二次函数模型的应用 函数的应用（二）二次函数#每天学习一点点

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学了10年神经网络深度学习，本质并不高大上 在这期视频中，我会用直观的可视化方式，从最基本的数学原理讲起，带你理解神经网络是如何从数据中一步步学会预测的。#神经网络 #深度学习 #机器学习 #入门 #人工智能

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邻接矩阵是图论中表示图结构的经典数学工具，由匈牙利数学家库拉托夫斯基在20世纪初提出，通过矩阵元素a[i][j]表示节点i和j间的连接关系。其起源可追溯至欧拉对七桥问题的研究，为图的代数表示奠定基础。现代应用中，邻接矩阵广泛用于计算机科学领域，包括社交网络分析、路径规划算法、网络安全评估等。在机器学习中，基于邻接矩阵的图神经网络(GNN)成为处理非结构化数据的前沿方法，在推荐系统、分子结构预测和交通流量优化等场景展现强大能力，推动了图论从理论到实际应用的深度融合。

他出生在沈阳铁西一间漏风的小平房，28 天大的襁褓里就尝过离别的苦。 奶奶用一只塑料澡盆、一把搓澡巾，把他从寒冬搓进了春天。 后来，他踩着 502 胶水粘起的破鞋，穿过嘲笑、穿过债务、穿过太平山顶的冷风， 把一座 24 亿票房的奖杯，悄悄放在奶奶的枕边。今天，当我们在大银幕上看见那个干净温暖的少年， 别忘了，他的背后始终站着一位穿围裙的老人。 井柏然用 35 年把苦难写成诗，也把最柔软的地方留给了“家”。 从此，所有故事都指向同一条归途—— 沈阳的风再冷，也吹不散他怀里那盏为奶奶亮着的灯。#井柏然

奇异值分解（SVD）作为一项历史悠久的矩阵分解技术，其核心在于将任意实数矩阵分解为三个特定矩阵的乘积。这一数学工具在图像压缩领域展现出强大实用性——通过保留前k个最大奇异值及其对应向量，即可用极少的存储空间实现图像数据的近似重建，揭示了图像中潜在的“能量集中”特性。 随着人工智能时代的到来，SVD的应用边界不断拓展。在自然语言处理中，它通过潜在语义分析构建词-文档关系模型；在推荐系统里，它实现用户-物品交互矩阵的降维与特征提取；在深度学习中，更被用于网络剪枝与模型压缩。当前研究前沿已延伸至张量SVD、随机