很奇怪,这个公式怎么来的,原来好多是基础物理的,也许我们初中高中物理书上多有,基础真的是很基础的基础. P=F*V (1)  ,即功率=力*速度 T=F*R (2) ,即力矩=力*作用长度 ,在电机里面就是转矩=力*作用半径: 看公式(2)有 F=T/R,再代入公式(1)有: P=F*V=T*V/R (3) 看公式(3)的V ,对圆周体,V=2*PI*R*n (4) ,式中PI是圆周率,R就是圆的半径,n是转速(转/秒).圆的周长是2*PI*R,  再乘以n 就是线速度, (4)代入(3)P=(

/** 题目:Help Tomisu UVA - 11440 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-11440 题意:给定正整数N和M, 统计2和N!之间有多少个整数x满足,x的所有素因子都大于M (2<=N<=1e7, 1<=M<=N, N-M<=1E5) 输出答案除以1e8+7的余数. 思路: lrjP338 由于x的所有素因子都>M:那么x与M!互质. 根据最大公约数的性质,对于x>y,x与y互质,那么x%y与y也互质. 由于N

RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我

一.写在前面 这题似乎是一道原创题目(不是博主原创),所以并不能在任何OJ上评测,博主在网盘上上传了数据(网盘地址:http://pan.baidu.com/s/1mibdMXi),诸位看官需者自取.另外博主使用此题并没有获得出题人授权,如果出题人看到这篇blog并认为在下侵犯了您的权利,请用站内消息与在下联系,在下会立即删除这篇blog,给您带来的困扰之处敬请谅解. 博主上传这道题主要是因为这题牵扯许多数学运算,推导过程比较复杂,但是却没有用到任何算法或者数学定理,可以说这是一道想法题的典范.

转自:http://blog.csdn.net/gggg_ggg/article/details/45969499 本文乃<投影矩阵的推导>译文,原文地址为: http://www.codeguru.com/cpp/misc/misc/math/article.php/c10123__1/Deriving-Projection-Matrices.htm,由于本人能力有限,有译的不明白的地方大家可以参考原文,谢谢^-^! 在3D图形程序的基本矩阵变换中,投影矩阵是其中比较复杂的.平移和缩放浏览一

http://daehgib.blog.163.com/blog/static/1861071422011579551134/ 透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为.在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的. 透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术.其中的理解困难在于步骤繁琐,对一些基础知识过分依赖,一旦

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term coord(q,d):一次搜索可能包含多个搜索词,而一篇文档中也可能包含多个搜索词,此项表示,当一篇文档中包

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本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,

定义六个面 left right bottom top near far   然后三个轴分开考虑 x轴 视椎体的x范围在[l,r],我们要变换到[-1,1] 1 减去l变换到[0, r-l] 2 乘以2/(r-l)变换到[0, 2] 3 减去1变换到[-1,1] 进一步简化 展开 所以 y方向同理 最后推导z方向 z方向取值范围在[0,1] 1 减去n变换到[0,f-n] 2 除以f-n变换到[0,1] 展开 所以 最后  

这里用Venn diagram来不严谨地推导一下贝叶斯定理. 假设A和B为两个不相互独立的事件. 交集(intersection):  上图红色部分即为事件A和事件B的交集. 并集(union):  由Venn diagram可以看出,在事件B已经发生的情况下,事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B: 同理,在事件A已经发生的情况下,事件B发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件A: 注:表示 A,B 事件同时发生的概率,如果 A 和 B 是相互独立的两个事件,那么:. 由上面的公式可

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) 今天这篇文章的主要内容是第3课的笔记 ML Lecture 3: Gradient Descent 1.要真正理解梯度下降算法的原理需要一定的数学功底.比如微积分.泰勒展开式等等......本文将从一个下山的场景开始,先提出

不记得第几次看见样本方差的公式,突然好奇为什么要除以(n-1)而不是n呢?看见一篇文章从定义上和无偏估计推导上讲的很清楚https://blog.csdn.net/fuming2021118535/article/details/51290320,书上看见从自由度上作的解释,在此记录一下. 自由度 自由度是统计学中一个经常见到的重要概念.指计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数. 对于样本方差来说,自由度为n-1.S2的表达式中为n个量的平方和,为何自由度只有n-1?因为x1-, ... ,

建立神经网络的主要步骤是: 1. 定义模型结构(例如输入特征的数量) 2. 初始化模型的参数 3. 循环: # 3.1 计算当前损失(正向传播) # 3.2 计算当前梯度(反向传播) # 3.3 更新参数(梯度下降) 实现代码 #单层神经网络,不含隐含层 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py #是与H5文件中存储的数据集进行交互的常用软件包. from lr_utils import load_dataset

支持向量机整理 参考: Alexandre KOWALCZYK大神的SVM Tutorial http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/9097111 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 http://blog.csdn.net/zy_zhengyang/article/details/45009431 介绍整理了SVM的基本数学推导,SMO算法的基本过程,LibSVM的用

洛谷P1445:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1445 推导过程 1/x+1/y=1/n! 设y=n!+k(k∈N∗) 1/x​+1/(n!+k)​=1/n!​ 等式两边同乘x*n!*(n!+k)得 n!(n!+k)+xn!=x(n!+k) 移项得 n!(n!+k)=x(n!+k)−xn!=xk x=n!(n!+k)​/k=(n!)2​/k+n! 因为x为正整数 所以(n!)2​/k+n!为正整数0. 因为n!为正整数 所以只要(n!)2​/k为正

文档引用了<密码编码学与网络安全--原理和实践>里边的推导过程,如有不妥,请与我联系修改. 文档<FIPS 197>高级加密标准AES,里边有个S盒构造,涉及到了数论和有限域的一些概念,一脸懵逼,所以贱贱的研究了下,花了好久时间. 在网上找的S盒构造的详细步骤总是缺了点什么,要么步骤不详细,要么只贴了程序,难以搞清楚由几个基本概念一步一步推导出最终的S盒.最后,还是<密码编码学与网络安全--原理和实践>这本书讲得比较详细.教材果然还是经过精雕细琢过的,符合大部分人的认知

一.Hard Margin SVM SVM 的思想,最终用数学表达出来,就是在优化一个有条件的目标函数: 此为 Hard Margin SVM,一切的前提都是样本类型线性可分: 1)思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin: margin = 2d,SVM 要最大化 margin,也就是要最大化 d,所以只要找到 d 的表达式,也能解决相应的问题: 2)特征空间中样本点到决策边界的距离 二维平面中: n 维空间中: 此处 n 维空间并不是 3 维的立体空间,而是指 n 个方面,或 n 个

原文出自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/07/1680007.html 在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和co

透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为.在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的.    透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术.其中的理解困难在于步骤繁琐,对一些基础知识过分依赖,一旦对它们中的任何地方感到陌生,立刻导致理解停止不前.   没错,主流的3D APIs如OpenGL.D3D的确把具体的透视投