高等数学是很多理工类专业必修的课程之一,一般要求都在大一期间完成。而高等数学中最为精彩的部分就是微积分,同时微积分是现代工程技术的基础,也是后续从事科学研究的根基。微积分主要包含两个部分:微分和积分。但是高等数学对于很多大学生来说都是异常的枯燥,能不能让微积分变得有趣起来呢?是不是可以通过编程的方式来进行复杂微积分的计算呢?本文将为大家介绍利用python来实现微积分的计算,让微积分的学习不再枯燥。
文章目录 一、初等数学缺陷 二、微分与积分 三、学习数学分析的目的 四、数学分析与高等数学对比 一、初等数学缺陷 ---- 初等数学的缺陷 : 计算图形的面积 , 只能计算直线 , 曲线构成的图形面积 , 不规则曲线图形面积无法计算 ; 计算空间不规则物体的体积 , 无法计算 ; 物理学中的 匀速运动 , 匀加速运动 可计算 , 但是不规则的变速运动 , 无法计算 ; \ \ \ \ \vdots 微积分 的发现 , 解决了上述问题 ; 初等数学 是研究 常量 的数学 , 高等数学 是研究 变量 的数学 ;
高级查询 关键字书写顺序 关键字执行顺序 select:投影结果 1 5 from:定位到表 2 1 where:分组前第一道过滤 3 2 group by:分组 4 3 having:分组后第二道过滤 5 4 order by:排序 6 6 limit: 最后 ---分页 * 目的:为了加快网站对
导读:高等数学有什么用?很多人都在问这个问题。其实大多数人在问这个问题的时候,心里已经预设了否定的答案。确实,对于大多数人来说,已经发展到了连数字都基本很少用了的一些高等数学分支,是过于虚无飘渺了。但是实际上,今天我们的生活已经完全离不开数学。甚至可以这么说,没有高等数学的发展,就不会有今天的现代社会。
高等数学有什么用?很多人问过我这个问题。其实大多数人在问这个问题的时候,心里已经预设了否定的答案。确实,对于大多数人来说,已经发展到了连数字都基本很少用了的一些高等数学分支,是过于虚无飘渺了。但是实际上,今天我们的生活已经完全离不开数学。甚至可以这么说,没有高等数学的发展,就不会有今天的现代社会。
百度百科:设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小。
逻辑简单的题目,会用强大的计算量撑起整个的3小时。因此,要保证逻辑上想通的不丢分。
1、Python学习,语言的学习,真正掌握语言的方式,是交流与实践,所以,这三本书,是由浅入深的步骤。大家在学习过程中,可以到群里面去进行交流沟通。群号:427711751。 《简明Python教程》
高级程序设计,可以将一门程序设计语言,可以跨多种语言讲解。例如现在的JAVA,C#语言,除了讲授基本语言之外,还需要涉及数据存储、数据处理、数据显示,进入涉及数据库,web页面展示等。
语言的学习,真正掌握语言的方式,是交流与实践,所以,这三本书,是由浅入深的步骤。大家在学习过程中,可以到群里面去进行交流沟通。
机器学习的基础是数学,数学基础决定了机器学习从业人员的上限,想要学好机器学习,就必须学好数学。
分享一些常见的SQL语句,包含单表查询、高级查询(连接查询、复合条件查询、嵌套查询等)。 --建立学生信息表Students create table Students ( SId char(5) not null primary key, SName nvarchar(20) unique, SGender char(10) default('Male'), SAge int, SSdept nvarchar(250) ) --课程表 create tab
sql 脚本 -- 创建表 学生表 CREATE TABLE `student` ( `stuid` VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '学号', `stunm` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '学生姓名', PRIMARY KEY (`stuid`) ) COLLATE='utf8_general_ci' ENGINE=InnoDB; -- 课程表 CREATE TABLE `courses` ( `cours
概念:设计数据库是,需要遵循的一些规范,要遵循后边的范式要求,必须遵循前边的所有范式要求
有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣,有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。
吗? 看似一个简单的问题,但不一定能讲出为什么,今天我们来尝试用科学的姿势研究一下。 内容不难,主要是分享怎么用数学语言去描述问题的本质。
