线性代数笔记，比较受用，这里分享一下，机器学习的同学可以巩固下数学基础。
希望大家能有所收获。 线性代数笔记，比较受用，这里分享一下，机器学习的同学可以巩固下数学基础。
2021-03-25 15:09:33
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1．复习线性代数应该着重于概念部分
线性代数的特点：概念性强，它的许多概念和性质比较复杂和抽象，而计算题型不多，它们虽然计算量大，但是方法初等，技巧性差。
另一方面，考研命题的特点是综合，多变，追求新颖，因此题目的典型性淡化了，灵活性增加了。这个特点尤其在线性代数上反映得最明显。于是，在理论上提高自己，加深对概念的理解，拓宽解题思路，增强应变能力才是应对这样的考题的有效途径。
为此，我认为对线性代数的考前准备，自始至终都应该把加深理论的理解放在最重要的位置上。在现在的基础复习阶段更加应该这样做。重点放在帮助大家在理论上打好基础，并在此基础上改进解题方法。
2．怎样来复习概念？梳理，沟通，充实提高。
梳理：条理化，给出一个系统的，有内在有机结构的理论体系。
沟通：突出各部分内容间的联系。
充实提高：围绕考试要求，介绍一些一般教材上没有的结果，教给大家常见问题的实用而简捷的方法。
大家要有这样的思想准备：发现我的讲解在体系上和你以前学习的有所不同，有的方法是你不知道的。但是我相信，只要你对它们了解了，掌握了，会提高你的解题能力的。
2021-03-24 22:01:01
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ultraviolet
这对于计算机图形学和游戏相关的线性和几何代数而言是一个箱子，但是在生产率和运行时性能方面都非常快。
就生产率而言，紫外线不使用任何泛型，并且被设计为尽可能简单地实现界面，从而缩短了编译时间并提供了清晰的代码。另外，缺少泛型和Rust类型系统的“ hacks”会导致清晰明了的错误，易于用户解析和修复。
在运行时性能方面，紫外线从一开始就设计时就考虑到了性能。为此，我们为每种类型提供两种独立的类型，每种具有几乎相同的功能，一种具有通常的标量f32值，另一种是“宽”类型，其为每个值使用SIMD f32x4向量。这种设计的意图是明确而明确的，并且还允许代码充分利用SIMD。
“宽”类型使用“ SoA”（阵列结构）体系结构，这样每个宽数据结构实际上都包含其关联数据类型的4或8个数据，并且将对所有simd“通道”进行任何操作。同时。例如，一个Vec3x8相当于将8个Vec
2021-03-19 10:11:10
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