【【注】参考自邱锡鹏的《神经网络与深度学习》。 自动计算梯度的方法主要分为三类：数值微分、符号微分和自动微分。
是基于梯度迭代攻击中生成对抗样本的开创性工作。我第一次接触相关工作的时候，给我困惑最多的就是论文中为什么要给梯度加上这个符号函数，因为这会导致生成的对抗扰动的方向与最速梯度方向有一个锐角偏移。
希腊字母，我们从小学开始认识它，但对它的读音我依旧靠蒙（说蒙真的感觉好羞愧啊）。尤其在大学数学分析中，希腊字母超级多，很多经典的公式，都由希腊字母来表示。它自然成为数学领域不可或缺的符号，将数学复杂的内容变为了清晰易懂的，平易近人。
Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。 在很多主流的博客网站，github等地方都会用到Markdown的语法，比如C
字母表是一个非空有穷集合，字母表中的元素称为该字母表的一个字母 letter。又叫做符号 symbol 或者字符 character
\[\delta _{{ij}}={\begin{cases}0&{\text{if }}i\neq j,\\1&{\text{if }}i=j.\end{cases}}\]
2.2.附录：数学公式大全 $\displaystyle\sum\limits_{i=0}^n i^3$ 3.数学符号 3.1.集合系列 运算符 公式 运算符 公式 运算符 公式 ∅∅ $\emptyset$ ∈∈ $\in$ ∉∉ $\notin$ ⊂⊂ $\subset$ ⊃⊃ $\supset$ ⊆⊆ $\subseteq$ ⊈⊈ $\nsubseteq$ ⊉⊉ $\nsupseteq$ ⊈ $\nsubseteqq$ ⊉ $\nsupseteqq$ ⊊⊊ $\subsetneq$ ⊋⊋ $\s
希腊字母 \alpha α \alphaα \beta β \betaβ \gamma γ \gammaγ \Gamma Γ \Gamma Γ \delta δ \deltaδ \Delta Δ \DeltaΔ \epsilon ϵ \epsilonϵ \varepsilon ε \varepsilonε \zeta ζ \zetaζ \eta η \etaη \theta θ \thetaθ \Theta Θ \ThetaΘ \vartheta ϑ \varthetaϑ \iota ι \iotaι \kappa κ \kappaκ \lambda λ \lambdaλ \Lambda Λ \LambdaΛ \mu μ \muμ \nu ν \nuν \xi ξ \xiξ \Xi Ξ \XiΞ \pi π \piπ \Pi Π \PiΠ \varpi ϖ \varpiϖ \rho ρ \rhoρ \varrho ϱ \varrhoϱ \sigma σ \sigmaσ \varsigma ς \varsigmaς \tau τ \tauτ \upsilon υ \upsilonυ \Upsilon Υ \UpsilonΥ \phi ϕ \phiϕ \Phi Φ \PhiΦ \varphi φ \varphiφ \chi χ \chiχ \psi ψ \psiψ \Psi Ψ \PsiΨ \omega ω \omegaω \Omega Ω \OmegaΩ
行内外 公式种类 公式代码两端需要添上的符号 行内公式 $…$ 行外公式 $$…$$ 定界符 定界符 放大符 自适应放大符 ()、[]、{} \big，\Big，\bigg，\Bigg \left…\right 复杂符号 符号 命令 符号 命令 \underbrace{a + \overbrace{b + \dots + b}^{m\mbox{个}} + c}_{20\mbox{个}} \vec{x} \stackrel{\mathrm{def}}{=}(x_1,\dots,x_n) \sum
1. MarkDown绘图 添加属性：属性用 {} 括起来。 比如 mermaid 居中（左对齐/右对齐同理）属性：（flow 等同理） ```mermaid {align="center"} xxxxxx ## 2. MarkDown代码块中插入代码块 即在代码块中再次引用代码块，产生以下效果： ```markdown ``` 方法是在代码块中引用的代码块整体 **tab** 缩进一格。 ## 3. MarkDown表格 - 表格内换行：使用``进行换行 - 表格中特殊字符（作
HTML特殊符号对照表 特殊符号 命名实体 十进制编码 特殊符号 命名实体 十进制编码 Α Α Α Β Β Β Γ Γ Γ Δ Δ Δ Ε Ε Ε Ζ Ζ Ζ Η Η Η Θ Θ Θ Ι Ι
定义: 在无失真信源编码中, 编译码过程是可逆的, 即信源符号可以通过编码序列无差错的恢复 ，该编码方式适用于离散信源的编码。
