LingdotEMP的一步一步(1)

经过多日努力,EMP原型系统已初步建立并投入试运行。虽然当前系统尚不稳定,但已成功应用于农科院项目中。接下来将进行详细的系统设计与重构工作,以提升系统的稳定性和功能性。

2007.10.18 夜

EMP终于颤巍巍的立起来了。这许多天的努力,终于看到一点成果,心里毕竟还是很高兴的。想以前在学校的那些日子,虽然也很忙碌,却不曾这样做如此远大规划的事情。可能也是发展的一个历程吧。

现在的EMP还很不稳定。让我想起蜘蛛侠3里面的沙人,刚要站起来,却又变成散沙,每一次起来都似乎与前一次的模样不同,但可以确认,没一次起来,都是离最后的完全成形近了一大步。前一段时间基本是在一个大的设想下面以堆功能的方式在短时间内做一个可用的原形出来,从现在起,要进入详细的设计以及实现阶段了。这个阶段,从对前面写的代码的重构开始。

农科院的项目用这个原形已经足以应付,这也让我对EMP越来越有信心。想来这里面最重要的还是所谓的设计、开发经验。于是我突然明白为什么程序员、设计师老了,跟不上新技术的发展,去依然有饭吃的原因。

偶尔yy,想也许多年后可以大概如此的样子成立一个公司。不过,真的是想远了。

OK,立足网站,面向OA,且看我们一步步走来。

内容概要:本文主要介绍了向量与矩阵范数的基本概念、性质及其相互关系。首先定义了向量范数应满足的三个基本条件:非负性、齐次性和三角不等式,并列举了常见的向量p-范数(如1-范数、2-范数和无穷范数),以及Holder不等式与Minkowski不等式在范数理论中的应用。接着引入范数等价的概念,说明不同范数之间可通过常数因子相互界定。文章进一步扩展到矩阵范数,介绍了矩阵范数需满足的四条性质,包括与向量范数相容的条件,并重点讲解了Frobenius范数(F-范数)、诱导范数(如1-范数、∞-范数)和谱范数的计算方法。此外,还涉及矩阵的谱半径及其与矩阵范数的关系,指出对于正规矩阵,其谱范数等于其最大奇异值或谱半径。; 适合人群:具备线性代数基础的数学、计算机、工程等相关专业本科生或研究生;正在学习数值分析、矩阵论或机器学习理论的学习者;需要理解优化算法中范数作用的研发人员; 使用场景及目标:①掌握向量与矩阵范数的定义与基本性质,用于理论推导与算法设计;②理解不同范数之间的等价性与应用场景,如正则化、误差分析等;③为后续学习矩阵分析、数值计算、机器学习模型训练中的收敛性分析打下基础; 阅读建议:本文公式密集且部分内容存在排版错乱,建议结合标准教材对照学习,重点关注范数的定义、典型例子的计算过程(如矩阵的各种范数求解)以及谱半径与范数的关系,动手推导关键不等式并辅以具体数值例子加深理解。
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