- 博客(6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 学习Makefile以及gcc相关知识笔记
1.gcc库文件先后顺序有影响！后写的(lib2.a)可以依赖先写的(lib1.a)，顺序不能反过来:gcc lib1.a lib2.a -o main2.VPATH 可指定源文件的文件路径，但引用头文件路径应该由 '-I dir'指定，可用vpath 匹配模式：vpath %.c srcvpath %.h include3.$^ 和$+ 含有一样，都表示所有列出的依赖，但是后者不会去重（在出现库文件循环引用时有用）。4.解决A、B库的循环引用问题：gcc -...
2021-07-07 21:41:31
148
原创 2021年上半年读书记录
前些天读了专业相关的书籍有：《Effective C++》、《Morden Effective C++》、《More Effective C++》、《Git 从入门到精通》、《stl 源码解析》、《深度探索C++对象模型》；非专业相关的书籍：《牛奶可乐经济学1》、《牛奶可乐经济学2》、《从零开始学价值投资》。 其中《深度探索C++对象模型》是真的不好读懂，可能有40%-50%的内容都很晕，这本书感觉搞C++编译器的更适合看一点，看了是收获了些知识，很多知识博客上也能看到，就感觉收获的知识...
2021-06-22 15:13:17
168
原创 红黑树的实现记录
还没来得及作图，但我认为自己讲解得还是足够详细了。红黑树是二叉搜索树的一种，进一步也是二叉平衡搜索树的一种。其插入删除之后的调整比较复杂。因为简单的二叉搜索树很可能退化为链表，二叉平衡搜索树的条件又太严苛。基本上每做一次插入删除都需要调整平衡。实现的过程中确实发现很复杂，情况特别多。插入很快能写出来。而删除的情况尤其复杂。但只要抓住两点，删除调整最多需要旋转3次即可插入需要两次、面向测试用例编程，总是可以把它写出来的。首先红黑树相比于普通的二叉搜索树有一下规则：（1）根节点为黑色；（2）
2021-06-22 15:00:52
144
原创 对多维高斯分布的理解
本文高度参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36522776（1）如果是一元标准高斯分布，对应的就是前面的表达式，它是高斯分布最简单的形式。要推导出最右边的看似复杂的表达式，其实也不难。就是不断的在z-score标准化，以及一些线性代数的计算罢了。我们还知道一元一般的高斯分布形式如下，其实可以将上面标准高斯分布对积分变量换元，换到标准高斯分布下就能得到的：（2）我们看一下ΣX表示的是随机变量的协方差矩阵，其第i行第j列的元素aij=E((xi-μi)(xj-.
2021-06-22 14:54:56
2375
原创 白板推导系列疑惑：最大后验估计MAP、极大似然估计MLE、贝叶斯估计方面的一些理解和疑惑
MLE是不是我们已经确定分布的模型，只是不知道分布的参数。而MAP是我们假设分布的模型未知，可以从中选择一些参数，每个参数的概率不等，而参数的gai'l而这就是先验信息？
2021-06-14 20:37:30
176
原创 参考花书《深度学习》实现一个简易版PCA
参考花书《深度学习》实现一个简易版PCA，并和sklearn比较了一下，还是有差别，还不知道为什么存在差别，有大佬知道的可以指点一下。import numpy as npfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot as plotclass MyPCA: def __init__(self, n_components): self.l = n_components def fit
2021-06-11 21:12:41
276
2
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人