transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是 将 一个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 ;
" 函数对象 " 是通过 重载 函数调用操作符 () 实现的 operator() , 函数对象 可以 像普通函数一样被调用 , 但同时它们 还可以拥有状态并且可以有多个成员函数 ;
在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 , 提供了 for_each 算法 用于 对一个 STL 容器中的每个元素执行某个指定的 " 操作 " ;
以下是Java8中的引入的部分新特性。关于Java8新特性更详细的介绍可参考这里。
高中一年级，应该是最早接触函数这个概念的时间，印象很深刻，毕竟是高考压轴大题，但它却是必修一第二章的内容。
" 二元函数对象 " 指的是 一个实例类 中 , 重载了 " 函数调用操作符 () " 函数 operator() , 并且该函数 接受 2 个参数 ;
1 前言 本文的主要目的是为了让Play Framework的初学者快速了解Scala语言，算是一篇Play Framework的入门前传吧。 使用PlayFramework可以极大的提高开发效率，但是需要注意，PlayJava入门很简单，我之前带过一个实习小姑娘，有一点编程经验，但从来没有接触过PlayJava，然而一周入门，一个月独立完成项目。但是PlayScala没那么简单，虽然后者的开发效率更高，但是由于Scala程序员匮乏，PlayScala只适合团队较小(10人以下)并且较稳定的情况下使用。其实
std::transform 是 STL 标准模板库 中的一个算法 , 该算法的作用是 用于对 容器 或 指定迭代器范围 的 每个元素 进行 指定的 " 转换操作 " , 并将 " 转换结果 " 存储到另一个容器中 ;
在 STL 中 预定义了很多 函数对象 , 如果要 对 函数对象 的 参数 / 返回值 进行 计算 或 设置 , 可以 使用 " 函数适配器 " 实现上述需求 ;
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
在 <functional> 头文件 中 , 预定义了 modulus 函数对象 , 这是一个 二元函数对象 , 在该函数对象类中 , 重写了 函数调用操作符 函数 operator() , 该 预定义函数对象 代码如下 :
高阶部分篇篇都是干货，建议大家不要错过任何一节内容，最好关注我，方便看到每次的文章推送。
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Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
【导读】《21天学通C++》这本书通过大量精小短悍的程序详细而全面的阐述了C++的基本概念和技术，包括管理输入/输出、循环和数组、面向对象编程、模板、使用标准模板库以及创建C++应用程序等。这些内容被组织成结构合理、联系紧密的章节，每章都可在1小时内阅读完毕，都提供了示例程序清单，并辅以示例输出和代码分析，以阐述该章介绍的主题。本文是系列笔记的第十一篇，欢迎各位阅读指正！
介绍 如果说函数是程序中的基本模块，代码段，那高阶函数就是函数的高阶(级)版本，其基本定义如下： 函数自身接受一个或多个函数作为输入。 函数自身能输出一个函数，即函数生产函数。 满足其中一个条件就可以称为高阶函数。高阶函数在函数式编程中大量应用，c#在3.0推出Lambda表达式后，也开始逐渐使用了。 阅读目录 接受函数 输出函数 Currying(科里化) 接受函数 为了方便理解，都用了自定义。 代码中TakeWhileSelf 能接受一个函数，可称为高阶函数。 //自定义委托 public d
让我们谈谈什么是：lambdas（匿名函数）、 first-class functions（头等函数）、higher-order functions（高阶函数）、unary functions（一元函数）、currying（柯里化 ）和pure functions（纯函数）。
现在有这么个需求，在遍历容器的时候，希望将容器中的值全部加上 100 之后显示出来，怎么做？
首先，它还是一个接口，所以必须满足接口最基本的定义。但它是一个特殊的接口：SAM类型的接口（Single Abstract Method）。可以在调用时，使用一个lambda表达式作为参数。 定义要求：
提到人工智能算法，人工神经网络（ANN）是一个绕不过去的话题。但是对于新手，往往容易被ANN中一堆复杂的概念公式搞得头大，最后只能做到感性的认识，而无法深入的理解。正好最近笔者本人也在经历这个痛苦的过程，本着真理越辩越明的态度，索性坐下来认真的把这些头大的问题梳理一番，试试看能不能搞清楚ANN背后的数学原理。
当函数有多个参数的时候我们对函数进行改造并返回一个函数，只传入部分参数，只到函数执行完毕f(1,2,3) ==> f(1)(2)(3)
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梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
审稿人：阿泽，Datawhale成员，复旦大学计算机硕士，目前在携程担任高级算法工程师。
最优化问题在机器学习中有非常重要的地位，很多机器学习算法最后都归结为求解最优化问题。在各种最优化算法中，梯度下降法是最简单、最常见的一种，在深度学习的训练中被广为使用。在本文中，SIGAI将为大家系统的讲述梯度下降法的原理和实现细节问题。
这些"奇怪"的点背后隐藏着Ramda 背后"更深"一层的设计, 本文将会对此作出讲解, 并阐述背后通用的函数式编程理论知识.
在我们查阅 Ramda 的文档 时, 常会见到一些"奇怪"的类型签名和用法，例如：
之前曾经说过，分类是对标称类型的数据进行预测，如果我们需要进行具体数值的数据进行预测，又该使用什么办法？答案就是“回归”
早在2018年和2019年，SIGAI微信公众号先后发布过“机器学习算法地图”，“深度学习算法地图”，对机器学习、深度学习的知识脉络进行了梳理与总结，帮助大家建立整体的知识结构。这两张知识结构图的纸质版发行量和电子版下载量已经超过10万，有不少高校的机器学习课程还特地讲到了这两张图。在今天这篇文章里，我们将对机器学习的数学知识进行总结，画出类似的结构图。由于数学知识体系太过庞大，因此我们分成了整体知识结构图，以及每门课的知识结构图。
所以我们说，函数式编程是一种范式，我们能够以此创建仅依赖输入就可以完成自身逻辑的函数。这保证了当函数多次调用时，依然可以返回相同的结果。因此可以产生可缓存的、可测试的代码库
C++ 是一门古老但不断演进的语言。你几乎可以使用它来做任何事情，而且可以在很多地方找到它的身影。实际上，C++ 的发明者 Bjarne Stroustrup 将其描述为一切事物的隐形基础。有时，它可以深入到另外一门语言的库中，因为 C++ 可以用于性能关键的路径中。它可以在小型的嵌入式系统中运行，也可以为视频游戏提供动力。你的浏览器可能正在使用它。C++ 几乎无处不在！
本文将以具体实例形式，介绍线上判定一元函数的单调性，计算单调性区间的分界点、极值点与拐点，一元函数的极值与最值；判定多元函数的极值点、鞍点以及无条件极值、条件极值与最值的计算
导数与微分是微积分内容的基础，就计算来说一元函数与多元函数的导数的计算思想一致. 不管是一元函数还是多元函数，导数、偏导数的计算都是将函数视为求导变量的一元函数求导数。微分在描述形式略有区别，但是其计算方法还是一样，只不过多元函数需要多计算几个导数而已.
这里的终止条件一般为∇f(\(x^k\))=0，但是在实际计算的时候，我们不会直接判断为0，而是二范数小于一个非常小的数，如\(10^{-4}\)或者\(10^{-6}\)
首先单独建一个函数脚本写一个函数，我命名为“peach”，脚本名称最好与函数名相同
如果 c 有相对应的小写字母，则该函数返回 c 的小写字母，否则 c 保持不变。返回值是一个可被隐式转换为 char 类型的 int 值。 以下是一个例子，演示如何使用 tolower 函数将字符串中的字母全部转换为小写形式：
我们来看一个最简单的机器学习模型：线性回归。这个模型基于一种假设：我们的样本数据的特征和标签之间存在着线性关系，也就是说以样本特征为自变量的线性函数值就是样本标签。
其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。
梯度出现在 高等数学下册 的 第九章：多元函数微分法及其应用 第七节： 方向导数与梯度中；（讲的非常清楚） 在讲到这个概念的时候，也是从二元函数开始入手，并没有讨论一元的情况，所以根据我的理解，梯度是一个出现在多元函数里面的概念，不存在一元的讨论里面； 同理，偏导数和方向导数只存在于多元函数的情况下，一元函数不会去讨论这些； 以下图来自以同济6版高数。 一、梯度 1）导数 对于一元函数而言，对某一点沿着唯一的一个自变量方向的变化率，就是导数。 2）偏导数 对于多元函数而言，对于某一点沿着每个自变量的方向
C++ 的 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 , 预定义了一系列的 " 函数对象 “ , 又称为 ” 仿函数 Functors " ;
在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。
前面三篇文章已经为大家介绍了利用动态规划算法解决问题的思路以及相关的代码实现，最为核心的就是第一步利用数学中函数的思想来建立模型，然后求解问题。这三个问题构建的数学函数都有一个共同的特征就是所构建的函数都是一元函数即y = f(x)。
好不容易大学毕业了，终于逃脱了高数老师的魔掌，以为从今以后再也不用管那些什么极限、微积分、矩阵、共轭、转置、中值定理、拉格朗日、毕达哥拉斯……了。 然鹅，很不幸，当你企图进军机器学习的时候，你发现，当年你不应该在上数学课的时候偷瞄漂亮的女生，暗骂白发的先生，而是应该好好听讲。 后悔是没用的，行动起来，补习功课吧！我们从最基础的求导微分概念开始。 一元函数 先来看最最简单的一元函数的情况： 【导数】：函数y = f(x) 在点x0的某个邻域内有定义， 则当自变量x在x0处取得增量 delta_x，函数输出值也
元组:相对简单，是str的扩展,与字符串一样，是一些元素的不可变有序序列。与字符串的区别是，元组(tuple)中的元素不一定是字符，其中的单个元素可以是任意类型，且它们彼此之间的类型也可以不同。
这就是二元函数的高斯积分公式。其中W表示积分点权重，n表示积分点数目。n随着被积函数阶次增加而增加。
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用。这一期讲述在激活函数设计中的应用。
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