摘要：
简单与复杂的总结 版本一（更简洁）： 人生这场游戏，既有简单的快乐，也有复杂的烦恼。真正的智慧在于：既能在简单中预见复杂，也能在复杂中看透简单。洞察此道，思考方能深入。 版本二（略带哲理）： 踏入人生，你会体验到简单与复杂、快乐与烦恼的交织。初时的快乐易得，后期的挑战磨人。关键在于贯通两者：从简单处 阅读全文
posted @ 2025-04-10 23:48
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摘要：
NumberForm 函数基本语法 NumberForm[expr,n] 以 n 为精确度输出 expr 中的近似实数. NumberForm[expr,{n,f}] 输出具有 n 个数位的近似实数，其中小数点后占 f 位. NumberForm[expr] 用 NumberForm 的默认选项显示 阅读全文
posted @ 2025-04-08 10:23
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摘要：
在神经网络结构的学习中，乘加结构是基础，乘法是含量的计算，加法是分量的计算。 计算总和，则自然直观的把每个分量乘以权重（含量的百分比），再把这每个结果（分量）逐个加起来，得到一个整体。 如图： 上图中，y是结果，y 由 x1 和 x2 两个分量组成，x1的有效成分占比是权重 w1 表示，x2 的有效 阅读全文
posted @ 2025-03-13 07:51
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摘要：
问题 方向导数的计算公式： 函数 f 在点 P 沿着方向 u 的方向导数，记作 Duf(P)，可以用梯度和方向向量的点积来计算： Duf(P) = ∇f(P) ⋅ u 其中 ∇f(P) 是函数 f 在点 P 的梯度向量，而 "⋅" 表示向量点积。 推导证明一下方向导数的计算公式 解答 当然，我们来详 阅读全文
posted @ 2025-03-12 19:54
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摘要：
概述 这是理解梯度概念的核心所在。在多元微积分中，梯度是一个向量，其每个分量是函数对各个自变量的偏导数。梯度指向函数值增长最快的方向。 要解释为什么由各个偏导数组成的向量（梯度）指向函数值增长最快的方向，我们需要从多元微积分和方向导数的概念入手。 详解 为了更好地理解，我们逐步分解解释： 1. 从方 阅读全文
posted @ 2025-03-12 19:41
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摘要：
python 实现简单数值梯度 import numpy as np def f2(x): return np.sum(x ** 2) def grad(f, x): h = 1e-4 g = np.zeros_like(x) for i in range(x.size): tmp = x[i] x 阅读全文
posted @ 2025-03-12 16:34
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摘要：
在 JupyterLab 中，plt.show() 通常用于在非交互式环境中显示图像，但在 JupyterLab 中，通常需要使用 %matplotlib inline 魔术命令来确保图像在 Jupyterlab 中内嵌显示。 你可以尝试使用 %matplotlib widget，启用交互式绘图功能 阅读全文
posted @ 2025-02-16 20:36
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代码 来源：https://github.com/andrewkchan/yalm/blob/ec8c8fec911794c788c50dfe5d42ae9e1ef0e905/src/infer.cpp #include "model.h" #include <assert.h> #include 阅读全文
posted @ 2025-02-09 16:42
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摘要：
Conda 如何管理 conda 和 pip 安装的软件？ 在 conda 环境中，你既可以使用 conda install 安装软件，也可以使用 pip install 安装软件。conda 会同时管理这两种不同的安装方式，并且它们的行为存在一些重要区别。 1. conda list 是否显示 p 阅读全文
posted @ 2025-02-08 10:19
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摘要：
1. 取消 PowerShell 启动时的“加载个人及系统配置文件”提示 这个消息是由于 PowerShell 在启动时加载配置文件 (profile.ps1)，导致出现了额外的加载时间提示。你可以禁用或优化它。 方法 1：删除或禁用 PowerShell 配置文件 在 PowerShell 中输入 阅读全文
posted @ 2025-02-08 09:35
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