阮行止 上海洛谷网络科技有限公司 讲师 intro 很有意思的问题.以往见过许多教材,对动态规划(DP)的引入属于"奉天承运,皇帝诏曰"式:不给出一点引入,见面即拿出一大堆公式吓人:学生则死啃书本,然后突然顿悟.针对入门者的教材不应该是这样的.恰好我给入门者讲过四次DP入门,迭代出了一套比较靠谱的教学方法,所以今天跑过来献丑. 现在,我们试着自己来一步步"重新发明"DP. 从一个生活问题谈起 先来看看生活中经常遇到的事吧--假设您是个土豪,身上带了足够的1.5.10…

浅入动态规划 dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems. 最近进行动态规划的学习,看到了一个很好的例子,现在把它记录下来仅供自我知识梳理 1. 从一个生活问题谈起 作者:阮行止 先来看看生活中经常遇到的事吧--假设您是个土豪,身上带了足够的1.5.10.20.50.100元面值的钞票.现在您的目…

4 x i x i = - 4 就是"4"在数轴上旋转了180度. 那么4 x i = 4i 就旋转了90度. 复数的意义就表示旋转 乘以-1,表示x正半轴的数,围绕原点,逆时针偏转180°,落到x负半轴: 乘以i,表示x正半轴的数,围绕原点,逆时针偏转90°,落到y正半轴: 乘以-i,表示从x正半轴,围绕原点,逆时针偏转270°,落到y负半轴. (所以你看,这就是i∧2的由来,旋转(乘)了两个"i",就是旋转(乘)了一个"-1". (作者:Ga…

https://www.zhihu.com/question/57668112/answer/155367561 Lyken 愿以有涯随无涯 收录于 编辑推荐知乎圆桌 · 296 人赞同了该回答 资历不深,入坑一年的我仅从个人角度谈谈理解,希望能抛砖引玉. GAN对于人工智能的意义,可以从它名字的三部分说起:Generative Adversarial Networks.为了方便讲述,也缅怀过去两周在某论坛上水掉的时间,我先从Networks讲起. Networks:(深度)神经网络 自从12年…

最好的解释:https://www.quora.com/What-is-an-intuitive-explanation-of-the-KKT-conditions# 作者:卢健龙链接:https://www.zhihu.com/question/38586401/answer/105273125来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 拉格朗日乘数法(Lagrange multiplier)有很直观的几何意义.举个2维的例子来说明:假设有自变量x和y,给定…

论 Web 前端加密的意义 Web前端密码加密是否有意义? https://www.zhihu.com/question/25539382 https://blog.csdn.net/hla199106/article/details/45114801 http://www.cnblogs.com/benpaodexiaopangzi/p/6120903.html https://segmentfault.com/q/1010000010782563/a-1020000010784501 htt…

[转载]torch参数:torch.backends.cudnn.benchmark的意义 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/73711222 完整版请看原文,这里只截取一部分结论性的东西: 设置 torch.backends.cudnn.benchmark=True 将会让程序在开始时花费一点额外时间,为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法,进而实现网络的加速.适用场景是网络结构固定(不是动态变化的),网络的输入形状(包括 batch size,图片大小…

自然是有很大意义的.下面我可能说的比较多--方便题主能够更全面的了解为什么说是有有意义的.另外,本文是以Java的角度谈前后端分离.放心,大家一定会有种是我了,没错,的感觉. 一.先来明晰下概念 前后端分离是通过Ngnix+Tomcat的方式(也可以中间加一个Node.js)有效的进行解耦,并且前后端分离会为以后的大型分布式架构.弹性计算架构.微服务架构.多端化服务(多种客户端,例如:浏览器,车载终端,安卓,iOS等等)打下坚实的基础.这个步骤是系统架构从猿进化成人的必经之路. 它的核心思想是前…

Candidate Elimination Thanks for Sanketh Vedula. This is a good demo to understand candidate elimination algorithm that I have optimized based on this guy's good work. rika@rika-UX303UB$ ./a.out <Input> Number of Features: <Input> Number of At…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…