一.从科赫雪花谈起 设想一个边长为1的等边三角形(例如以下图所看到的).取每边中间的三分之中的一个,接上去一个形状全然类似的但边长为其三分之中的一个的三角形,结果是一个六角形.如今取六角形的每个边做相同的变换,即在中间三分之中的一个接上更小的三角形,以此反复,直至无穷. 外界的变得原来越细微曲折,形状接近理想化的雪花. 这个图形的名字叫柯赫雪花. 1904年,瑞典数学家柯赫首次描写叙述了一种后来以其名字命名的曲线--柯赫曲线,而柯赫雪花就是由柯赫曲线所围成的一个封闭的图形. 柯赫雪花有非常多奇异…

▶ 书上第四章,用一系列步骤优化曼德勃罗集的计算过程. ● 代码 // constants.h ; ; ; ; const double xmin=-1.7; ; const double ymin=-1.2; const double ymax=1.2; const double dx = (xmax - xmin) / WIDTH; const double dy = (ymax - ymin) / HEIGHT; // mandelbrot.h #pragma acc routine se…

在理想情况下,编译器使用自动并行化能够管理一切事务,使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离,阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的.当然for循环是可以并行化处理的天然材料,满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行. 为了使用自动并行化对Mandelbrot集合进行计算,必须对代码进行内联:书中首次使用自动并行化时候,通过性能分析发现工作在线程中并未平均分配. #include <stdio.h> #include <malloc.h> #de…

什么是Mandelbrot集合? Mandelbrot集合是在复数平面上组成分形的点的集合,它正是以数学家Mandelbrot命名. Mandelbrot集合可以用复二次多项式 \[ f_c(z)=z^2+c \] 来定义 其中c是一个复数.对于每一个c,从\(z = 0\),开始对\(f_c(z)\)进行迭代. 序列\((0, f_ c(0), f_c(f_ c(0)), f_ c(f_ c(f_ c(0))), \ldots)\)的元素的模(复数具有模的概念)或者延伸到无穷大,或者只停留在有…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def mandelbrot(h,w,maxit=20): y,x = np.ogrid[-1.4:1.4:h*1j,-2:0.8:w*1j] c = x+y*1j z = c divtime = maxit + np.zeros(z.shape,dtype=int) for i in range(maxit): z = z**2 +c diverge = z*np.conj(z) > 2**2…

List<int> roleIdList = GetRoleIdList(user.ID); string roleIdsStr = ""; if (roleIdList != null) { roleIdsStr = string.Join(",", roleIdList); }…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>…