Inverse of AB,A^(A的转置) Product of elimination matrices  A=LU (no row exchanges)   Inverse of AB,A^(A的转置):   Product of elimination matrices  A=LU (no row exchanges) E32E31E21A=U (no row exchanges)    EA=U A=E21`E31`E32`U L表示下三角矩阵,lower triangle D表示对角…

1. Backpropagation:沿着computational graph利用链式法则求导.每个神经元有两个输入x.y,一个输出z,好多层这种神经元连接起来,这时候已知∂L/∂z,可以求出∂L/∂x = ∂L/∂z * ∂z/∂x,∂L/∂y = ∂L/∂z * ∂z/∂y.靠这种方式可以计算出最终的loss function相对于最开始的输入的导数. 这种方法的好处是,每个神经元都是很简单的运算(比如加.减.乘.除.指数.sigmoid等),它们导数的解析式是很容易求解的,用链式法则连乘…

霍夫变换 http://blog.csdn.net/sudohello/article/details/51335237 http://blog.csdn.net/glouds/article/details/39002113 在参数空间相交于同一点的所有直线,在图像坐标空间都有共线的点与之对应.根据这个特性,给定图像坐标空间的一些边缘点,就可以通过Hough变换确定连接这些点的直线方程. 参数空间a−b上的细分程度决定了最终找到直线上点的共线精度.上述的二维累加数组A也被称为Hough矩阵.…

1. Backpropagation:沿着computational graph利用链式法则求导.每个神经元有两个输入x.y,一个输出z,好多层这种神经元连接起来,这时候已知∂L/∂z,可以求出∂L/∂x = ∂L/∂z * ∂z/∂x,∂L/∂y = ∂L/∂z * ∂z/∂y.靠这种方式可以计算出最终的loss function相对于最开始的输入的导数. 这种方法的好处是,每个神经元都是很简单的运算(比如加.减.乘.除.指数.sigmoid等),它们导数的解析式是很容易求解的,用链式法则连乘…

第1课:https://github.com/Unknwon/go-fundamental-programming/blob/master/lectures/lecture1.md Go开发环境搭建http://www.tudou.com/programs/view/hlDq2A0vNes/ 土豆网http://www.ucai.cn/course/chapter/69/3210/4555 优才网http://study.163.com/course/courseLearn.htm?course…

题目: Given an integer array nums, find the sum of the elements between indices i and j (i ≤ j), inclusive. The update(i, val) function modifies nums by updating the element at index i to val. Example: Given nums = [1, 3, 5] sumRange(0, 2) -> 9 update(…

有位师兄收集了很多slam的学习资料, 做的很赞, 放到了github上, 地址:https://github.com/liulinbo/slam.git ruben update 0823 2016   01StableMatching.pdf 添加部分资料 2 years ago   1502.00956v2.pdf update by ruben 04/08/2016 a year ago   2013.2-第二届虚拟仪器大赛特等奖-结构化环境地图创建机器人.mp4 update by r…

本文转自:https://jaromiru.com/2017/02/16/lets-make-an-a3c-theory/ Let’s make an A3C: Theory February 16, 2017A3C This article is part of series Let’s make an A3C. 1. Theory2. Implementation (TBD) Introduction Policy Gradient Methods is an interesting fam…

这门课是CS100.1x的后续课,看课程名字就知道这门课主要讲机器学习.难度也会比上一门课大一点.如果你对这门课感兴趣,可以看看我这篇博客,如果对PySpark感兴趣,可以看我分析作业的博客. Course Software Setup 这门课的环境配置和上一门一模一样,参考我的这篇博客CS100.1x Introduction to Big Data with Apache Spark. Lecture 1 Course Overview and Introduction to Machine…

CS100.1x简介 这门课主要讲数据科学,也就是data science以及怎么用Apache Spark去分析大数据. Course Software Setup 这门课主要介绍如何编写和调试PySpark.本节主要介绍环境搭配.为了让所有人环境一致,本课程的编程环境是用Virtual Machine.你需要安装VirtualBox和Vagrant来搭环境. 硬件和软件要求 这门课需要的最小硬件配置如下: 硬盘空间: 3.5 GB 内存: 2.5 GB (4+ GB 更好) 处理器: 任何I…