原文出处: 韩昊    # 作 者:韩 昊 # 知 乎:Heinrich # 微 博:@花生油工人 # 知乎专栏:与时间无关的故事 # 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师. # 转载的同学请保留上面这句话,谢谢.如果还能保留文章来源就更感激不尽了. 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是 2012 年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者…… 这篇文章的核心思想就是: 要让读者在不看任何数学公式的情况…
ACCA AI来袭会议笔记 Technology in Accounting 调研报告: http://cn.accaglobal.com/news/professional_report.html ACCA-于翔天分享 会计档案.财务凭证电子化合法化 财务 会计 金融 AI改变财务金融产业: 改变输入交互方式:非标准化信息输入 输出环节自动化:根据信息需求执行直接产出信息报告 人工智能对产业带来挑战:人工智能也可以财务作假 取代所有财务会计和一部分管理会计 企业数据分析公司CEO分享 这一波A…
2.也许是一个问题,暂时没给出解答. 2015年7月5日 1. 这个一个笔记类型的数学杂志, 打算用来记录自己学数学时做的笔记,一般几页纸一期. 觉得有意思就摘抄下来,或者自己的感想. 可能有些不是原创的 (如果是您的, 我可以去除链接或者删除网页,抑或给出您的链接等等), 有些是原创的. 2015年7月4日 [数学笔记Mathematical Notes]2-一个带对数的积分不等式 [数学笔记Mathematical Notes]1-调和级数发散的一个简单证明…
<思考的乐趣:Matrix67数学笔记>第4章讲了几个统计学上的陷阱,由于现在流行的大数据与统计学很有渊源,所以认真读了这一章,在<大数据时代>中指出只考虑相关性就够了,而不考虑因果关系,从这几个例子上可以看出这种观点是非常的可怕. 1)因果关系颠倒: 去救火的消防员越多,火灾损失越大. 实际是因为火灾损失大,才会派很多的人去救火. 2)第三个因素影响2个事件显出了相关性 例一:冰淇淋销量增加,鲨鱼食人事件也会同时增加. 如果根据这个相关性,政府部门把冰淇淋销售点全部取缔就太可笑了…
从<思考的乐趣----matrix67数学笔记>一书中看到这个证明,据说在mathoverflow网站上这个无字证明获得了最多的投票! http://mathoverflow.net/questions/8846/proofs-without-words 认真思考了该图的含义,终于恍然大悟,果然是精妙绝伦的无字证明! ================== 下 面 是 我 的 理 解 ================== 最底层的一排圆表示第n层,排列组合里的C(n,2)=n*(n-1)/2,表…
在这个实例中,我们要做一些敌人AI的简单实现,其中自动跟随和动画是重点,我们要达到的目标如下: 1.敌人能够自动跟随主角 2.敌人模型一共有四个动作:Idle(空闲) Run(奔跑) Attack(攻击) Death(死亡). 3.要求敌人在合适的时机能够做出合适动作 (一)自动跟随的实现 1)首先,新建一个场景  如图,场景里至少有两个角色:  有一个敌人(刀骷髅兵) 还有一个主角(没错,就是那个胶囊体) 2)先选择场景模型,然后在 Inspector 窗口选项 Static旁边的小三角显示出…
因为是Jupyter Notebook的形式,所以不方便在博客中展示,具体可在我的github上查看. 第一章 Neural Network & DeepLearning week2 Logistic Regression with a Neural Network mindset v3.ipynb 很多朋友反映找不到h5文件,我已经上传了,具体请戳h5文件 week3 Planar data classification with one hidden layer v3.ipynb week4…
一.图书详情 <Lua游戏AI开发指南>,原作名: Learning Game AI Programming with Lua. 豆瓣:https://book.douban.com/subject/30268009/ 出版社图书详情:https://www.ptpress.com.cn/shopping/buy?bookId=23e4c970-5ad8-4dfa-a850-8da889927e89 二.前言 本文为此书的学习笔记,笔记顺序不与书籍内容一一对应.大概是记录碰到的问题及衍生的学习…
定理. $$\bex \int_0^1\frac{\ln^2x}{x^x}\rd x<2\int_0^1 \frac{\rd x}{x^x}. \eex$$ 证明: 由分部积分及 Fubini 定理, $$\beex \bea \int_0^1 x^m\ln^nx\rd x&=\frac{(-1)^nn!}{(m+1)^{n+1}},\\ \int_0^1 \frac{\ln^2x}{x^x}\rd x &=\int_0^1 e^{-x\ln x} \ln^2x \rd x =\in…
定理. 调和级数 $\dps{\vsm{n}\frac{1}{n}}$ 是发散的. 证明. 设 $$\bex a_n=\sum_{k=1}^n\frac{1}{k}, \eex$$ 则 $a_n$ 递增, 而 $\dps{\vlm{n}a_n=l\in (1,\infty]}$. 若 $l\in (0,\infty)$, 则 $$\bex \vsm{n}\frac{1}{2n}=\frac{1}{2}\vsm{n}\frac{1}{n}=\frac{l}{2}, \eex$$ $$\bex \v…
