原创 概率論：均值、標準差、方差、矩
一、均值 離散情況： X‾=∑i=1nXin\overline{X}={\sum_{i=1}^nX_i\over n}X=n∑i=1nXi 二、標準差 S=∑i=1n(xi−X‾)2n−1S=\sqrt{{\sum_{i=1
2020-06-15 13:11:05
原创 複變函數：傅里葉級數、傅里葉變換
一、傅里葉級數 1.1 對週期函數進行分解的猜想 拉格朗日等數學家發現某些週期函數可以由三角函數的和來表示，比如下圖： 而另外一位數學家猜測任意週期函數都可以寫成三角函數之和。 1.2 分解的思路 1.2.1 常數項 根據週期函
2020-06-15 13:11:05
原创 概率論：中心極限定理、馬爾科夫不等式、切比雪夫不等式、大數定理
一、中心極限定理 1.1 獨立同分布的中心極限定理 1.1.1 定理 設X1,X2,...,Xn爲相互獨立、服從同一分布的隨機變量序列，且E(Xi)=μ,D(Xi)=σ2≠0(i=1,2,...n)，則對於任意x，有：設X_1,X
2020-06-15 13:11:05
原创 概率論：多元高斯分佈
一、多元高斯分佈： 一元高斯分佈的概率密度函數如下所示： p(x)=1σ2π⋅e−12(x−μσ)2(1)p(x)={1\over\sigma\sqrt{2\pi}}\centerdot e^{-{1\over2}({x-\mu\
2020-06-15 13:10:55
原创 矩陣知識：矩陣乘法
一、從高斯消元法到矩陣乘法： 1.1 高斯消元法 假設存在如下的方程： 將方程化爲如下的形式是高斯消元法的目標： {R=?G=?B=?\begin{cases} R=?\\G=?\\B=? \end{cases}⎩⎪⎨⎪⎧R=
2020-06-06 12:32:35
原创 矩陣知識：特徵值&特徵向量
一、特徵值&特徵向量 1.1 直觀印象 如果把矩陣看作是運動，對於運動而言，最重要的是運動的速度和方向，那麼： 特徵值就是運動的速度 特徵向量就是運動的方向 既然運動最重要的兩方面都被描述了，特徵值、特徵向量自然可以稱爲運動（
2020-06-06 12:32:35
原创 優化問題
一、約束優化問題： minwf(w)s.t.gi(w)≤0(i=1,...,k)hj(w)=0(j=1,...l)min_w f(w) \\ s.t. \\ g_i(w)\le 0 (i=1,...,k)\\h_j(w)=0(j=
2020-06-03 12:49:17
原创 操作系統面試知識複習
線程和進程的比較： 概念： 進程：是計算機中的程序關於某數據集合上的一次運行活動，是系統進行資源分配和調度的基本單位，是操作系統結構的基礎。在當代面向線程設計的計算機結構中，進程是線程的容器。程序是指令、數據及其組織形式的描述，進
2020-05-25 19:17:27
原创 c++各種常用庫
cmath： 開根號： #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; int main(){ double x=8; cout<<pow(x,1.0/3)<
2020-05-08 19:27:49
原创 ubuntu文件系統知識
PATH環境變量： PATH is an environmental variable in Linux and other Unix-like operating systems that tells the shell whi
2020-04-21 11:24:01
原创 DFS && BFS
深度優先搜索和廣度優先搜索的比較： 深度優先搜索是按照樹的層次來搜索一張圖的，假設一個節點衍生出來的相鄰節點的平均個數是N個，那麼當起點開始搜索的時候，隊列有一個節點，當起點拿出來後，將它相鄰的節點放進去，那麼隊列就有N個節點，當
2020-04-21 11:24:01
原创 pytorch項目源碼理解
np.random.seed() && torch.manual_seed() 這兩個隨機數種子的作用是使pytorch中的結果可以復現，在神經網絡中參數是進行隨機隨機初始化的，所以每次初始化會得到不同的初始化參數，這樣每次訓練出
2020-04-21 11:24:01
原创 python各個模塊
os模塊 os.listdir(path=’.’) 以list形式返回路徑下的所有文件名，傳入path時要注意一點，路徑中的反斜線最好使用兩個，使用一個反斜線加字母容易產生反義歧義 import os x=os.listdir(
2020-04-21 11:24:01