做了定积分的概念与性质例题和课后习题，以及微积分基本公式的部分例题 ...
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2017-05-02 23:30:37
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开始，线性代数和微积分了，不怕、不怕、 背命令就行了。。。 线性代数 解线性方程组： Ax=b A是系数矩阵，x未知数，b是列向量 如果有唯一解,直接x=b\A 第二 B=null(A,'r')求Ax=0的基础解系，B的列向量就是基础解系的列向量 C=null(A) 求出基础解系后将基础解系向量正交... ...
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2017-04-30 01:06:33
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这本书比较厚。刚开始读。新的策略是一路读、一路记笔记。 【前言】 拿到一本书，最好先看看前言。因为前言是作者在给你介绍写这本书的思路，也会向你传递你该如何使用这本书等信息，有时也会提及他写书的心路历程等等。 这本书的前言就讲到了读者可能提出的一些常见问题，以及作者写作本书的框架。 让我觉得有意思的是 ...
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2017-04-25 10:00:28
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深度学习说到底就是要调节网络中得权重，使网络的分类结果更接近于训练值。这个重复迭代的过程又是一个线性回归的问题。在这种可能会用到高数，线性代数，概率论中的知识。 一、数学基础提一提。 1.高数中得知识。 高数中最重要的就是微积分了，那在深度学习中出现最多的一个概念就是梯度。什么是梯度呢?要说导数，学 ...
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2017-04-23 20:14:22
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不夸张地说（提示：群主要吹NB），从小到大，我最喜欢的课就是数学了，含几何、微积分、线性代数、概率论。数学老师是我的最佳暗恋对象，无论年轻小伙还是鹤发童颜。高中时曾经有位聪明的帅哥问过数学老师（一位鹤发童颜的老头），觉得我们班上数学概念掌握的最好的人是谁，老师略一沉吟答：应该是xxx了。因为数学概念 ...
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2017-04-17 22:06:12
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做此题完全是为了练积分。 【普通求导版】 Select Code 【辛普森自适应版】 Select Code ...
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2017-03-31 21:23:57
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上午的内容是看3段高等数学视频，并做笔记，内容为一元函数微积分的应用，分为导数的应用和积分的应用，导数的应用有极值的判别，拐点的判别，求渐近线和求最值，积分的应用为求面积和体积 ...
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2017-03-29 13:03:59
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神经网络的训练算法，目前基本上是以Backpropagation (BP) 反向传播为主（加上一些变化），NN的训练是在1986年被提出，但实际上，BP 已经在不同领域中被重复发明了数十次了（参见 G...
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2017-03-08 11:38:26
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关于webpack的资料大体分3处 ，一处是官网（纯英文，资料比较多）,一处是中文网（不建议，就如不知道谁说的一句话，讲的是1+1，而实际用的却是微积分难度），还有各大博客，知识点零散，无系统知识架构，所以只好慢慢根据官网总结。配置文件config：可以自己写也可以默认的webpack init生成... ...
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2017-03-06 11:51:21
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sigmoid 容易出现gradient vanishing 函数输出并不是zero-centered 幂运算相对来讲比较耗时 容易出现gradient vanishing 函数输出并不是zero-centered 幂运算相对来讲比较耗时 Gradient Vanishing 优化神经网络的方法是B ...
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2017-03-04 14:22:32
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