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「学习笔记」线性代数学习笔记

假如想象 提交于 2021-02-18 01:47:30
受不了感性理解的线性代数。这个笔记说是线性代数,实际上只是矩阵的入门知识&线性基。 矩阵相关定义 矩阵加法、减法、乘法、数乘不会可以上网搜一下。 单位矩阵 :$I_n=\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & \cdots & 0\ 0 & 1 & 0 & \cdots & 0\ 0 & 0 & 1 & \cdots & 0\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\ 0 & 0 & 0 & \cdots & 1\ \end{bmatrix}$ 假设$A$是一个​$n\times m$的矩阵,那么$I_n A=A I_m=A$ 转置矩阵 :$A$的转置矩阵通过交换$A$的行和列得到,记为$A^T$ 例子: $A=\begin{bmatrix} 1 & 2 \ 2 & 5 \ 7 & 0 \ \end{bmatrix},A^T=\begin{bmatrix} 1 & 2 & 7 \ 2 & 5 & 0 \ \end{bmatrix}$ 若$A=A^T$,称$A$为对称矩阵。例如无向图的邻接矩阵为对称矩阵。 根据定义能推出来:$A^TB^T=(BA)^T$ 如果把向量当成一个$1\times n$或$n\times 1$的矩阵,那向量也可以使用矩阵乘法的定则 若$x,y$都是$n$向量($n$行$1$列),那么$x^Ty=

移动端Chrome Inspect调试 (Android通过Chrome Inspect调试WebView的H5)(ios手机safari,chrome调试 windows)(如果inspect...

十年热恋 提交于 2021-02-18 01:46:49
ios +chrome调试 引用 https://segmentfault.com/a/1190000015428430 iTunes ios-webkit-debug-proxy-1.8-win64-bin.zip chrome最新版本最好 【Chrome】对ios-safari移动端的H5页面进行调试(ios-webkit-debug-proxy) ios 有问题。 点击Inspect,弹出开发者工具 后 不显示 手机的页面 ,代码已出现。 后期好了更新 调试Android上WebView的步骤: 开启手机上的USB调试功能 打开Chrome浏览器,地址栏输入:chrome://inspect/#devices, Chrome会自动检测手机上打开的App,并列出可调试的WebView页面,如图: 点击Inspect,弹出开发者工具进行调试(Android4.4开始支持,老版本Android检测不到webview。) 输入chrome://inspect可以调试android app里面的网页,如果inspect的时候,是空白, 那就在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件加入 61.91.161.217 chrome-devtools-frontend.appspot.com 61.91.161.217 chrometophone

从零开始学Keras(三)

依然范特西╮ 提交于 2021-02-18 01:46:23
点击上方“ 计算机视觉cv ”即可“进入公众号” 重磅干货第一时间送达 计算机视觉cv 【 导读 】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。 多分类问题   本节你会构建一个网络,将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别,所以这是多分类(multiclass classification)问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别,所以更具体地说,这是单标签、多分类(single-label, multiclass classification)问题的一个例子。如果每个数据点可以划分到多个类别(主题),那它就是一个多标签、多分类(multilabel, multiclass classification)问题。 路透社数据集   本节使用路透社数据集,它包含许多短新闻及其对应的主题,由路透社在 1986 年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括 46 个不同的主题:某些主题的样本更多,但训练集中每个主题都有至少 10 个样本。   与 IMDB 和 MNIST 类似,路透社数据集也内置为

PHP的cURL扩展库使用详解

不想你离开。 提交于 2021-02-18 01:46:05
<p>在还没有接触curl的时候,相信大家在获取网页内容的时,使用得最多的一个函数就是:file_get_contents(),但是它的可控制性不够灵活,无法处理错误情况,对于各种复杂情况的采集更是显得有点无能为力。因此,本文将为你介绍另外一种工具:cURL的使用方法,在后面也还会给出相关的几个案例,这些都是你使用file_get_contents()无法做到的。<br></p><h1>一、cURL库的介绍</h1><p>为了更好的理解下面的内容,这里先给出一个curl的最简单的案例</p><p>入门案例:</p><blockquote> <p>$url = "http://nosee123.com/test_post.php";</p> <p>$ch = curl_init($url); //初始化一个cURL会话</p> <p>curl_exec($ch); //执行一个cURL会话</p> <p>curl_close($ch); //关闭一个cURL会话</p> </blockquote><p>该案例的执行结果就是把$url的网页内容输出到你的浏览器上,其实这个案例的效果和使用file_get_contents()的结果是一样的,这是因为它没有设置任何的参数。但cURL的功能远远不止这些,下面我们开始讲解cURL更详细的使用方法。</p><p

