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題目來源：計蒜客 斐波那契數列是一種非常有意思的數列，由 0 和 1 開始，之後的斐波那契係數就由之前的兩數相加。用數學公式定義斐波那契數列則可以看成如下形式： F0=0 F1=1 Fn=Fn-1+Fn-2 我們約定Fn表示斐波那契數列的第n項，你能知道斐波那契數列中的任何一項嗎。 輸入包括一行，包括一個數字N（0≤N≤50）。 輸出包括一行，包括一個數字，為斐波那契數列的第N項的值。 範例1 輸入： 7 輸出： 13

多任務對抗學習[1] 為了獲得對噪音的魯棒性，引入多任務學習，分為三個網路： - 輸入網路（綠色），用作特徵提取器 - senone輸出網路（紅色），用作senone分類 - domain輸出網路（藍色），domain這裡指噪音的類型，總共17種雜訊 為了增加對噪音的魯棒性，增加了GRL層（gradient reversal layer），網路在反向傳播的時候，對於domain網路過來的梯度取了 −α

對於非線性方程組F(X)=0，用fsolve函數求其數值解。fsolve函數的調用格式為： X=fsolve('fun',X0,option)

溫馨提示：本教程的 GitHub 地址為「intellij-idea-tutorial」，歡迎感興趣的童鞋Star、Fork，錯誤修正。 1 簡介 　　IntelliJ IDEA（簡稱 IDEA），是 Java 語言開發的Integration Environment，IDEA 在業界被公認為最好的 Java 開發工具之一，尤其在智能代碼助手、代碼自動提示、重構、J2EE 支援、各類版本工具（Git、SVN、GitHub 等）、JUnit、CVS 整合、程式碼分析和創新的 GUI

1 多元線性迴歸模型 1 多元迴歸模型與迴歸方程 多元迴歸模型： y=β 0 +β 1 x 1 +β 2 x 2 +...+β k x k +ε  多元迴歸方程：

嶺迴歸用於處理下面兩類問題： 1.資料點少於變數個數 2.變數間存在共線性 變數間存在共線性是，最小二乘迴歸得到的係數不穩定，方差很大，這是因為係數矩陣x與它的轉置矩陣相乘得到的矩陣不能求逆，而ridge regression通過引入lamda參數，使得該問題得到解決。在R語言中，MASS包中的函數lm.ridge()可以很方便地完成。它的輸入矩陣x始終為n*p維，不管是否包含常數項。

點擊有驚喜 我今天分享是餓了麼在資料庫和多活資料庫這塊的實戰經曆，供大家參考。 主要分享以下五點： 1、多活當中的痛點 2、多活的架構 3、資料庫改造 4、DBA 挑戰 5、收益與展望 一、多活當中的痛點 我們先來看一下多活的第一個痛點：要考慮做多活到底是同城的多活還是異地的多活，跨地區網路延時是現階段很難突破的點，因為餓了麼面臨的是異地的多活，所以我們需要基於延時這個前提來考慮方案。 從北京到上海中間有30毫秒的延遲，

轉自http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/19619491#comments 以下內容來自網路總結：          NVIDIA公司在1999年發布GeForce256時首先提出GPU(圖形處理器)的概念，隨後大量複雜的應用需求促使整個產業蓬勃發展至今。     GPU英文全稱Graphic Processing

假設檢驗 分布檢驗 位置檢驗 彌散實驗 Ansari-Bradley 在matlab中，可使用ansaribradley進行Ansari-Bradley檢驗。 Bartlett’s test 巴特利特球形（Bartlett’s

1.迴歸的多面性 迴歸類型 用途 簡單線性 個量化的解釋變數來預測一個量化的響應變數（一個因變數、一個自變數） 多項式 一個量化的解釋變數預測一個量化的響應變數，模型的關係是 n階多項式（一個預測變數，但同時包含變數的冪） 多元線性 用兩個或多個量化的解釋變數預測一個量化的響應變數（不止一個預測變數） 多變數    用一個或多個解釋變數預測多個響應變數 Logistic 用一個或多個解釋變數預測一個類型變數 泊松

