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卷积输出大小公式推导见图

1.求m*k矩阵A和n*k矩阵的欧几里得距离?m*k指m个k维度向量，同理n个。即求这m个与n个的两两欧氏距离，最后是一个m*n的矩阵。将m*k和n*k分别写成m*1和n*1，k省略，最后将对应项的1*1标量乘换为k*k向量乘即可m*1和n*1比较好算，普通算术知道(A−B)2=A2+B2−2ABT(A-B)^2=A^2+B^2-2AB^T(A−B)2=A2+B2−2ABTABTAB^TABT维度是m*n，所以想办法把得到A2A^2A2和B2B^2B2就行直接按元素平方（映射到k维后就是叠加和）

37法则问题陈述：假设有N个人，只能选1次，为了选最优秀的那个，应该如何选？策略：前n-1个人一律不选，从第n个人开始，只要出现比前n-1个都优秀的人，就选他。求出被选的这个人是最优秀的概率，然后根据概率求出最优n。假设第k个人是最优秀的，则如果要想选中第k个人，需要保证k之前的次优秀人出现在前n-1个内，第k个人之前的次优秀的人出现在前n-1个人内的概率是n−1k−1\frac{n-1}{k-1}k−1n−1​，所以当k是最优秀时，要取得最优解的概率是n−1k−1\frac{n-1}{k-1}k

概率与统计概率是已知模型、参数推数据，而统计是已知数据推模型和参数。似然和概率是两个意思很相似的词，但含义不同。相当于从不同视角理解同一个东西。对于函数 P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ)，其中x为数据，θ\thetaθ为参数。若参数θ\thetaθ是确定的，数据x是未知的，则P叫概率函数。描述的是，对于不同的样本x，其出现时的概率是多少；若数据x是已知的，参数θ\thetaθ是未知的，则P就叫似然函数。描述的是，对于不同的参数θ\thetaθ，出现样本点x的概率是多少；贝叶斯公