ps.  1.“\!” 表示其前后字符之间无间隙        2.暂留        3.段落中的数学表达式应该置于( 和), $ 和$ 或者begin{math} 和end{math} 之间.        4.对于较大的数学式子,最好的方法是使用显示式样来排版:将它们放置于[ 和]或begin{displaymath} 和end{displaymath}之间.这样排版出的公式是没有编号的.如果你希望LATEX 对其添加编号的话,可以使用equation环境来达到这一目的. 5.特殊字符:下

Latex 表格内的公式实现换行的方法       简单的两步走:   1.先将下面的语句放在latex正文的导言区: \newcommand{\tabincell}[2]{\begin{tabular}{@{}#1@{}}#2\end{tabular}} %放在导言区 2.然后在tabular内的格子内使用 \tabincell{c}{} 插入相应内容, 就可以在表格中自动换行   以下为一例子,可直接存为.tex文件编译运行:   \documentclass[a4paper,12pt]{a

来源1:https://www.jianshu.com/p/3f01c5658356 来源2:https://blog.csdn.net/smstong/article/details/44340637 排版 行内与独行 名称 符号 示例语法 示例 行内公式 $公式内容$ $xyz$ 公式内换行 \\ $$1+1=2 \\ 2+2=4$$ 上标.下标与组合 名称 符号 示例语法 示例 上标符号 ^ $x^4$ 下标符号 _ $x_1$ 组合符号 {} $ a^2_{xyz}$ 汉字.字体与格式

平台:win10 x64+ office 2010+ Mathpix Snipping Tool +mathtype6.9b   直接安装就行,下载好了以后,要和word连接起来还需要下载一个插件,有2个选择AxMath和MathTpye,这两款前面是国产的,后面是国外的,国外的正版比较贵,而且现在也没有破解的可以下载,网上都是试用30天,这里比较推荐AxMath. 参考链接:用Mathpix Snipping Tool软件截取公式到word中——https://blog.csdn.net/we

markdown 插入latex公式 $$公式$$表示行间公式,本来Tex中使用\(公式\)表示行内公式,但因为Markdown中\是转义字符,所以在Markdown中输入行内公式使用\\(公式\\) 练习 When \( a \ne 0 \), there are two solutions to \(ax^2 + bx + c = 0\) and they are: \[ x = {-b \pm \sqrt{b^2-4ac} \over 2a} \] \[x=\frac{-b\pm\sqrt

转载链接:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=471807&do=blog&id=616838 最近碰到在word文档中用mathtype插入公式后导致正文间距过大的问题,苦恼了很久,差点就要改用latex了,但最终找到了解决办法. 在网上找到的办法有: 1.在word中点击“文件”菜单下的“页面设置”项.在“文档网格”标签页中的“网格”一栏,勾选“无网格”项(如图).这样能很大程度上缓解行距不等的情况,然后再进行公式大

最近学机器学习涉及很多的数学公式,公式如果用截图显示,会比较low而且不方便.因此需要对Hexo做些配置,支持公式渲染.同时文末整理了各种公式的书写心得,比如矩阵.大小括号.手动编号.上下角标和多行对其等,有兴趣的可以看看. 通过hexo-math插件安装MathJax 有个插件hexo-math,可以给Hexo博客添加MathJax公式支持,GitHub地址 https://github.com/hexojs/hexo-math 安装方法可其他hexo插件一样,在博客根目录执行npm inst

在以前,需要在Web页面显示数学公式,常用的都是先制作成图片,然后插入到页面里.这使得后期对数学公式的修改变的麻烦,同时也不利于搜索引擎搜索. 本文将介绍如何在TinyMce编辑器里集成数学公式.先看演示: http://demo.dotnetcms.org/math/ (一)公式录入效果 1.打开演示站点,点击“数学公式”,录入如下文本,系统会自动给出公式的预览 然后,点击OK,你录入的公式就插入到文档里了.你不用担心公式录入错误,因为,公式是以文本方式存储的,你可以再任何时候双击公式 来修改