原文傳送門：淺談L0,L1,L2範數及其應用 淺談L0,L1,L2範數及其應用 線上性代數，函數分析等數學分支中，範數（Norm）是一個函數，其賦予某個向量空間（或矩陣）中的每個向量以長度或大小。對於零向量，另其長度為零。直觀的說，向量或矩陣的範數越大，則我們可以說這個向量或矩陣也就越大。有時範數有很多更為常見的叫法，如絕對值其實便是一維向量空間中實數或複數的範數，而Euclidean距離也是一種範數。 範數的一般化定義：設p≥1的實數，p-norm定義為： ||x||p:=(∑

弗羅貝尼烏斯範數 對 p = 2，這稱為弗羅貝尼烏斯範數（Frobenius norm）或希爾伯特-施密特範數（ Hilbert–Schmidt norm），不過後面這個術語通常只用於希爾伯特空間。這個範數可用不同的方式定義：

深度學習第一篇，撒花花～～～ 接觸機器學習將近一年，接觸深度學習三四個月吧，感覺每次訓練代碼只是無腦訓練，這次先整理一下關於episode和batch的相關知識。 Epoch是所有訓練資料的訓練次數 Batch用於一次訓練的一小部分 具體關係如下： （虛擬碼來自這裡這裡呢） loop maxEpochs times for each training item compute weights and bias deltas for curr item

上述指令執行完畢之後， ROS也就安裝完成了。 當然， 緊接著還需要建立自己的工作空間。 執行下述代碼： [python] view plain copy mkdir -p ~/catkin_ws/src     cd ~/catkin_ws/src    

1. 概述 尾碼數組是一種解決字串問題的有力工具。相比於尾碼樹，它更易於實現且佔用記憶體更少。在實際應用中，尾碼數組經常用於解決字串有關的複雜問題。 本文大部分內容摘自參考資料[1][2]。 2. 尾碼數組 2.1   幾個概念 （1）尾碼數組SA 是一個一維數組，它儲存1..n 的某個排列SA[1]，SA[2]，……，SA[n]，並且保證Suffix(SA[i]) < Suffix(SA[i+1])，1≤i<n。也就是將S

1. 概述 AVL樹是最早提出的自平衡二叉樹，在AVL樹中任何節點的兩個子樹的高度最大差別為一，所以它也被稱為高度平衡樹。AVL樹得名於它的發明者G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis。AVL樹種尋找、插入和刪除在平均和最壞情況下都是O（log n），增加和刪除可能需要通過一次或多次樹旋轉來重新平衡這個樹。本文介紹了AVL樹的設計思想和基本操作。 2. 基本術語 有四種種情況可能導致二叉尋找樹不平衡，分別為：

地圖的製作 概述：     地圖製作在遊戲中的作用非常之大，一個好的地圖編輯器決定著一款遊戲的好壞。目前世面上大部分的電腦遊戲的地圖都是如下格式，每個座標代表人物在遊戲中的座標。      

程式開發語言綜述 前端工程師 IOS開發工程師 嵌入式開發 大資料工程師 微服務架構 安全工程師 雲端運算工程師 移動無線測試工程師 營運工程師 Container技能圖譜 Hadoop家族技能圖譜 OpenResty技能圖譜 曾經有人說過，人終其一生可能都學不完前人所留下的知識，那麼學習的意義又是什麼。

前言 前段時間因為課題需要使用了一段時間TensorFlow，感覺這種架構很有意思，除了可以搭建複雜的神經網路，也可以最佳化其他自己需要的計算模型，所以一直想自己學習一下寫一個類似的圖計算架構。前幾天組會開完決定著手實現一個模仿TensorFlow介面的簡陋版本圖計算架構以學習計算圖程式的編寫以及前向傳播和反向傳播的實現。目前實現了前向傳播和反向傳播以及梯度下降最佳化器，並寫了個最佳化線性模型的例子。 代碼放在了GitHub上，取名SimpleFlow, 倉庫連結:

1.定義     設A[1..n]是一個包含n個不同數的數組。如果在i<j的情況下，有A[i]>A[j]，則稱（i, j）為A中的一個逆序對（inversion）。     例如，A=（2, 3，8, 6, 1）的逆序對有（1, 5）、（2, 5）、（3, 4）、（3, 5）、（4, 5）共5個。 2.求解給定數組A的逆序對數目     （1）演算法思想  &