MATLAB代码中向量点乘的Python编程任务

这是Andrew Ng教授机器学习课程编程作业的Python版本存储库。该课程是在线机器学习入门的热门选择之一，提供了MATLAB或OCTAVE中的编程任务的Python替代方案。Python作为机器学习的通用语言，生态系统迅速发展，适合学生从学习初期开始探索。重新编写的作业保持与原始MATLAB / OCTAVE分配的兼容性，提供了更直观的流程和详细的说明。

我基于ML课程的作业，Python程式设计作业存储库包含Andrew Ng教授教的编程作业的python版本。这也许是最受欢迎的在线机器学习入门课程之一，适合任何有兴趣的学生开始机器学习。编程分配原先在MATLAB或OCTAVE中进行，但随着Python机器学习生态系统的迅速发展，我决定用Python重写所有编程任务，使学生从学习之初就熟悉其生态系统。这些分配与班级无缝协作，无需在MATLAB分配中发布任何材料。重新编写的说明与Python入门代码一致。

Matlube是Scala中的线性代数DSL，用于处理密集双矩阵。该库支持与Jama和EJML等不同后端的集成，使其在Scala的线性代数计算中具有灵活性和效率。使用Matlube，您可以轻松实现向量点乘操作，例如通过构建和操作矩阵对象来实现。

MATLAB expmv代码用于计算expm(tA)b，避免显式形成expm(t*A)，其中A是n×n矩阵，b是n×1向量。包含expmv和expmv_tspan两个函数，分别计算单个和多个时间点的矩阵指数乘向量的结果。函数适用于任意矩阵A，基于A和其共轭的矩阵向量乘积。

详细介绍了如何使用Python重新实现以前在Matlab中编写的执行/不执行任务的代码。使用优秀的PsychoPy Coder工具加载gonogo.py并点击“运行”即可开始。数据以JSON格式保存，提高了数据的可读性。在Mac独立版PsychoPy和Ubuntu 12.04 LTS上进行了测试。

作为计算数学专业的科研工作者和学生，编程是至关重要的。如何快速编写高效的数值实验程序，并能反复使用，是我们关心的核心问题。将系统介绍如何基于Python的科学计算模块，利用向量化和面向对象的编程技术，快速编写有限元、有限差分、有限体积、虚单元等常见数值方法程序。对比Matlab、C++和Python，我选择Python作为主要编程语言，因为它支持面向对象编程，是一种高效的解释性语言，能极大提升编程效率，节约时间。

此资源是基于张量流的核分割，使用了tensorflow-slim和Python 3.5在Ubuntu 16.04上实现。我们通过转换后的Python代码[1]提取核和非核斑块，尽管精度略有降低，仍在修正中。与Andrew的Alexnet修改版本不同，我们采用了tensorflow slim中的cifarnet。结果显示我们的细分效果不及caffe版本。建议在CPU上运行tensorflow1.13.0rc1，若需在GPU上运行，请参考底部安装说明。详细步骤请参见DEEP_TUTORIAL_ROOT中的step4_train_image_classifier.py。

MATLAB开发：平面绘图器能够根据给定的点和法向量定义绘制平面，将平面绘制为以指定点为中心的正方形区域。

优化Matlab代码的向量化方法，利用向量操作提高代码执行效率。通过减少循环和增加矩阵运算，优化算法的速度和性能。