注： 该篇博文是我阅读《How the backpropagation algorithm works》一文的笔记，该博文详细介绍了反向传播算法，并给出了反向传播算法四个基本公式中的前两个证明，我顺着作者的思路证明了后面两个，并记录了证明过程，希望能帮助到需要了解反向传播算法数学原理的童鞋。
神经网络每个神经元的连接关系，用符合如何表达呢？ 下面定义一种表达方式，如下图所示，含有一个隐含层的神经网络，图中标出的w的含义为：第三层的第2个神经元与第二层的第4个神经元间的权重参数。
我们已经介绍过 Mutex、RWMutex 等并发原语操作，如果您还没有阅读，请查看文末「推荐阅读」列表。
目的 我在一个多月之前就说我准备开始梳理基础的事，好吧，我承认这一个月没我怎么梳理。或者梳理的不多，当我梳理到view的时候，发现需要分成绘制流程以及事件分发进行处理。一开始是想整理一般面试的概要。后来想想，还是看源码慢慢整理把。当我把整个绘制流程的源码看完之后，我突然对一个词比较陌生，就是MeasureSpec。然后就决定整理一波。 MeasureSpec概念 通过源码我们可以知道MeasureSpec是View的内部类，用来控制view的尺寸。也就是view的宽高是由他决定的。MeasureSpec的源
LaTeX 公式有两种，一种是用在正文中的，一种是单独显示的。正文中的公式用…来定义，单独显示的用
一般公式分为两种形式，行内公式和行间公式。公式里，对单独某行的公式用显示格式，使用 \displaystyle 命令。若要全文都使用，可以在 "\begin{document}" 前加上 \everymath{\displaystyle}。行内公式：
Word系统中有自带的一些公式，比如二次公式、二项式定理等，若是需要直接点击插入——符号——公式，选择公式即可插入到文档中。
上篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Further into Backpropagation中，我们小试牛刀，将反向传播算法运用到了一个两层的神经网络结构中！然后往往实际中的神经网络拥有3层甚至更多层的结构，我们接下来就已一个三层的神经网络结构为例，分析如何运用动态规划来优化反向传播时微分的计算！
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天，分析了手写字数据集分类的原理，利用神经网络模型，编写了SGD算法的代码，分多个epochs，每个 epoch 又对 mini_batch 样本做多次迭代计算，详细的过程，请参考： 这其中，非常重要的一个步骤，便是利用反向传播（BP）算法求权重参数的梯度，偏置量的梯度。下面根据以下几个问题展开BP算法： 什么是BP算法？ 为什
阅读大概需要10分钟 作者 Lefteris 翻译 bluepomelo 编辑 zenRRan 有修改 原文链接 http://blog.refu.co/?p=931 小编前言： 之前学过感知机之后觉
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天，分析了手写字数据集分类的原理，利用神经网络模型，编写了SGD算法的代码，分多个epochs，每个 epoch 又对 mini_batch 样本做多次迭代计算，详细的过程，请参考： 深度学习|神经网络模型实现手写字分类求解思路 这其中，非常重要的一个步骤，便是利用反向传播（BP）算法求权重参数的梯度，偏置量的梯度。下面根据以下
人工智能方法在信号处理许多领域的普遍应用导致对底层神经网络（NN）的高效分配、训练、推理和存储的需求不断增加。为此，需要寻求有效的压缩方法，提供最小的编码率的同时，神经网络性能指标（例如分类精度）不会降低。
，比较我们可以发现，其实就是增加了一些嵌套的求和符号，因为代价函数最终为一个标量，所以我们需要将
若函数 x=\varphi(x) 严格单调且可导，则其反函数 y=f(x) 的导数存在，且有：
HTML特殊字符编码对照表 特殊符号 命名实体 十进制编码 特殊符号 命名实体 十进制编码 特殊符号 命名实体 十进制编码 Α Α Α Β Β Β Γ Γ Γ Δ Δ Δ Ε Ε Ε Ζ Ζ Ζ Η Η Η Θ Θ Θ Ι Ι Ι Κ Κ Κ Λ Λ Λ Μ Μ &#
关于最优化问题，大都令人比较头疼，首先大多教材讲解通篇都是公式，各种符号表达，各种梯度，叫人看的云里雾里。
简介 IE6实现了鼠标滚轮事件mousewheel，这个事件包含了一个鼠标事件所没有的属性，wheelDelta，这 个属性值始终是120的倍数，而且向上滑动一单位，wheelDelta值为120，向下为-120.随后Chrome，Opera， Safari等也都实现了该事件。Opera10之前的版本对wheelDelta值的符号处理错误，需要修改。但是Firefox没 有该事件，而是用DOMMouseScroll。这个事件只有Firefox支持，所以可以单独针对Firefox做兼容。 另外，HTM
