https://blog.tjdata.site/posts/d49191c7.htmlblog.tjdata.site/posts/d49191c7.html 作为一枚INFJ，经常会对效率工具进行反思。今天看了一本和知识管理联系不大的《如何有效阅读一本书》，然后对自己现有的知识管理系统中备忘录+日历+提醒事项，配合ShortCut快速输入、Cubox聚集、Notion整理的一套系统进行整理和反

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关于流程图的绘制中有很多工具，比如微软的visio 或者 PowerPoint、贝尔的Graphviz、Lucidchart、OmniGraffle、Draw.io、processOn、Latex的tikZ；但是这种基于图形界面的操作往往会受限于人本身的不精确导致不好看。所以希望借助代码生成流程图来尽可能保持协调一致的美观。 0x01 使用教程可以直接在Typora中使用，只需要输入即可 1```

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官方文档是开发者对自己代码的解释。对于成熟的框架，官方文档可以最准确、权威的资料。如何阅读英文的官方文档一直是作为Coder weaker和English weaker的心魔，这里以Pandas文档为例子，尝试给出自己对于阅读官方文档、官方文档的查询工具、代码注释和Pandas文档的总结。 0x01 Why 阅读官方文档对于质量比较高的项目，其官方文档往往能反映开发者的最直接的思想，而互联网上经过

在许多地方，Graph是获取信息的主要形式。因为无论在自然界或者是人造系统中通常需要用图结构表示。常见的重要例子包括分子结构、社交网络、交通路网。这被一些关键的科研和公司所了解，并在交通流预测、药物发芽、社交媒体分析和推荐系统中影响。更进一步，之前机器学习在：图片、文本、语音分析都可以看作是一种特殊的Graph representation learning。因此这些领域之间会有可以相互借鉴的地

Problem set00 是关于线性代数和多元微积分学的基本知识，Problem set 01主要是监督学习。作业要求最好使用LaTex进行编写，同时需要将library保存到environment.yml文件中，并保证run.py脚本可以正常运行。 0x01 线性分类（逻辑回归和广义线性模型）1.1 问题回顾Linear classifiers ( logistic regression an

CS229的homework之前一直没有写，趁这个寒假结束掉它！如有错误欢迎指正！ 0x01 Gradients and Hessians：求导和海森矩阵1.1 定义回顾 多元函数一阶导 多元函数二阶导 Symmetric: 对称矩阵 1.2 问题 问题 1.3 解答(1)∇𝑓(𝑥)=𝐴𝑥+𝑏 (2)∇𝑓(𝑥)=𝑔′(ℎ(𝑥))∇ℎ(𝑥) (3)∇2�

作者：Hessel, M., Modayil, J., Van Hasselt, H., Schaul, T., Ostrovski, G., Dabney, W., … & Silver, D. 实验室：Google DeepMind 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.02298 发表： In Thirty-second AAAI conference o

从Policy gradient，到Actor- critic，我们尝试丢弃policy，从AC到Q- iteration或者Q- learning我们彻底丢弃Policy，但是遇到不能收敛的问题。现在我们尝试改进Q- learning来实现想要的功能 0x01 Q- learning中的问题上次从理论的角度看出online Q iteration很难收敛，更直观的看待问题我们会发现有以下几点的原