0x01 MS-DOS头 MS-DOS头部的字段重点关注e_magic与最后一个e_lfanew是需要关注的. 第一个e_magic字段的值为4D5A,作用是可以作为判断这个文件是否是PE文件. 最后一个e_lfanew字段可以引导我们找到新的EXE文件头,从而进一步判断这个可执行文件是否为PE文件. 如果从这个文件开头用PIMAGE_DOS_HEADER解析,e_magic成员不是IMAGE_DOS_SIGNATURE,那么就不是一个PE文件. MS-DOS头结构: typedef struc…
Android Fragment 当我在学习时,了解了Fragment词汇 Fragment是一种控制器对象,我就把所了解的简单说一下.activity可以派fragment完成一些任务,就是管理用户界面.管理用户界面的fragment叫UI fragment.可以你还不懂(就是app界面.哈哈哈,不知道...).fragement视图包含了用户可以交互的可视化UI元素. 片段是一个应用程序的用户界面或行为,可以放在一个Activity.与碎片的交互是通过FragmentManager,可以通过…
数学似宇宙,韭菜只关心其中实用的部分. scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版 scikit-learn Machine Learning in Python 一个新颖的online图书资源集,非常棒. 机器学习原理 Bayesian Machine Learning 9. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process[ignore] 随机过程 [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Mo…
1.取余数   % var a=10%3; //a=1 2.取绝对值  Math.abs() var a=Math.abs(-102.1); var b=Math.abs(102.1); //a=102.1;b=102.1 3.截取小数点后长度并进行四舍五入 toFixed() var num_1 = new Number(13.53); alert(num_1.toFixed(1)); alert(num_1.toFixed(0)); //13.5 // var num_2 = new Num…
1.CSS样式-背景 CSS运行应用纯色作背景,也允许使用背景图像创建相当复杂的效果 <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="styl…
笔试题链接:点击打开链接   密码:提取码:7h9e 视频下载链接: 点击打开链接  提取码:hyye 百万it课程 https://pan.baidu.com/s/1ldJ_Ak7y0VL5Xmy98pSLXA…
正则表达式可以: •测试字符串的某个模式.例如,可以对一个输入字符串进行测试,看在该字符串是否存在一个电话号码模式或一个信用卡号码模式.这称为数据有效性验证 •替换文本.可以在文档中使用一个正则表达式来标识特定文字,然后可以全部将其删除,或者替换为别的文字 •根据模式匹配从字符串中提取一个子字符串.可以用来在文本或输入字段中查找特定文字 正则表达式语法 一个正则表达式就是由普通字符(例如字符 a 到 z)以及特殊字符(称为元字符)组成的文字模式.该模式描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串…
参考 Numpy 中的傅里叶变换 首先我们看看如何使用 Numpy 进行傅里叶变换.Numpy 中的 FFT 包可以帮助我们实现快速傅里叶变换.函数 np.fft.fft2() 可以对信号进行频率转换,输出结果是一个复杂的数组.本函数的第一个参数是输入图像,要求是灰度格式.第二个参数是可选的, 决定输出数组的大小.输出数组的大小和输入图像大小一样.如果输出结果比输入图像大,输入图像就需要在进行 FFT 前补0.如果输出结果比输入图像小的话,输入图像就会被切割. 频率为0 的部分(直流分量)在输出…
——深度学习的建模.调参思路整合. 写在前面 最近偶尔从师兄那里获取到了吴恩达教授的新书<Machine Learning Yearing>(手稿),该书主要分享了神经网络建模.训练.调节参数时所需要的一些技巧和经验.我在之前的一些深度学习项目中也遇到过模型优化,参数调节之类的问题,由于当时缺少系统化的解决方案,仅仅依靠感觉瞎蒙乱碰.虽然有时也能获得效果不错的网络模型,但对于该模型是否已到达最佳性能.该模型是否能适配更泛化的数据等问题心理没底.通过阅读这本教材,对于数据集的获取.划分:训练模型…
课程名称    内容    阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会     1.数据分析    "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法"    2.概率论    "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后…
