https://www.maplesoft.com/products/maple/ Maple高级应用和经典实例: https://wenku.baidu.com/view/f24696210722192e4536f65d.html Maple高级应用和经典实例: http://vdisk.weibo.com/s/dbLrQxb6KthZA Maple是目前世界上最为通用的数学和工程计算软件之一,在数学和科学领域享有盛誉,有“数学家的软件”之称.Maple 在全球拥有数百万用户,被广泛地应用于科…

1 初识计算机代数系统Maple 1.1 Maple简说 1980年9月, 加拿大Waterloo大学的符号计算机研究小组成立, 開始了符号计算在计算机上实现的研究项目, 数学软件Maple是这个项目的产品. 眼下, 这仍是一个正在研究的项目. Maple的第一个商业版本号是1985年出版的. 随后几经更新, 到1992年, Windows系统下的Maple 2面世后, Maple被广泛地使用, 得到越来越多的用户. 特别是1994年, Maple 3出版后, 兴起了Maple热. 1996年初…

https://www.zhihu.com/question/37061410 如题,各位科研前辈,有没有一些好的科研网站或者适合科研人员用的软件以及APP,推荐给一只研一的菜鸡,帮助我们提高科研效率,了解更多知识.或者指点迷津,分享一些科研经验,让菜鸡少走弯路.欢迎分享,感激不尽!!! 6 条评论 分享   默认排序按时间排序 56 个回答 2230赞同反对,不会显示你的姓名 ljthyd食品科学.食品安全.食品加工话题优秀回答者 食品… 2230 人赞同 写几个常见的我觉得挺好的网站及软件,…

C/C++中基本类型的数值极限值一般来说都是与详细平台有关的,在程序设计的过程中为了写出与平台无关的程序则必须通过合理科学的方法去获取各种类型的极值,经常使用的获取方法有两种:一种是传统的C语言所採用的预处理器常数.还有一种方法则是通过标准库中所提供的模版类numeric_limits<>来获取这些极值. 以下先具体解释其使用方法后再评其优劣: 一.传统C语言的预处理器常数 在C++中这些C语言的预处理器常数任然能够用,一般对于各种基本固有类型的最大值宏为: INT_MAX.FLT_MAX.D…

公式推导 直观自然的数学表达式,智能的关联菜单,交互式助手等协助您从容通过推导过程,让您更容易地完成解决方案的开发,快速.无错! 分析 Maple 内置超过大量的计算函数,包括积分变换,微分方程求解器(常微分方程.偏微分方程.微分代数方程),线性代数,统计,信号处理,FFT.小波等等,超过5000个计算命令让您通常只需要一个函数就可以完成复杂的分析任务.Maple 的计算引擎可 以帮助你解决最复杂的数学问题,您可以使用Maple的交互式工具对各种假定分析,以达到最佳参数值. 编程和代码生成 Ma…

每年的三四月是招聘的黄金时节,故有金三银四的说法.求贤纳才对于处在发展上升期的公司来说,是全年性的常态化工作.只是这俩月市场上求职者数量较别的月份多.基数大了,淘到金子的概率自然会增加.大部分公司的伯乐们是这样认为的.那金三银四究竟是不是真的有很多千里马呢?今天老俞就和大伙儿聊一聊这个话题. 寻找优秀的GISer 公司管理者们经常遇到一个头疼的问题:招不到合适的人.公司业务不断扩大,现有的人力资源跟不上业务发展的速度.生产效率在短时间内无法迅速提高的情况下,加班成了唯一的选择.另一方面,每年都会…

在Ubuntu下安装Python模块通常有3种方法:1)使用apt-get:2)使用pip命令(推荐);3)easy_instal 可安装方法参考:[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 ——[二.安装] 参考:[Install Python packages on Ubuntu 14.04] 使用pip安装以下包时可能会出现问题(某些基础库缺失),导致安装失败,所以可确定系统中是否存在以下基础库: Ubuntu dependencies A varie…

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi…

现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多.具体的讲,…

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾…