpp1_1_LinkList.cpp1_1_SqList.cpp#include#include#definesql_size100//线性表初始分配空间的容量#definekuo10

shixiexunnie·2025-02-19 05:18

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的

a小胡哦·2025-02-19 03:27

误差放大器的工作原理是什么?

误差放大器（ErrorAmplifier）是一种广泛应用于反馈控制系统中的电子元件，特别是在电源管理（如开关电源、线性稳压器等）和其他需要稳定控制的系统中。

深圳市青牛科技实业有限公司·2025-02-19 03:24

数据结构--顺序表

动态顺序表代码实现3.1顺序表的定义3.2顺序表初始化3.3顺序表的销毁3.4顺序表的插入3.5顺序表的删除3.6顺序表在指定位置之前插入/删除数据3.7顺序表的查找4.总结1.概念和结构概念：顺序表是线性表

EnigmaCoder·2025-02-19 02:54

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五

Long_poem·2025-02-19 02:23

解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归”

引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。

紫雾凌寒·2025-02-19 02:21

LLM论文笔记 9: Neural Networks and the Chomsky Hierarchy

Arxiv日期：2022.9.29机构：GoogleDeepMind/Stanford关键词transformer架构原理乔姆斯基体系长度泛化核心结论1.虽然Transformer理论上具有图灵完备性，

Zhouqi_Hua·2025-02-19 02:47

如何学习ARM嵌入式系统的设计

学习ARM嵌入式系统设计是一个系统性的过程，需要理论知识与实践技能相结合。

AAAA%·2025-02-19 02:44

《OSI模型与TCP/IP模型：从理论到实践的全面解析》

引言在计算机网络中，OSI模型和TCP/IP模型是理解网络通信的核心框架。然而，许多人对两者的区别、联系及实际应用场景感到困惑。本文将通过分层对比和实例分析，帮助读者彻底掌握这两个模型的本质。一、OSI模型：七层理想化框架1.设计目标OSI（OpenSystemsInterconnection）模型由国际标准化组织（ISO）提出，目标是统一全球网络协议标准，实现不同厂商设备的互联互通。2.七层结构

夏の橘·2025-02-19 01:11

整车排程系统的约束设计：从理论到实践的全面解析

整车排程是汽车制造中最复杂的生产计划环节，涉及多维度约束的平衡与优化。以下是基于多年实战经验总结的五大核心约束体系：1.时间约束1.1生产周期约束设计要点：定义生产周期（从焊装到总装的完整流程）设置关键节点时间窗（如焊装≤3天，涂装≤2天，总装≤4天）一般制造型企业都是执行3+1或者5+1这样的制造计划周期安排生产的。具体含义是：企业会按照3天或5天的正常生产计划进行，然后安排1天的时间用于设备维

架构默片·2025-02-19 01:39

【Python基础】Python闭包：如何让你的代码拥有‘读心术’？

第1章闭包概念与背景1.1闭包定义与理论基础闭包，这一术语源自数学逻辑，如今在计算机科学中占据着核心地位，尤其在面向对象和函数式编程领域中发挥着无可替代的作用。

陈序不懂程序·2025-02-19 01:06

揭密 scaling laws

ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论，但该文缺乏一些具体的求解过程，且未能在更大规模的模型上进行验证。

deardao·2025-02-19 00:23

算法面试题

这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半，需要进行lognlognlogn次划分，每次划分的操作近似为线性时间。最坏情况：O(n2)O(n^2)O(n2)，当每次划分都极度不平衡（例如已经有

阿芯爱编程·2025-02-19 00:21

从零开始掌握哈夫曼树：数据压缩与Python实现详解

02-算法复杂度全解析：时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密：数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表：Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解：Python实现与经典应用场景06

吴师兄大模型·2025-02-18 21:54

DeepSeek模型实战：从理论到应用的深度探索

本文将深入探讨DeepSeek模型的技术原理，并通过实际案例展示其在不同场景下的应用，为读者提供从理论到实践的全面指导。

CodeJourney.·2025-02-18 19:06

Debian/Ubuntu云服务器配置最速实践笔记[1]

