数学

高等数学同济第七版第一章课后答案上册 高等数学同济第七版课后答案上册 下载地址： 链接： https://pan.baidu.com/s/185C8RB4Y9pYO84V4Rup1Wg 提取码：p7o4 如果链接失效扫一扫右侧，回复 高等数学答案 即可免费获取 百度文库所有文档原格式下载方法 回复 文库免费下载 转载自： https://www.cnblogs.com/need/p/11494994.html 高等数学同济第七版课后答案下册 高等数学同济第七版课后答案上册 下载地址： 链接： https://pan.baidu.com/s/185C8RB4Y9pYO84V4Rup1Wg 提取码：p7o4 如果链接失效扫一扫右侧，回复 高等数学答案 即可免费获取 百度文库所有文档原格式下载方法 回复 文库免费下载 转载自： https://www.cnblogs.com/need/p/11494994.html 高等数学同济第七版课后答案下册 来源： https://www.cnblogs.com/jihuopojie/p/11538226.html

GAN在生成任务上与其他方法对比 Machine Learning (ML) 本质上是寻找一个函数 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y ，通过网络来近似这个函数。 Structured Learning (SL) 输出相对于ML更加复杂，可能是图、树、序列……通常ML的问题，每个类别都会有一些样本，但是SL则不会——输出可能是输入从来没见过的东西。 在 GAN 之前， auto-encoder (AE) 非常常用。AE结构：输入 → \to → encoder → \to → vector c → \to → decoder → \to → 输出。训练的时候要使得输入输出尽可能相近。当做生成任务的时候，截取AE的decoder部分，随机给vector c，输出即生成的结果。所以可见AE可以用于做生成——即将decoder输出视为生成信息。但是这种训练方式面对一个问题，假设A、B都是训练集信息，针对A、B网络能够很好的进行生成，但是当面对 0.5 A + 0.5 B 0.5A+0.5B 0 . 5 A + 0 . 5 B 网络将会不知道输出应该是什么（最大的可能是两个图像的堆叠）。 对AE的改进叫做 variational-AE (VAE) 在之前模型结构的基础上，对输入加上了噪声，其余不变。这种操作能够让模型能加稳定。 VAE同样有一个问题

今天终于开通了博客园，先说说自己吧，今年刚毕业，工作两个月，方向是计算机视觉，模式识别，机器学习等。写这篇博客作为自己新的开始，记录自己在学习路上的点点滴滴，希望可以和广大博友交流，共同进步。就目前而言，我将自己最近的学习重心放在数学基础知识上。工作后才发现，数学是多么的重要，一些大神的文章的算法完全看不懂，一味的搬移和修改代码，即使程序实现，但没有亲自推算一边算法的过程，就感觉不是自己的知识。 目前正在学习的资料有：孟老师的《矩阵理解》，科学空间的《新矩阵理解》，神奇的矩阵，重温微积分，矩阵分析，数学之美，重温微积分等。 不积硅步，无以至千里，希望不忘初心，与君共勉！ 来源： https://www.cnblogs.com/gy-jhh-12138/p/7552869.html

待整理 1. SVD丨 博客1 丨 分解方法 丨 补充知识 ： 1). 正交矩阵的性质：如果 是正交矩阵（即 A A T = A T A = E AA^{T}=A^{T}A=E A A T = A T A = E ），那么 A − 1 = A T A^{-1}=A^{T} A − 1 = A T 代码实现 ： pytorch函数 from PIL import Image pil_img = Image . open ( '1.jpg' ) tensor_img = T . ToTensor ( ) ( pil_img ) input2 = tensor_img u , s , v = torch . svd ( input2 , compute_uv = True ) print ( s . shape ) print ( u . shape ) print ( v . shape ) dimsion_start = 0 dimsion_end = 9 fig = plt . figure ( ) for d_end in range ( 1 , dimsion_end + 1 ) : ax = fig . add_subplot ( 3 , 3 , d_end ) u_ = u [ : , : , dimsion_start : d_end ] v_ = v [ : , : ,