AI是一个理论知识基础要求非常扎实的技术方向。在学习AI的过程中会遇到很多高等数学知识,比如矩阵运算,导数偏导数。 目前对于AI的开发人员要求普遍需要研究生以上,在扎实的理论背景下才能进行比较系统的AI开发。 对于大部分有几年工程经验的移动端开发来说,大学的这些知识已经生疏了,要想学AI这些生疏的知识是比较严重的阻碍。 这个问题其实可以绕过去,对于移动端开发来说,如果只是想达到"能够理解并开发AI"的程度,只需要补充几个基础的知识点就够。 当然如果想要有完整的AI知识体系,除了高等数学,矩阵数学,统计学也需要好好学习一下。
作者: Xu Wenhao 发布时间: 2018-02-21 16:17 阅读: 36411 次 推荐: 133
无论是科研院所,商业巨头还是初创企业,各行各业都在大力开发或者引进人工智能,由于储备不足,导致人工智能人才现在出现缺口,而且非常巨大。
预览图如下 📷 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include <windows.h> int main() { int i,n; float sum,average; float *s; system("color f0"); printf("请输入学生人数\n"); scanf("%d",&n); s=(float*)malloc(n*sizeof(float)); printf("请依次输入
本文为《机器学习数学基础》补充资料,《机器学习数学基础》一书预计2021年6月份由电子工业出版社出版。
马云说:大家还没搞清PC时代的时候,移动互联网来了。还没搞清移动互联网的时候,大数据时代来了。如今,早已经从O2O时代进入了人工智能时代。作为互联网从业者,“终身学习”是万年不变的真理。
大家一定对Hive不陌生吧!Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能(HQL)。Hive的优点是学习成本低,可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,使MapReduce变得更加简单,而不必开发专门的MapReduce应用程序。因此,hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
1023 GPA计算 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 青铜 Bronze 题解 查看运行结果 题目描述 Description 小松终于步入了大
SVM(Support Vector Machine,支持向量机)是一个非常经典且高效的分类模型。在机器学习领域,有两大类方法既理论优美又能在实践中取得很好的效果,其中一类是 SVM 及其衍生的核方法和统计学习理论;另一类是 AdaBoost 及其衍生的 Boosting 方法,例如在 Kaggle 竞赛中十分流行的 XGBoost 和 LightGBM 即属于 Boosting 方法。目前十分热门的深度学习方法虽然在实践中能取得十分突出的效果,但是理论支持不够完善。
机器学习,需要一定的数学基础,也需要一定的代码能力。机器学习从业者数学基础不扎实,只会用一些工具和框架,相当于某些武术家只会耍套路,外行人觉得很厉害,但实战起来一定是鼻青脸肿。
网络,爬虫,数据分析,测试,运维,人工智能等,要属当下最火的还是人工智能,好多人冲着人工智能的方向学python,其实人工智能听起来确实很高大上,都想往这方面涌入,但是作为过来人,如果单纯从编程0基础想转行人工智能还是难度相当大的(大神除外),因为好多搞人工智能的公司会相对比较大,现在企业又不愿意去培养人,所以招聘时候学历,专业,项目经验,工作年限都相对还是比较硬性的。
今天的文章和大家一起来学习大数据领域一个经常用到的算法——布隆过滤器。如果看过《数学之美》的同学对它应该并不陌生,它经常用在集合的判断上,在海量数据的场景当中用来快速地判断某个元素在不在一个庞大的集合当中。它的原理不难,但是设计非常巧妙,老实讲在看《数学之美》之前,我也没有听说过这个数据结构,所以这篇文章也是我自己学习的笔记。
1 + 2 + 3 + ⋯ + ∞,结果是多少?当然是正无穷了!嗯。这个答案显然没毛病。不过,在这篇文章中,我将严谨的证明出:1 + 2 + 3 + ⋯ + ∞也可以等于-1/12。你没有看错,无穷多的连续自然数的“和”,也可以是一个负数;不仅如此,还是一个负分数。这并不是一愚人节的玩笑:)
