向量

如何判断矩阵方程是否有解（解的存在性） 同学们大家好，今天我们来学习，如何判断矩阵方程是否有解。 我们将左边这个平面，代表映射前的向量可能出现的区域右边这个平面代表映射后可能的出现的区域。经过的作用后实际映射为了一条直线

在新格尔王国神奇的土地上，有着一群神奇的人们。有一天，三个很无聊的人，菜哭文，牛哭文，牛乐武聚在了一起，他们实在是太无聊了，就开始了一个游戏。菜哭文和牛哭文分别从不同的地方，向着某个方向，同时跑起来

微软针对其最重要的企业应用开发平台 Silverlight ，在 12/2 的 SILVERLIGHT FIRESTARTER 会议上第一次揭露了下一个版本的最新功能，在功能上更为完整，效能也将进一步的提升。 相较于 HTML5 单纯的 video 标签，Silverlight 能提供更佳的媒体串流播放功能，当然对于工作室目前专注的企业应用而言，我们更在意的是 Silverlight 持续进化的大规模商业应用程序开发能力。而 Silverlight 本身从第一版单纯的向量动画功能，一直发展到目前同时支援浏览器与桌机应用程序运算平台，这一方面也令 Silverlight 大大的超越 HTML5 所能应用的范围

【啊车网 文化】低矮的楔形车身、紧紧包裹的桶形赛车座椅、紧致的换挡手感、清新的低转发动机音调、亢奋的高转发动机呼啸，日系跑车王者NSX曾经如此诱人。在日本它名为本田NSX，而在美国和香港，又唤作Acura NSX，不过这已是2005年之前的回忆了，但在这几年，NSX几乎没有停止过凯旋的步伐。 2005年以前的NSX可谓传奇

时间过得真快， Task02 的六天一下子就过去了，除去外伶仃岛旅游的两天所剩的时间就不多了，因此本次学习依旧停留在概念阶段，本次学习的重点是--线性模型，“线性模型是机器学习中最为基础的模型，很多复杂模型均可认为由线性模型衍生而得。” 线性模型最直观，比如二分类就是找到一条划分类别的线，而回归就是找到一条趋近分布的线。线性模型(linear model) 试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 向量形式： 直观地表达了各属性在预测中的重要性

Web设计人员使用各种不同的工具的一部分。这些工具的生产过程中，他们都参与更新，随着时间的推移，新的标准和软件，但背后的原理仍然是相同的。Web图形设计人员使用向量和光栅图形包，用于创建Web格式的图像或设计原型

最近在和研一学弟学妹交流的时候，发现它们对深度学习中一些非常基础的概念不是很理解，于是我想做一个汇总，大家有认为不太好理解的概念，可以在评论区提出，我会逐渐添加到这篇文章中 分布（distribution）：分布不是让你真的去算这个一系列数据属于正态分布还是均匀分布等，而是一种大致的感觉，例如别人和你说，我们的数据分布特别不均衡，这个人所说的数据分布指的就是各个类别样本的数量比例；再比如别人和你说，这个样本的预测概率分布比较均匀，其实他的意思就是这个样本预测的概率向量比较均匀，例如一个二分类问题，那可能就是[0.50.5]这样，当然实际上这不是什么好的情况，因为这样我们就不知道这个样本到底该被预测为哪个类别了 维度（dimension）：维度分两种情况理解。假设一个人和你说：“这个数据的维度是2维的”，那其实就表示这个数据是一个矩阵；如果一个人和你说：“它的维度是128维”，那其实就表示矩阵中的某一个位置维度是128维的，比如一个句子经过WordEmbedding之后它的维度是[batch_size seq_len emb_dim]，那么我说emb_dim这个位置的维度是128维的 学长，我今年研一，两年制硕士。目前已经看了吴恩达和李宏毅还有部分李沐的课程，感觉对于深度学习的理解还停留在理论阶段，应该怎么规划实践路线呢，因为老师没有项目，自己又不知道该怎么沿着一条路系统地提升，有些焦虑

4 §1 向量组及其线性组合 一、 维向量的概念 定义1 分量全为实数的向量称为实向量， 分量全为复数的向量称为复向量. 6 二、 维向量的表示方法 维向量写成一行，称为行向量，也就是行 矩阵，通常用　等表示，如： 维向量写成一列，称为列向量，也就是列 矩阵，通常用　等表示，如： 7 注意 １．行向量和列向量总被看作是两个不同的 向量； ２．行向量和列向量都按照矩阵的运算法则 进行运算； ３．当没有明确说明是行向量还是列向量时， 都当作列向量. 11 维向量的实际意义 确定飞机的状态，需 要以下6个参数： 机身的仰角 机翼的转角 机身的水平转角 飞机重心在空间的位置参数P(xyz) 所以，确定飞机的状态，需用6维向量 14 反之，由有限个向量所组成的向量组可以构成一个矩阵. 15 线性方程组的向量表示 方程组与增广矩阵的列向量组之间一一对应． 17 证明：向量 能由向量组 线性表示，并求出表示式。 推论：向量组 与向量组 等价 例2 已知向量组A： B： 证明：向量组A与向量组B等价。 27 证明: 令 而 故 因此 即向量组A与向量组B等价

排列对称性那儿没看懂， 进行重排列是什么意思。有相关资料么? 按照我的理解，这句话的意思是指隐藏单元进行排列组合，改变相对位置。但是由于隐藏单元的权重相同，这几次的排列组合计算结果是相同的，因此，只需一个隐藏单元便可代替，从而论证了我们必须要打破对称性才能进行多个单元的有效利用

这4个概念是维度不断上升的，我们用点线面体的概念来比喻解释会更加容易理解： 标量（scalar），亦称“无向量”。有些物理量，只具有数值大小，而没有方向，部分有正负之分。物理学中，标量（或作纯量）指在坐标变换下保持不变的物理量