摘要：
整流线性单位函数（Rectified Linear Unit, ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激励函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。 比较常用的线性整流函数有斜坡函数 f ( x ) = max ( 0 , x )。...
整流线性单位函数（Rectified Linear Unit, ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激励函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。 比较常用的线性整流函数有斜坡函数 f ( x ) = max ( 0 , x )。
计算通常用於需要代码优化的程序分析。网际网路上所有网页的PageRank值向量，即是由其鏈接结构导出的线性变换的不动点。 在逻辑学家索尔·阿伦·克里普克具有影响力的真相理论中，也运用了不动点的观点。 在数学的不同部分有很多定理保证函数、在一定的条件下，必定有一个或者更多的不动点。这些在最基本的定性。
ji suan tong chang yong yu xu yao dai ma you hua de cheng xu fen xi 。 wang ji wang lu shang suo you wang ye de P a g e R a n k zhi xiang liang ， ji shi you qi 鏈 jie jie gou dao chu de xian xing bian huan de bu dong dian 。 zai luo ji xue jia suo er · e lun · ke li pu ke ju you ying xiang li de zhen xiang li lun zhong ， ye yun yong le bu dong dian de guan dian 。 zai shu xue de bu tong bu fen you hen duo ding li bao zheng han shu 、 zai yi ding de tiao jian xia ， bi ding you yi ge huo zhe geng duo de bu dong dian 。 zhe xie zai zui ji ben de ding xing 。
正态分布可以用两个参数：平均值和方差来完全描述。设Rank值为R，代表玩家水平的正态分布的两个参数平均值和方差分别为 μ {\displaystyle \mu } 和 σ {\displaystyle \sigma } ，则系统对玩家的评分即Rank值为 R = μ − k × σ {\displaystyle。
消耗前 rank(V) 个指标，而因子 U 再消耗 rank(U) 个指标，所以 r a n k ( V ⊗ U ) = r a n k ( V ) + r a n k ( U ) {\displaystyle \mathrm {rank} (V\otimes U)=\mathrm {rank} (V)+\mathrm。
{\displaystyle E} 的L函数，则此猜想如下： ord s = 1 ( L ( s , E ) ) = rank Z ( E ( K ) ) {\displaystyle {\hbox{ord}}_{s=1}(L(s,E))={\hbox{rank}}_{\mathbb {Z} }(E(K))}。
不是一个满射函数。 在此例中，2×2的矩阵在秩（rank）等於2时，为满射函数，小於2时则非。对应域和值域是否相等可做为判断矩阵是否有满秩（full rank）的依据，因为 T {\displaystyle T} 的值域小於对应域，所以 T {\displaystyle T} 没有满秩。 定义域 值域 函数。
s s ( G ) ) = 1 {\displaystyle {\rm {rank}}({\rm {hess}}(G))=1} 、使临界点退化；也就是说，这表明临界点不是孤点。 模仿LS范畴论，可以定义流形上是否存在圆形函数和/或临界环的最小数目的圆复杂度。 Siersma and Khimshiasvili。
有三类特別的常秩映射：一个常秩映射f : M → N是 浸入，若rank f = dim M（导函数处处单射）； 浸没，若rank f = dim N（导函数处处满射）； 局部微分同胚，若rank f = dim M = dim N（导函数处处双射）。 以上的条件只牵涉到f的导函数。
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正线性独立。 常秩约束规范（Constant rank constraint qualification、CRCQ）：考虑每个有效不等式约束的梯度子集和等式约束的梯度，於 x ∗ {\displaystyle x^{*}} 的邻近区域的秩（rank）不变。 常正线性依赖约束规范（Constant。
函数表示时却是一个稳定的系统。 一系统的状態可控制性表示对於系统的一组初始状態及一组终止状態，存在一组输入，使得此系统在有限时间內，可以由初始状態转移到终止状態。一个连续线性时不变系统以状态空间表示时，系统若且唯若在以下秩的等式成立时才有可控制性 rank [ B A B A。
SimRank 是一种基于图的拓扑结构信息来衡量任意两个对象间相似程度的模型，该模型由 MIT 实验室的 Glen Jeh 和 Jennifer Widom教授在2002年首先提出。SimRank相似度的核心思想为：如果两个对象和被其相似的对象所引用（即它们有相似的入邻边结构），那么这两个对象也相。
可持久化线段树（又称函数式线段树）是一种可持久化数据结构（英语：Persistent data structure）。这种数据结构在普通线段树的基础之上支持查询某个历史版本，同时时间复杂度与线段树是同级，空间复杂度相较而言更高。在中国信息学奥林匹克竞赛中，由于引入者黄嘉泰姓名的缩写与前中共中央总书记、国家主席胡锦涛(H。
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在数学中，布尔函数（Boolean function），又称逻辑函数，描述如何基于对布尔输入的某种逻辑计算确定布尔值输出。它们在复杂性理论的问题和数字计算机的芯片设计中扮演基础角色。布尔函数的性质在密码学中扮演关键角色，特别是在对称密钥算法的设计中（参见S-box）。 在数学中，有限布尔函数是如下形式的函数f :。
其中function_name包括： 开窗函数 序号函数 ROW_NUMBER：顺序排序——1、2、3 RANK：并列排序，跳过重复序号——1、1、3 DENSE_RANK：并列排序，不跳过重复序号——1、1、2 分布函数 PERCENT_RANK CUME_DIST 前驱后继函数 LAG(expr,n)：返回当前行的前n行的expr的值。
PageRank又称网页排名、谷歌左侧排名、PR，是Google公司所使用的对其搜索引擎搜索结果中的网页进行排名的一种算法。 PageRank本质上是一种以网页之间的超链接个数和质量作为主要因素粗略地分析网页的重要性的算法。其基本假设是：更重要的页面往往更多地被其他页面引用（或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接）。。
伺服器会在传给浏览器前將JSON数据填充到回调函数（parseResponse）中。浏览器得到的回应已不是单纯的资料敘述而是一个脚本，这样浏览器就可以调用该函数进行处理。在本例中，浏览器得到的是： parseResponse({"Name": "小明", "Id": 1823, "Rank": 7});。
\mathrm {rng} (f)=S} f {\displaystyle f} 被称为枚举函数，因为它关联上一个枚举上的次序(rank)到 S {\displaystyle S} 的每个元素。 因为邱奇-图灵论题声称可计算函数被图灵机和其他计算模型等价的定义，我们陈述定义为 可数集合 S {\displaystyle。
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parent := large if large.rank = small.rank then large.rank := large.rank + 1 end if end if end function 同样，上面的代码中，只有根节点的rank有意义，非根节点的rank是没有意义的。 容易看出，不交集森林的空间复杂度是。
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秩（Rank），是对非面向阵列的标量编程语言中循环的广泛化。它还是Lisp语言中的mapcar，及现代函数式编程语言中的map高阶函数的广泛化，以及对APL\360中标量扩展、矩阵的内积和外积的广泛化。秩的正规实现，是在J语言中，但也可获得于APL语言实现如Dyalog APL、ISO标准ISO/IEC。
{\displaystyle |\Sigma |} 表示协方差矩阵的行列式。 二元的情况 在二维非奇异的情况下（k = rank(Σ) = 2），向量 [X Y]′ 的概率密度函数为： f ( x , y ) = 1 2 π σ X σ Y 1 − ρ 2 e − 1 2 ( 1 − ρ 2 ) [。
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