已收录至https://zhuanlan.zhihu.com/p/52815498

本文内容来自官方教程

可以直接跳到6看

0 例

1

可以列出模型
$$\begin{cases} p_t = p_{t-1}+ v_{t-1} \times \Delta t+u_t\times\frac{\Delta t^2}{2} \ v_t=v_{t-1}+u_t\times\Delta t\end{cases}$$
则可以写出状态空间方程
$$\left[\begin{matrix}p_t \ v_t\end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix}1 & \Delta t \ 0 & 1\end{matrix}\right]\left[\begin{matrix}p_{t-1} \ v_{t-1}\end{matrix}\right]+\left[\begin{matrix}\frac{\Delta t^2}{2} \ \Delta t\end{matrix}\right]u_t$$

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。

考虑到数据传输带宽和计算性能，在深度学习中，图像数据通道格式主要有两种：NCHW和NHWC

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。

备查手册-梯度法_共轭梯度法_线搜索，本文为第三部分。

2.3 线搜索 line search

代码与例子来源于https://blog.csdn.net/u014791046/article/details/50831017

线搜加入了对步长的计算。

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。

短时傅里叶变换STFT，在语音识别中有重要应用，这是一篇讲 STFT 的好文。

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：时频分析之STFT：短时傅里叶变换的原理与代码实现（非调用Matlab API）

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。

最近一直在 WSL2 里面搞开发，发现 Docker 真好用，想到什么东西就直接去 hub 上一搜，多半已经有了，再 pull 下来，一个想法就可以起步了。

然而，便捷的代价就是空间占用。

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。
来源：MATLAB官网视频 How to speed up MATLAB code?

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。

介绍了三种常用最优化方法，并使用Python进行了实验对比。

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。

在统计学习方法中，我们会经常使用到特征值和奇异值，本文对其背后的特定意义做一个梳理。

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。

真正意义的秒懂，但实在不知道这个图的出处了。

PID

文章来自微信公众号“科文路”，欢迎关注、互动。转发须注明出处。

在统计学中，独立成分分析或独立分量分析（Independent components analysis，缩写：ICA） 是一种利用统计原理进行计算的方法。它是一个线性变换。这个变换把数据或信号分离成统计独立的非高斯的信号源的线性组合。独立成分分析是盲信号分离（Blind source separation）的一种特例。