二维差分 我们有一个矩阵，如下图所示： 假设我们有这么一个矩阵： 1 2 4 3 5 1 2 4 6 3 5 9 二维前缀和公式： sum[i][j]=sum[i][j-1]+sum[i-1][j]-sum[i-1][j-1]+arr[i][j]; 差分： 如果我们要在左上角是 (x1,y1)，右下 ...
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2020-12-04 11:48:01
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设 \(A_1,A_2,...,A_n\) 为样本空间的一个划分, 且 \(P(A_i) > 0, i = 1,2,...,n\), 对任意随机事件 \(B \subset \Omega\), 当 \(P(B) > 0\) 时, 则有 \(P(A_i|B) = \frac{P(B|A_i)P(A_i ...
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2020-12-04 11:01:25
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格林某式： 设闭区域 \(D\) 由分段光滑的曲线 \(L\) 所围成，函数 $P(x,y)$及$Q(x,y)$在 \(D\) 上具有一阶连续 偏导数，则有$\iint \limits_D (\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\parti ...
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2020-12-03 11:36:30
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JMeter中_time函数的使用走心原创第14期有时在接口测试时，其参数需要为时间戳或者是日期格式的数据。针对此问题，可以使用JMeter自带的_time函数来解决以上问题操作步骤：1、通过函数助手，生成一个_time函数：2、如果参数为时间戳，那公式为：${__time(,)}：默认该公式精确到毫秒级别，13位数${__time(/1000,)}：该公式精确到秒级别，10位数3、如果参数需要为
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2020-12-02 12:33:52
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为什么要对数据进行归一化处理在喂给机器学习模型的数据中，对数据要进行归一化的处理。为什么要进行归一化处理，下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。1例子假定为预测房价的例子，自变量为面积，房间数两个，因变量为房价。那么可以得到的公式为：其中代表房间数，代表变量前面的系数。其中代表面积，代表变量前面的系数。首先我们祭出两张图代表数据是否均一化的最优解寻解过程。未归一化：归一化之后为什么会出现上述两个
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2020-11-27 11:26:59
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通俗理解激活函数的另一种解释激活函数其中一个重要的作用是加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。这个解释形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？这篇文章已经解释的比较清楚。下面从另一个角度来解释一下激活函数的作用，特征的充分组合。首先我们看一个简单的感知机如下：其中x1,x2输入均为特征的输入激活函数采取sigmoid函数,公式表达如下：此时，我们可能看不出什么不同，但是根据泰勒展开，我们
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2020-11-27 11:26:45
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全部内容在《数学手册》, 内容暂时不全, 因要考试, 故暂时只先整理可能用得到的, 等考完试再把全部公式补上 首先回顾一下泰勒展开式: 设函数 \(f(x)\) 在 \(x_0\) 的某个邻域 \(O(x_0, r)\) 中能展开幂级数, 则它的幂级数展开就是 \(f(x)\) 在 \(x_0\) ...
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2020-11-20 11:38:09
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单级排序 数据源： 任意查询表 目标： 对其中一列数据进行排序 操作过程： 选取对象》【主页】》【排序】》【升序排序】 选取对象》【主页】》【排序】》【降序排序】 M公式： 升序：= Table.Sort(步骤名,{"列名", Order.Ascending}) 降序：= Table.Sort(步骤 ...
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2020-11-19 12:40:18
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线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。举个栗子：商家卖鞋，可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y，来预估“定价与销量的关系”（y=ax+b），以辅助对鞋子进行最佳定价。一、几个基本概念回归(regression)：用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1,X2,X3)，这里回归函数f(X1,X2,X3)可能是任意函数。线性回归(li
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2020-11-18 12:20:33
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工程架构方向的程序员，看到推荐/搜索/广告等和算法相关的技术，心中或多或少有一丝胆怯。但认真研究之后，发现其实没有这么难。今天的1分钟系列，给大家介绍下推荐系统中的“协同过滤”，绝无任何公式，保证大伙弄懂。什么是协同过滤（CollaborativeFiltering）？答：通过找到兴趣相投，或者有共同经验的群体，来向用户推荐感兴趣的信息。举例，如何协同过滤，来对用户A进行电影推荐？答：简要步骤如下
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2020-11-18 12:19:03
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