前言 你以为我说的自动变量类型auto吗？...我反正是写不出来。...没错，今天就是介绍自动类型推导关键字auto。 auto的作用 说实在的，程序员有时候就是“懒”，可能连个表达式的类型都不想写，auto就是这样一个关键字，它让编译器替我们去分析表达式的类型。...当然了，分析的前提是auto定义的变量有初值，如果连值都没有，怎么可能知道它是什么类型？...，不过使用auto最好注意类型推导规则，不是很明确的规则不建议以代码可读性为代价而简化代码。
现在写一个像“square(num)”这样的普通函数虽然很好，但却是不对的。我们必须定义一个完整的函数才能在map中使用它？好吧，我们可以使用lambda（匿名）函数在map中定义一个函数。...这打破了Python之禅的一个规则，因此函数式编程的这些部分不被视为“pythonic”。 另一个话题是Lambda。在Python中，lambda函数是一个普通函数。 Lambda是语法糖。...列表推导 前面，我提到过你可以用map或filter做的任何事情，你可以用列表推导。列表推导是一种在Python中生成列表的方法。...通过列表推导，它只是： 列表推导仅适用于列表。map,filter适合任何可迭代的对象，那么这有什么用呢？你可以对你遇到的任何可迭代对象使用任何推导。...其他推导 你可以为任何可迭代对象创建一个推导。 可以使用推导生成任何可迭代的对象。从Python 2.7开始，您甚至可以生成字典（hashmap）。 如果它是可迭代的，则可以生成它。
满足马尔可夫性质的变量 Y₂，条件仅取决于相邻变量 CRF 理论和似然优化 让我们首先定义参数，然后使用 Gibbs 表示法建立联合（和条件）概率的方程。...可以为 dL / dWcc '计算出类似的推导，结果如下： 这就是标签-标签权重的似然导数 现在已经有了导数和对数似然的表达式，实际上就可以从头开始编写 CRF 模型。...每个单词的第一个字符都不是小写字符。对于每个单词中的每个手写字符，数据集包含一个长度为 128 的二进制数组，可以将其转换为大小为 16x8 的图像。...为了解决这个问题，我决定使用所有字符向量表示来创建一个新的数据集。我为字典中的每个字符捕获了数据集中可用的所有不同字符像素向量变体。...为了构成 CRF 模型的实际训练和测试集，我使用了我一开始创建的字符到像素数组矢量图。为了创建单词图像 / x，我使用统一采样从字典中为该字符挑选了一个像素数组向量变体。
把a-z,0-9共（26+10）个字符做成一个数组，然后用三个for循环遍历即可。...、距离公式和KMeans算法的整体步骤 KMeans方法一个很重要的部分就是如何定义距离，而距离又牵扯到特征向量的定义，毕竟距离是对两个特征向量进行衡量。...我们假设系数为θ，则有系数向量： 对于第 i 个样本，我们定义误差变量为 我们可以计算cost function： 由于θ是一个n维向量，所以对每一个分量求偏导： 梯度下降的精华就在于下面这个式子： 这个式子是什么意思呢...当j固定时，相当于对样本空间做了一个纵向切片，即： 那么此时的xij就是m*1向量，所以为了得到1*1的形式，我们需要拼凑 (1*m)*(m*1)的矩阵运算，因此有： 如果把θ向量的每个分量统一考虑，则有...按照列出的特征，写出第一个和最后一个用户的特征向量。 六、考查ID3算法，根据天气分类outlook/temperature/humidity/windy。
把a-z,0-9共（26+10）个字符做成一个数组，然后用三个for循环遍历即可。...、距离公式和KMeans算法的整体步骤 KMeans方法一个很重要的部分就是如何定义距离，而距离又牵扯到特征向量的定义，毕竟距离是对两个特征向量进行衡量。...我们假设系数为θ，则有系数向量： ? 对于第 i 个样本，我们定义误差变量为 ? 我们可以计算cost function： ? 由于θ是一个n维向量，所以对每一个分量求偏导： ?...当j固定时，相当于对样本空间做了一个纵向切片，即： ? 那么此时的xij就是m*1向量，所以为了得到1*1的形式，我们需要拼凑 (1*m)*(m*1)的矩阵运算，因此有： ?...按照列出的特征，写出第一个和最后一个用户的特征向量。 六、考查ID3算法，根据天气分类outlook/temperature/humidity/windy。
