线性规划由目标函数和若干约束构成,Latex中并没有直接的命令来写线性规划.简单的做法是使用＼begin{eqnarray} … ＼end{eqnarray}命令,但eqnarray命令是使若干方程按照中间的二元关系符(如等号)垂直对齐的,而线性规划的约束条件上虽然有二元关系符,但约束条件后面往往还有量词符号,它们也需要垂直对齐.也就是说,线性规划中有不止一个位置需要垂直对齐.或者干脆使用＼begin{array} …＼end{array}命令,这样可以做到多个位置垂直对齐,但又遇到公式无法自动

最近总有这么几种情况:一.作业很简单,想用Latex敲,但是英语不过硬,用中文吧配中文环境就要配置半天.二.越来越多的朋友问我怎么搞中文输入,我也确实没啥帮助人家的好办法,所以只好自己研究研究怎么配置Latex中文环境了. 先说环境 编译:Ctex包(真的好用,省的配来配去.给链接:http://www.ctex.org/CTeXDownload) 编辑器:Sublime Text 3(但是要安装一个插件:LatexTools) 嗯,在安装ctex的时候就听说这家伙完全支持中文输入,但是一直都没

2017/8/29 20:26:03 原文地址 https://www.sharelatex.com/blog/2011/03/27/how-to-write-a-latex-class-file-and-design-your-own-cv.html 每个人都想要一个看起来专业的简历,内置的LaTeX模板也没有什么缺点.但是你要是想自己定制一个简历,就得像我一样.这意味着你需要根据自己的想法定制一个样式.众所周知,这挺难的.在这个系列的博文中,我希望能够指导你创造自己风格的类文件,并告诉你按照

晚上参考中科院上海交大清华北大等学校的模板,终于重新把博一时候没解决的问题解决了.中科院吴老师的CTeX论坛因为维护压力比较大不得不关了,查不到之前的Latex解决答案.经过一下午和一晚上的摸索,忽然明白吴老师在网页里之前和其他网友的回复中提到多看看英文的一些帮助站点.果断查了一下麻省理工给出的相关信息,找到了答案. 写书和毕业论文与写一般论文不同,一般论文出版社会给很成熟的模板,而且论文篇幅一般小于书的篇幅,不涉及结构拆分和目录问题.而书则涉及页面边距.行距,标题字体自定义,目录格式调整等问题

孟晨 ,在 LaTeX 话题下写错 LaTeX 名字的,一律… 陈硕等 137 人赞同 这是个好问题,虽然提问提得很大.不是很好答,权当抛砖引玉了. 天字第一号原则:不要到网上抄代码,尤其是似懂非懂的阶段.除非代码的作者给出了对代码的解释,并说明了代码的适用范围和使用效果. 解释:虽然 TeX 及 LaTeX 内核本身相对稳定,但是 LaTeX 相关的宏包则不那么稳定.对于中文用户来说,LaTeX 的中文处理技术近十年进步得非常快.[1]所以,在网上抄代码很容易抄到过时的代码. 网上的代码适用范

Latex是为了写数学公式的. 嗯-但实际这样的语言的作用是为了排版的.数学公式仅仅是他的附加属性. 可是markdown引入这个全然是为了写公式.其它的Latex语法不支持. CSDN markdown语法支持的latex,分为两类 - 行内公式: $\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N$ 这是行内公式: Γ(n)=(n−1)!∀n∈N\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 块级公式: $$

最近打算详细的学习一下latex,所以在学习的过程中遇到了一些问题.随时出问题,随时记录更新. 我是萌萌的Latex, x_0. 再写具体的技巧之前,先说一个关于打公式的小技巧.有时候你不知道怎么设置具体的格式了,那直接打开Mathtype打个公式,然后以Latex形式复制出来,认真学习一下就好了.O(∩_∩)O 各种间距设置x_x 参考网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e16f1770100ns4r.html 字间距 只适用于CJK和xeCJK \renew

参考:http://www.cnblogs.com/ilogic/archive/2012/08/05/latex.html 主要是利用在线生成公式的工具:MathJax,但要在博客上获得 MathJax 的支持,必须要求博客空间提供自定义模板的功能,而大部分免费博客空间,如新浪.网易.百度等都不提供该功能. 而强大的博客园是支持的,具体设置方法如下: 在博客园设置页面的页首HTML中拷入如下代码即可: <script type="text/x-mathjax-config"&g

