x = cos x 的解析形式 玩计算器的发现 大家都玩过计算器吧, 不知注意到没有. 输入任意数, 然后不断按最后总会输出. 什么, 你说明明记得是:? 哦, 因为你用了角度制. 这一系列操作等价于求解方程, 角度制下就是. 当然对于现在的你来说求数值解没啥意思了, 要求就求解析解是吧. 不过这两个方程其实是一样的, 我们先变个形: 也就是说: 于是我们现在只要解决这一个方程了. 最早研究这个问题的是天文学家, 毕竟那时候也没什么计算器给你玩, 一切要从实际出发... 开普勒方程 你可能听说过…

简介: 解析漏洞主要是一些特殊文件被iis.Apache.Nginx等服务在某种情况下解释成脚本文件格式并得以执行而产生的漏洞,一般的思路都是用图片木马来欺骗服务器,上传webshell,达到提权的目的 目前所出现的解析漏洞主要是以下几个: 1. IIS5.x~6.x解析漏洞 使用iis5.x-6.x版本的服务器,大多为windows server 2003,网站比较古老,开发语句一般为asp:该解析漏洞也只能解析asp文件,而不能解析aspx文件 目录解析(6.0) 形式:www.xxx.co…

[源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 1.2 Gradient checkpointing 0x02 背景知识 2.1 求导如何工作 2.2 梯度Checkpoint 2.3 论文内容 2.3.1 主要论文 2.3.2 论文 Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost 2.3.2.1 主要思路 2…

本单元的任务为求导. 即将一个含自变量x的多项式F求导成为另外一个含自变量x的多项式f.使得 dF/dx = f 为降低我们的难度,这个任务被分解成了三个阶段: (1)对幂函数进行求导(不允许嵌套) (2)对幂函数和三角函数进行求导(不允许嵌套,三角函数中只能有x) (3)对幂函数和三角函数进行求导(允许嵌套,三角函数中只能有因子) 一.聊聊思路 1.字符串处理: 在第一和第二个阶段中,对输入的处理时相对比较容易的,因为我们可以使用正则表达式对整个输入字符串进行匹配. 以第一阶段为例,我们可以将…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

title: BUAA-OO 第一单元总结 date: 2020-03-19 20:53:41 tags: OO categories: 学习 OO第一单元通过三次递进式的作业让我们实现表达式求导,在这几次作业中我也有很多收获.下面就回顾一下前三次作业中存在的问题. 在个人看来,表达式求导的难点主要有三部分--对输入的处理.表达式的存储结构以及化简.这三次作业我所采用的表达式存储结构都不相同,不过重构的速度还是比较快的(安慰自己). 第一次作业 在第一次作业中,我的程序总体架构为提取幂函数为Po…

OO第一单元作业总结 第一次作业 基于度量分析代码结构 基本算法 第一次作业是简单多项式导函数求解,不需要对输入数据的合法性进行判定, 基本思想是用 (coeff, expo)表示二元组 coeff*x**expo,而多项式中的每一项都可以以二元组的形式存储,这样做的好处在于多项式的每一项存储形式规范单一,求导规则随之变得很简单,再加上由于不需要考虑输入数据的合法性与否.化简相对简单,使得实现很快. 当然缺点也很明显,可拓展性很差,只能支持简单的多项式,下一次迭代必须得重构了. UML类图: 耦…

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:00:49 我今天讲PRML的第十二章,连续隐变量.既然有连续隐变量,一定也有离散隐变量,那么离散隐变量是什么?我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型.它有一个K维二值隐变量z,不仅只能取0-1两个值,而且K维中只能有1维为1.其他维必须为0,表示我们观察到的x属于K类中的哪一类.显然,这里的隐变量z就是个离散隐变量.不过我们容易想到,隐变量未必像kmeans或GMM这种聚类算法那样,非此…

前言 本节我们将深入介绍视觉slam中的主流优化方法——图优化(graph-based optimization).下一节中,介绍一下非常流行的图优化库:g2o. 关于g2o,我13年写过一个文档,然而随着自己理解的加深,越发感觉不满意.本着对读者更负责任的精神,本文给大家重新讲一遍图优化和g2o.除了这篇文档,读者还可以找到一篇关于图优化的博客: http://blog.csdn.net/heyijia0327 那篇文章有作者介绍的一个简单案例,而本文则更注重对图优化和g2o的理解与评注. 本…