在Mac上如果不安裝其他軟件不能夠解壓rar文件碧磅，這時可以使用終端中的unrar來解決問題萨西。 步驟如下： 1.使用Homebrew安裝unrar（有關(guān)Homebrew的安裝和...
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MAC 命令行解壓 rar 文件 -
macOS + Sublime Text + Latex 環(huán)境配置Latex（/?lɑ?t?x/，常被讀作/?lɑ?t?k/或/?le?t?k/）宏浩，是一種基于TEX的排版系統(tǒng)，利用這種格式系統(tǒng)的處理逼龟，即使用戶沒有排版和程序設(shè)計的知識也可以充...
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自律100天能收獲什么厅目？今天早上起來看到一句話:很多人高估了自己一年所做的事情，也低估了自己十年能做的事情忽肛。十年磨一劍村砂，這就是一個堅持的力量。堅持的意義不在于成功屹逛，堅持的意義在于堅持础废。成功只是副...
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當你感到困頓的時候，也許你需要和自己來場巧遇
這背后有復雜的原因罕模，而其中一個原因是這樣的评腺。 每每當人受到批評與打擊，就更容易陷入「自我中心」的狀態(tài)淑掌。 這種狀態(tài)是動物的天性蒿讥，我們會在恐懼的時候，選擇「戰(zhàn)斗」或「逃跑」抛腕。 自...
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貝葉斯分類器
貝葉斯決策輪： ??對分類任務(wù)來說芋绸，在所有相關(guān)概率都已知的理想情形下，貝葉斯決策論考慮如何基于這些概率和誤判損失來選擇最優(yōu)的類別標記担敌。??假設(shè)有N種可能的類別標記摔敛，即，是將一...
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拉格朗日對偶
Lagrange優(yōu)化問題： ??標準形式的優(yōu)化問題（原問題）：?? ?? 其中全封，自變量马昙。設(shè)問題的定義域是非空集合，優(yōu)化問題的最優(yōu)值為刹悴。則問題的Lagrange函數(shù)：??其...
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萬圣節(jié)出行計劃
布雷西亞周邊二日游 第一日帕維亞出發(fā)行楞，經(jīng)米蘭前往布雷西亞，在布雷西亞換乘火車前往伊賽奧湖土匀。主要的看點是布雷西亞出發(fā)的湖邊小火車子房，伊賽奧湖和阿爾卑斯山風光，和國家公園Parco...
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奇異值分解
奇異值分解（Singular Value Decomposition恒削，SVD）： 定義： ??任意的實矩陣都可以分解為：????其中池颈，是滿足的階酉矩陣（unitary mat...
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瑞利熵與廣義瑞利商
Hermitian矩陣： ??又被稱為厄爾米特矩陣尾序，指的是共軛矩陣。矩陣中的每一個第行第列的元素都與第行列的元素共軛相等躯砰。稱為的共軛轉(zhuǎn)置每币，矩陣即，若矩陣中元素都是實數(shù)琢歇，則兰怠。 ...
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深入淺出--梯度下降法及其實現(xiàn)梯度下降的場景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學解釋梯度下降算法的實例梯度下降算法的實現(xiàn)Further reading 本文將從一個下山的場景開始，先提出梯度下降算法的基本思想烁焙，進而...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)元模型： ??航邢，其中為權(quán)值，為閾值通過激活函數(shù)處理產(chǎn)生的輸出（或）骄蝇。 感知機： ??感知機由兩層神經(jīng)元組成翠忠，輸入層和輸出層，感知機只有一層功能神經(jīng)元乞榨，學習能力有限，只能學...
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梯度下降算法（gradient descent）
原理： ??每次按照下降的方向進行計算当娱，屬于貪心的算法吃既。 算法（就最小二乘法討論）： ??若訓練集：??訓練函數(shù)：??參數(shù)向量：??損失函數(shù)：??梯度：????? gradi...
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決策樹
基本流程： ??略 劃分選擇： ??“信息熵”是度量樣本集合純度最常用的一項指標????“信息增益”是度量某個屬性對劃分的增益????表示該屬性的權(quán)重值 剪枝處理： ??剪枝...
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信息論
信息熵 ??熵是接收的每條消息中包含的信息的平均量，被稱為信息熵跨细、信源熵鹦倚、平均自信息量，為不確定性的量度冀惭。簡而言之震叙，越是確定的事掀鹅，信息熵小，而越不確定的事信息熵越大媒楼。??隨機...
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堅持早起21天（5點）乐尊，我發(fā)生了什么？
（今天起床時間：5：00） 從8月24日到9月17日划址，堅持6點前起床扔嵌，其中大部分都是5點準時起，在這期間夺颤，幾乎每一天都能夠達到痢缎。 我想，我有資格告訴你世澜，完成這個21天早起独旷，我...