会微积分的喵

我走得很慢，但我从不后退

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难度：medium

题目描述

在二维数组grid中，grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。我们被允许增加任何数量（不同建筑物的数量可能不同）的建筑物的高度。高度0也被认为是建筑物。

最后，从新数组的所有四个方向（即顶部，底部，左侧和右侧）观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时，由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。

建筑物高度可以增加的最大总和是多少？

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我的电脑是乞丐版Mac，内存只有128G，所以经常有空间不足的情况，今天在解压一个大文件时，系统就一直警告存储即将满了，所以就考虑将文件通过U盘拷贝到台式机上操作。拷贝完后插在台式机上并没有自动识别，经过搜索，发现Centos7是默认不支持exFAT文件系统的。遂有了这篇博客…

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这篇文章是斯坦福CS224N课程的课后作业1，先是进行大量的CBOW、负采样、交叉熵损失函数推导和证明，理论基础扎实后再过渡到实现，在斯坦福情感树上做情感分析、调参、分析混淆矩阵与错误。

公式中的向量是列向量，代码中的向量是行向量(效率更高)。

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如果你在学习机器学习，那么你肯定对MNIST数据集不陌生，很多机器学习例子以及很多人都拿MNIST当做例子。
MNIST是手写数字图片数据集，包含60000张训练样本和10000张测试样本。

MNIST

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人工智能不是个新词，早在1950年就存在了，希望机器和人一样聪明。是我们想达成的目标。
之前我们并不知道如何来达成这个目标，直到机器学习的出现，机器学习是一种达到人工智能的手段。
而深度学习是机器学习的一种。机器学习包含很多算法，比如逻辑回归、SVM、决策树等。不过现在来看深度学习这种算法发挥出的作用远远大于机器学习中的其他算法，导致很多将深度学习等同于机器学习，但其实不是这样的，深度学习是机器学习的一个子集。

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题目描述

尽管是一个CS专业的学生，小B的数学基础很好并对数值计算有着特别的兴趣，喜欢用计算机程序来解决数学问题。现在，她正在玩一个数值变换的游戏。她发现计算机中经常用不同的进制表示同一个数，如十进制数123表达为16进制时只包含两位数7、11（B），用八进制表示时为三位数1、7、3。按不同进制表达时，各个位数的和也不同，如上述例子中十六进制和八进制中各位数的和分别是18和11。

小B感兴趣的是，一个数A如果按2到A-1进制表达时，各个位数之和的均值是多少？她希望你能帮她解决这个问题？

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最近准备进入炼丹行列，话说工欲善其事，必先利其器，需要寻找一个好的丹炉。之前就有听说过TensorFlow以及一些其他的工具，最后决定好好学习了解下TensorFlow，毕竟这是Google出品。
从名字来看，可以拆成两部分，Tensor含义是张量，张量是线性代数中的知识，指一个数组中的元素分布在超过二维的空间中，称之为张量。比如图像数据，基本都是二维以上的。FLow含义是流动。所以TensofFlow的意思就是

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下阶段计划

给博客加上时间轴的页面

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