【X2】Qt学习第48页

格兰杰因果 Granger causality

根据格兰杰因果关系，如果信号X1“格兰杰Causes”（或“G-Causes”）信号X2，则X1的过去值应该包含有助于预测X2的信息，并且超过仅包含在X2的过去值中的信息。

weixin_34258078·2023-01-07 11:24

时间序列分析简介

2.时间序列的定义在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,…,Xt…

洋洋菜鸟·2023-01-07 10:08

c#入门-格式说明符

inti=12;Console.WriteLine(i.ToString("x2"));Console.WriteLine($"{i:x2}");这是部分类型才有的功能。

詹姆士x·2023-01-07 10:31

最速下降优化算法

最速下降优化算法fromsympyimport*importsympyimportmathfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpdefObj(x1,x2

鹭小姐·2023-01-07 08:10

怎么用python画指北针？

先放图然后下面的python代码frommatplotlib.patchesimport*defget_circle(x1,y1,x2,y2,x3,y3):"""根据三个点，返回外接圆的中心和半径:paramx1

weixin_39566143·2023-01-07 08:19

聚类算法总结

聚类的形式化定义：样本集D={x1,x2,…,xm}D=\{x_1,x_2,\dots,x_m\}D={x1,x2,…,xm}，每个样本xi=(xi1;xi2;… ;xin)x_i=(x_{i1};x_

_森罗万象·2023-01-07 06:23

Matlab中的gather函数是个啥玩意

=gather(X1,X2,X3,...)说明Y=gather(X)对尚未计算，但需要计算的tall数组x执行所有必须的排队运算，然后将Y收集到内存中。

XUE FENG！·2023-01-06 23:16

QT 学习笔记（十二）

提示：具体项目创建流程和注意事项见QT学习笔记（一）提示：具体项目准备工作和细节讲解见

虚心求知的熊·2023-01-06 09:58

boundingRect

Pythonpoint_array1=[x1,y1]point_array2=[x2,y2]point_array3=[x3,y3]point_array4=[x4,y4]x,y,w,h=cv2.boundingRect

每次都来学点儿·2023-01-06 08:36

如何利用Python中的scipy做卡方检验？

卡方值的计算公式：x2=∑i=1n(O

theskylife·2023-01-06 08:27

百度飞浆图像分割课程笔记07：基于视觉特征的图推理方法 Beyond Grids（Learning Graph Representations for Visual Recognition）

如何特征点聚合分配特征X={x1；x2；x3；...；xNx_{1}；x_{2}；x_{3}；...；x_{N}x1；x2；x3；...；x

享受这时光·2023-01-06 08:54

时间序列预测（1）-什么是时间序列预测

(X1,X2,⋯,Xt)每⼀个Xi都代表了⼀个随机变量（注意这⾥和机器学习问题的区别P(Y|X)）。⼀个随机变量⼀般需要采样到多次才能⽐较好的估计这个随机变量的⼀些性质。

闪闪发亮的小星星·2023-01-06 07:16

机器学习/深度学习论文中常出现的Permutation Invariant解释

PermutationInvariant指的是特征之间没有空间位置关系例如多层感知机，改变像素的位置对最后的结果没有影响f((x1,x2,x3))=f((x2,x1,x3))=f((x3,x2,x1))

Nin7a·2023-01-06 07:42

《PyTorch深度学习实践》P13循环神经网络RNN高级篇

分类任务：用名字识别出语言；这里每一个名字实际上是一个序列，(序列长短不一致)例如Maclean，->Maclean==x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7①准备数据用ASCII码来表示;序列长短不一

XD101DX·2023-01-06 07:11

深度学习笔记4：线性回归+基础优化方法

线性回归应用：如何在美国买房（房价预测问题）房价预测一个简化模型假设1：影响房价的关键因素是卧室个数、卫生间个数、居住面积，记为x1，x2，x3假设2：成交价是关键因素的加权和（权重和偏差的实际值在后面决定

燏羡·2023-01-06 04:09

Pytorch深度学习【三】

成交价是关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+b{y=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+b}y=w1x1+w2x2+w3x3+b权重和偏差的实际值在后面确定线性模型的理解给定n维输入x=[x1,x2

EngineeringHR7·2023-01-06 03:08

李沐老师-pytorch-读写文件

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFx=torch.arange(4)torch.save(x,'x-file')#当前目录下新建文件x2

