指定桌面。使用桌面显示名称。如果显示名称中包含空格，请使用 %20 编码机 制来表示空格。 query-part 指定要使用的配置选项或要执行的桌面操作。查询不区分大小写。要使用多个 查询，请使用 & 符号分隔查询。如果查询之间相互冲突，则以列表中的最后一 项查询为准。使用以下语法： query1=value1[&query2=value2...] 章 1 使用适用于 Mac 的 VMware View (GPO)，管理员可以对复制粘贴功能进行配置。有关更 多信息，请参阅《VMware View 管理指南》文档中有关配置策略章节的 View PCoIP 一般会话变量主题。 支持的文件格式包括文本、图像和 RTF（富文本格式）。剪贴板可以容纳 1 MB 的复制和粘贴操作数据。如果 要复制格式化文本，部分数据是文本，部分数据是格式化信息。例如，复制一个 800 KB 的文件时可能会使用 超过 1 MB 的数据，因为可能会有超过 卸载完成后便可以重新安装此应用程序。 请参阅第 7 页，“在 Mac OS X 上安装 View Client”。 使用适用于 Mac 的 VMware View Client 18 VMware, Inc. 索引 符号 重置桌面 17 服务器快捷方式 15 服务器连接 11 View 连接服务器的快捷方式 15 View Portal 7 A 安全服务器 6 C 操作系统, View Agent 上支持的

n 有关导航到“安装软件令牌”对话框的说明。 告知最终用户在连接 View 连接服务器时显示的提示输入 RSA SecurID 凭据的 View Client 对话框中点击 外部令牌。 n 纯文本格式的 CTFString URL 或 CT-KIP URL。 如果此 URL 具有格式，则最终用户尝试在 View Client 中使用它时将收到错误消息。 n 激活码，如果您创建的 CT-KIP 指定桌面。使用桌面显示名称。如果显示名称中包含空格，请使用 %20 编码机 制来表示空格。 query-part 指定要使用的配置选项或要执行的桌面操作。查询不区分大小写。要使用多个 查询，请使用 & 符号分隔查询。如果查询之间相互冲突，则以列表中的最后一 项查询为准。使用以下语法： query1=value1[&query2=value2...] 支持的查询 本主题列出了此类型 View Client 连接服务器，可能会提示错误信息无法建立连接。 解决方案 u 此时请删除代理设置，使您的设备不再使用代理。 使用适用于 Android 的 VMware View Client 22 VMware, Inc. 索引 符号 服务器连接 11, 14 A Android, 安装 View Client 6 Android View Client, 卸载 21 安全服务器, PCoIP 连接 12 C 操作系统

(GPO)，管理员可以对复制粘贴功能进行配置。有关更 多信息，请参阅《VMware View 管理指南》文档中有关配置策略章节的 View PCoIP 一般会话变量主题。 支持的文件格式包括文本、图像和 RTF（富文本格式）。剪贴板可以容纳 1 MB 的复制和粘贴操作数据。如果 要复制格式化文本，部分数据是文本，部分数据是格式化信息。例如，复制一个 800 KB 的文件时可能会使用 超过 1 MB 的数据，因为可能会有超过

(GPO)，管理员可以对复制粘贴功能进行配置。有关更 多信息，请参阅《VMware View 管理指南》文档中有关配置策略章节的 View PCoIP 一般会话变量主题。 支持的文件格式包括文本、图像和 RTF（富文本格式）。剪贴板可以容纳 1 MB 的复制和粘贴操作数据。如果 要复制格式化文本，部分数据是文本，部分数据是格式化信息。例如，复制一个 800 KB 的文件时可能会使用 超过 1 MB 的数据，因为可能会有超过

备注：请关注github的更新，线性代数和概率论已经更新完毕。 CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 线性代数复习和参考 1. 基础概念和符号 1.1 基本符号 2.矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 运算和属性 3.1 单位矩阵和对角矩阵 3.2 转置 3.3 对称矩阵 3.4 矩阵微积分 4.1 梯度 4.2 黑塞矩阵 4.3 二次函数和线性函数的梯度和黑塞矩阵 4.4 最小二乘法 4.5 行列式的梯度 4.6 特征值优化 线性代数复习和参考 1. 基础概念和符号 线性代数提供了一种紧凑地表示和操作线性方程组的方法。 例如，以下方程组： 这是两个方程和两个变量，正如你从高中代数中所知，你可以找到 和 的唯一解（除非方程以某 种方式退化，例如 我们可以看到，这种形式的线性方程有许多优点（比如明显地节省空间）。 1.1 基本符号 我们使用以下符号： ，表示 为由实数组成具有 行和 列的矩阵。 ，表示具有 个元素的向量。 通常，向量 将表示列向量: 即，具有 行和 列的矩阵。 如果 我们想要明确地表示行向量: 具有 行和 列的矩阵 - 我们通常写 （这里 的转置）。 表示向量 的第 个元素 我们使用符号 （或 , 等）来表示第 行和第 列中的

