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引言

西安大唐不夜城“不倒翁”女孩街头表演的视频曾一夜走红网络。在大唐不夜城步行街，“不倒翁”小姐姐身姿轻盈，一颦一笑令人梦回唐朝。

图 1. 小姐姐成名作：把手给我

图 2. 是不是也被这小眼神迷倒了

一. 机器学习的流程

• 收集数据
• 准备输入数据

暖通空调系统中，水（或其它流体）如同流淌的“血液”，而错综复杂的管道、阀门、设备则构成了它的“血管网络”。理解这个网络对流动的“阻力”特性，是系统设计、调试、优化乃至故障诊断的核心基础。这条揭示系统压降（阻力）与流量之间内在关系的曲线——管网阻力特性曲线，就是工程师手中的关键“地图”。掌握其绘制方法，意义重大。

本文论文来自：

卷积神经网络注释，Jake Bouvrie。

这个主要是一些关于CNN推导和实现的笔记，看这个笔记之前最好先有一些CNN的基础知识，这里也给大家一个可以参考的资源：

[1] 深度学习学习笔记系列（第七部分）

[2]LeNet-5，卷积神经网络

[3] 卷积神经网络

[4]手写数字识别神经网络

[5] 深度学习：三十八（Stacked CNN简单介绍）

[6] 基于梯度的学习应用于文档识别。

作者

足球是世界上最受欢迎的体育运动，每四年举行一次的国际足联俱乐部（FIFA）世界杯足球赛更是吸引了全世界无数球迷观看。一场足球比赛中最激动人心的时刻莫过于射门和进球，而射门和进球也是一支球队能否获胜的关键。一记射门能否进球得分取决于多种因素，这些因素不仅包括运动员本身的球技，也包括射门所在位置。

看到一堆点后试图绘制某种趋势的曲线的人。每个人都有这种想法。当只有几个点并且我绘制的曲线只是一条直线时，这很容易。但是每次我加更多的点，或者当我要找的曲线与直线不同时，它就会变得越来越难。在这种情况下，曲线拟合过程可以解决我所有的问题。输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作？为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？这使我开始了一段数学文章之旅，stack overflow发布了[1]，一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!)，以及一个关于发现算法的有趣故事。这是我试图用最简单而有效的方式来解释这一切。

第三章 运算符

1.16 算术运算

1.算术运算（arithmetic）主要指加减乘除、幂和舍入等运算