题意为判断多边形的凹凸性。有三种方法：1）角度法：判断每个顶点所对应的内角是否小于180度，如果小于180度，则是凸的，如果大于180度，则是凹多边形。2）凸包法：这种方法首先计算这个多边形的凸包，关于凸包的定义在此不再赘述，首先可以肯定的是凸包肯定是一个凸多边形。如果计算出来的凸多边形和原始多边形的点数一样多，那就说明此多边形时凸多边形，否则就是凹多边形。3）顶点凹凸性法利用以当前顶点为中心的矢
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2024-07-14 16:53:01
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描述任意给定一个多边形，判断它是凸还是凹。多边形的顶点以逆时针方向的序列来表示。
原创
2022-11-30 10:00:12
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凹凸函数在同济大学高等数学中的定义符合人们的思维定式。在国际上的定义恰好与同济大学高等数学中的定义相反。1、同济大学高等数学定义：2、国际上的定义：国际上的定义刚好与国内的凹凸函数的定义相反。二阶导数大于0，则为凸函数，有极小值；二阶导数小于0，则为凹函数，有极大值（后面涉及到的凹凸函数，均为国际上的定义）；3、e^x的二阶导数大于0，为凸函数；logx的二阶导数小于0，为凹函数；一元函数可以很容
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2024-03-12 00:17:57
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## Hessian Matrix 在机器学习中的应用
Hessian Matrix 是二阶导数矩阵，可用于优化问题中的二次逼近。理解 Hessian Matrix 对于损失函数的优化至关重要。特别是在深度学习中，它可以帮助我们更好地理解模型训练的收敛特性。
本文将通过一系列步骤向你介绍如何在机器学习中实现 Hessian Matrix。我们将使用 Python 和 NumPy 库来实现这一过
原创
2024-08-02 05:28:33
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二阶偏导数矩阵也就所谓的赫氏矩阵(Hessian matrix). 一元函数就是二阶导，多元函数就是二阶偏导组成的矩阵. 求向量函数最小值时用的偏导数为0，则x0为极大...
原创
2023-11-07 12:08:02
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在机器学习课程里提到了这个矩阵，那么这个矩阵是从哪里来，又是用来作什么用呢?先来看一下定义：黑塞矩阵（Hessian Matrix），又
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2023-01-01 11:38:44
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凸多边形（Convex Polygon）可以有以下三种定义： 没有任何一个内角是优角（Reflexive Angle）的多边形。 如果把一个多边形的所有边中，有一条边向两方无限延长成为一直线时，其他各边都在此直线的同旁，那么这个多边形就叫做凸多边形。 [1] 凸多边形是一个内部为凸集的简单多边形。简
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2020-08-21 10:09:00
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1.背景介绍在机器学习领域，优化算法是非常重要的。在训练模型时，我们需要最小化损失函数，以实现模型的参数估计。这里
原创
2024-01-01 11:25:35
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Shape of HDUTime Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 3
原创
2023-04-30 19:35:13
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就是海赛（海色）矩阵，在网上搜就有。在数学中，海色矩阵是一个自变量为向量的
原创
2022-01-13 10:05:12
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对称阵是非常重要的矩阵，对于实对称矩阵，其特征值也为实数，且特征向量是垂直的。注意这里的垂直是指：如果特征值互不相同，那么每个特征值对应的特征向量是在一条线上，那些线之间总是垂直的；如果特征值重复，那特征值就对应一整个平面的特征向量，这是因为 ，则 ，在那个平面上，我们总可以选到垂直的向量。比如对于单位阵，它是对称阵，单位阵只有一个特征值即为1，每个向量都是其特征向量，在这些特征向量组成的平面上，
hessian、rmi、dubbo与rpc之间的关系单的说，RPC就是从一台机器（客户端）上通过参数传递的方式调用另一台机器（服务器）上的一个函数或方法（可以统称为服务）并得到返回的结果。RPC 会隐藏底层的通讯细节（不需要直接处理Socket通讯或Http通讯）RPC 是一个请求响应模型。客户端发起请求，服务器返回响应（类似于Http的工作方式）RPC 在使用形式上像调用本地函数（或方法）一样去
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2024-11-01 01:16:41
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Hessian矩阵及其辨识 实变函数 极值 无约束梯度分析本文主要介绍Hessian矩阵的定义以及与实变函数无约束极值的关系，主要内容来自张贤达《矩阵分析与优化（第二版）》第三章和第四章的相关内容。Hessian矩阵的定义Hessian矩阵可以理解为矩阵的二阶偏导。 实值标量函数在列向量处的Hessian矩阵为： 其第个元素定义为： 展开的形式为： 同样，实值标量函数对矩阵变元的Hessian矩阵
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2024-05-31 04:05:44
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有时我们需要计算输入和输出都为向量和函数的所有偏导数。包含所有这样的偏导数的矩阵被称为Jacobian矩阵。具体来说，如果我们有一个函数,的Jacobian矩阵定义为。有时，我们也对导数的导数感兴趣，即二阶导数(second derivative)。例如，有一个函数，的一阶导数(关于)关于的导数记为为。二阶导数告诉我们，一阶导数(关于)关于的导数记为。在一维情况下，我们可以将为。二阶导数告诉我们，...
原创
2021-08-13 09:45:10
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梯度和Hessian矩阵(以下均假设连续可导)一阶导数和梯度(gradient vector)梯度针对多元函数，是导数的推广， 它的结果是一个向量：也经常写为， 函数相对于 n x 1 向量 的梯度算子为 :近似：Hessian 黑塞矩阵适用于，是二阶导数的推广：是一个 n x n 的方阵，也可以写成：之所以说它二次导数，看一下它的推导 ：
上篇文章简单的介绍了Hessian以及它的一些执行原理，现在我们来看看它与强大框架spring的集成吧！一、服务端使用spring，我们得下载Hessian支持包和Spring的相应的jar包，可以在我的资源库中进行免费下载：1、新建web工程，我取名为HessianSpringServer,在web/WEB-INFO/BIN中导入我们相应的jar包，跟上篇文章一样，编
原创
2014-04-01 11:48:00
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