端到端生成式方法 基于模版匹配的方法其核心就是要定义一条一条的规则，不需要AI技术就可以实现，上面提到的最早的聊天机器人Eliza就是其中的经典案例。...这个过程虽然简单，但是需要设计大量的规则，而且要确保规则之间没有冲突（很难），可扩展性差、重复工作很多，很难处理语句的多样化表达等等。...2 词向量表示的原理 假想我现在有一个由一些单词组成的文本的词典，词典的内容是：我 爱 北京 天安门，现在有三个词，分别是：我，北京和爱，现在我们要通过向量的方式根据词典来表达出这三个词，表示方法如下图所示...使用这种方式，假如词典，有10亿个词，每一个词的表示都是一个10亿维的数组，其中一维是1，其他全是0。...3 词向量表示小练习 现在有一个词典和两个词，基于刚才介绍的词向量表示方法写一个程序来表示这两个词。
通过例子，很自然的想到由会计科目推导出承诺项目、由成本中心推导出基金中心、由CO中的广义成本对象推导到基金中心等等，并进一步的思考通过会计科目、成本中心、资产编号、广义的成本对象其主数据上相关字段值来推导出基金中心...阿基米德说“给我一个支点，我可以撬起地球”，其实我想说“给我逻辑，SAP作为支点，可以把地球推到宇宙，可以把死的推成活的”。 属性： ?...4.1.5 增强 增强，这是派生规则步骤类型中一种特殊的步骤，它是在推导过程中加入一个增强代码点，用户可在此加入自己的逻辑代码，来实现用户逻辑推导后的目标数据，往往在现有派生步骤类型不能正确推导出或是推导过程太复杂才会使用到...注意：不是所有的派生规则推导都提供增强步骤类型。 定义： ? ① 源字段：定义要传到到增强代码中的源字段。定义后该字段的值会传到增强代码中，没有定义的字段，其值不会传入到增强代码中。...⑥用户定义的步骤ID：可以为增强步骤指定一个用户标识，此标识值用在增强 代码中，通过此标识来代表此步骤然后可以写出相应的逻辑代码。可参见下面的代码例子。 代码： 点击 ? ，可进行增强代码的编写。
是一个 m 维向量，且 ? 。若函数值 ? 是行向量则结果为行向量，可记作 ? ；若函数值 f 是列向量则求导结果为列向量，可记作 ? 。...由于向量是矩阵的特殊情形，根据上面的定义也可以得到自变量为向量时的定义:若函数 ? ，则 ? 也是一个 m 维向量，且 ? 。若函数值 ? 是行向量则结果为行向量，可记作 ?...（X_c 表示将 X 的此次出现视作常数） 这个公式非常重要，在推导最小二乘解等问题上都会遇到。公式的名字是我瞎起的，我不知道它叫什么名字。...推导：将左式的括号相乘展开，然后用上面的关于矩阵迹的公式。 ? 推导同上，只需注意到 ? 即可。特别地， ? （此式也可逐元素求导直接验证） 行列式的求导公式： ?...另注：Stanford 的讲义和前述论文中，均认为 ? ，这一点应该是错的，矩阵 W 不应该被转置，根据雅克比矩阵的定义写一个梯度检查的程序即可快速验证这一点。
我不知道，其实就是在后面乘一个东西，取log后就变成加一个东西，实际就变成一个正则项） 逻辑回归估计参数时的目标函数逻辑回归的值表示概率吗？...（值越大可能性越高，但不能说是概率） 手推逻辑回归目标函数，正类是1，反类是-1，这里挖了个小坑，一般都是正例是1，反例是0的，他写的时候我就注意到这个坑了，然而写的太快又给忘了，衰，后来他提醒了一下，...了解其他的分类模型吗，问LR缺点，LR怎么推导（当时我真没准备好，写不出来）写LR目标函数，目标函数怎么求最优解（也不会）讲讲LR的梯度下降，梯度下降有哪几种，逻辑函数是啥 L1和L2 L2正则化，为什么...让我把一个完整的数据挖掘流程讲一下，从预处理，特征工程，到模型融合。介绍常用的算法，gbdt和xgboost区别，具体怎么做预处理，特征工程，模型融合常用方式，融合一定会提升吗？...，最后还是没记住） PageRank原理，怎么用模型来查找异常用户，我讲了一大堆我的理解，然后面试官一句你怎么不用规则把我噎到了…… 无监督和有监督算法的区别？
：里面有无穷多的点，通过某些动作，可以从一个点“移动”到另一个点，容纳运动是空间的本质特征。...是一个主对角线之外的元素皆为 0 的矩阵。对角线上元素可以为 0 或其它值。记为 A = diag(λ1,λ2,..,λn) ； 分为正对角阵和反对角阵。...这里,我选择的i =1(自己验证的时候可自行选择i) ,具体的验证过程如下所示....这里是矩阵乘法的简单应用。 4X4齐次矩阵 两条平行线会相交吗? 在没有认识到齐次空间之前,我们知道两条平行线是不能相交的,但是两条平行线真的不能相交吗?...推导如下： 可以反推导出旋转的矩阵: 缩放矩阵： 未完待续%…，等闲了点，再整理补充！
