Latex学习——长竖线及长括号   文章修改中要求把花括号和竖线变长,查了下发现下面的几种方法: 1.花括号“{ }”变长: \$         \left\{... content...... \right\}              \$: 或者用 \$            \Big\{...\Big\}                               \$; 2.竖线“|”变长: 用\big \Big \bigg \Bigg调节 即使用 \$     \big|    

Latex 建立带有竖线和编号的算法环境 Latex源码: \documentclass{article} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsmath} \usepackage[linesnumbered, ruled]{algorithm2e} \SetKwRepeat{Do}{do}{while}% \begin{document} \begin{algorithm}[!ht] \caption{Algorithm for problem \eqref{

在用Latex写中文大论文时,编译后,用Yap查看DVI文件,打开时,Yap报错: "Not all fonts could be loaded. See 'File->Document Properties', for details."      点击“确定”之后,发现并不影响DVI文件的查看,但是仔细检查一下,会发现生成的DVI文件中,会有极个别的汉字没有显示,直接是一个空格在相应的位置上代替.     按照错误提示,我打开了Yap中的File->document p

用latex编译后,若用dvipdf生成pdf文件,则其中有个eps图的左侧会显示不完全:若是用dvips--pspdf生成pdf文件,图像显示没问题. 这种情况的问题出在,加载 graphicx 宏包的时候没有加任何驱动选项,所以在 LaTeX 的时候,默认使用 dvips 这个驱动模式.因此,在 LaTeX - DVIPDFM(x) 工具链的时候图片显示会出问题.也就是必须使用 LaTeX - dvips - ps2pdf 这个工具链才行.

博主有一本开源书籍,用 latex 排版,托管在Github上.但用 latex 不像是 Markdown,当tex文本更新时,用于最终浏览的PDF文件很难得到及时的更新, 所以博主一直想找到一套工具,实现以下两点愿望: 自动构建以测试是否可以成功编译生成PDF文件. 始终都能有一个最新版的PDF版本可供下载. 博主之前曾使用过Travis-CI进行单元测试的自动运行,所以猜测它能够实现博主的小心愿.最后一探索,果然可以,但网上相关的中文资料较少,遂自己摸索写下这一篇博客.主要的资料来源于Tra

一.lodop打印预览效果图 LODOP.PRINT_SETUP();打印维护效果图 LODOP.PREVIEW();打印预览图 二.写在前面 最近项目用到了LODOP的套打,主要用到两个地方,一是物流的面单(即套打在EMS等各种物流快递单),另一个是把数据画成表格来打印出库单.物流面单比较简单,网上有各种例子还是比较方便的.主要说说通过该工具画表格的用法,当然通过ADD_PRINT_TABLE 这种超文本格式(即通过写好表格的html来实现)的也可以琢磨琢磨. 三.lodop的demo <ht

博主有一本开源书籍,用 latex 排版,托管在Github上.但用 latex 不像是 Markdown,当tex文本更新时,用于最终浏览的PDF文件很难得到及时的更新, 所以博主一直想找到一套工具,实现以下两点愿望: 自动构建以测试是否可以成功编译生成PDF文件. 始终都能有一个最新版的PDF版本可供下载. 博主之前曾使用过Travis-CI进行单元测试的自动运行,所以猜测它能够实现博主的小心愿.最后一探索,果然可以,但网上相关的中文资料较少,遂自己摸索写下这一篇博客.主要的资料来源于Tra

Matlab作为数据计算和处理的数学语言(软件),而LaTex作为出版界的重要排版语言(软件),尤其是对数学公式的排版功能特别强.在Matlab中有两种方法使用LaTeX:1)对Matlab生成的图形标注时,2)Matlab的计算结果转化成LaTeX格式. 1)  对Matlab生成的图形标注 Matlab图形中title.xlabel.ylabel.zlabel.textbox和legend等的Interpreter属性有三个属性:latex .tex.none.默认为tex.(注:LaTeX

