We know that$$\tan t=\frac{e^{it}-e^{-it}}{i(e^{it}+e^{-it})}=\frac{e^{2i    t}+1-2}{i(e^{2it}+1)}=-i(1-\frac{2}{e^{2it}+1}).$$Now we try to find the anti-derivative of $$f(t)=\frac{1}{e^{2it}+1}.$$We observe that $$\frac{1}{e^{2it}+1}=\frac{1}{(e^{i…
此课程(MOOCULUS-2 "Sequences and Series")由Ohio State University于2014年在Coursera平台讲授. PDF格式教材下载 Sequences and Series 本系列学习笔记PDF下载(Academia.edu) MOOCULUS-2 Solution Summary Given a function $f$, the series $$\sum_{n=0}^\infty {f^{(n)}(0)\over n!}x^n$$…
原文地址:https://www.jianshu.com/p/7332dcb978b2   引子 每天我们晚上加班回家,可能都会用到滴滴或者共享单车.打开 app 会看到如下的界面:     app 界面上会显示出自己附近一个范围内可用的出租车或者共享单车.假设地图上会显示以自己为圆心,5公里为半径,这个范围内的车.如何实现呢?最直观的想法就是去数据库里面查表,计算并查询车距离用户小于等于5公里的,筛选出来,把数据返回给客户端. 这种做法比较笨,一般也不会这么做.为什么呢?因为这种做法需要对整个…
ABP Zero项目,登录时出现如图"Empty or invalid anti forgery header token."错误提示的解决方法: 在 WebModule.cs的PreInitialize方法中加 Configuration.Modules.AbpWeb().AntiForgery.IsEnabled = false; 需要添加引用: using Abp.Configuration.Startup;…
Back-propagation in a nerual network with a Softmax classifier, which uses the Softmax function: \[\hat y_i=\frac{\exp(o_i)}{\sum_j \exp(o_j)}\] This is used in a loss function of the form: \[\mathcal{L}=-\sum_j{y_j\log \hat y_j}\] where \(o\) is a v…
$$\bex \frac{\tan x}{x}\nearrow. \eex$$ Ref. [Proof Without Words: Monotonicity of $\tan x/x$ on $(0,\pi/2)$, The College Mathematics Journal].…
之前一直不知道 Keepass 软件中这个“TAN”是做什么用的,今天看了帮助文档,然后通过维基百科,有了一些大致的了解. 简单来说,一个 TAN 记录用于某些网站增加安全操作使用的.常规下只要用户名和密码即可,至多输入网页上显示的验证码.但有些情况下,还要再输入一个验证码,这个就是现在经常提到的“两步验证”.   目前我们最常见的两步验证方式就是由登录网站发到你的手机一个验证码.还有一种就是类似支付宝手机宝令.“中行e令”生成的动态口令. 最后一个不太常用的,就是通过“TAN”记录了.目前自己…
Problem Description MCA山中人才辈出,洞悉外界战火纷纷,山中各路豪杰决定出山拯救百姓于水火,曾以题数扫全场的威士忌,曾经高数九十九的天外来客,曾以一剑铸十年的亦纷菲,歃血为盟,盘踞全国各个要塞(简称全国赛)遇敌杀敌,遇佛杀佛,终于击退辽军,暂时平定外患,三人位置也处于稳态. 可惜辽誓不甘心,辽国征南大将军<耶律javac++>欲找出三人所在逐个击破,现在他发现威士忌的位置s,天外来客的位置u,不过很难探查到亦纷菲v所在何处,只能知道三人满足关系: arctan(1/s)…
undefined reference to `tan' 但是已经包含了头文件 <math.h>了,可还是报错,说是找不到tan 这个问题的原因不是很清楚, 但是网上给出的方案,就是编译的时候 加上参数 -lm 有说l表示Lib ,m表示 math.h  , ****************************************************************************************************** 以下是一些说明 使用math.h…
Derivative of Softmax Loss Function A softmax classifier: \[ p_j = \frac{\exp{o_j}}{\sum_{k}\exp{o_k}} \] It has been used in a loss function of the form \[ L = - \sum_{j} y_j \log p_j \] where o is a vector. We need the derivative of \(L\) with resp…