数学

Math Reference Notes: 泰勒多项式对于一个在 x = a x = a x=a 处可导的函数 f ( x ) f(x) f(x)，它的泰勒多项式可以表示为：

LeetCode 2266.统计打字方案数：排列组合力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/count-number-of-texts/

小墙程序员

概率论笔记概率简单来说是一种衡量事件发生可能性大小的方法，而概率论研究的就是这些概率之间相互转化的关系。在机器学习、数据挖掘等领域，概率论就发挥着至关重要的作用。那关于概率论，我们需要掌握哪些知识呢？这些知识究竟可以用在什么地方呢？这篇文章我们就来聊聊概率论，让你下次遇到概率论相关问题时做到心中有数。

大卫小东（Sheldon）

RSA的原理和简单实践RSA加密是一种非对称加密，原理是：⽇常使⽤中，我们把⼀把作为公钥公开发布。⼀把作为私钥，⾃⼰保留。这样，任何⼈都可以使⽤我们的公钥加密信息发给我们，我们则可以使⽤⾃⼰的私钥解开。

【数学】概率论与数理统计（五）p i j ≥ 0 ( i , j = 1 , 2 , ⋯ ) p_{ij} \geq 0 (i, j = 1, 2, \cdots) pij≥0(i,j=1,2,⋯)

LeetCode 3270.求出数字答案：每位分别计算或 for循环力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/find-the-key-of-the-numbers/

Math Reference Notes: 线性概念在数学中，“线性”是一个广泛应用的概念，涵盖了多种不同的领域，包括代数、几何、分析等。线性通常指的是在运算中遵循一定的规则和性质，特别是加法和标量乘法的规则。

一直学习永不止步

LeetCode题练习与总结：随机翻转矩阵--519给你一个 m x n 的二元矩阵 matrix ，且所有值被初始化为 0 。请你设计一个算法，随机选取一个满足 matrix[i][j] == 0 的下标 (i, j) ，并将它的值变为 1 。所有满足 matrix[i][j] == 0 的下标 (i, j) 被选取的概率应当均等。

2019年IMO第2题在 △ A B C \triangle ABC △ABC 中, A 1 A_{1} A1, B 1 B_{1} B1 分别是边 B C BC BC, A C AC AC 上的点, P P P, Q Q Q 分别是线段 A A 1 AA_{1} AA1, B B 1 BB_{1} BB1 上的点, 满足 P Q PQ PQ 与 A B AB AB 平行. 延长 P B 1 PB_{1} PB1 至 P 1 P_{1} P1, 使得 ∠ P P 1 C = ∠ B A C \angle PP_{1}C=\an

魔理沙偷走了BUG

【苏德矿高等数学】第4讲：数列极限定义-1数列极限是整个微积分的核心。它的思想贯穿整个微积分之中。数列极限是最基本的、最核心的、最重要的、最难的。

魔理沙偷走了BUG

【苏德矿高等数学】第1讲：有界函数、无界函数、复合函数我还是喜欢高数，虽然已经是硕士在读了，但是我还是想再学一遍高数，学高数放松放松（汗流浃背了），笔记就是按视频顺序来的，随缘记录，其实我只是想用学习数学掩盖自己的一些情绪，在最近的生活中，我喜欢上了一个女生，这就导致我出现了一些抽象的焦虑情绪，所以我学数学来缓一缓……（数学对我来说是一种“参禅悟道”）课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Lt411r7NQ

【机器学习】机器学习基础与入门：从零开始的全面学习指南本文适合入门者和小白，也适合想进一步了解机器学习的进阶者。如果你已经具备了一定基础，那么可以跳过基础部分，直接阅读进阶部分。

数学建模软件工具详解(附安装下载教程工欲善其事必先利其器，在数学建模竞赛和研究中,选择合适的软件工具对提高建模效率和结果呈现质量至关重要。本文将系统地介绍数学建模中常用的核心软件工具,帮助建模爱好者和参赛者构建一个完整的软件工具链。简单介绍一下我自己：博主专注建模五年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。

【ML】机器学习中常见的25个数学公式1）Gradient Descent 2）Normal distribution 3）Z-score 4）Sigmoid 5）Correlation 6）Cosine Similarity 7）Naive Bayes 8）MLE 9）OLS 10）F1 Score 11）ReLU 12）Softmax 13）R2 score 14）MSE 15）MSE + L2 Reg 16）Eigen vectors 17）Entropy 18）KMeans 19）KL Divergence 20）Log-loss 2

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论（Bayesian Theory）是概率论和统计学中的一个重要分支，它以托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）命名，主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心，在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用，辅以实例和示例代码，帮助读者全面掌握贝叶斯理论。

MATLAB直接推导函数的导函数和积分形式（具体方法和用例）在 MATLAB 中，可以利用符号计算功能方便地推导函数的导函数和积分形式，以下为详细介绍具体的操作方法及示例：

微积分复习笔记 Calculus Volume 2 - 5.1 Sequences5.1 Sequences - Calculus Volume 2 | OpenStax

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微积分复习笔记 Calculus Volume 2 - 4.2 Direction Fields and Numerical Methods4.2 Direction Fields and Numerical Methods - Calculus Volume 2 | OpenStax

《变分法·吴迪光1987年》复习汇总T = ∫ 0 T d t = ∫ l d s v = ∫ x 0 x 1 1 + y ′ 2 y − α d x . T = \int_0^Tdt = \int_l \frac{ds}{v} = \int_{x_0}^{x_1} \sqrt{\frac{1+y'^2}{y-\alpha}}dx. T=∫0Tdt=∫lvds=∫x0x1y−α1+y′2 dx.