继续往下扫，30行代码之后我们到了引用 y 的地方，没有再看到其它对 y 的绑定，所以我们才能确信第二个 let 是 y 的定义位置，它是一个字符串。 这难道不是很费事吗？...在看 C# 代码的时候，我经常看到一堆的变量定义，每一个的前面都是 var。我没法一眼就看出它们表示什么，是整数，bool，还是字符串，还是某个用户定义的类？ 这点好像说的很有道理。...然而，王垠高估 Rust 的类型推导了，Rust 类型推导可能并没有王垠认为的那么强，实际写代码的时候，确实需要明确标注一些类型。...你没有办法制定一个不可变的数组指针，而它指向的数组的元素却是可变的。...小结 评价一门语言的好坏，私以为应该结合起这门语言的设计原则和它要解决的问题领域。时间有限，就写这么多吧。欢迎反馈和交流。 （如果你喜欢这些内容，请帮忙转发给更多人看到，谢谢！）
快手推荐算法： 一面 ： 1、在另外一个公司实习相关，大概问了 20分钟，还是讲了很多东西的。从产品形态问到日活、每天的点击展示量，再到工作的具体内容，还有工程上的问题。...2、XGBoost 和 LightGBM 区别，GBDT 与 XGBoost 的区别，XGBoost 为什么收敛速度这快。 3、深度学习了解吗？讲下 RNN 和 LSTM，写 LSTM 结构和公式。...讲下反向传播，能推导吗？ 4、以 LR 为基础介绍 FM 和 FFM，推导 LR 和 FM 5、算法题：①硬币兑换(动态规划) ②链表倒数第 k 个节点 二面： 1、在另一个公司实习的内容。...在推荐里面怎么取到上下文向量 4、FM 可以做 embedding 吗？FM 怎么用到召回 5、讲下矩阵分解，知道 SVD 吗？ 6、用户发生点击行为，怎么样给用户推荐视频？...bing搜索： 1、首先写一道题：从无序数组中找到中位数 2、最大后验概率和极大似然估计的具体含义，联系与区别，不带正则化的 loss 是哪个，带正则化的 loss 是哪个？ 为什么？
你写的是len(my_object)，如果my_object是一个用户定义类的实例，那么 Python 会调用你实现的__len__方法。...在撰写本文时，我不知道 Python 标准库中使用Ellipsis或多维索引和切片的用途。如果您发现了，请告诉我。这些语法特性存在是为了支持用户定义的类型和扩展，如 NumPy。...对于高级的数组和矩阵操作，NumPy 是 Python 在科学计算应用中变得流行的原因。NumPy 实现了多维、同质数组和矩阵类型，不仅保存数字，还保存用户定义的记录，并提供高效的逐元素操作。...不幸的是，Python 没有绝对可靠的不可变容器序列类型：即使“不可变”元组中包含可变项（如列表或用户定义对象），其值也可能被更改。 列表推导和生成器表达式是构建和初始化序列的强大表示法。...Rougier 的开放获取书籍从 Python 到 NumPy的开篇语句。向量化操作将数学函数应用于数组的所有元素，而无需在 Python 中编写显式循环。
我大致说了下他们的区别：word2vec是NNLM的一个较为典型的代表，其利用了DNN的方法来训练获取到词向量，而且词向量是中间产物，这个思路最早是Bengio提出，Google Brain提出的word2vec...清楚（好刚的我，面完发现答的有瑕疵），从宏观上描述了DNN的一个结构，从输入（大致带过分词，词表构建，one-hot等过程），到隐层，到输出层。...他还曾循循善诱，从多个敏感词的词表简化到一个词，我对不起他。 13.你实习的时间实验室有没有什么要求，能实习吗？ 没要求，当然能。（就这意思） 14.你还有什么问题要问我的吗？...1.看你的简历上，在做一个相似性评估的项目，大致介绍下。 介绍了下我的这个项目的模型，以及用的一些方法。 2. 了解，那么获取的词向量你是怎么获取的？...从word2vec中获取，然后作为模型的输入（讲了一些实验操作）。 3.你的词向量自己训练过吗？ 我讲了很多废话。 4.你的词向量自己训练过吗？ 没有。
本文对吴恩达老师的机器学习教程中的正规方程做一个详细的推导，推导过程中将涉及矩阵和偏导数方面的知识，比如矩阵乘法，转值，向量点积，以及矩阵（或向量）微积分等。...根据矩阵的乘法规则得 然后根据矩阵的减法规则有 很明显 所以 于是得证 对代价函数J求导 为什么我们要对代价函数求导呢？...代价函数 是一个关于向量的函数，而函数中的其它常量又是矩阵，所以对该函数求导会涉及到矩阵和向量的微积分知识，因为这方面的知识对机器学习来说实在是太重要了，而且一般的数学书上也没有相关内容，所以我打算专门写一篇文章来介绍矩阵和向量相关的微积分基础知识...于是有 根据矩阵的复合函数求导法则有 先来推导 ，J是关于u的函数，而u是一个元素为实数的m维列向量，所以 与 的点积是一个实数，也就是有 根据因变量为实数，自变量为向量的导数定义，可得...再来看 的推导，这是向量对向量的求导，根据其定义，有 因为y是一个元素为实数常量的m维向量，所以它对n+1维的列向量θ求导会得到一个m行n+1列的0矩阵，也就是 根据公式， 所以 把(2)
