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- 《Python数字信号处理应用》学习笔记——第一章 声音和信号
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- [学习] 牛顿迭代法:从数学原理到实战
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牛顿迭代法:从数学原理到实战——高效求解方程根的数值方法文章目录牛顿迭代法:从数学原理到实战一、引言:为什么需要牛顿迭代法?二、数学原理:几何直观与公式推导1.**核心思想**2.**几何解释**3.**收敛性分析**三、应用场景:跨领域实战案例四、Python示例:求解ex+x3=0e^x+x^3=0ex+x3=0的根五、优缺点与改进方向六、结语:牛顿法的哲学启示一、引言:为什么需要牛顿迭代法?
- Goursat问题解的公式推导
weixin_30777913
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题目问题7.求Goursat问题的解的公式utt−c2uxx=0,x>c∣t∣;(2.C.11)u_{tt}-c^2u_{xx}=0,\quadx>c|t|;\tag{2.C.11}utt−c2uxx=0,x>c∣t∣;(2.C.11)当t0t>0t>0时,u∣x=ct=h(t)u|_{x=ct}=h(t)u∣x=ct=h(t).\tag{2.C.13}其中g(0)=h(0)g(0)=h(0)g(
- RRT*(Rapidly-exploring Random Trees Star)算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
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- 【LangChain编程:从入门到实践】自定义提示模板原理与应用实战 系列文章
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- 用C语言写一个计算器
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用C语言写一个计算器,除了四则混合运算之外,还支持三角函数和绝对值等函数。PSE:\Code\PL\calc>.\a.exeabs(3*5-4^2)abs(3*5-4^2)=1.00000025-7+6*(4-5)25-7+6*(4-5)=12.000000最新修改版(非VIP博客)源代码:C语言实现计算器源代码,支持四则混合运算以及三角函数文章目录1.加减法运算2.加法和乘法3.四则混合运算4.
- 几何绘图与三角函数计算应用
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摘要本文系统解析生成对抗网络(GAN)的评价方法体系。首先指出主观评价在人力成本、过拟合误判等方面的局限性,随后依次介绍InceptionScore、ModeScore等经典客观指标的原理与公式,对比KernelMMD、WassersteinDistance等分布度量方法的优劣,最后阐述FID、1-NN分类器等高效评价工具的应用场景。本文结合公式推导与实验结论,为GAN性能评估提供理论与实践指南。
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前言总结高考中可能用到的三角函数的周期的求解方法:定义法,公式法,图像法,转化法,定理法[参照网络];定义法定义法,利用f(x+T)=f(x)f(x+T)=f(x)f(x+T)=f(x),T≠0T\neq0T=0,则TTT为函数的一个周期;【定义法】已知函数f(x)=cos(cosx)+sin(cosx)f(x)=\cos(\cosx)+\sin(\cosx)f(x)=cos(cosx)
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引言大家还记得初中高中时期用的计算器吗?今天给大家分享的就是一款windows端的卡西欧计算器。软件介绍大家好,我是逍遥小欢。CASIOfx-9860G是一款功能强大的图形计算器,适用于数学、科学和工程计算。以下是其主要功能和特点的详细介绍:图形功能函数图形:可以绘制各种函数图形,包括线性、二次、指数、对数、三角函数等。参数图形:支持参数方程的图形绘制。极坐标图形:可以绘制极坐标方程的图形。积分图
- 生成对抗网络(GAN)基础原理深度解析:从直观理解到形式化表达
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摘要本文详细解析生成对抗网络(GAN)的核心原理,从通俗类比入手,结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制;通过模型结构示意图,解析噪声采样、样本生成及判别流程;基于公式推导目标函数的数学本质,剖析判别器与生成器的优化逻辑;最后对比GAN目标函数与交叉熵损失的关联差异。本文结合公式推导与概念对比,助力读者建立GAN基础理论体系。关键词:生成对抗网络GAN生成器判别器目标函数交叉熵损失
- 工业控制核心引擎高性能MCU——MM32F5370
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- PSNR指标Pytorch实现
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- 线性回归原理推导与应用(七):逻辑回归原理与公式推导
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- 关于贝叶斯公式的理解
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一、贝叶斯公式推导条件概率基础条件概率定义:在事件B发生的条件下,事件A发生的概率P(A∣B)=P(A∩B)/P(B)(P(B)>0)联合概率的两种表达由乘法公式可得:P(A∩B)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A)推导贝叶斯公式联立上述两式,消去联合概率:P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)/P(B)其中:P(A∣B):后验概率(Posterior)P(A):先验概率(Prior)P(B
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- 因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性
