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《统计学习方法》: 机器学习入门必读 今天我要向大家推荐一本非常经典的书籍——《统计学习方法》。这本书的作者是李航,他是日本东京大学计算机科学博士,现任字节跳动人工智能实验室总监。 这本书在机器学习和数据科学领域有着非常重要的地位。书中系统地介绍了统计学习的主要方法,分为监督学习和无监督学习两篇。 第一篇主要介绍了感知机、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等经典的监督学习方法。 第二篇则讨论了聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法和潜在狄利克雷分配等经典的无监督学习方法。 书中每章介绍一种方法,从具体问题或实例入手,由浅入深地阐明思路,并给出必要的数学推导。即使没有深厚的数学基础,也能在作者的引导下逐步理解那些复杂的概念。 ᠦ줹橝常适合想要深入了解机器学习算法原理的小伙伴们。书中还有大量的实例和算法推导过程,帮助你更好地掌握各种统计学习方法的应用。 论是学生党想要提升专业知识,还是职场人想拓展技能,本书都能为你打开一扇通往数据科学世界的大门。
高性能计算并行技术全解析 高性能计算是现代科学研究和工程应用中的重要领域。通过并行计算技术,可以显著提升计算速度和效率。以下是一些常见的并行计算方法和应用场景: 砍PI (Message Passing Interface):用于多节点间的消息传递。 OpenMP:适用于多核处理器上的并行编程。 寸 Pthreads:提供多线程编程的支持。 UDA:NVIDIA的GPU加速编程平台。 ️ mpi4py:Python接口的多进程/多线程编程。 这些技术可以应用于各种计算任务,包括但不限于: 驘法 卷积运算 ️ 有限元分析 𖠥傅里叶变换 并查集 图像处理 线性规划 K-means 聚类 PageRank 算法 🠩传算法 特卡罗模拟 적llreduce, Allgather, ReduceScatter, Broadcast, SendRecv, P2P, scatter, gather, 原子锁, 队列等操作。 这些技术不仅在学术研究中具有重要意义,还在工业和商业应用中发挥着重要作用。通过合理的并行设计和优化,可以大大提升计算性能,加速科学探索和工程开发。
孩子也能懂的编程启蒙,原来这么有趣! 我一直以为编程就是一堆看不懂的代码和复杂的流程,但自从给孩子读了《编程王国》这套绘本,彻底改变了我对编程的看法。 这套绘本一共有9本,每本都有一个有趣的小故事,带孩子进入编程的世界。以下是每本书的主题: 1⃣️ 《出发!去1111站》—— 认识二进制,学会编码,与计算机对话。 2⃣️ 《给国王的书分类》—— 了解数据库,学会分类和管理。 3⃣️ 《用流程图规划生活》—— 认识三大基本程序结构,让计算机听你的指令。 4⃣️ 《摸块化的巧克力工厂》—— 学会调试,快速找到错误并纠正。 5⃣️ 《水獭先生的新算法》—— 认识经典算法,用不同算法解决问题。 6⃣️ 《一分钟,排好序!》—— 认识三种排序算法,找到最佳解决办法。 7⃣️ 《疯鳄鱼和超级算法》—— 认识蒙特卡罗法,用计算机方法破解难题。 8⃣️ 《从零开始学开发》—— 了解项目开发流程,多维度思考,运用工程思维能力解决问题。 9⃣️ 《脑力训练大挑战》—— 激活你的“编程脑”,培养编程能力。 每本书都有一个和主题相关的小故事,让孩子在故事情节的带动下动脑思考问题。例如,在水獭先生的新算法中,孩子知道了水獭先生运用二分查找算法,成功地减少了排查水管的工作量后,也会很快运用这个方法帮助水獭先生找到被堵住的水管! 在拓展阅读中还有详细的解释和绘图,一目了然,瞬间秒懂~ 这套绘本不仅让孩子在故事中学习编程,还能激发他们的兴趣和创造力。真的是一套非常适合孩子的编程启蒙读物!
