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儿童物理学启蒙教程

首先,本文不是照抄和照搬的任何书籍和资料。而是作者本人研究的结果,也不算作是论文。因为本文重在实用,而不是要议论什么。整个物理学,都以牛顿经典力学为基础的。向儿童启蒙物理学,力学是一个很好的抓手。最近,有人向我问起如何给孩子启蒙物理学的问题。 力学在大学阶段,已经到达了一个十分高深的境地。如果不给孩子以适度的启蒙,仅仅是一些复杂咬口的物理学概念就足以让一个孩子在面临这些问题时兴趣全失。给孩子启蒙物

从零开始强化学习(五)——Deep Q-network(DQN)

五. Deep Q-network(DQN) 现实中强化学习面临的状态空间往往是连续的,存在无穷多个状态。这种情况下,就不能再使用表格对价值函数进行存储,采用价值函数近似(Value Function Approximation)的方式进行逼近 在连续的状态和动作空间中,可以用函数来表示近似计算: 其中函数通常是一个参数为的函数,比如神经网络 5.1 状态价值函数(State Value F

数学和科学是精确吗?

数学和科学是精确吗? 我们常听到工程是合适,科学是精确。实际上我不这么看,数学追求的精确在于理论的精密和自洽,至于理论本身,并非是一种精确。 微积分是精确的吗? 如果我们要计算地球的赤道周长,中国海岸线的长度,在微观层面,人走过去,凸起的石块,被海浪侵蚀的岩崖,每一个细微的局部都是一个极不规则的线条,高低不平。但从卫星上看,海岸线的线条大致是清楚的,我们能用多项式的形状对它进行近似逼近计算。 困扰

最大熵原理及代码

一.最大熵原理 最大熵的思想很朴素,即将已知事实以外的未知部分看做“等可能”的,而熵是描述“等可能”大小很合适的量化指标,熵的公式如下: 这里分布的取值有种情况,每种情况的概率为,下图绘制了二值随机变量的熵: p=np.linspace(0.1,0.9,90) def entropy(p): return -np.log(p)*p-np.log(1-p)*(1-p) plt.plot

转置卷积

(一)转置卷积 我们之前的卷积神经网络中的卷积不会增输入的高和宽,通常要么不变,要么减半。如果我们想要增大图像只能使用padding的方法,但是padding并不是一个很好的想法,因为padding出来的值是0,是不参与计算的。而语义分割是基于像素级别的,也就是说如果我们使用普通的卷积的话,只会使得图片越来越小,然后就并不能进行很好的预测。 转置卷积是一种卷积,能够用来增加输入的宽高。同卷积不同,

单细胞矩阵iNMF分解

原理 这是一篇发表GB上题目为《scINSIGHT for interpreting single-cell gene expression from biologically heterogeneous data》 的文章,利用 Integrate NMF 的方法解决单细胞批次整合的问题 越来越多的 scRNA-seq 数据强调需要综合分析来解释单细胞样本之间的异同。尽管已经开发了不同的批次效应

基于SPSS进行显著性分析及字母标记

    此前文章中已经给大家讲解过如何使用绘图软件origin或者R语言对重复数据进行显著性分析及如何使用字母标记法进行标记,今天,给大家讲解一下如何使用统计分析软件SPSS进行显著性分析及字母标记! 1、数据创建     SPSS软件新建的输入界面主要分为数据视图及变量视图两部分,其中数据视图即我们输入数据的界面,变量视图是对数据视图属性的设置,以下图为例,我们有五组数据,每组四个重复,共20组

用霍夫变换HoughLines检测直线3

书名:OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版) 作者:[加]罗伯特·拉戈尼尔 译者:相银初 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2018-05 ISBN:9787115480934 一、实现原理 1、累加器 霍夫变换的目的是在二值图像中找出全部直线,并且这些直线必须穿过足够多的像素点。 它的处理方法是,检查输入的二值分布图中每个独立的像素点,识别出穿过该像素点的所有可能直线。 如果同一条直线穿过很

大师兄的数据分析学习笔记(二十四):回归树与提升树

大师兄的数据分析学习笔记(二十三):人工神经网络 大师兄的数据分析学习笔记(二十五):聚类(一) 一、回归树 回归树是决策树的一种算法,但回归的值是连续值。 与分类树不同,回归树的每个节点(包括叶子节点和中间节点),都会得到预测值。 一般这个预测值就是这些连续标注的平均值。 对特征进行分类,切分属性的依据不再是熵或基尼系数,而是最小方差。 也就是说在根据某一个属性切分后,