笔者手写了简单的深度学习框架)，这个小项目源于笔者学习pytorch的过程中对autograd的探索。项目名称为kitorch。该项目基于numpy实现，代码的执行效率比cpu的pytorch要慢。虽然如此，我想对于初学者来说，有兴趣的同学还是可以看一下的。本项目代码见github。第一章 基于Autograd的Tensor类1.1 Autograd 自动求导本章是《手写深度学习框架》的第一章节。
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2024-09-09 20:35:43
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# 直线运动问题
# 对于f(X) = x**2
def f(x):
return x**2
plt.figure(figsize = (12,6))
n = np.linspace(-10,10,num = 50)
plt.plot(n,f(n))
plt.xlim(-11,11)
plt.ylim(-10,110)
# 选中曲线上两个点，m(2,4)，n(5,25)
plt.pl
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2023-07-08 18:28:47
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public void add(E e) {
int i = cursor;
synchronized (Vector.this) {
checkForComodification();
Vector.this.add(i, e);
expectedMod
我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢? 可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基
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2023-12-08 19:03:28
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目录一、题目二、输入输出三、样例四、题目分析五、Python代码 一、题目设计函数求一元多项式的导数。（注：x^n（n为整数）的一阶导数为nx ^n−1 。）二、输入输出输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过 1000 的整数）。数字间以空格分隔。输出格式: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式
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2024-03-11 16:01:00
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导数的定义导数就是增量比的极限，也就是函数的某点到某点的变化率。 导数公式与基本求导法则常数和基本初等函数的导数公式函数的和、差、积、商的求导法则from sympy import pprint,diff
from sympy.abc import x
f = 2*x**3 - 5*x**2 + 3*x - 7
df = diff(f,x)
pprint(f)
print()
pprin
1.6 高阶函数我们已经看到，函数是一种抽象方法，它用于描述独立于它们的参数的复合运算。比如函数square，>>> def square(x):return x * x我们不是在谈论特定值的平方，而是在讨论一个能获得任何数值平方数的方法。 当然，我们可以不去定义这个函数，总是编写诸如以下的表达式：>>> 3 * 39>>> 5 * 525并且
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2023-12-21 22:28:13
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函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数。如果一个变量指向了一个函数，那么，可否通过该变量来调用这个函数？用代码验证一下：>>> f = abs>>> f(-10)10成功！说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。函数名其实就是指向函数的变量！对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个
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2023-11-21 15:37:51
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clc;clear allh=0.01;%x属于【a,b】a=-5;b=5;x=a:h:bn=length(x);%定义yy=sin(0.3*x).*
原创
2022-05-23 16:54:21
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文章目录高阶函数先了解函数的实质高阶函数条件高阶函数实验实验过程解析实验结论 高阶函数高阶函数英文叫Higher-order function。记得大学高等数学里面的什么“高阶导数”不，其实就是方程对求导数再求导数，二阶导数就是导两遍，高阶就可以导多遍。 在python中，高阶函数，与高阶导数并不是一个东西，但可以拿来类比 ? #^_^#，不记得高阶导数没有关系，哈哈，因为一点关系也没有。? #
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2023-10-28 11:56:53
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简介导数（英语：Derivative）是微积分学中重要的基础概念。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数 f 的自变量在一点 x0 上产生一个增量 h 时，函数输出值的增量与自变量增量 h 的比值在 h 趋于0时的极限如果存在，即为 f 在 x0 处的导数。物理学、几何学、经济学等学科中的一些重要概念都可以用导数来表示。
对于图像的一阶导数与二阶导数定义：一阶导数：\(\frac{\partial f}{\partial x}=f(x+1)-f(x)\)二阶导数：\(\frac{\partial ^2f}{\partial x^2}=f(x+1)+f(x-1)-2f(x)\)观察上图，二阶导数会在图像的边缘产生正负的跳变，所以二阶导在判断图像的边缘时十分有用。利用二阶导数对图像进行锐化——拉普拉斯算子二维下的拉普拉
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2023-12-14 15:35:55
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前面我们介绍过了图像的二阶导数，并且指出，二阶导数比一阶导数有更好的细节增强表现。那么，其原理是什么呢？我们仍然简化问题，考虑下x方向，选取某个像素，如下图所示： 可以看出，在图中标红色框框的像素附近是一个明显的分界线，上面是一片平坦的灰度区域，下面是灰度缓慢变化的区域。而且有着明显的灰度突变：从100突变到50。我们可以把这个看作图像中物体的轮廓边缘。根据前几篇文章的介绍，图像在x方向的一阶导数
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2024-09-20 12:29:09
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目录一、递归函数二、生成器三、迭代器本章小结 一、递归函数递归：如果一个函数内部调用了自己那么就叫递归。def f():
print("你好，我叫aa")
f()
f()1.如果要定义递归函数，必须要有出口，因为无限递归会导致内存溢出 2.设计一个出口，不断的向出口接近def f(x):
print("你好，我叫aa")
if x == 10:
r
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2024-10-18 00:15:11
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python矩阵运算、求导、积分
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2023-06-02 07:57:47
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# Python Numpy求导数
## 概述
在Python中，我们可以使用Numpy库来进行数学运算，包括求导数。在这篇文章中，我会教你如何使用Numpy库来求解导数，帮助你更好地理解这个过程。
## 求导数的流程
首先，让我们通过以下步骤来了解如何使用Numpy库来求解导数：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入Numpy库 |
| 2 | 定义一个函数
原创
2024-05-01 06:49:21
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我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢?可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基础
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2023-11-28 00:58:13
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使用numpy实现两层神经网络 (附Backward详细推导)基于numpy与pytorch首先看看最简单的两层神经网络长的是什么样子的,如下,只有一个隐藏层本次案例中只使用relu激活函数,也就是如下的结构下面就来实现一下这个非常简单的神经网络大致流程如下forward passlossbackward passnumpy实现两层神经网络这里就用随机数定义一些值作为输入,在实际情况可以读取文件信
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2024-07-03 18:43:03
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# Java实现一阶导数的基本概念与代码示例
一阶导数是微积分中一个重要的概念，表示函数在某一点的变化率。在计算机科学中，一阶导数的计算常用于优化算法、机器学习及数值分析等领域。在本文中，我们将介绍如何在Java中实现一阶导数的计算，并通过简单的代码示例加以说明。
## 一阶导数的定义
一阶导数可以用极限的形式来表示。如果我们有一个函数 \( f(x) \)，其一阶导数 \( f'(x) \
原创
2024-08-26 04:54:34
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# Python求一阶导数
在数学和物理学中，求导数是一个非常常见的操作，它可以帮助我们了解函数的变化率。在Python中，我们可以使用不同的方法来求解一阶导数。本文将介绍几种常见的方法，并给出相应的代码示例。
## 一. 导数的概念
导数描述了函数在某一点的变化率。对于函数f(x)，它的导数可以表示为f'(x)或df(x)/dx。导数的几何意义是函数在某一点的切线斜率。
## 二. 数值
原创
2023-10-09 04:14:05
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