现在写一个像“square(num)”这样的普通函数虽然很好，但却是不对的。我们必须定义一个完整的函数才能在map中使用它？好吧，我们可以使用lambda（匿名）函数在map中定义一个函数。...这打破了Python之禅的一个规则，因此函数式编程的这些部分不被视为“pythonic”。 另一个话题是Lambda。在Python中，lambda函数是一个普通函数。 Lambda是语法糖。...列表推导 前面，我提到过你可以用map或filter做的任何事情，你可以用列表推导。列表推导是一种在Python中生成列表的方法。...map,filter适合任何可迭代的对象，那么这有什么用呢？你可以对你遇到的任何可迭代对象使用任何推导。 其他推导 你可以为任何可迭代对象创建一个推导。 可以使用推导生成任何可迭代的对象。...根据你是否为dict提供值，它会知道你是在写dict推导还是set推导。 总结 函数式编程美观而纯粹。函数式代码可以很干净，但也可能很乱。一些Python程序员不喜欢Python中的函数式编程。
因此，该算法提出了一种使用链表的基本结构，通过扩展链表结构可以实现更复杂的支持协作的共享数据类型。YATA的链表表示方法和预定义规则的集合限制了可能冲突的数量，并确保了用户意图的正确性和操作的收敛性。...因为用户在文档中插入的每个字符保持和其相邻字符的相对位置可以有效的保留用户意图，这和其它资料中对于意图保留的定义是一致的。...为了在冲突中找到严格全序操作，我们定义如下三条规则： 规则一：禁止互相冲突的操作之间有交叉连接的原点。允许的两种Case分别是：插入操作在其它操作和它的原始操作之间；一个操作的原点是另一个操作的后续。...证明过程以数学公式推导为主比较复杂，本文中省略，感兴趣的同学可以翻看论文。 插入算法 前面已经证明了冲突操作存在全序关系，那么当有一个有序的插入操作列表时，我们如何计算新插入操作的位置呢？...假设ID为1的用户1和ID为2的用户2在一个会话中，每个用户都有两个插入操作，此时状态向量表示为：[(1，2)，(2，2)] 状态向量仅向所有客户端发送一次，一个用户接收状态向量，将其与本地状态向量进行比较
positional就是用一定的规则，给每个节点的邻居节点编号，论文中称这个规则叫injective function:。通俗点说我们每个人都是一个节点，我们的通讯录按人名首字母排序编号。...不想看推导就记住这个有趣的事实：若把某国的地图缩小后印在该国领土内部，那么在地图上有且仅有这样一个点，它在地图中的位置也恰巧表示它所落在的土地位置。...论文提出不动点定理就是想类比到GNN中，把图中任意节点看作图上的不动点，fw函数是个缩放函数，通过不断的缩放，最终会收敛到一个基本不变的向量，即。...总结一下，本文提出的model就是通过函数不断迭代，使得节点向量收敛到，最后通过函数映射到最终向量，如下图所示: ?...接下来论文提出了两个理论，如果和对，可导，那也可导，证明略，可以参考论文。第二个理论定义了一个公式并证明了向量是收敛的，： 最后推导出下式(推导过程见论文): 学习算法如下图： ?
通过使用 key 参数，我们可以灵活地定义排序的规则，以适应不同的排序需求。灵活地定义排序的规则，以适应不同的排序需求。灵活地定义排序的规则，以适应不同的排序需求。...数组a被视为行向量，数组b被视为列向量。根据矩阵乘法的规则，行向量乘以列向量将得到一个标量值。结果赋值给变量c。...然后，使用@运算符将数组a作为行向量与数组d进行矩阵乘法的操作。根据矩阵乘法的规则，行向量与二维数组的乘法将得到一个新的行向量。结果赋值给变量f。...根据矩阵乘法的规则，二维数组与列向量的乘法将得到一个新的列向量。结果赋值给变量g。...这些操作可以在数值计算和数据分析中用于处理矩阵和向量之间的乘法运算。 矩阵的乘法运算规则¶ 矩阵乘法的规则是基于线性代数中矩阵的定义和性质。
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