目录 1. 按 2. 下载地址 3. 介绍和使用 3.1. 介绍 3.2. 实际使用体验 1. 按 本文介绍的Mathpix可用于将手写的公式通过拍照或截图转成LaTeX 表达式. 写博客.记笔记最麻烦的可能还不是文字,而是图表和公式,我们需要花些时间手写并嵌入数学公式.其实用 LaTeX 表达式写数学公式还是挺麻烦的,至少一般人做不到手写速度.但是我们有 Mathpix Snip,只要截个图,公式会自动转化为 LaTeX 表达式,我们只需要复制粘贴就行了. 2. 下载地址 https://ma

在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化问题的方法,不

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

本人翻译自<Exper Python Programming> 'Premature optimization is the root of all evil in programming' -Donald Knuth    优化的三原则      让它跑起来先 一个非常常见的错误就是在编写代码之初我们就开始对代码进行优化.让人伤心的是这通常做的都是无用功,很多软件只有你跑起来了才会发现它真正的瓶颈在哪里. 站在用户的视角看问题 曾经有一个团队为了自己的项目跑起来更快加班加点最终达到了自己满意

[整理]   在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化

Libliner 中的-s 参数选择:primal 和dual LIBLINEAR的优化算法主要分为两大类,即求解原问题(primal problem)和对偶问题(dual problem).求解原问题使用的是TRON的优化算法,对偶问题使用的是Coordinate Descent优化算法.总的来说,两个算法的优化效率都较高,但还是有各自更加擅长的场景.对于样本量不大,但是维度特别高的场景,如文本分类,更适合对偶问题求解,因为由于样本量小,计算出来的Kernel Matrix也不大,后面的优化也

使用Spark进行ALS编程的例子可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS:alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章:http://www.docin.com/p-938897760.html 最后的惩罚因子那部分没看懂.前面的还挺好的. 上面3.1节关于矩阵分解模型的自然意义和解释,讲的非常好! 注:矩阵的每一行代表一个方程,m行代表m个线性联立方程. n列代表n个变量.如

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

主要内容 一:SVM简介 二:线性分类 三:分类间隔 四:核函数 五:松弛变量 SVM简介 支持向量机(support vector Machine)是由Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模式的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accurary)和学习能力(即无错误地识别任意样本

在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值:如果含有不等式约束,可以应用KKT条件去求取.当然,这两个方法求得的结果只是必要条件,只有当是凸函数的情况下,才能保证是充分必要条件.KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化.之前学习的时候,只知道直接应用两个方法,但是却不知道为什么拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够起作用,为什么

    本文转自:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html     Attention Index 参考列表 Attention Attention在视觉上的递归模型 模型 训练 效果 Torch代码结构 (TODO)基于Attention的图片生成 基于Attention的图片主题生成 模型 编码 解码 Stochastic “Hard” Atten

在线最优化求解(Online Optimization)之一:预备篇 动机与目的 在实际工作中,无论是工程师.项目经理.产品同学都会经常讨论一类话题:“从线上对比的效果来看,某某特征或因素对xx产品的最终效果有很大的影响”.这类话题本质上说的是通过已有的数据反映出某些特定的因素对结果有很强的正(或负)相关性.而如何定量计算这种相关性?如何得到一套模型参数能够使得效果达到最优?这就是最优化计算要做的事情. 举一类典型点的例子:在推荐和广告计算中,我们经常会需要对某些值进行预测,例如在一条推荐或广告

\(L1\)正则化及其推导 在机器学习的Loss函数中,通常会添加一些正则化(正则化与一些贝叶斯先验本质上是一致的,比如\(L2\)正则化与高斯先验是一致的.\(L1\)正则化与拉普拉斯先验是一致的等等,在这里就不展开讨论)来降低模型的结构风险,这样可以使降低模型复杂度.防止参数过大等.大部分的课本和博客都是直接给出了\(L1\)正则化的解释解或者几何说明来得到\(L1\)正则化会使参数稀疏化,本来会给出详细的推导. \(L1\)正则化 大部分的正则化方法是在经验风险或者经验损失\(L_{emp