2基于matlab的卡尔曼滤波，可更改状态转移方程，控制输入，观测方程，设置生成的信号的噪声标准差，设置状态转移方差Q和观测方差R等参数，程序已调通。

为什么编程语言不能无误差的表示十进制数编程
在编程中，尤其是涉及到数值计算时，十进制数的表示问题是一个常见的技术挑战。虽然我们日常生活中使用的是十进制数，但计算机内部却使用二进制来存储和处理数据。由于十进制和二进制之间存在根本性的差异，编程语言无法无误差地表示十进制数。这一问题不仅涉及到计算机的基本存储方式，还与浮点数的表示精度和计算机的内存管理机制密切相关。在实践中，这种表示误差会影响许多领域的计算，包括财务、科学计算和工程应用。本文将深
设计模式-模板方法实现阿绵设计模式 java 开发语言
文章目录模式结构模式特点示例代码输出结果关键点解析模式的优缺点使用场景总结模板方法模式（TemplateMethodPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一个操作中的算法骨架，而将某些步骤的实现延迟到子类中。通过这种方式，模板方法模式可以让子类在不改变算法结构的情况下，重新定义算法中的某些步骤模式结构模板方法模式的结构包括以下几个关键部分：抽象类（AbstractClass）：定义算法的骨
数据库基础以及 MySQL 知识点阿绵计算机基础数据库 mysql
文章目录1、基本概念2、主键和外键的区别2.1、使用外键的优劣3、数据库范式4、drop、delete与truncate区别？5、MySQL1、基础概念2、存储引擎2.1、InnoDB和MyISAM区别2.2、InnoDB如何保持事务的四大特性（实现事务的原理）3、锁机制与InnoDB锁算法3.1、表级锁和行级锁对比4、事务4.1、ACID特性4.2、并发事务带来的问题4.3、事务隔离级别1、基本
yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理） QQ_1309399183 计算机视觉实战项目集锦 YOLO 人工智能人脸识别 yolo人脸检测
YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目，旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化，专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
基于Python的搜索引擎的设计与实现 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代，海量数据无处不在，高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁，扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法，对资源消耗较大，且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计，则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持，为开
27岁大龄转码秋招惨败，朋友劝我转Java来得及吗？还是继续走前端或机器学习？程序员yt java 机器学习开发语言
今天给大家分享的是一位粉丝的提问，27岁大龄转码秋招惨败，朋友劝我转Java来得及吗？还是继续走前端或机器学习？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：211建筑本科，22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕（24年12月份毕业），转码后对就业形势认知不足，时间全花在课业上，八股文和算法准备的不充足，秋招算是惨败。读研
分布式理论与分布式算法红衣女妖仙 spring cloud 分布式分布式定理分布式算法
分布式定义、主要目标、优缺点、与集中式区别；分布式CAP定理、PACELC理论、BASE理论的核心观点、应用场景等；分布式算法如Paxos算法、Raft算法、Gossip算法、两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、一致性哈希算法、Bully算法、Chord算法等算法的核心思想、角色、算法过程、特性、应用场景和变种等。——2025年2月3日甲辰年正月初六立春目录1分布式1.1分布式定义1.
华为的云端训练算力与迭代效率 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而，深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源，这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式，为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台，在
【深度学习】学习率调度策略黑白交界深度学习学习深度学习
什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在
【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》再见孙悟空_ 「2025 DeepSeek技术全景实战」算法分布式 docker 计算机视觉人工智能自然语言处理 DeepSeek
大家好，今天我们来深入探讨一下《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》这篇技术博客。我们将从核心内容、原理、应用场景等多个方面进行详细解析，力求让大家对这两种异常检测方法有一个全面而深入的理解。一、引言在数据科学和机器学习领域，异常检测（AnomalyDetection）是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
【c++】容器：vector、list、map 大姨妈V c++【c++从入门到精通】学习笔记
【c++】容器1.容器2.顺序容器3.向量4.双向链表5.关联容器6.映射参考：《c++从入门到精通》人民邮电出版社标准模板库STL的c++最有特色、最实用的部分之一。标准模板库包含了容器类、迭代器和算法三部分。容器：容器就是可以用于存放各种类型数据的数据结构。迭代器：迭代器可依次存取容器中的元素，在C++中称迭代器为指针，它们提供了访问容器、序列中每个元素的方法。算法：是用来操作容器中的元素的函
STL-vector,set,string,map,queue,priority_queue,stack,pair算法笔记 cloudless_sky STL c++stl
