可汗学院向量入门 矩阵入门

最新推荐文章于 2025-07-06 15:07:27 发布
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原文链接：https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces/vectors/v/vector-introduction-linear-algebra

本文提供线性代数的基础概念讲解，包括向量和矩阵的入门知识，适合初学者理解线性代数的基本原理，通过实例和直观解释帮助读者掌握关键概念。
微分几何入门与广义相对论：从拉氏场论到哈氏场论
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微分几何入门与广义相对论：从拉氏场论到哈氏场论 1.背景介绍 1.1 微分几何与广义相对论的重要性 微分几何是研究曲线、曲面及更高维流形的几何理论,是数学的一个重要分支。它为广义相对论等现代物理理论奠定了坚实的数学
可汗学院
weixin_34413065的博客
04-04 262
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2020年计算机视觉技术最新学习路线总结 （含时间分配建议）
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介绍如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？如果你也遇到这些问题，那么恭喜你来对地方了。我们通过理解数百种资源来选择值得你...
测度定义_测度论整理（一）
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12-14 2253
出于对自己自学能力的不自信，本科的最后一个学期还是没有选修一些更高阶的课程，感觉巩固一下测度论的基础会是一个更加好的选择233。但是我还欠着很多点集拓扑的内容没有更新完，而且这个学期需要做各种出国的准备，处理毕业论文的事宜，故肯定是来不及详细写下来了。所以我准备挑选一些关键性的概念、思想，或是一些有意义的证明技巧记录一下。各位如果有实变的基础，应该能够大致地看懂在干什么。当然如果之前没有接触过类似...
矩阵定义及其相关应用
可汗的博客
03-29 909
wiki 百科数学上，一个 m X n 的矩阵是一个由 m 行 n 列元素排列成的矩阵阵列。矩阵i的元素可以是数字、符号或者数学式。以下是一个由6个数字元素构成的2行3列的矩阵 大小相同（行数类书都相同）的矩阵之间可以相互加减，具体是对每个位置上的元素做加减法。 矩阵的乘法：2个矩阵可以相乘，当且仅当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。矩阵的乘法满足结合律和分配律，但不满足交换律。 矩阵的作用求解
标量/向量/矩阵求导方法
Flag_ing的博客
01-08 3520
这篇博客源于在看论文时遇到了一个误差向量欧氏距离的求导，如下： 在看了一堆资料后得出以下结论： 这个结论是怎么来的呢？这就涉及标量/向量/矩阵的求导了。由于标量、向量都可以看做特殊的矩阵，因此就统称为矩阵求导了。 1、矩阵如何求导 对于一般常见的标量函数 f(x) 对标量 x 的求导为： 矩阵A对矩阵B的求导 dA/dB 本质上就是矩阵A中的每一个元素分别对矩阵B中的每一个元素的求导。根据这个本质可以得出以下几种情况中的导数的数量。 1、当A与B都是1×1的矩阵时，此时A对.
【线性代数】矩阵、向量、行列式、特征值与特征向量（掌握这些概念一篇文章就够了）
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林洪炳的日常技术积累
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很多人在大学学习线性代数时，国内教材书上大多一开始就是行列式的表示、计算、性质等等东西，让人看得云里雾里，一头雾水，然后要花很多时间才大概知道线性代数是个什么东西。本文不提书上晦涩难懂的内容，尽量用大白话来阐述我对线性代数的浅显理解。
大模型学习指南：从入门到精通的全面路径，AI大模型学习路线
2401_85390073的博客
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在掌握机器学习之前，理解支撑这些算法的基本数学概念非常重要。：这是理解许多算法（特别是深度学习算法）的关键。主要概念包括向量、矩阵、行列式、特征值和特征向量、向量空间以及线性变换。：许多机器学习算法涉及到连续函数的优化，这需要理解导数、积分、极限和级数。多变量微积分以及梯度的概念也很重要。：这些知识对于理解模型如何从数据中学习并进行预测至关重要。主要概念包括概率理论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关性、假设检验、置信区间、最大似然估计和贝叶斯推断。有的时候临时抱佛脚也是可以的。
【机器学习-学习计划】零基础快速入门机器学习
qq_36453147的博客
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本文为机器学习初学者提供了一个为期8周的系统学习计划，旨在帮助学习者掌握机器学习的基本概念、常用算法及实践技能。学习计划分为四个阶段：基础准备、机器学习基础理论、实战项目练习和进阶学习与拓展。建议学习者理论与实践结合，多交流讨论，注重问题解决，逐步积累经验，最终能够运用机器学习解决实际问题。
深度学习如何入门？
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beanfrog ，computer vision 161 人赞同 先了解个大概 A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Algorithms 神经网络肯定是要学习的，主要是BP算法，可以看看PRML3、4、5三章，可先忽略其中的贝叶斯视角的解释。一些主要的算法理解要看具体的论文了，有个Matlab的程序不错，有基本算法的实
【线性代数解密】：10个关键技巧助你快速掌握向量空间和矩阵
![Introduction to Linear Algebra [Fifth Edition] 答案]... ...# 1. 向量空间与矩阵基础概念 ## 1.1 向量空间的概念 向量空间，也称为线性空间，是线性代数中的核心
张量学习笔记 | 基础知识
xfsong2012的博客
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参考资料： 1、【科普】什么是张量？_哔哩哔哩_bilibili 2、张量的直观解释_哔哩哔哩_bilibili 3、浅谈张量分解（一）：如何简单地进行张量分解？ - 知乎 (zhihu.com) 4、浅谈张量分解（二）：张量分解的数学基础 - 知乎 (zhihu.com) 5、张量的一些基本操作 - 知乎 (zhihu.com) 6、浅析张量分解（Tensor Decomposition）_yixianfeng41的专栏-优快云博客_张量分解 7、浅谈张量分解（四）：外积、Kronecke
AI原生应用领域中自然语言处理的关键技术揭秘
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你有没有想过：为什么你说“小爱同学，播放周杰伦的歌”，智能音箱就能立刻响应？为什么ChatGPT能帮你写作文、改代码，甚至陪你聊天？这背后的“魔法”就是自然语言处理（NLP）。在AI原生应用（指从设计之初就以AI为核心驱动力的应用，比如ChatGPT、GitHub Copilot、智能医疗诊断系统）中，NLP是“灵魂”——它让机器从“只会执行命令的工具”变成“能理解意图、主动协作的伙伴”。
AI原生应用领域如何正确使用Llama
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你是否见过这样的场景：有人兴冲冲下载了Llama模型，却对着命令行发呆——“这玩意儿怎么用？有人想用Llama做智能客服，结果回复总是答非所问；还有人想把Llama部署到手机上，却发现模型太大根本跑不起来……本文的目的，就是帮你解决这些“不会用”“用不好”Llama的问题。我们会覆盖从“Llama是什么”到“如何用Llama开发生产级AI原生应用”的全流程，重点讲解正确的使用方法和避坑指南。无论你是AI新手还是有经验的开发者，都能在这里找到适合自己的内容。核心概念。
Lua非空判断方法[源码]
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本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
实现Coursera可汗学院视频的批量下载
针对描述中提到的“Coursera可汗学院批量下载的JAVA源码非常简单”，这指的是有用户开发了一个名为“DhulkeeCoursera”的工具或程序，用于批量下载Coursera课程中可汗学院提供的内容。这里提到的“JAVA源码”可能是...
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