[学习笔记]动态规划-各种 DP 优化 [大前言] 个人认为贪心,\(dp\) 是最难的,每次遇到题完全不知道该怎么办,看了题解后又瞬间恍然大悟(TAT).这篇文章也是花了我差不多一个月时间才全部完成. [进入正题] 用动态规划解决问题具有空间耗费大.时间效率高的特点,但也会有时间效率不能满足要求的时候,如果算法有可以优化的余地,就可以考虑时间效率的优化. [DP 时间复杂度的分析] \(DP\) 高时间效率的关键在于它减少了"冗余",即不必要的计算或重复计算部分,算法的冗余程度是决定…
本系列文章由七十一雾央编写,转载请注明出处.  http://blog.csdn.net/u011371356/article/details/9334121 作者:七十一雾央 新浪微博:http://weibo.com/1689160943/profile?rightmod=1&wvr=5&mod=personinfo 在前几节的笔记里,大家肯定会为一个问题感到心烦:画面怎么老是一闪一闪的啊,太难受了.确实是的,如果玩这样的游戏简直就是一种折磨.但是大家玩游戏的时候,从来没有遇到过这种情…
本系列文章由七十一雾央编写,转载请注明出处. http://blog.csdn.net/u011371356/article/details/9332377 作者:七十一雾央 新浪微博:http://weibo.com/1689160943/profile?rightmod=1&wvr=5&mod=personinfo 上一节笔记中,我们讲解了键盘响应和鼠标响应,实现了对于玩家的操作,程序做出正确的响应.但是大家在玩游戏的过程中,应该会注意到,在大家没有操作的时候,程序的画面仍然不是静止的…
本系列文章由七十一雾央编写,转载请注明出处. 313239 作者:七十一雾央 新浪微博:http://weibo.com/1689160943/profile?rightmod=1&wvr=5&mod=personinfo 对于一个游戏来说,画面的华丽程度在很大程度上决定了它的火热程度,记得以前初中时候我在网上找游戏玩时,首先看的就是画面是不是好看,技能是不是酷炫,呵呵.而精美游戏的实现就是通过贴图来实现啦,因此要想做出一个好游戏,光有Coder是不够的,必须要有给力的美工,当然还要有好的…
机器学习中的数学 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原创文章,如需转载请保留出处 本博客为七月在线邹博老师机器学习数学课程学习笔记 矩 对于随机变量X,X的K阶原点矩为 \[E(X^{k})\] X的K阶中心矩为 \[E([X-E(X)]^{k})\] 期望实际上是随机变量X的1阶原点矩,方差实际上是随机变量X的2阶中心矩 变异系数(Coefficient of Variation):标准差与均值(期望)的比值称为变异系数,记为C.V 偏度Skewness(三阶) 峰度Ku…
一.准备工作: 新建一个VS工程SimpleH264Analyzer, 修改工程属性参数-> 输出目录:$(SolutionDir)bin\$(Configuration)\,工作目录:$(SolutionDir)bin\$(Configuration)\ 编译一下工程,工程目录下会生成bin文件夹,其中的debug文件夹中有刚才编译生成的exe文件.将一个.264视频文件拷贝到这个文件夹中(本次使用的仍是学习笔记3中生成的.264文件). 将这个文件作为输入参数传到工程中:属性 -> 调试…
  0x00 概述 网络管理中的IP地址.子网掩码和网关是每个网管必须要掌握的基础知识,只有掌握它,才能够真正理解TCP/IP协议的设置. 以下我们就来深入浅出地讲解什么是子网掩码. IP地址的结构 要想理解什么是子网掩码,就不能不了解IP地址的构成. 互联网是由许多小型网络构成的,每个网络上都有许多主机,这样便构成了一个有层次的结构.IP地址在设计时就考虑到地址分配的层次特点,将每个IP地址都分割成网络号和主机号两部分,以便于IP地址的寻址操作. IP地址的网络号和主机号各是多少位呢?如果不指…
sin和cos的常用公式 基本公式: 半角公式: 微分公式: 积分公式: 三角替换 示例1 根据微分公式,cosxdx = dsinx 示例2 示例3 半角公式 示例1 示例2 解法1: 解法2: 综合示例 示例1 示例2 示例3 三角函数和x的倍数都不一样,我们的目标是将x的倍数和三角函数转换为一致. 示例4 y = sin(ax)绕x轴旋转一周,ax的定义域是[0, π],求旋转后图形的体积. 根据圆盘法(圆盘法参见数学笔记17——定积分的应用2(体积)): 解法2: 示例5 如下图所示,已…
前言 不管是不是巴萨的球迷,只要你喜欢足球,就一定听说过梅西(Messi).苏亚雷斯(Suarez)和内马尔(Neymar)这个MSN组合.在众多的数学建模辅助工具中,也有一个犀利无比的MSN组合,他们就是python麾下大名鼎鼎的 Matplotlib + Scipy + Numpy三剑客. 本文是我整理的MSN学习笔记,有些理解可能比较肤浅,甚至是错误的.如果因此误导了某位看官,在工作中造成重大失误或损失,我顶多只能赔偿一顿饭——还得是我们楼下的十元盒饭.特此声明. 文中代码均从我的这台时不…
最近有幸阅读了<高级C/C++编译技术>深受启发,该书深入浅出地讲解了构建过程(编译.链接)中的各种细节,从多个角度展示了程序与库文件或代码的集成方法,提出了面向代码复用和系统集成的软件架构设计方法,以及系统开发过程中疑难问题的解决方案. 以下将回头记录下其中的关键要点,以便后面查阅. 本节思维导图 1. 计算机体系结构抽象 2. 进程内存映射布局 (1)代码节:供CPU执行的机器指令码(.text节) (2)数据节:供CPU操作的数据,通常来说,初始化数据(.data).未初始化数据(.bs…