mysql我们常用到的引擎有 MyISAM 和 InnoDB 这两种，这里我们暂时只做这两种的简介。 UPDATE INSERT Delete 对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但 是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联 合索引 更好和更快的 ...
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数据库 时间：
2017-05-31 00:18:44
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查阅随机数相关资料，特做整理 首先说一下java中产生随机数的几种方式 EN。。。其实在Random的默认构造方法里也是使用上面第三种方法进行随机数的产生的。 对于方法二中的Random类有两种构建方式：带种子和不带种子 不带种子：此种方式将会返回随机的数字，每次运行结果不一样，相当于用System ...
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编程语言 时间：
2017-05-06 19:59:18
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对称阵A 相应的，其对应的映射也分解为三个映射。现在假设有x向量，用Ａ将其变换到Ａ的列空间中，那么首先由U'先对x做变换： 由于正交阵“ U的逆=U‘ ”，对于两个空间来讲，新空间下的“ 基E' 坐标 x' ,原空间E 坐标x ”有如下关系 EX=E'X' > X=E'X' > X'=(E'的逆)x ...
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2017-04-24 21:06:40
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机器学习中的矩阵方法04：SVD 分解 前面我们讲了 QR 分解有一些优良的特性，但是 QR 分解仅仅是对矩阵的行进行操作（左乘一个酉矩阵），可以得到列空间。这一小节的 SVD 分解则是将行与列同等看待，既左乘酉矩阵，又右乘酉矩阵，可以得出更有意思的信息。奇异值分解( SVD, Singular V ...
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2016-12-10 00:27:36
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目前为止，我们已经知道Ax=bAx=b要么有解要么无解，如果bb 不在列空间C(A)C(A) 里，那么这个系统就是矛盾的，高斯消元法就会失败。当有几个方程和一个未知量时失败完全可以确定：
2x3x4...
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2016-09-08 18:35:57
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在线性代数中一个非常重要的概念就是向量空间R^n，这一章节将主要讨论向量空间的一系列性质。 一个向量空间是一些向量元素构成的非空集合V，需要满足如下公理： 向量空间V的子空间H需要满足如下三个条件： 两个定理均在阐述如何构成子空间，其证明也只需要简单的证明构造出的子空间满足子空间H需要满足的三个条件 ...
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移动开发 时间：
2016-09-07 22:48:51
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4个子空间： 行空间，0空间 列空间，A转置的0空间。 什么是正交向量？两个向量夹角是90度。 直角意味着：x + y 所得到的新向量 = x + y |x|^2 + |y|^2 = |x+y|^2 怎么证明呢？ x’*x + y’*y = (x+y)’*(x+y) = (x’+y’)*(x+y) ... ...
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2016-06-07 01:12:07
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实现斐波拉契数列：1,1,2,3,5,8...，当n>=3时，f(n)=f(n-1)+f(n-2)。解：求解斐波拉契数列方法很多，这里提供了4种实现方法和代码，由于第5种数学公式方法代码太过繁琐，只做简单介绍方法一：递归调用,每次递归的时候有大量重复计算，效率低，可将其调用的过程转化成一颗二..
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2016-05-09 07:20:34
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Preface 四个基本的子空间： 矩阵A的行空间、行零空间、列空间、列零空间。 线性代数的核心。 线性代数中的重要操作：向量之间的组合。 行空间：所有行向量的线性组合； 列空间：所有列向量的线性组合。 A*x，是A的列空间的线性组合。 矩阵的逆和行列式值计算很慢。 本书结构：标量 向量 子空间 微 ...
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2016-05-03 22:04:38
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上一篇文章讲述了Ax=0的解和矩阵A的零空间。这里我们讨论Ax=b的解以及矩阵A的列空间。 Ax=0是肯定有解的，由于总存在x为全零向量。使得方程组成立。而Ax=b是不一定有解的。我们须要高斯消元来确定。我们还是利用上一篇讲述了Ax=0的解的矩阵A来举例说明： 我们能够得到上述方程组的增广矩阵(等式
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2016-03-10 20:15:27
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