矩阵

jquery的each方法： each()方法能使DOM循环结构简洁，不容易出错。each()函数封装了十分强大的遍历功能，使用也很方便，它可以遍历一维数组、多维数组、DOM, JSON 等等 在javaScript开发过程中使用$each可以大大的减轻我们的工作量。 下面简单介绍一下each的几种常用方法 each处理一维数组： var arr1 = [ " aaa " , " bbb " , " ccc " ]; $.each(arr1, function (i,val){ alert(i); alert(val); }); alert(i)将输出0，1，2 alert(val)将输出aaa，bbb，ccc each处理二维数组 　　 var arr2 = [[ ' a ' , ' aa ' , ' aaa ' ], [ ' b ' , ' bb ' , ' bbb ' ], [ ' c ' , ' cc ' , ' ccc ' ]] 　　 $.each(arr, function (i, item){ alert(i); alert(item); 　　 }); arr2为一个二维数组，item相当于取这二维数组中的每一个数组。 item[0]相对于取每一个一维数组里的第一个值 alert(i)将输出为0，1，2，因为这二维数组含有3个数组元素 alert(item)将输出为

第一题：输入出生日期，判断到18岁时的天数。若没有18岁，则输出-1。 思路：使用SimpleDateFormat,将输入的字符串自动转换为日期格式。 1 输入的出生日期为birthday,转换为日期birthDate； 2 之后，将年份+18，使用String.format进行拼接，将18岁生日时的日期拼接为字符串后转为日期。 3 最后根据时间戳计算总的毫秒数，总的毫秒数除以每天的毫秒数，即得出天数。 第二题：牛客网正则表达式 第三题思路：（暴力求解）N最大为10000,若全部都买150的药品.则可买68份；若全部都买200的药品，则可买51份；若全部买350的药品，则可买29份。采用组合方式，三层for循环找出所有可能的购买方式，将所有购买方式所用费用存入数组。对数组进行排序。输入随身钱数T，根据二分查找方法，从费用数组中找到小于T的最大值即可。 问答题一： 1 判断矩阵交叉：矩阵A[2*3]，矩阵B[3*3] 思路：若交叉，则将矩阵合在一起后的宽度 < 2+3；高度<3+3. 2 判断元素是否在矩阵内部:元素(x,y),矩阵[m,n] 思路：x,y与矩阵右下角元素坐标作对比，判断大小。 来源： CSDN 作者： Consck 链接： https://blog.csdn.net/u013053615/article/details/94380525

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 实验报告 课程名称： 机器学习 课程类型： 必修 实验题目： 多项式拟合正弦函数 一.实验目标 掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本) 二.实验要求和实验环境 实验要求 生成数据，加入噪声； 用高阶多项式函数拟合曲线； 用解析解求解两种loss的最优解（无惩罚项和有惩罚项） 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）； 用你得到的实验数据，解释过拟合。 用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工具。 实验环境 Microsoft win10 1809 python 3.7.0 Sublime Text 3 三.设计思想 1.算法原理 (0)数据的产生 x为 到 之间的随机数. 噪音 由一个标准正态分布函数 *0.1 产生 y = sin(x) + 利用循环, 根据x产生范德蒙德矩阵X 将 X, y 都转为矩阵类型 (1) 解析解(不带惩罚项) 误差函数: 将上式写成矩阵形式: 通过将上式求导我们可以得到式 令 得到

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 实验报告 课程名称： 机器学习 课程类型： 必修 实验题目： 多项式拟合正弦函数 一.实验目标 掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本) 二.实验要求和实验环境 实验要求 生成数据，加入噪声； 用高阶多项式函数拟合曲线； 用解析解求解两种loss的最优解（无惩罚项和有惩罚项） 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）； 用你得到的实验数据，解释过拟合。 用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工具。 实验环境 Microsoft win10 1809 python 3.7.0 Sublime Text 3 三.设计思想 1.算法原理 (0)数据的产生 x为 到 之间的随机数. 噪音 由一个标准正态分布函数 *0.1 产生 y = sin(x) + 利用循环, 根据x产生范德蒙德矩阵X 将 X, y 都转为矩阵类型 (1) 解析解(不带惩罚项) 误差函数: 将上式写成矩阵形式: 通过将上式求导我们可以得到式 令 得到

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