浅谈重离子加速器演示设施被动束传输系统中次级中子特性的蒙特卡罗研究 来聊聊那“高大上”的重离子加速器,特别是它那个“炫”到不行的演示设施里,那个被动束传输系统里次级中子的“私房事儿”。咱们得用接地气儿的大白话,把这高深莫测的研究给捋顺了。 想当初,老祖宗就说了:“学无止境,教海无涯。”(《咱自个儿编的,意思差不多就行》)这不,人类跟自然界较劲儿的脚步那是一刻不停歇。在物理界这片星辰大海里,重离子加速器简直就是颗璀璨的“科技宝石”,啥癌症治疗、材料捣鼓、核子奥秘、天体大探索,都离不开它。这家伙能“嗖嗖”地往目标上发射高能离子束,跟放烟花似的,还带出了一堆“小弟”——中子、质子还有其他离子小弟。这些小弟们,个个身怀绝技,科研上能顶半边天,实际用起来也是杠杠的。 所以,咱们今天就来聊聊,怎么用蒙特卡罗这位“算命大师”(其实是模拟算法高手),去摸透这些次级中子小弟在被动束传输系统里的“小九九”。毕竟,了解他们,才能更好地利用他们嘛!这重离子加速器啊,简直是个医疗界的“大炮筒”,尤其是打癌症这块儿,威力杠杠的。医生们用这玩意儿,就像是用精准制导导弹去轰肿瘤,癌细胞一打一个准儿。不过呢,这“导弹”一飞出去,还会炸出些小碎片,就是那次级中子,它们可不管三七二十一,到处乱窜,还会给周围的好细胞带来伤害,连材料都躲不过它的“毒手”。 所以啊,咱们得好好研究研究这些小碎片,摸透它们的脾气。这就好比做饭前得先把刀磨快,不然切菜都费劲。只有搞清楚了次级中子的特性,咱们才能设计出更聪明的光束传输系统,让那“导弹”更精准,减少误伤。 这时候,蒙特卡罗模拟这位“计算界的大侦探”就闪亮登场了。它擅长用随机数玩“角色扮演”,模拟各种复杂系统的行为,就像是通过无数次的“彩排”,来预测真正的演出效果。在辐射物理学的舞台上,它更是大展身手,专门研究电离辐射和物质的“爱恨情仇”。特别是在重离子加速器的世界里,蒙特卡罗模拟就像是个超级显微镜,帮咱们看清离子束和目标材料之间的“亲密接触”,还有那些次级粒子是怎么蹦跶出来的,接下来又打算怎么捣蛋。这样一来,咱们就能更有把握地对付它们了。这次咱们搞了个大动作,用FLUKA这“蒙特卡罗界的网红代码”来整了个活——模拟重离子加速器里的“光束快递”系统。FLUKA这家伙,那可是圈里的老炮儿,啥场面没见过,用过都说好! 咱们模拟的是个400 MeV/u的碳离子束,就像快递小哥的包裹,嗖的一下就飞进了水目标里。这“光束快递”系统,说白了就是一堆混凝土、钢、铅的大杂烩,它们的主要任务就是吃掉光束,别让它乱跑伤害到无辜群众。其中,准直器就是快递小哥的导航仪,确保包裹准确无误地送到目标手里。 模拟结果一出,嘿,发现了个小秘密:材料不同,中子产出也天差地别。混凝土和钢简直就是中子生产的“小能手”,而铅呢,则是中子终结者,最能压制它们。这给我们设计“光束快递”系统提供了新的灵感:在关键路段多加点铅,让中子们无处遁形,减少辐射威胁。 更有趣的是,中子的诞生还和它们出生的角度有关。那些和光束轴玩“大角度恋爱”的中子,不仅能量爆表,还能跑得更远,对加速器周边的朋友来说,这可不是啥好消息。所以,咱们在设计系统时,得把角度问题也纳入考虑范围,多设几道防线,保护大家的安全。干活儿的时候,咱们可以挑点“中子害羞”的材料,再给它们配上“中子吸尘器”,这样一来,中子就乖乖听话,辐射也就能少闹腾点。这法子不光能让加速器设计更合理,还能给咱们干活的人多加一层“安全罩”。就像给关键地方装上“中子拦路虎”,中子就不敢乱窜了,辐射自然也就老实了。 说来说去,咱们这次研究啊,就像是给重离子加速器演示设施的“中子派对”来了个“蒙面舞会”模拟,发现混凝土和钢是“中子制造机”,而铅呢,简直就是“中子终结者”。还有啊,中子这家伙还特别爱凑热闹,要是它们跟光束轴的角度大,那能量就高,跑得还远,辐射也就跟着嚣张。所以啊,咱们还是得用那“中子害羞”的材料和“中子吸尘器”,把它们给治得服服帖帖的。嘿,各位小伙伴,听我说啊,这些发现简直就是加速器设计师们的福音,不仅能让束流传输系统更“溜”,还能给整个加速器穿上“防弹衣”,让它安全指数爆表。咱们得用对料,设计好防护罩,这样一来,辐射那些“捣蛋鬼”就休想轻易溜进来,工作人员的健康也就有了“保镖”。这就跟古时候的智慧一样,“小洞不补,大洞吃苦”,咱们得“未雨绸缪”,别等事儿大了才后悔。
数学建模必备:五大模型与十大算法详解 对于初次接触数学建模的小伙伴们来说,了解模型的种类和适用场景是非常重要的。下面为大家整理了五大常用模型和十大核心算法,供大家参考和学习。如果觉得有帮助,记得点赞哦 五大模型: 优化模型:包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划等。此外,图论问题、概率模型、组合优化问题(如多维背包问题、旅行商问题、车辆路径问题、车间作业调度问题)也属于这一类。 评价模型:层次分析法、TOPSIS优劣解分析法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、主成分分析法(降维)、秩和比综合评价法、耦合协调度法、BP神经网络综合评价法等。 预测模型:BP神经网络预测、多项式拟合预测、支持向量机预测、灰色预测、时间序列预测、马尔科夫预测等。 分类模型:聚类分析、决策树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。 统计分析模型:回归分析、相关分析、方差分析、判别分析等。 十大算法: 蒙特卡罗算法 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 图论算法 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法 网格算法和穷举法 一些连续离散化方法 数值分析算法 图象处理算法 希望这些信息能帮助大家更好地理解和应用数学建模,祝大家在比赛中取得好成绩!
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