摘要：微积分是现代数学的基础，线性代数，矩阵论，概率论，信息论，最优化方法等数学课程都需要用到微积分的知识。单就机器学习和深度学习来说，更多用到的是微分。积分基本上只在概率论中被使用，概率密度函数、分布函数等概念和计算都要借助于积分来定义或计算。 几乎所有的机器学习算法在训练或者预测时都是求解最优化问题， 阅读全文

摘要：知乎上有一个50万人看过的问题“为什么自学Python看不进去？”，其实原因很简单，大家缺乏能动手实战的机会。知识要是死记硬背记在在脑海中，用不了多久就会忘记，只用依靠实战才能让知识落地。小七这次就特意为大家准备了GitHub上非常受欢迎，适合新手的两个项目。30个脚本作者为大家准备了30+个Pyt 阅读全文

摘要：在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。 矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。 在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维 阅读全文

摘要：对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。 非严格意义上来讲，下图中红框框起来的部分便可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神经元。多个滤波器叠加便成了卷积层。 阅读全文

摘要：一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。 阅读全文

摘要：介绍两个面试神器 阅读全文

摘要：当谈论开发问题的时候，大家总会提到各种定律。今天Github上，突然出现了一篇定律＆法则合集项目，瞬间占据趋势榜第一名！ 项目中包含很多定律＆法则的解释，但不提倡其中任何一个。 是否应用这些定律和法则始终处于争论状态，而且很大程度上取决于个人喜好以及用在哪里。 阅读全文