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摘要： $fib()$递归 $fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2): {0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, ……}$ 复杂度计算 $T(0)=T(1)=1; T(n)=T(n-1)+T(n-2)+1, n>1$ 令$S(n)=\frac{T(n)+1}{2}$//这是要去掉递归式里的常数 阅读全文

摘要： $log1+log2+log3+……+logn=O(nlogn)$ $\displaystyle{1+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\frac{1}{4}+……\frac{1}{n}=O(logn)}$ $\displaystyle{n+\frac{n}{2}+\frac{n}{4 阅读全文

摘要： 放大：模拟电子电路最基本的功能之一。 放大器：任何完整电子电路中的基础构成部分。 分析放大器的工作原理、性能指标→分析整机电路。 放大器基本功能：将输入端信息能量放大后传递到负载上。 本章放大的信号均为交流。 被放大的信号能量来自电源，放大器起能量的控制作用。 输出端：RL负载电阻 输入端：Vs信号 阅读全文

摘要： 埃达·洛夫莱斯 埃达·洛夫莱斯（Ada Lovelace）：英国浪漫主义文学泰斗、诗人拜伦的唯一婚生女。 母亲安娜贝拉·米尔班克（Annabella Milbanke）:一位没落贵族，性格沉静，喜欢数学，更爱独立思考。从小便接受过良好的教育，曾师从著名思想家威廉·弗伦德，学习数学和天文学。晚年热衷办 阅读全文

摘要： 推荐学习最新的课程 为什么要学CS61系列 2022-10-11 任何人开启CScareer都需要61ABC的知识作为基础 完成这三门课大部分的工作基本可以胜任至少应付各种intern和coop是不成问题了对于本科生如果一学期上一门CS61系列的课那正好大二有足够的实力去找实习对于学习能力强的人一学 阅读全文

摘要： 【非线性假设】 为什么我们需要神经网络？ 因为神经网络不需要大量的为特征设计的内容或有大量特征，，我们可以直接把数据放进进神经网络模型，让它自己进行训练，并做自我“修正”。 【神经和大脑】 在大脑中的感觉代表↑ 大脑中的神经元↓ 【模型表示1】 神经网络：层1，层2，层3 a=激活单元 θ=控制来自 阅读全文

摘要： 【分类】 ①两类或二分类问题：输出值为0或1 ②多分类问题：比如y可能有4个值，0、1、2、3 有关肿瘤的分类问题 如果使用线性回归处理分类问题？ 为了尝试分类，方法是使用线性回归并且把大于0.5的映射为1，小于0.5的映射为0 然而这种方法并不能正常工作，因为分类不是一个线性函数 【假设的表示方法 阅读全文

摘要： 【多重特征】 多变量线性回归 可以有任何输入变量的等式的表示方法 假设 使用矩阵乘法的定义，我们的多变量假设功能可以被简洁地描述为 这是未来我们为训练例子的准备的假设函数的向量化 【多重变量的梯度下降】 假设 参数 代价函数 梯度下降的步骤 原来的算法（n=1） 反复做{ 角度0 = 原角度0-学习 阅读全文

摘要： 【说在前面】 1.只是知道算法和数学，而不知道如何将算法实际运用于你所关心的问题并不是一件好事。 2.花点时间做些有关算法每个步骤的练习，看看你能否理解它们是如何工作的。 【机器学习定义】 不用精确编程也能让计算机有能力学习的研究领域（Arthur Samuel，older, informal） 从 阅读全文

摘要： week1-2 Introduction to design thinking design Design thinking: Matching needs with feasible technology and viable business strategy and convert into 阅读全文