目录 Chapter05 流程控制 5.1 顺序控制 5.2 分支控制 if-else 单分支基本语法: 双分支基础语法: 多分支基础语法 5.3 嵌套分支 5.4 switch分支结构 5.5 For循环控制 5.6 while循环控制 5.7 do--while循环控制 5.8 多重循环控制 5.9跳转控制语句 5.9.1 break - 跳转控制语句 5.9.2 continue - 跳转控制语句 5.9.3 return - 跳转控制语句 5.10 练习 Chapter05 流程控制 目

Markdown中插入数学公式的方法 文章来源:http://blog.csdn.net/xiahouzuoxin/article/details/26478179 自从使用Markdown以来,就开始一直使用Markdown+Github在写文章,整理自己的所学所思.本文亦是通过这种方式完成的. 然而,Markdown自由书写的特性很好,唯独遇到数学公式时就要煞费苦心--每次都是先使用Latex书写(在线的Latex编辑器参考[1]),然后保存为图片,使用img标签进行引用,当公式很多的时候稍

KNN原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9670187.html 1. KNN原理 KNN(k-Nearest Neighbour):K-近邻算法,主要思想可以归结为一个成语:物以类聚 1.1 工作原理 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k (k <= 20)个实例,这 k 个实例的多数属于某个类, 就把该输入实例分为这个类. https://w

fisher 判决方式是监督学习,在新样本加入之前,已经有了原样本. 原样本是训练集,训练的目的是要分类,也就是要找到分类线.一刀砍成两半! 当样本集确定的时候,分类的关键就在于如何砍下这一刀! 若以黑色的来划分,很明显不合理,以灰色的来划分,才是看上去合理的 1.先确定砍的方向 关键在于如何找到投影的向量u,与u的长度无关.只看方向 找到样本点的中心均值m1,m2,以及在向量u上的投影的m1~,m2~. 因为u的方向与样本点都有关,所以需要考虑一个含有所有样本点的表达式 不妨算出离差阵 算出类

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候:MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

注:以下的默认为2分类 1.SVM原理: (1)输入空间到特征空间得映射 所谓输入空间即是输入样本集合,有部分情况输入空间与特征空间是相同得,有一部分情况二者是不同的,而模型定义都是定义到特征空间的,特征空间是指所有的输入特征向量,特征向量是利用数值来表示的n维向量,输入空间到特征空间的映射,也就是对所用的特征进行数值量化(本人这么理解),与概率中的随机变量是一样的形式,随机变量是由样本空间到实数集的映射,例如:抛硬币的样本空间是{正面,反面},映射到实数集便为{1,0} (2)求得间隔最大化最

背景,在看原理的时候,发现很多地方一知半解的,补充如下. 其他补充: 注:以下的默认为2分类 1.SVM原理: (1)输入空间到特征空间得映射 所谓输入空间即是输入样本集合,有部分情况输入空间与特征空间是相同得,有一部分情况二者是不同的,而模型定义都是定义到特征空间的,特征空间是指所有的输入特征向量,特征向量是利用数值来表示的n维向量,输入空间到特征空间的映射,也就是对所用的特征进行数值量化(本人这么理解),与概率中的随机变量是一样的形式,随机变量是由样本空间到实数集的映射,例如:抛硬币的样本空

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置

首行不缩进:在顶格的段落前面加上 \noindent 增加空格:\vspace{长度}:精确增加垂直距离,\hspace{长度} 与 \addvspace{长度}:增加高度长度的垂直空间 在公式的上.下方画出水平线:\overline{} 和 \underline{} 对齐公式:\\ 换行,在要对齐的每个地方前加上& 公式中的大括号:\left( 和 \right) 公式中输入向量:\begin{array}{c}   ..元素1..  \\  ..元素2..   \end{array} 公式间

/* 版权声明:能够随意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 |为什么我们是ML界的穷人 假设对工业界里的机器学习(ML)从业者进行阶级划分的话,划线标准不是你用的算法的学名听起来多酷炫,不管你手里抡着的是最潮的深度高达1000层的深度学习核炸弹.还是听起来有点掉渣的大刀长矛朴素贝叶斯.假设没有大量数据,尤其是能跑监督学习算法的带标签训练数据.你就是ML界标准的底层渣男渣女或者渣娘炮.再加上计算资源,假设贵公司有上千台GPUserver集群可供阁下驱使,外加十