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因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性关键词:因果推断、可解释性、可信度、因果关系评估、反事实分析、因果图、工具变量法、随机化实验文章目录因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程
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- 数据挖掘助力大数据领域的精准营销
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数据挖掘助力大数据领域的精准营销关键词:数据挖掘、精准营销、大数据分析、机器学习、用户画像、推荐系统、客户细分摘要:本文深入探讨了数据挖掘技术如何赋能大数据领域的精准营销。文章首先介绍了精准营销的背景和挑战,然后详细解析了数据挖掘的核心概念和技术原理,包括用户画像构建、推荐算法和客户细分模型。通过Python代码实现和数学公式推导,展示了如何应用这些技术解决实际问题。文章还提供了实战案例、工具资源
- [16届蓝桥杯 2025 c++省 B] 画展布置
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解题思路理解(L)的本质当(B)按平方值从小到大排序后,相邻项的差非负,此时(L)等于区间内最大平方值与最小平方值的差(数学公式推导)滑动窗口找最小差值遍历所有长度为(M)的连续区间(滑动窗口),计算每个区间内最大平方值(末尾元素(b[i+M-1]))与最小平方值(起始元素(b[i]))的差值(b[i+M-1]-b[i]),取这些差值中的最小值,即为(L)的最小值。#includeusingnam
- 第十六届蓝桥杯 2025 C/C++组 移动距离
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蓝桥杯单题题解蓝桥杯c语言c++
目录题目:题目描述:题目链接:思路:思路详解:圆及三角函数相关前置知识:角度和弧度的转换:弧长公式:C++中的三角函数:代码:代码详解:题目:题目描述:题目链接:P12130[蓝桥杯2025省B]移动距离思路:思路详解:可以通过画图或微积分的思想理解为什么水平向右走r的距离再直接走圆弧是最短的假设把水平向右的路程分为无数段,每往右走一小段的同时按照当前半径的圆走一小段圆弧即水平还是向右走r的距离,
- PyOpenGL代码实战(一):创建窗口
沉星语
PyOpenGL代码实战python图形渲染
一、前言网络上有很多关于OpenGL的教程,但绝大多数都是C或C++的代码。本文章旨在教学如何在Python中编写OpenGL的代码。本文主要参考LearnOpenGL网站的教程,以实现一个Python版本的OpenGL代码框架。二、前置知识1、数学学习PyOpenGL,你可能需要一些基础的数学知识,特别是线性代数与几何学的相关知识。不用担心,你并不需要精通这些知识,只需要了解向量、矩阵、三角函数
- python中math模块的使用方法_python math模块的基本使用教程
白衣卿相李梦得
what'sthemath模块Pythonmath模块提供了许多对浮点数的数学运算函数。需要注意的是,这些函数一般是对平台C库中同名函数的简单封装,所以一般情况下,不同平台下计算的结果可能稍微地有所不同,有时候甚至有很大出入。主要功能有:幂数:幂次方、平方根对数:2、10、e相关的对数操作圆相关:π、弧度与角度的转换三角函数:正三角函数、反三角函数其他常用:小数的整数部分、向上取整、向下取整、两个
- 使用 Python 的 math 库进行基本的数学计算
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python开发语言
在这篇博客文章中,我将向大家展示如何使用Python的math库进行一些基本的数学计算。我们将计算平方根、指数函数、对数函数、三角函数、阶乘以及两点之间的距离。前提条件在开始之前,请确保你已经安装了以下工具和库:Python:确保你的系统上已经安装了Python。步骤第一步:计算一些基本的数学函数:我们将使用math库计算平方根、指数函数和对数函数。importmath#计算平方根print(ma
- 分层强化学习:Option-Critic架构算法详解与Python实现
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目录分层强化学习:Option-Critic架构算法详解与Python实现1.引言2.Option-Critic架构算法概述2.1Option-Critic架构的定义2.2Option-Critic架构的优势2.3Option-Critic架构的应用场景3.Option-Critic架构算法的核心概念3.1选项(Options)3.2策略梯度3.3目标函数与梯度更新3.4公式推导4.Option-
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[摘要]第6章符号运算6.1符号对象的创建和使用6.2符号对象的运算6.3符号表达式的变换6.4符号微积分、极限和级数6.5符号积分变换6.6符号方程的求解6.7符号函数的可视化符号运算的对象是非数值的符号对象,对于像公式推导和因式分解等抽象的运算都可以通过符号运算来解决。MATLAB2006b对应的是SymbolicMathToolbox3.1.5。符号工具箱能够实现微积分运算、线性代数、表达式
- 简述Mean shift 算法及其实现
BryantJD
计算机视觉Meanshift算法聚类图像分割核密度估计特征空间
文章目录Meanshift是什么Meanshift算法的预备知识什么是特征什么是特征空间什么是核密度估计核函数的表示Meanshift算法Meanshift算法的公式推导Meanshift算法的流程Meanshift算法图示Meanshift算法应用MeanShift算法应用在聚类MeanShift算法图像分割Meanshift算法的不足之处参考文献Meanshift是什么均值偏移(Meanshi
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
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算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
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设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f