工作之后时间越来越少，也在思考繁忙之下自己是否仍对技术拥有热情。答案是肯定的，并且，身处这个行业，也是需要不断学习的，积少成多，滴水穿石。之前写博客，或多或少想分享些有用的东西，现在环境的改变已经使得这些越发困难了，但是仍可以通过博客记录自己学习和成长的脚步。以下是来自繁忙生活中一份简简单单的笔记：
Jacobian矩阵包含了我们需要计算输出和输入的所有偏导数，这样的矩阵被称为Jacobian矩阵。
或许我们只对其中的二阶导数感兴趣，或许因为高阶导数计算量过大，所以我们使用Hessian矩阵，该矩阵包含了一个函数的所有二阶导数。
Hassian矩阵几乎是处处对称的。可以利用Hassian矩阵的正定性来判定极值点。
仅利用梯度信息的优化算法称为一阶优化算法，使用Hessian矩阵的优化算法称为二阶优化算法。