原论文链接失效,特在这里保存一份 http://www.apl.jhu.edu/~hall/Lisp-Notes/Macros.html Lisp functions take Lisp values as input and return Lisp values. They are executed at run-time. Lisp macros take Lisp code as input, and return Lisp code. They are executed at compi…

Lecture notes of Mathematical analysis Preliminary theory Teaching purpose: Mathematical analysis is a watershed between high school and university. Its core is the thought of limit. Before introducing the concept of limit, let's first review the kno…

https://share.coursera.org/wiki/index.php/ML:Main 包含了每周的Lecture Notes,以便复习回顾的时候使用.…

因为一些特性复杂,很多时候也用不到一些特性,所以忘记了,算是随笔,也当作一个临时查找的手册.没有什么顺序,很杂. 1.构造函数通过函数重载的机制可以有多个(不同的构造函数,参数个数,或者参数类型不同.),但是析构函数只能有一个.当没有在代码中写明构造或析构函数时,编译器会自动生成缺省的构造或析构函数.构造函数和析构函数都无返回值.另外,析构函数必须无参数.没写复制(拷贝)构造函数,编译器也会自动生成缺省的复制构造函数.复制构造函数会生成一个临时隐藏的对象,在调用一个以类对象作为参数的函数和调用一…

(Last modification: 2012-12-17) Textbooks: (1) David Williamson, David Shmoys. The Design of Approximation Algorithms, Cambridge University Press, 2011. (2) Vijay Vazirani. Apporoximation Algorithms. Springer, 2001. (3) Rajeev Motwani, Prabhakar Ragh…

B-tree B-tree is a tree data structure that keeps data sorted and allows searches, sequential access, insertions, and deletions in logarithmic time. B-trees are balanced search trees: height for the worst case, where t >2 is the order of tree, i.e.,…

CS229 Lecture notes 01 机器学习课程主要分为4部分:监督学习:学习理论:无监督学习:增强学习. $x^{(i)}$表示特征,$y^{(i)}$表示目标,$i=1...m$.m是训练数据的数量.n表示特征的数量. 回归问题:预测连续变量的值. 线性回归: 确定假设$h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}$.我们可以增加一个变量$x_{0}=1$,则该假设可以改写为$h(x)=\sum_{i=0}^{x}…

Awesome Courses  Introduction There is a lot of hidden treasure lying within university pages scattered across the internet. This list is an attempt to bring to light those awesome courses which make their high-quality material i.e. assignments, lect…

K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法.聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大. 划分(Partitioning):聚类可以基于划分,也可以基于分层.划分即将对象划分成不同的簇,而分层是将对象分等级. 排他(Exclu…

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne…