我开始是想算出来在去找零的个数，后来证实是不行的，一是到最后数字太多导致溢出了，而是超出了时间复杂度的限制。
作为一个对线性代数一无所知的开发者，想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识，那么本文就正好适合你。
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
（2）列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法，表示对列表、元组或字符串进行重复，返回新列表、元组、字符串。
第三行，首先会对 a.x 进行查找，没有找到就会先赋值 undefined，即：{n: 1, x: undefined}。此时 a 和 b 都指向同一个对象。然后 a 变量又赋值成一个新的对象：{n: 2}，最后把新的 a 赋值给 x（前面的 a. 已经被替换成了原来的 a 所指向的那个内存中的对象），x 就有值了，b 就变成了：
作为开发者，我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时，我们主要在代码中进行这些改进。
对于如何算 n 的阶乘，只要你知道阶乘的定义，我想你都知道怎么算，但如果在面试中，面试官抛给你一道与阶乘相关，看似简单的算法题，你还真不一定能够给出优雅的答案！本文将分享几道与阶乘相关的案例，且难度递增。
np.multiply(array1,array2) 该函数用于数组中对应位置上的数相乘。 一维向量 二维数组 np.dot(array1,array2) 两个数组都是一维向量 数组中
ES6在Number对象上新提供了Number.isFinite() 和Number.isNaN()两个方法,Number.isFinite()用来检查一个数值是否为有限的,Number.isNaN()用来检查一个值是否为NaN.
介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。 在本文中我们要分解并解释设备方
题目：假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
首先，两个矩阵要是想相乘需要满足，第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 满足的话就可以相乘得到新的矩阵了
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环，它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是，可能需要一段时间才能理解符号，有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
判断是否为质数，我之前用 js 写过，详情参见：http://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/51483844
最近我以电子版的形式出了第二本书《Python 从入门到入迷》，然后定期更新书中的内容，最先想到的便是 einsum。
今天和大家讨论的算法是高精度，对应的LeetCode是第43题。题面其实没什么好说的，以字符串的形式给定两个数字，要求返回这两个数字的乘积。之所以是以字符串的形式给数字是因为这个数字可能会非常大，题目当中给定的范围是110位的数字。对于Python来说这不是问题，但是对于C++和Java等语言来说这么大的数字是无法以int类型存储的，所以必须要使用字符串来接收。
在用FPGA做算法时，由于FPGA中一般都是使用定点数据，因此经常需要移位操作。比如一个16bit的信号经过滤波器后，由于滤波器的增益，输出结果肯定不是16bit，如果我们想保持输入输出的位宽是一致的，那就必须要进行移位。
在相关聚类算法的实现过程中，用python语言实现，会经常出现array和matrix的混淆，这里做个总结。
有这么一种情况，相信有很多小伙伴们都有遇到：需要比较两个工作表或两个工作簿微妙的改动之处，该如何快速且便捷地找出不同之处？
动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。
乘法指令分为无符号数乘法指令和有符号数乘法指令两种，它们唯一的区别是相乘的两个操作数是有符号数据还是无符号数据。 乘法指令的被乘数是隐含操作数，乘数需在指令中显式写出来。执行指令时，CPU会根据乘数是8位还是16位来自动选用被乘数是AL还是AX。
这里PI为圆周率,而最后一顼为雅格布·伯努力数是无穷的级数，这里我们取前5项即可得到接近16位有效数字的近似值，而精度的提高可由雅格布·伯努力数取的项数增加而得到。
MMULT表示矩阵乘法（matrix multiplication）。学习过前面文章的朋友，可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。
首先来共勉一句话：Use the utility in the API is recommended in the project. But if you use it in an interview, you will definitely fail .来自老表!
解题思路： 我们需要获得两个字符串表示的正整数num1和num2的乘积，而且记过依旧以字符串形式输出。
新年第一篇技术类的文章，应该算是算法方面的文章的。看标题：快速幂和矩阵快速幂，好像挺高大上。其实并不是很难，快速幂就是快速求一个数的幂（一个数的 n 次方）。
计算质数的关键是要减少运算量。如果傻呢，就从1循环到这个数字来进行全量循环计算。聪明一点就不需要了，只需要循环到这个数字的平方根的数字即可。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
JS这项技术，细节到位了，就会一通百通。经常在网上看到说学一个框架，最有效的办法是去看它的源码。但我经常看不懂，为什么呢？因为我基础不好，不明白源码中的一些写法的含义。 例如， callback && callback(); //这啥意思？ obj.length === +obj.length; //这又是啥意思？ var arrproto = Array.prototype; arrproto.slice.call(arguments); //为啥要这样写？不是都这样写 Array.prototype.s
注意：逻辑非也可以用于将一个值转化为与其对应的布尔值。而同时使用两个逻辑非操作符，实际上会模拟Boolean()转型函数的行为。其中，第一个逻辑非操作符会基于无论什么操作数返回一个布尔值，而第二个逻辑非操作则对该布尔值进行求反，于是就得到这个值真正对应的布尔值。
有一本书叫做”FSM based Digital Design UsingVerilog HDL”，通过这本书你可以对状态机有进一步的认识。之所以提到状态机，是因为就控制逻辑而言，采用它很方便（当然未必最为高效）。
例子：（1000的阶乘末尾0的个数）**** 1000 / 5 + 1000 / 25 + 1000 / 125 + 1000 / 625 = 200 + 40 + 8 + 1 = 249(个**)
doctest从字面意思上看，那就是文档测试。doctest是python里面自带的一个模块，它实际上是单元测试的一种。 官方解释：doctest 模块会搜索那些看起来像交互式会话的 Python 代码片段，然后尝试执行并验证结果
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
js在处理小数的乘除法的时候有一个bug，解决的方法可以是：将小数变为整数来处理。
一个数末尾的0是由2和5乘出来的，而1到2000里2多得是，主要看1到2000中有多少个5或5的n次方的倍数。 （1）统计5的倍数 2000/5=400，比如5、10、15、20、25等等。这些数，要么直接含了0，要么与2的倍数相乘会得到0，所以共有400个0。 （2）统计25的倍数 2000/25=80，比如25、50、75等等，这些数与4或4的倍数相乘，会得到两个0，但因为上一步中经加过一次0了，所以这里只能加80个0，而不是80 * 2 = 160个0。 （3）统计125的倍数： 2000/125=16，比如125、250、375等等，这些数与8或8的倍数相乘，会得到3个0。但是因为前两步算过两次了，这里只能再加一次。所以会增加16个0，而不是16 * 3 = 48个0。 （4）统计625的倍数 2000/625=3。这三个数分别数是625，1250和1875。这些数与16或16的倍数相乘，会得到4个0。但是前面已经计算过3次了，所以只会增加3个0，而不是3 * 4 = 12个 0。 （5）最后结果：400+80+16+3 = 499
矩阵中每一个数都和这个常数相乘，这个意义上矩阵除以常数也没问题。不过从解方程的意义上讲，矩阵乘以常数之后还是一样的矩阵。
题目描述： Find the largest palindrome made from the product of two n-digit numbers. Since the result could be very large, you should return the largest palindrome mod 1337. Example: Input: 2 Output: 987 Explanation: 99 x 91 = 9009, 9009 % 1337 = 987 Note: The
注意： （1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。 （2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。
本文主要探讨什么时候使用SUMPRODUCT函数更有效，而什么时候应该使用SUMIFS函数代替SUMPRODUCT函数。
这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构，可以通过使用这些数据结构，以编程的方式解决基本的线性代数问题
一行神奇的js代码，当时我就震惊了，这不就是传说中的ZB神奇么… … 哈哈。写本篇文章的缘由是之前看到了一段js代码，如下：
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