2.0.0 Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola Aug 18, 2023 目录 前言 1 安装 9 符号 13 1 引言 17 2 预备知识 39 2.1 数据操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 编译器和解释器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503 12.1.1 符号式编程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504 12.1.2 混合式编程 运行时环境。要退出环境，请运行conda deactivate。 Discussions10 10 https://discuss.d2l.ai/t/2083 目录 11 12 目录 符号 本书中使用的符号概述如下。 数字 • x：标量 • x：向量 • X：矩阵 • X：张量 • I：单位矩阵 • xi, [x]i：向量x第i个元素 • xij, [X]ij：矩阵X第i行第j列的元素

False)。如果为 True，则批次中索引 i 处的每个样品的最后状态将用 作下一批次中索引 i 样品的初始状态。 • unroll: 布尔值 (默认 False)。如果为 True，则网络将展开，否则将使用符号循环。展开可以 加速 RNN，但它往往会占用更多的内存。展开只适用于短序列。 • input_dim: 输入的维度（整数）。将此层用作模型中的第一层时，此参数（或者，关键字参 数 input_shape）是必需的。 shuffle=False。 要重置模型的状态，请在特定图层或整个模型上调用 .reset_states()。 关于指定 RNN 初始状态的注意事项 您可以通过使用关键字参数 initial_state 调用它们来符号化地指定 RNN 层的初始状态。 initial_state 的值应该是表示 RNN 层初始状态的张量或张量列表。 您可以通过调用带有关键字参数 states 的 reset_states 方法来数字化地指定 False)。如果为 True，则批次中索引 i 处的每个样品的最后状态将用 作下一批次中索引 i 样品的初始状态。 • unroll: 布尔值 (默认 False)。如果为 True，则网络将展开，否则将使用符号循环。展开可以 加速 RNN，但它往往会占用更多的内存。展开只适用于短序列。 5.6.3 GRU [source] keras.layers.GRU(units, activation='tanh'

础要求较少的，读者在学习本书的过程中会自然而然地了解算法的相关背景知识，体会到知 识是为了解决问题而生的，避免陷入为了学习而学习的窘境。 尽管作者试图将读者的基础要求降到最低，但是人工智能不可避免地需要使用正式化的 数学符号推导，其中涉及到少量的概率与统计、线性代数、微积分等数学知识，一般要求读 者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础，读者需要有少量的编程经验，特 别是 Python 语言编程经验，显得更加 PyTorch 继承获得的优良基因。但是由于 Lua 语言使用人群较少，Torch 一直未能获得主流应用。 ❑ MXNet 由华人陈天奇和李沐等人开发，是亚马逊公司的官方深度学习框架。采用了 命令式编程和符号式编程混合方式，灵活性高，运行速度快，文档和案例也较为丰 富。 ❑ Keras 是一个基于 Theano 和 TensorFlow 等框架提供的底层运算而实现的高层框架， 提供了大量快速训练、 ❑ TensorFlow 是 Google 于 2015 年发布的深度学习框架，最初版本只支持符号式编程。 得益于发布时间较早，以及 Google 在深度学习领域的影响力，TensorFlow 很快成为最 流行的深度学习框架。但是由于 TensorFlow 接口设计频繁变动，功能设计重复冗余， 符号式编程开发和调试非常困难等问题，TensorFlow 1.x 版本一度被业界诟病。2019 年，Google

不支持使用逻辑卷管理（LVM）设 备。 b. 创建本地卷集对象： c. 根据存储类验证本地持久性卷是否被动态置备： 输 输出示例 出示例 注意 注意 结果会在从节点中删除后删除。必须手动删除符号链接。 - matchExpressions: - key: kubernetes.io/hostname operator: In 久性卷通常就足够，但如果 您想要重复使用同一设备路径或者使其不同的存储类进行管理，则需要额外的步骤。 注意 注意 以下流程概述了删除本地卷的示例。同样的步骤也可以用于删除本地卷设置自定义资源的 符号链接。 先决条件 先决条件 持久性卷必须处于 Released 或 Available 状态。 警告 警告 删除仍在使用中的持久性卷可能会导致数据丢失或崩溃。 流程 流程 1. 编辑之前创建的本地卷以删除所有不需要的磁盘。 编辑之前创建的本地卷以删除所有不需要的磁盘。 a. 编辑集群资源： b. 找到 devicePaths 下的行，删除所有代表不需要的磁盘的行。 2. 删除所有创建的持久性卷。 3. 删除节点上的所有符号链接。 spec: tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/master operator: Exists  $ oc

atch的微分??，??，所以我会 保留这个指数加权平均数，我们用到新符号??? ，而不是??? ，因此??? = ???? + (1 − ?)??2，澄清一下，这个平方的操作是针对这一整个符号的，这样做 能够保留微分平方的加权平均数，同样??? = ???? + (1 − ?)??2，再说一次，平 方是针对整个符号的操作。 接着RMSprop会这样更新参数值，?: = ? − ? ?