从数学分析的课本讲起吧. 复旦自己的课本应该可以从六十年代上海科技出的算起(指正式出版),那本书在香港等地翻印后反应据说非常好,似乎丘成桐先生做学生的时候也曾收益与此. 到90年代市面上还能看到的课本里面,有一套陈传璋先生等编的,可能就是上面的书的新版,交大的试点班有几年就拿该书做教材.另外有上海科技版的欧阳光中(谷先生的连襟),秦曾复,朱学炎三位编的课本,好象后来数学系不用了,计算机系倒还在用.那本书里面据说积分的第二中值定理的陈述有点小错. 总的说来,这些书里面都可以看到一本书的影子,就是菲赫今哥尔茨的"数学分析原理",其原因,按照秦老师的说法,是最初在搞教材建设的时候,北大选的"模本"是辛钦的"数学分析简明教程",而复旦则选了"数学分析原理". 后来自然有欧阳先生和姚允龙老师的那本数学分析.我不否认那是一种尝试,但是感觉上总有点别扭.以比较新的观点来看数学分析这样经典的内容在国际上的确是一种潮流,但是从这个意义上说该书做得并不是非常好.而且从整体的 课程体系上说,在后面有实变函数这样一门课的情况下是否有必要引入Lebesgue积分值得商榷. 下面开始讲一些课本,或者说参考书: 菲赫今哥尔茨 "微积分学教程","数学分析原理". 前一本书,俄文版共三卷,中译本共8本; 后一本书,俄文版共二卷,中译本共4本. 此书堪称经典. "微积分学教程"其实连作者

我好菜啊…… 欧拉函数 欧拉函数φ(n)，是小于n且和n互质的正整数（包括1）的个数。 性质： 1.对于质数n： $φ(n)=n-1$ 2..对于n=p k $φ(n)=(p-1)*p^{k-1}$ 3.积性函数的性质： 对于互质的m，n，有: $φ(n*m)=φ(n)*φ(m)$ 4.欧拉函数的计算式: $φ(n)=n*\Pi (1-\frac{1}{p_i})$ 5.求小于n且与n互质的数的和： $S=n*φ(n)/2$ 欧拉定理 对于互质的a，m，有: $a^{\varphi (m)}\equiv 1(mod\ m)$ 可以看出费马小定理是欧拉定理的特殊情况。 欧拉定理可以用于指数取模，即$x^y\ \equiv x^{y\ mod\ \varphi (p)}\ (mod\ p)$，p为质数 欧几里得定理 $gcd(a,b)=gcd(b,a\ mod\ b)$ 扩展欧几里得 已知a，b，求解一组x，y，使他们满足$ax+by=gcd(a,b)$ 证明： ax+by=gcd(a,b); 1. (1) $a = 0$，$ax+by = gcd(a,b) = gcd(0,b) = b$, 此时$x = 0$(此时x的值是任意的)，$y = 1$； (2)$b = 0$,$ax + by = gcd(a,b) = gcd(a,0) = a$, 此时$x = 1,y = 0$

红的为已A，黄色待A，绿色A了有疑问。 努力A完.方便自己系统A题 不断更新中.................. 水题： 1001 1004 简单题 1005 找规律 （循环点，周期问题） 1008 1012 1013 简单题（有个小陷阱，大数） 1017 1018 简单数学题 1019 简单数学题 1020 简单的字符串处理 1021 找规律的数学题，周期8 1030 简单题，找规律的数学题 1089~1096 （练习输入输出的8个题目） 1076 简单题 1014 简单题,暴力可以理解，另一种不能理解 1002 简单的大数 1006 感觉有点BT的题，我到现在还没过 1007 经典问题，最近点对问题，用分治 1009 贪心 (入门题) 1010 入门搜索题（奇偶剪枝很关键) 1011 1015 可以看作搜索题吧 （穷举） 1016 经典的搜索 （回溯） 1022 数据结构的题（栈的应用） （过一段时间会忘记，需巩固） 1023 特殊的数（Catalan Number） 1024 经典DP，最大M子段和 1025 经典DP，最长递增子序列（要用NLogN的方法过，2分查找+DP） 1026 搜索 （BFS+优先队列，，输出路径比较麻烦） 1027 数学题（或用STL） 1028 经典问题，整数拆分，用母函数做 1029 简单题（hash 哈希） 1030 简单题（数学题，找规律

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3.10 8—10:00 上网课 英语 10:10—12:00 上网课 高等数学 14:30—17:30 近代历史课统一看学校要求的视频 然后写数学作业，看一会java 19:30—21:40 看java视频 来源： CSDN 作者： huyidai 链接： https://blog.csdn.net/huyidai/article/details/104784122

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