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参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/268709618 # 一、MP 神经元模型   MP 模型是针对生物神经元的一些基本生理特征所提出的形式神经元的数学模型与结构，其权值被认为是不可调整的。MP 神经元模型是其他神经网络的基础。 # 二、前馈神经网络（FNN）   对于前馈网络，根据神经元的传递函数不同，以及学习算法和网络结构上的区别，可以细分类感知器网络、线性网络、BP 网络、径向基网络及 GMDH 网络等不同的网络模型。 # 2.1 感知器（PLA）   感知器模型（Percetron Learning Algorithm，简称 PLA）是由美国学者...
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参考连接： https://www.bilibili.com/video/BV1eT4y1K7DL?p=12&vd_source=e01172ea292c1c605b346101d7006c61 https://zhuanlan.zhihu.com/p/364091880 https://www.zhihu.com/tardis/sogou/art/371704456 https://lambdageeks.com/hermite-polynomial-its-important-relations/ https://www.zhihu.com/question/5958753...
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参考：https://www.bilibili.com/video/BV1eT4y1K7DL/?spm_id_from=333.999.0.0 # 一、问题的提出 函数逼近： 用简单的函数近似代替给定函数的问题 逼近与拟合的区别： 逼近指的是用连续函数 “逼近” 连续函数 拟合指的是用连续函数 “拟合” 离散数据 逼近（拟合）和插值的区别 逼近（拟合）并不要求获得的函数通过已知点，只要尽量接近 插值要求获得的函数必须经过已知点 函数逼近的第一个问题：如何表示 “尽量接近”？ 一致逼近：最大的偏差也不超过 xxx 平方逼近：平方偏差和不超过 xxx # 二、相关概念 # 2.1...
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Free Ebook Foundation 维护了一个项目，包含了超过 10000 本免费的编程电子书，而其中中文书籍约 800 本 1000 本完全可以作为小图书馆查找使用，给这个仓库点个 star 防止下次想看却找不到。 # 电子书目录 # 语言无关 就是不限定具体编程语言，程序员软件开发都会用到通用的知识，这部分包括：IDE、Web、操作系统、设计模式、编译原理、数据库、大数据… 这些都是通识性的知识，程序员必修课，不管你用什么语言都需要学习和了解。 语言无关 众所周知现在编程世界里各种语言百花齐放，从列出来的目录也能看出，C\C++\Java\Python\PHP…...
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写二分法，区间的定义一般为两种，闭区间或者开区间 （1）左闭右闭区间[left,right][left, right][left,right] while(left<=right) 要使用 <= ，因为 left==right 是有意义的，所以使用 <= if (nums[middle] > target) ， right 要赋值为 middle - 1 ，因为当前这个 nums[middle] 一定不是 target ，那么接下来要查找的左区间结束下标位置就是 middle - 1 ，反之同理。 class Solution:...
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区间逐维分析方法借鉴了代理模型的思想，不同之处在于其利用参考点 (Reference Point) 处输入参数向量每个维度上的超平面截取结构真实响应所形成的曲面，并基于勒让德正交多项式构建所截得曲线的多项式近似模型，进一步可以计算在对应维度上的最大值点与最小值点。   区间逐维分析方法主要使用了高斯采样和勒让德正交多项式拟合两个过程，大致流程图可参考下图。 # 一、输入逐维高斯采样   区间逐维分析方法的第一步就是根据输入的维度依次进行高斯采样。在对第iii 维的参数进行高斯采样时，需要固定其他维度的参数为中心值，之后对第iii 维的参数进行高斯采样。其中，高斯采样的区间为 [-1,...
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# 一、显示器的色域和色准 （内容参考 硬件茶谈 抖音显示器系列视频） # 1.1 色域的概念   将所有人眼可见的所有光的颜色信息和明度信息通过一定的数学变换映射到一个平面上，就得到了一个色域马蹄图，代表了人眼睛可以识别的全部颜色，这个颜色范围空间被称为 CIE 色彩空间。   现在的显示器显示颜色是依赖于红绿蓝三个子像素去混合产生颜色，一台显示器显示颜色的极限就是红绿蓝各自亮度最大，而由这三个点连线所构成的区域就是色域。色域指的是显示器能覆盖颜色丰富度的概念，色域覆盖越广的显示器，能显示的颜色就越丰富，色域越窄的显示器能显示的颜色就越匮乏   在 CIE...
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假设AAA 为m×nm\times nm×n 的矩阵，xxx 为nnn 维列向量，则有如下等式成立： dAxdx=AT\frac{dAx}{dx}=A^T dxdAx​=AT 同理有： dAxdxT=A\frac{dAx}{dx^T}=A dxTdAx​=A dxTAdx=A\frac{dx^TA}{dx}=A dxdxTA​=A dxTAxdx=(AT+A)x\frac{dx^TAx}{dx}=\left ( A^T+A \right )x dxdxTAx​=(AT+A)x 若AAA 是对称矩阵，则有 dxTAxdx=2Ax\frac{dx^TAx}{dx}=2Ax dxdxTAx​=2Ax
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