转自：http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/43612641本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(

(埃菲尔铁塔)，该如何用数学的方法来描述这一过程呢？首先要解决的问题就是定位，或者说坐标选定的问题，埃菲尔铁塔只有一座，如果按经、纬度来刻画，它的坐标是唯一确定的，但游客显然不关心这一点，他(她)只按自己的喜好选择角度和位置，因此，物体(景物)有物体的坐标系统，相机有相机的坐标系统，即便同一个相机，当调整参数时，在同样的位置、相同的角度，也可能得到不同的图像。为了统一描述，有必要引入世界坐标(或物

那么我们可以理解为，选取一个基其实就是选取了一个参考坐标系，选取另一个基就是选取了另一个参考坐标系，当我们从某个基（参考坐标系）来观察，那么基中的向量就是参考坐标系的坐标轴，一组基中有几个基向量就是几个坐标轴，n维空间的一个基就需要n个基向量，当然了我们学习图形学只是研究三维空间就是了，如下图：

1.矩阵特征值和特征向量定义        A为n阶矩阵，若数λ和n维非0列向量x满足Ax=λx，那么数λ称为A的特征值，x称为A的对应于特征值λ的特征向量。式Ax=λx也可写成( A-λE)x=0，并且|λE-A|叫做A 的特征多项式。当特征多项式等于0的时候，称为A的特征方程，特征方程是一个齐次线性方程组，求解特征值的过程其实就是求解特征方程的解。计算：A的特征值和特征向量。...

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前言利用深度学习网络训练模型时，需要对一些超参数作用与意义进行清楚了解，才能根据实际训练时出现的问题做相应调整，进而训练出满足精度的模型。一、momentum动量来源于牛顿定律，基本思想是为了找到最优，SGD通常来说下降速度比较快，但却容易造成另一个问题，就是更新过程不稳定，容易出现震荡。加入“惯性”的影响，就是在更新下降方向的时候不仅要考虑到当前的方向，也要考虑到上一次的更新方向，两者加权，某些

在python中出现“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”，有以下几种可能性1）你安装库没有完全安装成功，卸载重装；2）你安装的库依赖于已经安装的库，但这个被依赖的库版本不符合要求，这个就得自己排查比如tensorflow出现这种情况，基本就要检查是不是numpy或者protobuf的版本。https://github.com/ten...

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