STL:standardtemplatelibrary标准模板库，封装了很多实用的容器。（一）vectorvector是一个容器。是个类。底层数据结构是数组。vector:向量，变长数组，即“长度根据需要而自动改变的数组”。使用前提：#includeusingnamespacestd;1、vector定义vectorname;以上是长度可以根据需要变化的一位数组，typename可以是任何基本类型
Java开发实习面试笔试题（含答案）小钊（求职中） java 面试开发语言 spring spring boot maven tomcat
在广州一家中大公司面试（BOSS标注是1000-9999人，薪资2-3k），招聘上写着Java开发，基本没有标注前端要求，但是到场知道是前后端分离人不分离。开始先让你做笔试（12道问答+4道SQL题），接着面试也是八股文之类的，没有问项目，没有做算法，现分享笔试和面试题目给大家做参考。（基础的没复习忘了不会，只会几道感觉已经寄了，最重要的是前端基本不会）一、笔试内容1.Java有哪些数据类型，什么
深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析 @Mr_LiuYang 论文阅读深度学习 optimizer Adam 学习率调整优化算法
提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导，帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
R语言中的函数32：seq_along() zoujiahui_2018 #R语言中的函数 r语言开发语言
介绍seq_along函数在R语言中用于生成一个整数序列，其长度与给定对象的长度相同。这个函数特别有用，当你想要创建一个索引序列来遍历一个向量或列表时。用法seq_along(x)参数x:任何R对象（如向量、列表等）。返回值:返回一个从1到x的长度的整数序列。示例#创建一个向量vec<-c("a","b","c")#使用seq_along生成索引indices<-seq_along(vec)pri
ranges::set_intersection set_union set_difference set_symmetric_difference 大树青云 C++20 C++set_union
std::ranges::set_intersection：是C++20引入的一个算法，用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。std::ranges::set_intersection用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。注意事项输入范围必须已排序。目标范围必须有足够空间存储交集结果。交集结果默认按升序排列。若元素重复，交集次数取两范
深度优先探索 ^O^凡人多烦事深度优先算法
DFS:时间复杂度：一位数组：O(n)二维数组+标记：O(n^2),有时候还可能使O(2^n),总而言之DFS的时间复杂度比较高。（个人认为）深度优先搜索算法（DFS）原理:深度优先搜索(DepthFirstSearch,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该方法从根节点（选择任意一个顶点作为起始节点，在无向图中适用）开始，尽可能深地沿着每条分支进行探索直到不能再前进为止；之后回退并重复这一
常用的高性能计算工具有哪些这题有点难度人工智能学习
在当今数字化时代，高性能计算（HPC）已成为推动科学、工程、技术以及商业创新的核心力量。无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器，还是训练复杂的人工智能模型，HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具，以及它们如何助力各领域的突破性发展。一、高性能计算：定义与意义高性能计算（HPC）是一种利用超级计算机或大规模集群来处理复杂计算任务的技术。它通过并行计算和优化算法，
关于滑动窗口算法--最小替换字串长度幼儿园口算大王算法 java 数据结构滑动窗口
个人觉得日常遇到的关于滑动窗口的算法题主要分两种：固定窗口大小的滑动窗口在固定窗口大小的滑动窗口问题中，窗口的大小是预先定义好的，不会改变。这种类型的问题是相对简单的，因为一旦确定了窗口的大小，就可以直接遍历数组或列表，每次移动窗口一个元素的位置。常见的问题包括：最大/最小子数组和：给定一个数组和一个固定大小的窗口，找到所有可能的窗口的最大/最小和。窗口内元素的统计：例如，统计窗口内奇数或偶数元素
只能说算法做题全凭运气幼儿园口算大王算法 java 开发语言
问题描述在一款多人游戏中，每局比赛需要多个玩家参与。如果发现两名玩家至少一起玩过两局比赛，则可以认为这两名玩家互为队友。现在你有一份玩家（通过玩家ID标识）和比赛局次（通过比赛ID标识）的历史记录表，目标是帮助某位指定玩家找到所有符合条件的队友。例如样例1，已知以下比赛历史记录：玩家ID游戏ID11121321243241425253我们需要帮助ID为1的玩家找到所有至少与其一起玩过两次比赛的队友
动态规划算法套路解析 xl.liu 算法动态规划
动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术，它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题，并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。所谓最优子结构是指一个问题的最优解可以通过其子问题的最优解组合而成；而重叠子问题则意味着在求解过程中会多次遇到相同的子问题。解题套路框架面对一个动态规划问题时，通常可以遵循以下四个步骤来进行思考与解答：定
Winograd 算法原理推导和python程序 weixin_47696437 算法 python 人工智能
一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法，其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。在传统的卷积计算中，乘法运算的开销较大，而Winograd算法通过巧妙的变换，将卷积运算转化为在变换域中的矩阵乘法，从而减少乘法的数量，虽然会引入一些额外的加法和变换操作，但整体上在计算效率上有显著提升。二、一维卷积的Winograd推导2.Winograd优化通过多项式变换减少乘
国密算法SM1 SM2 SM3 SM4 SM9 象话算法国密算法 SM2 SM3 SM4
一、概述SM1-无具体实现SM1作为一种对称加密算法，由于其算法细节并未公开，且主要在中国国内使用，因此在国际通用的加密库（如BouncyCastle）中并不直接支持SM1算法。SM1算法的具体实现涉及国家密码管理局的规范，通常需要使用国家指定的安全模块（如SSF33、SC1/SC2卡）或通过国家认证的加密硬件/软件产品来实现。不过，如果你有合法授权并且在合规的环境下需要使用SM1算法，可能需要依
[总结] 音视频开发工程师之路二进制怪兽音视频音视频
