…

家里蹲大学数学杂志[官方网站]从由赣南师范大学张祖锦老师于2010年创刊;每年一卷, 自己有空则出版, 没空则搁置, 所以一卷有多期.本杂志至2016年12月31日共7卷493期, 6055页.既然做了, 就必须对自己和各位同学负责, 本杂志利用Latex精心排版, 整齐美观; 利用所学所知, 证明简单明了, 思路清晰;利用软件验算, 解答过程清楚, 结果准确. 从2017年起本刊除非应邀给出试题解答, 极少更新, 而逐步向``跟锦数学’’和``数学分析高等代数考研试题参考解答’’转换. 本杂志…

转自:http://www.math.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=14819&extra=&page=1 原作者: wcboy 现在的论坛质量比以前差了,大部分都是来解题问答的,而且层次较低.以前论坛中,Qullien很令人印象深刻,但愿他能在国外闯出一片天空.现在 基础数学版代数&数论子版中那几个讨论代数几何的还不错.不期望目前论坛出现很多高层次高手,高层次高手应该站在好课题上高观点讨论数学,出 现这样的网友,看他们的言论非常过…

意甲冠军:那是,  从数0-n小球进入相应的i%a箱号.然后买一个新的盒子. 今天的总合伙人b一个盒子,Bob试图把球i%b箱号. 求复位的最小成本. 每次移动的花费为y - x ,即移动前后盒子编号的差值的绝对值. 算法: 题目就是要求                  watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMjg0MTg0NQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissol…

前言 上一篇<C算法编程题(四)上三角> 插几句话,说说最近自己的状态,人家都说程序员经常失眠什么的,但是这几个月来,我从没有失眠过,当然是过了分手那段时期.每天的工作很忙,一个任务接一个任务,脑子不停的在运作,晚上也搞到很晚,然后就回到住的地方,看会书倒头就睡了,而且睡的很死,也许是太累了,身体累,精神也累.还好早上上班时间不是很早,离公司也比较近,可以多睡会,但是也还是睡不够的感觉. 有时候发现做程序员真的很累,但是既然选择了这条路,自己平民屌丝一个,家里既没背景又没钱,只能坚持走这一条路…

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算…

-------------------------------------------------------------- Chapter 1: Introduction to Discrete Differential Geometry: The Geometry of Plane Curves . A better approximation than the tangent is the circle of curvature. . If the curve is sufficientl…

深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可构成的DBM, DBN等),autoencoder系列(以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder, saturating autoencoder等). 只包含decoder部分:比如sparse coding, 和今天要讲的de…

转自:http://lyxh-2003.iteye.com/blog/434014 这是大科学家Richard Hamming的著名讲演,于1986年在贝尔通讯研究中心给200多名Bellcore的科学家们所做.在google上一搜,还未见中文翻译.在享受到Hamming闪耀的智慧的同时,禁不住要把它译成中文,让更多的只学了法语.德语.和柬埔寨语还未来得及学英语的同胞可以分享.思维是独特的,任何人的翻译都加上了译者的“思想”.所以,要知道Hamming到底讲的什么,请看原文.要看我是如何听Ham…

向量定义:x1 = c(1,2,3); x2 = c(1:100) 类型显示:mode(x1) 向量长度:length(x2) 向量元素显示:x1[c(1,2,3)] 多维向量:multi-dimensional vector:rbind(x1,x2); cbind(x1,x2) > x = c(1,2,3,4,5,6) > y = c(6,5,4,3,2,1) > z = rbind(x,y) > z [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] x 1 2 3 4…