前几天出了个版本,还发了篇“Md2All,让公众号完美显示Latex数学公式”的文章,发完后,心里还是不太爽的,因为那个版本还是遗留了一个问题:当把Latex公式转换为本地图片,再复制到公众号时,有可能会出现"图片粘贴失败". 做了很多测试,发现导致公众号出现"图片粘贴失败"的原因是:当某Latex公式很简单,显示的内容很少时,转换成的图片也很小,小到某个程度时,复制到公众号就会报"图片粘贴失败". 不清楚这是公众号的一个bug,还是什么原因,但

Table of Contents Latex学习与使用 简介 文档结构 排版 表格 图片 公式 索引 简介 Latex(发音lay-tek)是一个用来产生专业文档的系统,但它并不是一个单词处理器.它是一个适合用来生产结构化的文件以及排版公式的工具. Latex基于Tex, 是由Donald Knuth发明的高质量数字排版系统.Latex与Microsoft Word不同,他们有着不同的工作方式.Microsoft Word是"What You See Is What You Get"

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分

Hinton第三课 这节课主要是介绍NN的输出端常用的神经元,然后重点是说明怎么使用BP来计算偏导数,在Hinton这一课中,他提供了他1986年参与写的<并行分布处理>一书的第8章,49页,这本书的编者是当你的认知神经界的Rumelhart, D. E和McClelland, J. L,想想估计那时候Hinton应该很年轻吧,这本书网上很难找到,但是发现http://psych.stanford.edu/~jlm/papers/ ,这里居然有全本. 一.学习线性神经元的权重 这里介绍的线性神

今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/

4.1  多维特征 4.2  多变量梯度下降 4.3  梯度下降法实践 1-特征缩放 4.4  梯度下降法实践 2-学习率 4.5  特征和多项式回归 4.6  正规方程 4.7  正规方程及不可逆性(可选) 4.1  多维特征 目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征, 例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn).

题意:给了你一个函数,然后给了你x的变化范围,让你求出函数的最小值. 分析:它让你求的是函数的最小值,所以我们可以先对函数求导,得到的导数就可以判断函数的单调性了,求出导数后,我们发现如果函数的导数是x越大所求的的导数也就越大, 当导数一直为负数时,函数是单调递减的:当导数开始是负数,然后是正数,那说明函数开始时递减的然后是递增的,那么当导数为0时函数值肯定是最小的!我们求导数为0的 过程,我们可以用二分实现! 代码实现: #include<stdio.h> #include<strin

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3816289.html 本文以spark 1.0.0版本MLlib算法为准进行分析 一.代码结构 逻辑回归代码主要包含三个部分 1.classfication:逻辑回归分类器 2.optimization:优化方法,包含了随机梯度.LBFGS两种算法 3.evaluation:算法效果评估计算

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的单变量线性回归章节的笔记. 2.1 模型表示 参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model.下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程). 所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住房价格,根据数据集中的不同房屋尺寸所对应的出售价格,绘制出了数据集:假如

收入囊中 差分在边缘检測的角色 Sobel算子 OpenCV sobel函数 OpenCV Scharr函数 prewitt算子 Roberts算子 葵花宝典 差分在边缘检測究竟有什么用呢?先看以下的图片 作为人,我们能够非常easy发现图中红圈有边界,边界处肯定是非常明显,变化陡峭的,在数学中,什么能够表示变化的快慢,自然就是导数,微分了. 想像有例如以下的一维图片. 红圈处变化最陡峭,再看导数图 红圈在最高值,也就是导数能够非常好表示边缘,由于变化非常剧烈 图像中的Sobel算子 是离散差分

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

本文介绍如何使用python实现多变量线性回归,文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为( x1,x2,...,xn) 表示为: =1,则公式转化为: .加载训练数据 数据格式为: X1,X2,Y 2104,3,399900 1600,3,329900 2400,3,369000 1416,2,232000 将数据逐行读取,用逗号切分,并放入np.array #加载数据 def load_exdata(fil