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originalsinQ
matlab控制系统设计
为打字方便,以下把MATLAB简称“小麦”周六到鸟!!我爱周六!!泡上一杯茶,继续写这个东东……按上次说的,这篇来个一锅端,内容设涉及到数值计算,操作矩阵,符号运算,求解微分方程,基本的编程语句等。所有例子的运行结果我就不给出答案了,可以自己运行一下,一些代码我在输入的时候难免马虎,望包涵,一些可以自行修改,一些可以提出来,我会尽快修正。一些需要特别注意的问题我用粉红色的四号字标出,大家务必要记住
- MATLAB数据建模Week10
WinterCruel
matlab算法人工智能
MATLAB数据建模Week10拿走不谢1、某校60名学生的一次考试成绩如下:937583939185848277767795948991888683968179977875676968848381756685709484838280787473767086769089716686738094797877635355(1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图;(2)检验分布的正态性;(3
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第12周数学建模作业1、考察温度x对产量y的影响,测得下列10组数据:温度(℃)20253035404550556065产量(kg)13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求y关于x的线性回归方程,检验回归效果是否显著,并预测x=42℃时产量的估值.Matlab代码:x=[20,25,30,35,40,45,50,55,60,65];y=[13.2,15.1
- Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法
含老司开挖掘机
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合,应用于多目标预测问题的解决。主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。本文旨在通过这些技术,帮助读者构建出能在多个相互冲突的目标间取得平衡的优化解决方案,并提供完整的Matlab代码实现,以供
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测试界筱筱
软件测试servlet功能测试软件测试自动化测试程序人生职场和发展
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- 深度学习驱动下的字符识别:挑战与创新
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一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来,深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前,国内各大
- 2.1、matlab绘图汇总(图例、标题、坐标轴、线条格式、颜色和散点格式设置)
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- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
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引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
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- 非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
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Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模,终身受益”,但毕竟数学建模既要数学理论的支撑(不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计,更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容),还要编程的支撑(不是常规的C语言或者Java程序,也不是这几年很火的Python编程,而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R),这在一
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年过完了,回来上班了,日子回归了,还要继续,新的一年,不用去担心会怎么样,只要去面对,可以明确的是我还是我,人的一生全靠奋斗,唯有奋斗才能成功,就是没有成功,奋斗的过程就是自己成长的过程,该得到的都已经成为自己身体的一部分,让自己成长让自己能够处理没有处理过的事情,只有这样才能算是没有白白活过,其实人的存在不是为了得到什么,只是为了让自己成长,吸收阳光雨露,营养成分让自己成长,而这个成长只有自己去
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2月8日的公众号《洞见》首条文章的题目是《中年以后,请过低耗的生活》,读后很喜欢。拆文如下:结构总分总结构引入:直奔主题“人到中年,如临半坡”,有压力,时间与精力不如从前,以前的生活模式不再适应,因此要改变,中年后学会过低耗的生活,“为生活减负,让内心回归安宁。”正文:有五部分,分别是物质低耗、情绪低耗、社交低耗、身体低耗和精神低耗,并列式。一、物质低耗。引用漫画大师蔡志忠的例子,他从迷恋跑车、房
- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
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- 2018-02-21
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“诸多人生况味中非常重要的一项就是异乡体验与故乡意识的深刻交糅,漂泊欲念与回归意识的相辅相成。”某一年在绿皮火车上读余秋雨,对这句话感慨良多。那一年我还在北京读书,在朋友圈写到:“相比余秋雨的阅历,年轻人心中的回归意识可能稍微淡薄一些。但是多年在外总是免不了偶尔迸发的乡愁。这种由年少时单纯的想家渐渐糅合乡里乡外诸多情绪演化的特殊情感,总是在心底休眠,待到列车开动的时刻,仿佛是添加了催化剂,热烈的燃
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- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
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没有数据分析的营销就像没有计划的训练——当然,你可能会取得一些进展,但是你很可能没有将工作时间和努力投资在最有效的方式上。它是没有方向的,容易变成毫无目的的磨炼,通常会产生不可预测或次优的结果。但你已经了解这些了,所以你用GoogleAnalytics来追踪你网站的性能指标。你还可能会定期查看你的邮件和社交媒体营销平台内置的分析工具,以监控你的内容和广告表现。但这足够吗?特别是当你希望你的营销团队
- 郑州这家小店连续6年冬至停业,但却让顾客交口称赞,原因暖心
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- 第八章 外部数据和数据仓库
晨磊的微博
[TOC]第八章外部数据和数据仓库8.0概述外部数据:产生于企业外部系统的数据(非企业内部系统)外部数据典型来源:商报、新闻、研究报告、分析报告等外部数据不能自由导入,需要统一进入仓库原因1:自由导入容易丢失源信息原因2:自由导入数据难以再次使用8.1数据仓库中的外部数据外部数据:出现没有固定频率,不便永久监控完全没有规则,必须格式化不可预测,任何时候可能来自于任何数据源8.2元数据和外部数据元数
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文章目录前言一、热门专业1、计算机科学与技术及相关专业2、医学及健康相关专业3、电子信息与通信技术类专业4、金融学及经济学相关专业5、外语及国际交流类专业6、新能源与环保类专业7、教育学及教育技术类专业二、冷门专业1、部分传统工科专业2、部分人文社科专业3、部分新兴但尚未普及的专业总结前言每个年代都会有不同的热门专业和冷门专业,它们代表了这个年代的发展方向。未来的十年,我们预测一下会有哪些热门专业
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昨夜在一个叫作北方刮起一阵风随着风他踩着树梢,踩着云彩在月光的注视下,在群星的围观下在第二天的清晨里他来到了一个叫作南方的地方从此他有了另外一个名字北方的人有时的夜里他会回到北方在第二天到来时他又回归南方每当雨季来临时他在路上淋着雨他觉得他是一个流浪的人一个独自划着小舟却在海的中央只能看到海中的风浪头顶的白云蓝天还有手中唯一的船桨他随风随着海浪漂流着从未用过手中的船桨他觉得顺其自然是最好的安排我期
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得陇而望蜀者
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基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计,输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义),采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度,输出LFM信号参数估计结果。程序已调通,可直接运行。2-85一维插值峰值搜索方式-小红书(xiaohongshu.com)
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802.11a和802.11n中的scrambler仿真不可以直接用matlab中的comm.Scrambler函数。因为这个函数实现的是multiplicativescrambling,而802.11a和802.11n中的scrambler使用的是additivescrambling。additivescrambling使用异或操作进行扰码,multiplicativescrambling使用乘
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Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像,都可以进行信息的压缩,都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型,而Deepauto-encoder是一种神经网络,中间特别窄的bottleneck的数据作为压缩的codeencoder与decoder的参数可以相互独立,也可以互为逆数字图片auto-encoder,越是deep的auto-encoder,压缩出
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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