最近在使用Nordic的最新蓝牙芯片nRF52832开发过程中，因为做一些测试涉及到对内存地址的操作，有(*(volatileunsignedint*)0xE000EDFC)的用法然后进行宏定义，本文将解析一下这种用法。代码解析先来看下面一段代码：#defineARM_CM_DEMCR(*(volatileunsignedint*)0xE000EDFC)#defineARM_CM_DWT_CTRL(*(volatileunsignedint*)0xE0001000)#defineARM_CM_DWT_CYCCNT(*(volatileunsignedint*)0xE0001004)这段代码的结
1优化问题定义我们考虑以下有监督机器学习问题。假设输入数据\(D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n\)依据输入空间\(\mathcal{X}\times\mathcal{Y}\)的真实分布\(p(x,y)\)独立同分布地随机生成。我们想根据输入数据学得参数为\(w\)的模型\(h(\space\cdot\space;w)\)，该模型能够根据输入\(x\)给出接近真实输出\(y\)的预测结果\(h(x;w)\)。我们下面将参数\(w\)对应的模型简称为模型\(w\)，模型预测好坏用损失函数\(\mathcal{l}(w;x,y)\)衡量。则正则化经验风险最小化（R-ERM）问题的目标函
1优化问题定义我们考虑以下有监督机器学习问题。假设输入数据\(D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n\)依据输入空间\(\mathcal{X}\times\mathcal{Y}\)的真实分布\(p(x,y)\)独立同分布地随机生成。我们想根据输入数据学得参数为\(w\)的模型\(h(\space\cdot\space;w)\)，该模型能够根据输入\(x\)给出接近真实输出\(y\)的预测结果\(h(x;w)\)。我们下面将参数\(w\)对应的模型简称为模型\(w\)，模型预测好坏用损失函数\(\mathcal{l}(w;x,y)\)衡量。则正则化经验风险最小化（R-ERM）问题的目标函
我们在上一篇博客《数值优化：经典一阶确定性算法及其收敛性分析》中主要介绍了单机数值优化中一些经典的一阶确定性算法，本篇文章我们将会介绍二阶确定性算法和对偶方法。1牛顿法1.1算法描述牛顿法[1]的基本思想是将目标函数在当前迭代点处进行二阶泰勒展开，然后最小化这个近似目标函数，即\[\underset{w\in\mathcal{W}}{\text{min}}f(w)\approx\underset{w\inW}{\text{min}}f(w^t)+\nablaf(w^t)^T(w-w^t)+\frac{1}{2}(w-w^t)^T\nabla^2f(w^t)(w-w^t)\]此处\(\nabla
我们在上一篇博客《数值优化：经典一阶确定性算法及其收敛性分析》中主要介绍了单机数值优化中一些经典的一阶确定性算法，本篇文章我们将会介绍二阶确定性算法和对偶方法。1牛顿法1.1算法描述牛顿法[1]的基本思想是将目标函数在当前迭代点处进行二阶泰勒展开，然后最小化这个近似目标函数，即\[\underset{w\in\mathcal{W}}{\text{min}}f(w)\approx\underset{w\inW}{\text{min}}f(w^t)+\nablaf(w^t)^T(w-w^t)+\frac{1}{2}(w-w^t)^T\nabla^2f(w^t)(w-w^t)\]此处\(\nabla
我们在上一篇博客《数值优化：算法分类及收敛性分析基础》介绍了数值优化算法的历史发展、分类及其收敛性/复杂度分析基础。本篇博客我们重点关注一阶确定性优化算法及其收敛性分析。1梯度下降法1.1算法描述梯度下降法[1]是最古老的一阶方法，由Cauchy在1847年提出。梯度下降法的基本思想是：最小化目标函数在当前迭代点处的一阶泰勒展开，从而近似地优化目标函数本身。具体地，对函数\(f:\mathbb{R}^n\rightarrow\mathbb{R}\)，将其在第\(t\)轮迭代点\(w^t\)处求解下述问题：\[\underset{w}{\text{min}}f(w)=\underset{w}{\
我们在上一篇博客《数值优化：算法分类及收敛性分析基础》介绍了数值优化算法的历史发展、分类及其收敛性/复杂度分析基础。本篇博客我们重点关注一阶确定性优化算法及其收敛性分析。1梯度下降法1.1算法描述梯度下降法[1]是最古老的一阶方法，由Cauchy在1847年提出。梯度下降法的基本思想是：最小化目标函数在当前迭代点处的一阶泰勒展开，从而近似地优化目标函数本身。具体地，对函数\(f:\mathbb{R}^n\rightarrow\mathbb{R}\)，将其在第\(t\)轮迭代点\(w^t\)处求解下述问题：\[\underset{w}{\text{min}}f(w)=\underset{w}{\
列表也非常适合存储一组数字，尤其是大数据处理，处理的几乎都是由数字(如气温、距离、人口数量、经济等)组成的集合。Python提供很多工具，在数据可视化中，可高效地处理数字列表。一、数值列表 range()让你能够轻松地生成一系列的数字forvalueinrange(1,6): print(value)#显示结果为1，2，3，4，5 注意：函数range(1:6)让Python从指定的第一个值开始数，并到达第二个值后停止，但不包含第二个值（这里为6）要打印数字1~10，需要使用range(1,11)，在使用range()时，如果输出不符合预期，可尝试将指定的值加1或减1。numbers=l
列表也非常适合存储一组数字，尤其是大数据处理，处理的几乎都是由数字(如气温、距离、人口数量、经济等)组成的集合。Python提供很多工具，在数据可视化中，可高效地处理数字列表。一、数值列表 range()让你能够轻松地生成一系列的数字forvalueinrange(1,6): print(value)#显示结果为1，2，3，4，5 注意：函数range(1:6)让Python从指定的第一个值开始数，并到达第二个值后停止，但不包含第二个值（这里为6）要打印数字1~10，需要使用range(1,11)，在使用range()时，如果输出不符合预期，可尝试将指定的值加1或减1。numbers=l
二进制和八进制表示法ES6提供了二进制和八进制数值的新的写法，分别用前缀0b(或0B)和0o或(0O)表示0b111110111===503//true;0o767===503;//true在es5开始，严格模式中，八进制不允许使用前缀0表示，否则会报错//严格模式(function(){console.log(0o11===011);//报错})()//非严格模式(function(){console.log(0o11===011);//true})()如果要将0b和0o前缀的字符串数值转十进制，使用Number即可Number('0o111')//7Number('0o10')//8数值分
