Google Colab - dokumentowanie kodu

Ponieważ komórka kodu obsługuje pełną składnię Pythona, możesz użyć Pythona commentsw oknie kodu, aby opisać kod. Jednak często do zilustrowania algorytmów ML potrzeba czegoś więcej niż zwykłego komentarza tekstowego. ML intensywnie wykorzystuje matematykę i aby wyjaśnić te terminy i równania swoim czytelnikom, potrzebujesz edytora obsługującego LaTex - język do reprezentacji matematycznych. Colab zapewniaText Cells w tym celu.

Komórka tekstowa zawierająca kilka równań matematycznych zwykle używanych w ML jest pokazana na poniższym zrzucie ekranu -

Idąc dalej w tym rozdziale, zobaczymy kod generujący powyższe dane wyjściowe.

Komórki tekstowe są formatowane przy użyciu markdown- prosty język znaczników. Zobaczmy teraz, jak dodać komórki tekstowe do notatnika i dodać do niego tekst zawierający równania matematyczne.

Przykłady Markdown

Przyjrzyjmy się kilku przykładom składni języka znaczników, aby zademonstrować jego możliwości.

Wpisz następujący tekst w komórce Tekst.

This is **bold**.
This is *italic*.
This is ~strikethrough~.

Dane wyjściowe powyższych poleceń są renderowane po prawej stronie komórki, jak pokazano tutaj.

Równania matematyczne

Dodać Text Cell do swojego notatnika i wprowadź następującą składnię markdown w oknie tekstowym -

$\sqrt{3x-1}+(1+x)^2$

Zobaczysz natychmiastowe renderowanie kodu przeceny w panelu po prawej stronie komórki tekstowej. Jest to pokazane na poniższym zrzucie ekranu -

Trafienie Enter a kod przeceny znika z komórki tekstowej i wyświetlane są tylko wyrenderowane dane wyjściowe.

Spróbujmy innego, bardziej skomplikowanego równania, jak pokazano tutaj -

$e^x = \sum_{i = 0}^\infty \frac{1}{i!}x^i$

Wyrenderowany wynik jest pokazany tutaj dla szybkiego odniesienia.

Kod przykładowych równań

Oto kod przykładowych równań pokazanych na wcześniejszym zrzucie ekranu -

Constraints are
   - $3x_1 + 6x_2 + x_3 =< 28$
   - $7x_1 + 3x_2 + 2x_3 =< 37$
   - $4x_1 + 5x_2 + 2x_3 =< 19$
   - $x_1,x_2,x_3 >=0 $

The trial vector is calculated as follows:
- $u_i(t) = x_i(t) + \beta(\hat{x}(t) − x_i(t)) + \beta \sum_{k = 1}^{n_v}(x_{i1,k}(t) − x_{i2,k}(t))$
$f(x_1, x_2) = 20 + e - 20exp(-0.2 \sqrt {\frac {1}{n} (x_1^2 + x_2^2)}) - exp (\frac {1}{n}(cos(2\pi x_1) + cos(2\pi x_2))$

$x ∈ [-5, 5]$
>$A_{m,n} =
   \begin{pmatrix}
   a_{1,1} > a_{1,2} > \cdots > a_{1,n} \\
   a_{2,1} > a_{2,2} > \cdots > a_{2,n} \\
   \vdots > \vdots > \ddots > \vdots \\
   a_{m,1} > a_{m,2} > \cdots > a_{m,n}
   \end{pmatrix}$

Opisanie pełnej składni znaczników wykracza poza zakres tego samouczka. W następnym rozdziale zobaczymy, jak zapisać swoją pracę.