Souyer's Blog

本文系统梳理了人工神经网络的发展脉络，从1943年MCP神经元模型与1958年感知器算法出发，介绍了其线性可分收敛性证明及与SVM的对比；随后阐述多层前馈网络、1986年反向传播算法及普适逼近定理，并详述各类激活函数特性；最后聚焦深度神经网络面临的优化挑战，涵盖SGD、动量法、Adam等优化策略及初始化、批归一化、正则化等改进手段，展现深度学习从兴起到繁荣的演进历程。

这篇文章系统整理了R语言的基础与进阶用法，涵盖基本运算、向量与序列操作、数学函数，以及矩阵、数组、数据框、因子和列表等数据结构的管理技巧。文中详细演示了数据框的变量添加、重编码、重命名、缺失值处理、日期转换、排序、合并、取子集及聚合操作，并介绍了概率函数、统计函数、字符处理函数和apply系列。此外还涉及控制流、自定义函数、R原生绘图参数设置及图形组合方法，并附有相关学习资源链接。

这篇文章介绍了一项发表于JASA 2025年的实证研究，通过收集350,757次硬币抛掷数据，验证了Diaconis等人提出的物理模型预测：硬币更倾向于落在与初始面相同的一侧，同侧偏倚概率为50.8%，且该偏倚因人而异并随练习次数增加而减弱。研究同时确认了硬币正反面概率均等，并建议高风险决策时隐藏硬币初始面。

本文介绍了Java中类的定义与使用方法，涵盖静态方法、实例变量、对象实例化、构造器、类方法与实例方法的区别、静态变量及主函数结构。通过`Dog`类示例，展示了如何创建对象、调用方法及传递参数，并对比了静态与非静态方法在调用方式和语义上的差异。文章还强调了构造器的作用、数组存储对象的方法，以及主函数各组成部分的含义，帮助理解Java面向对象编程的基础概念。

本文是SQL进阶学习笔记，涵盖四部分：首先介绍JOINs（LEFT/RIGHT/FULL JOIN）与UNIONs（纵向合并表格）的用法；其次讲解分析函数（analytic functions），包括语法结构（PARTITION BY、ORDER BY、窗口框架）及三类函数（聚合、导航、编号）；接着说明嵌套数据（STRUCT）和重复数据（REPEATED）的访问方法（UNNEST）；最后提出查询优化策略，如只选所需列、减少数据读取、避免N:N JOIN，并推荐进一步学习资源。