C# XML 文档注释

醉酒当歌 提交于 2021-02-18 01:44:24
原文链接: http://www.shinater.com/DocsBuilder/help.html <summary> description </summary> 描述类型或类型成员。 description:对象的摘要。 <remarks> description </remarks> 添加有关某个类型的信息,从而补充由 <summary> 所指定的信息。 description:成员的说明。 <example> description </example> 使用方法或其他库成员的示例。这通常涉及使用 <code> 标记。 description:代码示例的说明。 <seealso cref=" member "/> 指定希望在“请参见”一节中出现的文本。 member:对可以通过当前编译环境进行调用的成员或字段的引用。必须将 member 括在双引号 (" ") 中。 <typeparam name=" name "> description </typeparam> 描述泛型类型或方法的单个类型参数。 name:类型参数的名称。将此名称用双引号括起来 (" ")。 description:类型参数的说明。 <param name=" name "> description </param> 描述方法的单个参数。 name:方法参数名。将此名称用双引号括起来 (" ")。

sql join

自作多情 提交于 2021-02-18 01:43:59
1.1.1 摘要 Join是关系型数据库系统的重要操作之一,SQL Server中包含的常用Join:内联接、外联接和交叉联接等。如果我们想在两个或以上的表获取其中从一个表中的行与另一个表中的行匹配的数据,这时我们应该考虑使用Join,因为Join具体联接表或函数进行查询的特性 本文将通过具体例子介绍SQL中的各种常用Join的特性和使用场合: 目录 Inner join Outer join Cross join Cross apply Cross apply 和 Inner join的区别 Semi-join和Anti-semi-join 1.1.2 正文 首先我们在tempdb中分别定义三个表College、Student和Apply,具体SQL代码如下: USE tempdb ---- If database exists the same name datatable deletes it. IF EXISTS(SELECT TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_NAME = 'College') DROP TABLE College; IF EXISTS(SELECT TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_NAME =

万字详解本地缓存之王 Caffeine

和自甴很熟 提交于 2021-02-18 01:40:39
点击上方 Java后端 , 选择 设为星标 优质文章,及时送达 Alben|https://albenw.github.io/posts/a4ae1aa2/ 排版公众号:JavaGuide 概要 Caffeine [1] 是一个高性能,高命中率,低内存占用,near optimal 的本地缓存,简单来说它是 Guava Cache 的优化加强版,有些文章把 Caffeine 称为“新一代的缓存”、“现代缓存之王”。 本文将重点讲解 Caffeine 的高性能设计,以及对应部分的源码分析。 与 Guava Cache 比较 如果你对 Guava Cache 还不理解的话,可以点击 这里 [2] 来看一下我之前写过关于 Guava Cache 的文章。 大家都知道,Spring5 即将放弃掉 Guava Cache 作为缓存机制,而改用 Caffeine 作为新的本地 Cache 的组件,这对于 Caffeine 来说是一个很大的肯定。为什么 Spring 会这样做呢?其实在 Caffeine 的 Benchmarks [3] 里给出了好靓仔的数据,对读和写的场景,还有跟其他几个缓存工具进行了比较,Caffeine 的性能都表现很突出。 使用 Caffeine Caffeine 为了方便大家使用以及从 Guava Cache 切换过来(很有针对性啊~),借鉴了 Guava Cache

python库之jieba小试牛刀 3

点点圈 提交于 2021-02-18 01:37:49
关键词提取 1 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件 sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件 关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径 关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径 #!usr/bin/env

统计代码行数

好久不见. 提交于 2021-02-18 01:33:42
今天忽然想要统计一下代码行数,于是找了一个非常好用的小公举,这里总结如下 首先下载小工具: 点击下载 1、解压压缩的文件,双击打开应用程序 2、选择源代码的文件夹并勾选选择所有类型 3、这时候你可能觉得这里面的所有类型仍然不可以满足,比如没有js和css vue这些类型,这时候你就可自定义了, 首先可以在当前页面点击添加看到新建类型,也可以在页面点击添加 例如,点击选择,就会弹出选择类型对话框,下面的添加按钮, 然后,新建以css为结尾的文件类型检索代码行数 4、点击OK,你在这里就可以,去检测行数啦 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4319888/blog/3299228