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像matlab這樣被國外壟斷的軟件有多少？

Pro＾3＾我國只有WPS打破了相關(guān)軟件的壟斷！其他暫時不打破壟斷水平的軟件。

英語中的過去分詞和現(xiàn)在分詞有什么區(qū)別？

1. 請記住現(xiàn)在分詞和過去分詞的區(qū)別：現(xiàn)在分詞的動作是由它的邏輯主語或修飾名詞完成的。然而，過去分詞的行為與其邏輯主語或修飾名詞之間存在著被動關(guān)系。

例如，一個令人驚訝的故事。在這個短語中，動詞是“激增”。查字典，你會發(fā)現(xiàn)它的意思，如下圖所示

再舉一個例子，浪涌男孩。這個句子的動詞仍然是“浪涌”，但它修飾的名詞是“男孩”，因為男孩和浪涌之間的關(guān)系是被動的。男孩對某事感到“驚訝”。所以我們把它翻譯成“一個驚訝的男孩”。如果你把它改成一個令人驚訝的男孩，它的意思是“一個令人驚奇的男孩”。

2、分詞作為狀語或其他成分，區(qū)別同上。例如，從太空看，地球看起來很小。為什么用過去分詞？由于動詞see與其邏輯主語earth之間的關(guān)系是被動的，earth是“被人看見的”，所以我們用過去分詞see來表達被動意義。

希望能激勵你

機器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

主要是線性代數(shù)和概率論。

現(xiàn)在最流行的機器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上有很多向量、矩陣、張量。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對這些向量、矩陣和張量的運算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機器學(xué)習(xí)算法也使用大量線性代數(shù)。例如，線性回歸與線性代數(shù)密切相關(guān)。

從線性代數(shù)的觀點來看，主成分分析是對協(xié)方差矩陣進行對角化。

尤其是當(dāng)你讀論文或想更深入的時候，概率論的知識是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈式規(guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗概率、自信息、香農(nóng)熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常講究“可微性”，因為可微模型可以用梯度下降法優(yōu)化。梯度下降和導(dǎo)數(shù)是分不開的。所以多元微積分也需要。另外，由于機器學(xué)習(xí)是以統(tǒng)計方法為基礎(chǔ)的，因此統(tǒng)計知識是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學(xué)生都應(yīng)該學(xué)過這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補充的內(nèi)容。