作者文章归档：王半仙
输入重定向：
<：将指定文件的内容作为前面命令的参数
输出重定向：
>：直接把输出覆盖保存到指定文件
>>：把输出尾部追加保存到指定文件
/dev/null
- 类Unix系统中的一个特殊的设备文件
- 作用是像垃圾桶一样接收一切写入其中的数据并丢弃
- 写入操作会提示成功，读取操作会返回一个EOF报错
用于不挂断地运行命令（关闭当前session不会中断程序，只能通过kill等命令删除） 默认情况下该程序的输出都会被重定向到nohup.out文件中，也可以通
计算机视觉应具备的两个特性：
为了满足以上两点，神经网络引入了卷积层的概念
复习：卷积的公式定义如下：
方程$ax+by+cz=d$定义了一个平面，此方程的矩阵形式如下： $$\left[ \begin{matrix} a \\ b \\ c \\ \end{matrix} \right] \cdot \left[ \begin{matrix} x \\ y \\ z \\ \end{matrix} \right] =d$$ 上面的式子也可以整理如下： $$\left[ \begin{matrix} a \\ b \\ c \\
已知三角形面积的计算公式为$S=\frac{1}{2}absin\theta$
则由向量$\vec{A}$和$\vec{B}$组成的平行四边形面积为$S=|\vec{A}||\vec{B}|sin\theta$
设$\vec{A'}$为向量$\vec{A}$逆时针旋转$90°$的结果，$\vec{A'}$与$\vec{B}$的夹角为$\theta'=\frac{\pi}{2}-\theta$
则平行四边形面积为$S=|\vec{A'}||\vec{B}|cos\theta'=\vec{A
向量$\vec{A}$主要由长度$|A|$和方向$dir(A)$组成，起点和终点不固定
$$\vec{A}\cdot \vec{B}=\Sigma a_ib_i=|\vec{A}||\vec{B}|cos\theta$$ 点乘的结果是一个常数，同时包含了向量长度信息和夹角信息
点乘的证明（基于向量版余弦定理）：
- 定义向量$\vec{A}$和向量$\vec{B}$，量向量夹角为$\theta$
- 定义向量$\vec{C}=\vec{A}-\vec
本文内容主要摘自：
《Is something better than pandas when the dataset fits the memory?》
代码地址
性能对比主要围绕5个操作展开：