机器之心报道 机器之心编辑部 本书从零推导 SVM,涵盖从 SVM 的思想、到形式化、再简化、最后实现的完整过程。 SVM(Support Vector Machine,支持向量机)是一个非常经典且高效的分类模型。在机器学习领域,有两大类方法既理论优美又能在实践中取得很好的效果,其中一类是 SVM 及其衍生的核方法和统计学习理论;另一类是 AdaBoost 及其衍生的 Boosting 方法,例如在 Kaggle 竞赛中十分流行的 XGBoost 和 LightGBM 即属于 Boosting 方法。目前十
本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦 · 肖莱(Francois Chollet)执笔,详尽介绍了用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。
高等数学贯穿了很多理工科的专业课,例如《工程热力学》气体做功的积分计算、《工程流体力学》光滑管道内流动速度分布(泊萧叶方程,Poiseuille,1840)的推导离不开微分方程的求解、《制冷设计》对热流迭代估算离不开非线性方程的求解。
---- 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】最近,华为基于PanGu-Alpha研制出了当前业界最新的模型PanGu-Coder,不但熟悉常见算法,还能熟练地使用各种API,甚至可以求解高等数学问题。作为国产函数级代码生成模型,PanGu-Coder在中文上表现也十分出色! 基于预训练模型的生成技术在自然语言处理领域获得了极大的成功。近年来,包括OpenAI GPT-3、华为PanGu-Alpha等在内的文本生成模型展示出了惊人的创造力,生成能力远超以往的技术,逐渐成为序列生成的一种基本范式,
在上一期,我们了解到简单的GPU发展史,它实际上来自3D游戏的计算需求,具备三角形投影及像素填充能力。
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试图入门一个新话题时,多数人会感到不知所措?这时候,一份明确的学习路径可以帮你去除这一焦虑。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】MIT最近更新了他们的高等数学的求解器,通过程序合成的方式在七门大学数学课程中正确率达到了81%!而且还能对求解过程进行解释、绘图,还能生成新问题! 不光玩小学数学应用题,AI已经开始攻克高数了! 最近MIT的研究人员宣布他们基于OpenAI Codex预训练模型,在本科生级别的数学问题上通过few-shot learning成功达到81%的正确率! 论文链接:https://arxiv.org/abs/2112.15594 代码链接:https
今天的文章聊聊高等数学当中的极限,我们跳过极限定义以及一些常用极限计算的部分。我想对于一些比较常用的函数以及数列的极限,大家应该都非常熟悉。
很多编程语言都允许定义个数可变的参数,这样可以在调用函数时传入任意多个参数。Python当然也不例外,Python允许在形参前面添加一个星号(*),这样就意味着该参数可接收多个参数值,多个参数值被当成元组传入。下面程序定义了一个形参个数可变的函数。
当你试图学习一门新技术时,或多或少都会感到不知所措。这时候,一份明确的学习路径可以帮你减轻这一焦虑。
其中, 是 凸集是指对集合中的任意两点 ,有 ,即任意两点的连线段都在集合内,直观上就是集合不会像下图那样有“凹下去”的部分。至于闭合的凸集,则涉及到闭集的定义,而闭集的定义又基于开集,比较抽象,不赘述,这里可以简单地认为闭合的凸集是指包含有所有边界点的凸集。
报告从几个方面分析GPT-4初版,并对相同的问题,对比GPT4和ChatGPT的表现,具体原文资料可以关注本公众号,点击"技术资料"进入网盘指引领取。
上一篇文章中,我们通过数学推导,将 SVM 模型转化为了一个有不等式约束的最优化问题。 SVM 数学描述的推导
CASE [col_name] WHEN [value1] THEN [result1]…ELSE [default] END:枚举这个字段所有可能的值*
1、 机器学习的目的:现代人都讲究资源整合,学习应用也是一样,需要将工作中所接触和学习到的技能整合起来形成自己的核心竞争力力,提高自己的不可替代性,而机器学习恰好是当前最热门也最有用的结合之一。
如何利用Mma解决数学问题的问题~~该很多喜爱数学的初学者比较关注的问题,无论是高等数学还是初等数学,Mma都做出了最给力的回应~~下面这个问题是利用Reduce函数求两曲线的交点: 代码:
在上述类的成员中,普通字段是存储在对象之中的;其他成员均是存储在类中,也就是说无论创建了多少个对象,对象本身只保留成员中的普通字段,其他成员均存储在类中。
若一个查询同时涉及两个或两个以上的表,则称之为连接查询。连接查询是数据库中最最要的查询,
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