在腾讯云购买了一台轻量云服务器跑几个机器人用,一篇基础配置的实践笔记系统是Debian11,理论上Ubuntu等衍生版本基本可以无修改地参考添加普通用户安装Docker安装Node.js安装miniconda

打磨怪·2025-02-18 19:54

辨析栈和堆

栈的分配方式是连续的线性分配，遵循先进后出（LIFO，LastInFirstOut）原则。堆：堆内存是由程序员手动分配和释放的，通常用于动态分配内存（如使用malloc或new）。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-02-18 17:04

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

大卫·李嘉图（David Ricardo，1772-1823）：奠定现代经济学基础的古典经济学家（中英双语）

他最著名的贡献包括：✅比较优势理论——解释了国际贸易的核心逻辑，为全球化奠定了基础。✅地租理论——分析了土地收益的变化

阿正的梦工坊·2025-02-18 15:45

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。本书特点：1.专家编撰：由资深专家精心编撰，通俗易懂，娓娓道来2．范例丰富：100余个编程教学示例，帮你深入理解，边学习、边操练。3.实战应用：6大典型应用，原理与实操并重，快速掌握提升实战能力。4技术先进：视觉transformer模型详解，紧跟大模型核心技术。5易于上手：Pytorch详解并使用Pyt

全栈开发圈·2025-02-18 15:44

神经网络常见激活函数 10-GELU函数

GELU高斯误差线性单元（Gaussianerrorlinearunit）函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=

亲持红叶·2025-02-18 15:11

人工智能到底是什么？

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一门研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。

yzx991013·2025-02-18 14:05

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，

Shenrn_·2025-02-18 14:34

《从入门到精通：蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》（十四）-地牢大师、全球变暖、大臣的旅费

通过这些问题，我们不仅能提升算法能力，还能进一步理解如何将理论知识应用到实际问题中，解决复杂的编程任务。地牢大师你现在被困在一个三维地牢中，需要找到最快脱离的出路！

程序猿零零漆·2025-02-18 13:57

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

2024山东省职业院校技能大赛“网络空间安全”赛题及赛题解析（超详细）_2024年山东省职业院校技能大赛中职组网络安全赛项竞赛样题(2)

如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识（2天）①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。

2401_84252820·2025-02-18 13:52

【数据结构】数据结构类型、定义、如何选择

文章目录一、数据结构类型与定义二、数据结构在实际编程里的应用三、如何根据不同的需求选择适合的数据结构四、在数据库中选择数据结构要考虑的因素一、数据结构类型与定义数组（Array）●定义：一种线性数据结构

L-ololois·2025-02-18 12:18

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

栈和stack

栈和stack栈是一种访问受限的线性表进栈和出栈时记得检查空间还有没有longlongint最大能存的数是2^63-1如何用逆波兰表达式求结果（一般用栈）：1.遇到数，直接进栈2.遇到操作符，弹出两个栈顶元素

刃神太酷啦·2025-02-18 07:24

数据结构单链表

目录线性表的链式存储结构1、链接存储方法2、结点结构3、头指针head和终端结点线性表链式存储结构的建立单链表的基本操作1、初始化单链表2、得到一个结点3、头插法4、尾插法5、pos位置插入6、是否为空

ZY-JIMMY·2025-02-18 07:18

书籍-《概率论I：随机变量与分布》

在处理这一主题的各种方法中，选择了基于测度理论的最现代方法：尽管这种方法需要更高的数学抽象和精密度，但对于更高级话题如

·2025-02-18 04:12

知识图谱neo4j—利用python进行知识入库

python进行知识入库作为一个写sql出生的菜鸡，在这里分享一下去年11月到12月之间研究的关于知识图谱的课题相关知识，由于客户的原因最终该项目没有继续进行下去，但是有些经验还是可以跟大家分享一下，理论知识就不说了

gcl_code·2025-02-18 03:38

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