没想到人家巧妙利用了数组连续内存和 int 精度丢失来存储和读取状态，我大意了，没有闪 ┗|｀O′|┛ 嗷~~
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Cod
$$ \mathbf{G}_{b}(u, v)=\mathbf{G}_{a}(u, v) e^{-2 \pi i\left(\frac{u \Delta x}{M}+\frac{v \Delta y}{N}\right)} $$
使用spring redis的increment方法时，报错：nested exception is redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR value is not an integer or out of range
互斥锁是一个很有用的同步工具，它可以保证每一时刻进入临界区的 goroutine 只有一个。读写锁对共享资源的写操作和读操作则区别看待，并消除了读操作之间的互斥。
Typora是一款支持Markdown的编辑器，亲测非常好用。之前发CSDN博客也都是先在Typora上完成，然后直接导入到CSDN。最近在数学公式编辑上遇到了点麻烦，在此总结了常用的公式编辑方法，旨在文章更加的美观规范。
从待查数列的一端开始，依次遍历其中的每个元素，将元素数值与目标数相比较，若相等则查找成功；若遍历结束仍没有找到与目标数一致的元素，则查找失败。
上中学的时候写作文，最喜欢的季节我都是写冬天。虽然是因为写冬天的人比较少，那时确实也是对其他季节没有什么特殊的偏好，反而一到冬天，自己皮肤会变得特别白。但是冬天啊，看到的只有四季常青盆栽：瓜栗(就是发财树，好吧，算我矫情，反正我不喜欢这个名字)，绿萝，永远看不到它开花的巴西铁，富贵竹，散尾葵……过年的时候家里的杜鹃就开花了，零星的几朵小花儿更突显了这个季节的凄凉。红掌，蝴蝶兰总是美美的在那里，开不败却看不到生机。插到水里的勿忘我，洋桔梗，看到他们也只会联想到过几天他们会枯萎的命运。春天来了，先是迎春花，
过冷水有段时间没有和大家分享MATLAB的编程知识了，皆因懒。本期给大家分享一点关于绘图的小技巧，经常有朋友让我帮忙绘图，感觉在我这里是小事，在他们那就是很特别的技能，有时候朋友的特殊绘制要求，也让我犯难。现将自己平时的绘图经验做个小结，主要是关于matlab绘图的一些注意点——公式输入、多轴绘图、交点标记、箭头绘制，通过实际案例给大家讲讲具体的使用。
函数cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])
如果你想要参与某个项目，但是并没有推送权限，这时可以对这个项目进行“派生”。 派生的意思是指，GitHub 将在你的空间中创建一个完全属于你的项目副本，且你对其具有推送权限。
我首先通过 input() 函数，接收了外部输入字符串，然后通过 list 函数的切片，实现了回文数，代码真的好简洁，我自己都佩服我自己，我也不知道小组长会问我切片原理，我好无奈呀。
作者：DanielGavin 来源：简书 链接：https://www.jianshu.com/p/e74eb43960a1
嵌入式产品往往为了压缩成本而使用较小的flash存储器，因此可能需要对系统进行裁剪来减少对flash的占用。系统经过裁剪过后，通常也会提升启动速度以及减少内存占用。 本文介绍TinaLinux中系统裁剪的方法，为有裁剪需求的使用者提供参考。
数字频带信号通常也称为数字调制信号，其信号频谱通常是带通型的，适合于在带通型信道中传输。数字调制是将基带数字信号变换成适合带通型信道传输的一种信号处理方式，正如模拟通信中的一样，可以通过对基带信号的频谱搬移来适应信道特性，也到同样的目的可以采用频率调制、相位调制的方式来达到同样的目的。
作者：徐志强 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22338087 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 本篇是循环神经网络教程的第三部分。
在 Python 中有一个内置的专门处理“日期时间”的工具包叫做 datetime，而日期 (date) 和时间 (time) 在金融工程中的处处都用得到。
在 {align} 中灵活组合 \text 和 \tag 语句。\tag 语句编号优先级高于自动编号。
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