设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）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”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0。（这句话的意思其实是 0 的n次方求导后对应的输出为
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2023-08-21 14:59:28
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softmax求导y^i=softmax(zi)=expzi∑j=1Kexpzjloss=−∑i=1Nyilogy^i\hat{y}_i=\text{sof
原创
2022-12-04 07:57:14
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函数连续：若 f(x)f(x)f(x) 满足， limx→ 0[f(x0+Δx)−f(x0)]=
原创
2022-07-05 10:13:11
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最近点对问题：给定平面上的N个点，找出距离最近的两个点。分治法：
1 ）如果数组长度(即点的个数，一般≤3)在一定范围内时直接求出最近点，蛮力求解，递归退出条件；
&nb
前言在前三次OO作业中，我们重点对程序的输入输出设计、程序结构与层次化设计、程序鲁棒性进行了学习与应用，实现了由易到难的表达式求导程序。对于之前一直习惯于面向过程编程的我而言，这三次作业着实是一个不小的挑战。由于对于程序结构性设计的考虑欠妥，导致每次作业的拓展性较差，越往后走越能发现程序出现bug的机率上升，而且bug的查找与修复过于依赖测试点，修复过程中也存在按下葫芦浮起瓢的情况。借助这一次博客
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2023-11-06 15:18:31
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2019年北航OO第1单元(表达式求导)总结1 基于度量的程序结构分析量化指标及分析以下是三次作业的量化指标统计：关于图中指标在这里简要介绍一下：ev(G)：基本复杂度，用来衡量程序非结构化程度。基本复杂度高意味着非结构化程度高，难以模块化和维护。Iv(G)：模块设计复杂度，用来衡量模块判定结构，即模块和其他模块的调用关系。模块设计复杂度高意味模块耦合度高，这将导致模块难于隔离、维护和复用。v(G
1第一次作业1.1题目描述 对形如4*x+x^2+x的多项式求导。1.2类图1.3度量分析 在完成第一次作业时，我的写法没有特别的“面向对象”。唯一封装起来的是Node，代表多项式的一个项。PolyDerivation是一个方法庞杂的类，先判断输入是否合法，再将多项式拆分成独立的项，接着求导，同时也包含了程序的入口main。这无疑是一个面向方法的写法。 写valid方法判断合法性的时候，经历
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2023-07-17 23:53:26
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python求导，话不多说直接上代码from sympy import *
while True:
print("请选择功能 1求导 2积分")
Choose = int(input())
x = Symbol('x')
if Choose == 1:
print('请输入函数关系式：')
y = input() # 输入函数关
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2023-07-01 23:01:26
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随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。而目前的深度学习框架其都是实现了自动求梯度的功能，你只关注模型架构的设计，而不必关注模型背后的梯度是如何计算的。不过，我们还是想说一说自动求导是如何实现的。这里我
第一次：一．表达式处理题目要求表达式合法，而不合法的表达式显然是不能进行后续操作的，因此第一步要做的就是把不合法的表达式排除在外。我的想法是这样的：1. 把所有包含正确表达式不该有的字符的输入屏蔽掉2. 把所有包含非法数字的表达式屏蔽掉3. 把所有含有类似“+++”、“+-+”、“^++”等的表达式屏蔽掉，为下一步的拆分做铺垫4. 当表达式差分成一个个项的时
求导法则
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2020-08-24 19:10:00
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1.2 神经网络的反向求导
在上一节中， 我们大致对神经网络的梯度更新有了了解，其中最核心的部分就是求出损失函数对权重 ????????????????wijl 的导数。由于网上大多数资料都是生搬硬套，因此我们以计算 ????1W1 的导数为例，对整个反向求导过程进行细致的剖析。如下图所示：
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2021-08-30 19:46:00
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向量变元的实值标量函数 $f(\boldsymbol{x}), \boldsymbol{x}=\left[x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right]^{T}$ 梯度向量形式 $\nabla_{x} f(\boldsymbol{x})=\frac{\partial f(\bo ...
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2021-10-28 10:37:00
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一个求导的例子问题 说明： y、w为列向量，X为矩阵 说明：因为分子为标量，标量的转置等于本身，所以对分子进行转置操作，其等价于第二部分。
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2020-06-30 15:47:00
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文章目录使用Pytorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd过程解析扩展Autogradimport torchtorch.__version__'1.7.0+c
原创
2022-07-01 11:01:10
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PyTorch 的 自动求导（Autograd）一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。现在已经有了很多封装好的 API，我们在写一个自己的网络的时候，可能几乎都不用去注意求导这些问题，因为这些 API 已经在私底下处理好了这些事情。现在我们往往只需要，搭建个想要的模型，处理好数据的载入，调用现成的 optimizer 和 loss function，直接开始训练就好了。
from sympy import *
x = symbols("x") # 符号x，自变量
y = -pow(10,-11)*pow(x,6) + pow(10,-8)*pow(x,5) - 4*pow(10,-6)*pow(x,4) + 0.0006*pow(x,3) - 0.0428*pow(x,2) + 1.7561*x + 16.528
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2023-07-02 19:49:54
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本文让大家更好地学习使用向量、矩阵和高阶张量的求导。1 简化，简化再简化很多关于数组的求导的困惑来自于一次性想做太多事。这些事包括同时对多个部分求导，和式的求导，和应用链式法则。同时做这么多事情，至少在我们还没有足够熟练之前，那就很容易会出现错误。1.1 对每个部分展开式子成显式求和及等式为了简化一个给定的计算，通常将对于输出的一个简单的标量元素使用标量变量展开成显式公式。一旦我们对于输出的单个标
GitHub 上找了几个 examples 来学习，对网络的搭建有了笼统地认识，但是发现有好多基础 pytorch 的知识需要补习，所以慢慢从官网 API 进行学习吧。AUTOGRAD MECHANICS(自动求导机制) 这一部分做了解处理，不需要完全理解的明明白白的。Excluding subgraphs from backward默认参数 False），可以设置此参数排除向后梯度求导时排除子
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2023-06-06 09:56:17
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一、矩阵求导: 一般来讲，我们约定x=(x1,x2,x3....xn)的转置(分母布局，关于分子布局自行参=
原创
2022-05-31 11:57:50
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