英文原文：Mastering Linear Algebra in 10 Days: Astoundin 译者：MapleFlying最近，我的朋友斯考特·杨（Scott Young）成就了一个惊人的壮举：他在一年之内，完成了传说中的MIT计算机科学课程表的全部33门课，从线性代数到计算理论。最重要的是，他是自学的，观看在线教程讲座，并用实际的考试作自我评估。（到斯考特的FAQ页面，看看他如
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2022-08-29 11:10:23
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中午吃完饭，上网看新闻，突然看到一篇文章<<十天内掌握线性代数：惊人的超速学习实验>>。
文中讲述了一个叫Scott Young的人，一年内学完了MIT 4年全部33门的计算机课程，并全都通过考试(MIT，麻省理工学院，世界排名第二，可不像国内
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2023-09-14 14:55:31
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十天内掌握线性代数：惊人的超速学习实验
斯考特·杨在12个月内自学完成4年麻省理工学院计算机科学的33门课程，并通过了MIT的实际测试。平均算来，杨修完每门课程大概只需要一个半星期。诀窍在于，他有一套加速学习的策略，这套策略历经33门课的锤炼，力图弄清楚学得更快的窍门。
最近，我的朋友斯考特·杨（Scott Young）成就了一个惊人的壮举：他在一年之内，完成了传说
原创
2023-06-05 15:57:20
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# SQL Server查询十天内数据：新手指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要从SQL Server数据库中查询特定时间段内的数据。本文将指导你如何实现查询“十天内”的数据。我们将通过一个简单的示例来展示整个过程。
## 1. 准备工作
在开始之前，请确保你已经具备以下条件：
- 访问SQL Server的权限。
- 一个包含日期字段的数据库表。
## 2. 理解日期函数
S
## 如何实现SQL Server查询十天内的数据
### 整个流程
我们首先来看一下整个实现“SQL Server查询十天内的数据”的流程。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接数据库
连接数据库 --> 查询数据
查询数据 --> 数据展示
数据展示 --> 结束
结束 --> [*]
`
矩阵及基本运算（1）矩阵的基本概念与意义、常见特殊矩阵（2）矩阵的加减法、数乘及意义（3）矩阵的乘法及性质（4）矩阵运算在深度学习中的应用（5）矩阵的迹、矩阵的转置、对称矩阵（协方差矩阵）矩阵的行列式（1）行列式的引入（2）行列式的计算（3）特殊矩阵的行列式、及其性质（4）行列式按行（列）展开、代数余子式（5
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2021-12-01 11:23:44
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常用名词 \(\text{kernel(null-space)}\) 对于一个 \(m\times n\) 的矩阵 \(A\)，\(Ax=0\) 的解（\(x\) 为向量）被称为 \(A\) 的 \(\rm kernel\)（记为 \(\text{ker}(A)\)），或是 \(A\) 的 \(\t ...
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2021-08-06 17:31:00
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二阶行列式和三阶行列式 排列及其逆序数
对换 n阶行列式
行列式的性质
原创
2022-01-25 13:47:59
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常用名词 \(\text{kernel(null-space)}\) 对于一个 \(m\times n\) 的矩阵 \(A\)，\(Ax=0\) 的解（\(x\) 为向量）被称为 \(A\) 的 \(\rm kernel\)（记为 \(\text{ker}(A)\)），或是 \(A\) 的 \(\t ...
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2021-07-20 12:17:00
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上一节讲解了矩阵的初等变换，本章将学习并了解向量。此章请认真学习。向量一、向量的基本概念与运算1.向量的定义，记号由n个数构成的有序数组称为一个n维向量，每一个数字称为向量的分量；2.向量运算（1）加减法：两个向量的加减法，数乘与矩阵的运算完全一样，向量之间没有乘法（2）内积：两个向量α，β的内积，用记号（α，β）表示，计算方法为：对应位置元素相乘并相加；（α，β） = α^T · β
# Hive SQL实现九十天内最大值查询的指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何使用Hive SQL来实现复杂查询，比如“九十天内最大”。在本文中，我将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Hive SQL实现这一查询。我们将通过一个简单的流程和示例代码来说明。
## Hive SQL查询流程
首先，让我们通过一个表格来了解实现“九十天内最大”查询的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
前言很多同学一看到机器学习的数学内容就头皮发麻，甚至因此产生了弃坑的想法，在这里我要告诉大家，每一个学过高数的人，都有足够的数学基础去研究机器学习，有些知识点可能忘了，但看到了就能很快想起来，想入门机器学习真的不难！这个系列的目的，是帮大家把机器学习所需要的数学基础（线性代数部分）回忆 起来。为了合理控制篇幅，我打算分成 2~3 次来写。一、线性代数知识结构为了直观地展示机器学习所需的线性代数的知
目录索引一 矩阵1.线性代数的应用（以SVD为例）2.方阵的行列式(1)方阵的行列式(2)代数余子式(3)行列式计算(4)范德蒙行列式3.矩阵乘法和状态转移矩阵(1)矩阵乘法(2)概率转移矩阵(3)矩阵和向量的乘法二 特征值和特征向量1.对称阵，正交阵和正定阵(1)正交阵(2)特征值和特征向量(3)正定阵三 矩阵求导 一 矩阵1.线性代数的应用（以SVD为例） SVD是在机器学习中广泛使用的算
还在为学习数学而发愁吗？看完这篇文章，希望Python能帮助你消灭数学恐惧症。用NumPy进行线性代数运算线性代数是数学的一个重要分支，比如，我们可以使用线性代数来解决线性回归问题。子程序包numpy.linalg提供了许多线性代数例程，我们可以用它来计算矩阵的逆、计算特征值、求解线性方程或计算行列式等。对于NumPy来说，矩阵可以用ndarray的一个子类来表示。用NumPy求矩阵的逆在线性代数
线性代数学习笔记二 目录 1. 线性方程组1.1. 行化简与阶梯型矩阵1.1.1. 主元位置1.1.2. 线性方程组的解1.2. 向量方程1.3. 矩阵方程1.4. 线性方程组的解集 1 矩阵记号是为解方程组带来方便。 解方程组，消元法。 三种基本变换对应于增广矩阵的下列变换: 行初等变换(倍加变换 replacement) 把某一行换成它本身与另一行的倍数的和(对换变换
参加了一个程序设计大赛，有点数学建模的模式，差不多是校级的，而且看之前的题目都是比较简单，有的就是我们的实验题或者课设题目，所以还是想水一水的（万恶之源***）题目是这样的题目
请开发一个《线性代数》课程学习辅助软件，自主设计界面，现实以下功能：
（1）计算两个矩阵的加法、减法、乘法功能
（2）求方阵的行列式
（3）求方阵的逆矩阵
具体要求如下：
（1）界面简洁，操作简便。
（2）程序源代码格式
先发出来，防止后期咕掉 矩阵 行列式 \(\;\) 转置后行列式不变(\(A_{i,j}=A'_{j,i}\)) 一行加上另一行的若干倍，行列式不变 交换两行，行列式变为原先的相反数 \(\;\) 范德蒙德行列式 $$ D_n = \begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 & \cdots ...
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2021-08-02 16:40:00
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2021-12-28 09:56:01
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