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part1：线性空间与线性变换之“基与维数”（续）在上文【矩阵论】线性空间与线性变换（2）中遗漏的部分内容补充过渡矩阵两组基之间一定可以互相线性表示，矩阵A就反映了从一组基到另一组基之间的线性变换关系
李雅普洛夫在1892年发表了《运动稳定性的一般问题》论文，他把分析常微分方程组稳定性的方法归纳为两种：求出常微分方程的解，分析系统的稳定性->间接方法不需要求解常微分方程的解，而能提供稳定性的信息->…
本文主要以下几个角度来讲解线性回归：最小二乘法LSE（矩阵表达，几何意义）概率角度：最小二乘法LSE——noise为GaussianMLE正则化：L1——LassoL2——Ridge正则化的几何解释最小二乘法定义为：通过给定样本数据集,,，试图学习到这样的一个模型，使得对于任意的输入特征向量，模…
一、BERT整体结构BERT主要用了Transformer的Encoder，而没有用其Decoder，我想是因为BERT是一个预训练模型，只要学到其中语义关系即可，不需要去完成具体的任务。整体架
题主也说到李群中的三维特殊正交群是一个典型的，且对应有非常直观的应用对象的群，其对应于三维空间的旋转矩阵。那么就以该正交群为例解释李群、李代数，以及两者之间的关系。三维特殊正交群与三维旋转矩阵的关系李群（Liegroup）是具有群结构的光滑微分流形，其群作用与微分结构相容。
线性和非线性解算器包括缩放和模型缩减技术。在困难复杂的数字模型中，扩展程序可以提高速度和稳定性。模型还原技术通常可以通过分析原始的公式，并将其简化为更小的问题，从而使模型更快…
【摘要】这是一篇关于人脸识别方法的实验报告。报告首先回顾了人脸识别研究的发展历程及基本分类；随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了详细的阐述；最后作者通过设计实验对比了三种方法的识别效果并总结了人脸识别所面临的困难与挑战。
傅里叶变换一个本质理解就是：把任意一个函数表示成了若干个正交函数（由sin,cos构成）的线性组合。图6傅里叶逆变换图示通过第六节中(b)式也能看出，graph傅里叶变换也把graph上定义的任意向量，表示成了拉普拉斯矩阵特征向量的线性组合，即：
part1：线性空间与线性变换之“基与维数”（续）在上文【矩阵论】线性空间与线性变换（2）中遗漏的部分内容补充过渡矩阵两组基之间一定可以互相线性表示，矩阵A就反映了从一组基到另一组基之间的线性变换关系
李雅普洛夫在1892年发表了《运动稳定性的一般问题》论文，他把分析常微分方程组稳定性的方法归纳为两种：求出常微分方程的解，分析系统的稳定性->间接方法不需要求解常微分方程的解，而能提供稳定性的信息->…
本文主要以下几个角度来讲解线性回归：最小二乘法LSE（矩阵表达，几何意义）概率角度：最小二乘法LSE——noise为GaussianMLE正则化：L1——LassoL2——Ridge正则化的几何解释最小二乘法定义为：通过给定样本数据集,,，试图学习到这样的一个模型，使得对于任意的输入特征向量，模…
一、BERT整体结构BERT主要用了Transformer的Encoder，而没有用其Decoder，我想是因为BERT是一个预训练模型，只要学到其中语义关系即可，不需要去完成具体的任务。整体架
题主也说到李群中的三维特殊正交群是一个典型的，且对应有非常直观的应用对象的群，其对应于三维空间的旋转矩阵。那么就以该正交群为例解释李群、李代数，以及两者之间的关系。三维特殊正交群与三维旋转矩阵的关系李群（Liegroup）是具有群结构的光滑微分流形，其群作用与微分结构相容。
线性和非线性解算器包括缩放和模型缩减技术。在困难复杂的数字模型中，扩展程序可以提高速度和稳定性。模型还原技术通常可以通过分析原始的公式，并将其简化为更小的问题，从而使模型更快…
【摘要】这是一篇关于人脸识别方法的实验报告。报告首先回顾了人脸识别研究的发展历程及基本分类；随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了详细的阐述；最后作者通过设计实验对比了三种方法的识别效果并总结了人脸识别所面临的困难与挑战。
傅里叶变换一个本质理解就是：把任意一个函数表示成了若干个正交函数（由sin,cos构成）的线性组合。图6傅里叶逆变换图示通过第六节中(b)式也能看出，graph傅里叶变换也把graph上定义的任意向量，表示成了拉普拉斯矩阵特征向量的线性组合，即：
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