这是一篇非常图省事儿的模板发布文章。发布的内容如题,是我自用的一个简易的 LaTeX 幻灯片模板——easy_slides。由于我需要做演示的场景相对严肃、学术,所以我不会需要过多的效果。因此,模板基于标准模板类 article 简单修改而来。主要来说修改有二:

由于我需要做演示的场景常与代码打交道,所以对 listings 提供的代码列印环境做了一些设置。

以上基本就是 easy_slides 的全部内容了。

本模板主要目的为自用,不接受任何批判、提问和特性请求;但欢迎使用、fork、改进。

拉格朗日乘数法是约瑟夫·拉格朗日(Joseph-Louis Lagrange)提出的关于多元函数在有若干等式约束条件情况下求解最优化问题的解法。由于它在最大熵模型中有应用,所以在谈最大熵模型之前,首先要讲讲拉格朗日乘数法。

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逻辑回归(Logistic Regression)是最简单的分类算法之一,但是在很多领域中都被广泛应用。对于大多数人来说,逻辑回归(Logistic Regression)大概是入门机器学习时学习的第一个算法。然而,并不是每个人都能讲清这个算法。这便是本文的缘由。

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前些天在 Bilibili 上看到一个视频(6 分钟演示 15 种排序算法)。好事者戏称:「在视频中,你能听到:冒泡咕噜声、飞机坠地声、暖瓶灌水声、猴子乱叫声等等」,实在搞笑得很。

C++ 的标准模板库有一个很霸气的解读:「标准模板库里的任意算法、数据结构,你找不到一个实现,在所有的情况下都优于标准模板库的实现;否则,它就应该进入标准模板库」。因此,对于排序问题来说,C++ 里的标准模板库中的 std::sort 可想而知是一个在绝大多数情况下都能达到极限性能的排序算法。

前文介绍的内省式排序算法正是 std::sort 采用的算法。但仅有一个理论上优秀的算法是不够的,std::sort 在内部也有很多技巧和权衡值得细细品味。这篇文章尝试来剖析 std::sort

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