符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。 因此，这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所差别。笼统的说，符号主义的计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”，计算图规定了各个变量之间的计算关系。建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，然而，此时的计算图还

factor 因式分解，将表达式化为多个式子的乘积示例 expand 展开表达式   collect

若要获得更好的阅读体验，请前往 链接。 求点赞。 1(课本习题2) 做因式分解 f ( x ) = x 4 − 5 x 3 + 5 x 2 + 5 x − 6 f(x) = x^{4} - 5x^{3} + 5x^{2} + 5x - 6 f(x)=x4−5x3+5x2+5x−6. 代码： syms x;f = x^4-5*x^3+5*x^2+5*x-6;factor(f) 输出

第1关：数据处理 a=[20 5 7 19 23 14 25 67 23 12];%%%%%%%%% Begin %%%%%%%%smax=max(a);smin=min(a);smean=mean(a);smedian=median(a);ssum=sum(a);%%%%%%%%% End %%%%%%%%%m=[smax;smin;smean;smedian;ssum];d