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7月1日中午12時，《張朝陽的物理課》第六十七期開播，搜狐創始人、董事局主席兼CEO張朝陽坐鎮搜狐影片直播間，先簡單介紹了向量微積分中的一些基本概念，包括標量場、向量場以及一些重要的微分運算元等，隨後利用簡單的幾何方法證明了散度定理... [ 檢視更多... ]

導讀：據《環球時報》英文版11月10日報道，在廣東省珠海市舉行的 2022 年中國航展上，中國首次展示了帶有二維推力向量噴口的渦扇發動機，專家週四表示，這種發動機可以為飛機，特別是戰鬥機提供增強的機動性和隱身能力，反映了我國航空發動機領域整... [ 檢視更多... ]

國外一位名為莫雷·哈伯的作者寫了關於網路安全三大支柱的三本書：一本是從身份角度出發，考察攻擊向量，設計IAM（身份與訪問管理）方案的《身份攻擊向量》... [ 檢視更多... ]

2. 檔案容量小Flash動畫製作透過關鍵幀和元件技術的使用使所生成的動畫檔案非常小，但儘管檔案小卻不影響給觀賞者帶來許多令人心動的動畫效果，而且動畫可以在網頁開啟很短的時間內進行播放... [ 檢視更多... ]

而這樣的音樂視效，只需幾行程式碼就可以實現，還支援各種自定義，一起來了解一下吧～在輸入向量中加入音樂特徵Lucid Sonic Dreams預設使用StyleGAN2-ADA架構，並且使用Justin Pinkney的儲存庫awesome-... [ 檢視更多... ]

［裝有WS-10C發動機的J-20A戰鬥機］經過重型戰鬥機新推力向量配置的飛行試驗後，決定將J-20B投入生產... [ 檢視更多... ]

（a）生成隨機數通常用runif（n， min， max）函式，這個函式生成均勻分佈的值，n為個數，min和max分別是最小值和最大值，預設引數為0和1... [ 檢視更多... ]

文/李鑫陌的日常世界這麼大每天都有各種各樣的事情發生，這些奇奇怪怪的事情也是非常吸引人的注意，同樣也時常會發生一些稀奇古怪的事情，不知道今天又會有什麼新鮮的事情呢，今天小編給大家分享的主題是：殲10搶先裝向量發動機秀超機動，媲美蘇35，為何... [ 檢視更多... ]

在隨後的表演中，J10還進行了一些戰術演習，如普加喬夫眼鏡蛇、J旋轉和落葉飄，這些東動作往往只有配備了向量發動機的外國戰鬥機才能做到今天，我國的J10B也做到了，甚至更好... [ 檢視更多... ]

為了訓練分割分支的同時並對新影象進行分割，研究人員使用編碼器和最佳化將影象嵌入GAN的隱空間中... [ 檢視更多... ]

研究者對全腦的神經活動進行了基於探照燈表徵相似性分析（searchlight-based RSA），除了海馬和內嗅皮層外，還在前額葉（mPFC）和眶額皮層（OFC）發現了社會層級地圖（圖4）... [ 檢視更多... ]

中國人有了自己的推力向量機中國航空工業自主研製的殲10B推力向量驗證機在第12屆中國航展上成功進行了過失速機動飛行表演，展示了“榔頭”機動、“赫伯斯特”機動、“眼鏡蛇”機動、“直升機”機動等典型過失速機動飛行動作，酣暢淋漓間，凸顯殲10B推... [ 檢視更多... ]

島內資深綠媒“三立電視臺”11月7日在其新聞欄目中做了這樣一段報道，主持人先是介紹殲-10B推力向量驗證機的驚人表現，在引述了一段專家的讚揚之後，主持人突然話鋒一轉稱， “違反飛行常識的‘落葉飄’（戰機機動動作）證明殲10B搭載的太行發動機... [ 檢視更多... ]

這裡需要知道一個向量（再次強調，此時向量的座標數字表示基向量的縮放倍數），還需要知道兩個改變後的基向量，於是我們將改變後的兩個基向量寫成兩個列向量，構成一個2X2的矩陣，再規定用這個矩陣與原向量的乘法計算由於基向量改變所得到的新的向量... [ 檢視更多... ]

向量的點積等於模的乘積乘上夾角餘弦，直線的方向向量，需要掌握直線的引數方程形式，標準，比值函式的一階偏導定義形式，偏導數存在和極限的關係，直線與平面垂直，方向向量與法向量平行對於隱函式的駐點和極值點的判斷，偏微分的一個公式偏導數存在和極限的... [ 檢視更多... ]

但是這隻能適用在低速情況下，因為改變動量需要額外的力，而這個力有可能在汽車躲避的時候對車體側面施加影響，造成車輛側翻... [ 檢視更多... ]

1利用三角形的高證明2利用三角形的面積證明3利用向量的方法證明4利用外接圓證明... [ 檢視更多... ]

而矩陣的性質及運算，是每年客觀題考查的最多的，像初等矩陣的運算、伴隨矩陣的性質、矩陣的秩、矩陣合同、矩陣相似等等，非常多而且聯絡緊密，需要我們在複習的時候總結，做題的時候看用到哪個知識點，把它們摘列在筆記本上... [ 檢視更多... ]

可以採用如下幾種解決方案：方法一，使用 AI 等向量設計軟體開啟，全選地圖，Ctrl+C 複製然後在 PPT 中，選擇性貼上為增強型圖元檔案：再右鍵取消組合：第一次取消組合的時候，會提示是否要轉換為影象物件，選擇“是”再次取消組合，就可以對... [ 檢視更多... ]

所以三位大神對於深度學習未來的重要期待之一，就是當分佈發生變化時能夠迅速適應並提升魯棒性（所謂的不依賴於分佈的泛化學習），從而在面對新的學習任務時能夠降低樣本數量... [ 檢視更多... ]