前言音视频开发是一个涉及多个技术领域的复杂方向，涵盖了音频处理、视频渲染、编解码技术、流媒体传输等多个方面。以下是一个简要的学习路线指南，帮助你逐步掌握音视频开发的核心技能。基础知识计算机科学基础：掌握操作系统、计算机网络、数据结构和算法等基础知识。数学基础：了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识，这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言：熟练掌握C/C++，这是音视频开发中最常用的语言；
量子计算威胁下Java应用的安全防护：技术剖析与实践老猿讲编程量子计算 java 安全
在科技飞速发展的当下，众多公司与研究团队全力投入实现量子霸权的研究，使得量子计算机超越传统计算机运算效率的未来愈发临近。量子计算虽蕴含着巨大的潜力，但也给现有加密体系带来了严峻挑战。一旦量子计算机具备破解当前加密算法的能力，大量基于现有加密技术保护的数据和通信都将面临风险，“先窃取，后解密”的攻击策略可能成为现实。在此背景下，Java应用如何构建有效的防御机制，抵御量子攻击，成为了亟待解决的关键问
国密算法SM1、SM2、SM3和SM4 具体的使用和区别 iOS开发的小学生算法国密加密 sm1 sm2 sm3 sm4
国密算法是中国自主研发的密码算法，包括SM1、SM2、SM3和SM4，分别用于不同场景。以下是它们的具体使用和区别：SM1对称加密算法类型:对称加密密钥长度:128位使用场景:用于数据加密和解密，适用于金融、政务等领域。特点:安全性高，但算法未公开，需通过硬件加密设备使用。SM2非对称加密算法类型:非对称加密密钥长度:256位使用场景:用于数字签名、密钥交换和加密通信，适用于电子认证、电子商务等。
c/c++蓝桥杯经典编程题100道（22）最短路径问题 tamak 算法数据结构图论 c语言 c++蓝桥杯
最短路径问题->返回c/c++蓝桥杯经典编程题100道-目录目录最短路径问题一、题型解释二、例题问题描述三、C语言实现解法1：Dijkstra算法（正权图，难度★★）解法2：Bellman-Ford算法（含负权边，难度★★★）四、C++实现解法1：Dijkstra算法（优先队列优化，难度★★☆）解法2：Floyd-Warshall算法（多源最短路径，难度★★★）五、总结对比表六、特殊方法与内置函数
AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？大数据人工智能音乐大数据
自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作，当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时，也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入，音乐人工智能已经不新鲜，很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的
力扣面试经典算法150题：跳跃游戏 II 明月望秋思 Java 学习算法算法 leetcode 面试 java
跳跃游戏II今天的题目是力扣面试经典150题中的数组的中等难度题：跳跃游戏II。题目链接：https://leetcode.cn/problems/jump-game-ii/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-interview-150题目描述给定一个非负整数数组nums，你最初位于数组的第一个位置。每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。你
如何用matlab进行部分式展开_[转载]用MATLAB进行部分分式展开麦克羊
为了方便LAPLACE反变换，先对F(s)进行部分分式展开。根据F(s)分为具有不同极点的部分分式展开和具有多重极点的部分分式展开。分别讨论。不同极点的部分分式展开：F(s)=B(s)/A(s)=num/den=(b0*s^n+b1*s^(n-1)+...+bn)/(s^n+a1*s^(n-1)+...an)在matlab行向量中，num和den分别表示传递函数分子和分母的系数num=[b0b1.
基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
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摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》白糖_ 高质量代码
记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。看完整本书，也记了不少笔记
【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
注意：本文基于 Django 1.8.2 版本生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls 说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
阶乘算法之一N! 末尾有多少个零周凡杨 java 算法阶乘面试效率
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传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
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java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans java orale
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今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。网
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对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件...... &nb
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要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎先抄一段官方doc里的代码作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreduce hadoop 分布式计算
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