（1）单选题<!DOCTYPE html> 对于高斯色噪声w~N(0,Cw)中随机信号s~N(0,Cs)检测，下列检验统计量正确的是 A T(z)=zT.s^， (zT为z的转置，s^为s的估计) B T(z)=zT.inv(Cw).s^， (zT为z的转置，s^为s的估计,inv表示矩阵逆) C ...
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2020-12-29 12:02:30
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基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，每一层的神经元构成一个激活函数阵列（即非线性映射），信号便从输入层开始反复的重复这两个过程直到输出层，也就是已经在
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2020-12-29 11:49:23
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在线性代数（一）中，小夕主要讲解了映射与矩阵的关系；在线性代数（二）中，小夕讲解了映射视角下的特征值与特征向量的物理意义。本文与下一篇会较为透彻的解析一下向量的二范数与一范数，他们在机器学习任务中是最常用，有时甚至是核心的东西哦。首先，来一个俗俗的开篇。向量x的p范数表示如下：由此，p=1、p=2就分别代表1范数和2范数。本文只看p=2的情况。二范数相信大家在大一学线性代数的时候就已经被灌输了“用
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2020-12-29 11:49:08
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题目 输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5] 解题思路 考虑设定矩阵的“左、上、右、下”四个边界，模拟以上矩阵遍历顺序 算法流程： 空值处理： 当 matrix 为空时，直接返回空列表 [] 即可。 1.初始化： 矩阵 ...
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2020-12-28 11:22:23
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如有错误，欢迎在评论区或私信我指出。 $Page.101\1.\ D(A)=D(A^{(1)},A^{(2)},A^{(3)},A^{(4)})=D(1000A^{(1)}+100A^{(2)}+10A^{(3)}+A^{(4)},A^{(2)},A^{(3)},A^{(4)})\\quad 又\ ...
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2020-12-25 11:57:12
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$T$ 组测试数据，每次给一个 $n\times n$ 的矩阵，每行每列都是个 $1\to n$ 的排列。有 $m$ 次操作，如果是 `UDLR` 就是要把整个矩阵每行/每列往一个方向循环移动一格。如果是 `IC`，就是把矩阵每行/每列变成原来的逆矩阵。求最后的矩阵。
数据范围：$1\le T\l... ...
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2020-12-25 11:42:36
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文|rumor酱编|YY一提到模型加速，大家首先想到的就是蒸馏、（结构性）剪枝、量化（FP16），然而稀疏矩阵（sparsematrix）运算一直不被大家青睐。原因也很简单，一是手边没有现成的代码（懒），二是即使用了，速度也不一定有之前的稠密矩阵（densematrix）快。不过，框架的开发者们并没有停下他们的脚步，就在不久前，HuggingFace开心地宣布，他们可以支持稀疏矩阵运算啦！75%的
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2020-12-24 12:14:24
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import numpy as np import os os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录 import warnings warnings模块可以去除警告信息 import scipy.sparse as sp 稀疏矩阵库 from time import time from sk ...
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2020-12-24 11:41:51
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图源：unsplash看看这个美丽的森林，现在，假设你有机会在其中进行数据分析。你的任务是找出森林中每个区域的熊猫数量与树木数量的比。成功分析后，会发现树木的密度高于熊猫密度。转换为矩阵形式，差不多是这个样子：图源：freepik.com其中散落着一些可爱的大熊猫，但是矩阵的密度主要源于树木。设树木值=“0”，则熊猫值=任何非零值，表示为“1”。然后，该图像将变成由0和1组成的矩阵，这意味着整个矩
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2020-12-21 11:51:39
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Python科学计算库Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 1、简介 Numpy是常用的科学计算库。 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray ...
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2020-12-21 11:44:01
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