Annnn~·2023-01-05 21:21

跟着李沐学Pytorch--序列模型（一）

t观察到xt，那么得到T个不独立的随机变量（x1~xT）~P(x)（前后不受到影响，互相独立）使用条件概率展开p(a,b)=p(a)p(b|a)=p(b)p(a|b)三、序列模型正向：先得到X1，再推x2

青芜堤上柳。·2023-01-05 21:14

牛顿迭代法求解非线性方程组

题目目标函数与导数，目标值为F0=(0,0)F_0=(0,0)F0=(0,0)，初值估计为x=(0,0)x=(0,0)x=(0,0)F(x,y)=(x2−10x+y2+8xy2+x−10y+8)F′(x

燎原之心·2023-01-05 20:00

机器学习-极大似然估计

最大似然估计求解步骤：例题：设总体X的分布律为P{X=k}=p(1-p)k-1,k=1,2,……，其中p为未知参数，且X1,X2,……Xn为来自总体X的简单随机样本，求参数p的矩阵估计量和极大似然估计量

一个小呆苗·2023-01-05 19:42

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）

1.无标签样本1.1.数据集假设我们的数据集为D={x1,x2,⋯ ,xN}\mathcal{D}=\{x_1,x_2,\cdots,x_N\}D={x1,x

不喝也中·2023-01-05 14:34

吴恩达Couresa课程——第二部分：监督学习week2 （未完待续，见下一篇）

一、多元线性回归模型1.1多元线性回归函数以上表格内给出了4个特征（大小、卧室数量、地板数量、房子年龄）分别记为x1、x2、x3、x4，每个特征对应一个wi。

jqqjrr123·2023-01-05 13:02

回溯法之0-1背包问题（算法思路解析）

回溯法解0-1背包问题问题描述输入：n件物品的价值和重量{,,…,}和背包容量C输出：(x1,x2,…,xn)，xi∈{0,1}满足放入的物品重量小于背包容量的前提下价值最大优化目标：价值最大化实例讲解假设

薛猫颚的腚·2023-01-05 13:30

一个利用Tensorflow求解几何问题的例子

根据圆的定义，这道题的核心就是找到一个点，到已知的三个点的距离相等，利用数学知识可以求解如下：例如：给定a（x1,y1）b（x2,y2）c（x3,y3）求外接圆心坐标O（x，y）1.首先，外接圆的圆心是三角形三条边的垂直平分线的交点

weixin_33725239·2023-01-05 12:46

MATLAB编程练习题

获取x的第10个单元的值，赋值给x1；获取x的前10个单元的值，赋值给x2；获取x的后5个单元的数据，赋值给x3；将x的偶数单元中的数据赋值给x4；将x的数据倒排序赋值给x5。

平平无奇的小女子~·2023-01-05 12:13

【经典编程题】输入一个数Z，在一组数Y中找到多个数（Y1,Y2,Y3......）之和等于Z，如何实现？

；查询字典库，并输出Y1,Y2,Y3…所对应的X1,X2,X3…….（注意：Y值的个

希望之下·2023-01-05 12:41

计算图像的Jacobian矩阵

梯度向量如果目标函数fff为单变量，并且fff是关于自变量向量X=(x1,x2,…xn)TX=(x_1,x_2,\dotsx_n)^TX=(x1,x2,…xn)T的函数，即f(X)f(X)f(X),此时

栾金鹿·2023-01-05 11:27

语音识别入门第七节：语言模型

语言模型与评价方法平滑算法拉普拉斯平滑古德图灵平滑插值与回退卡茨平滑克奈瑟-内平滑语言模型的存储格式——APRAFormat及工具包RNN语言模型其他语言模型思想简介大词汇量连续语音识别梳理统计语言模型一个统计语言模型包含一个有限集合VVV，和一个函数p(x1,x2

安静_xju·2023-01-05 11:22

机器学习中的高斯分布

如下图所示，为数据集的散点图、数据集的特征X1和特征X2的分布情况以及类别1和类别-1的特征分布情况代码如下importpandasaspdimportmat

TingXiao-Ul·2023-01-05 11:12

每天五分钟机器学习：为什么多元高斯分布可以解决问题？

直观来看如果不使用多元高斯分布，此时的模型判定边界是如果使用多元高斯分布，此时的模型为蓝色的判定边界多元高斯分布的判定边界是斜着的，它自动捕捉特征之间的相关性（特征x1和特征x2是线性相关的y=kx的关系

幻风_huanfeng·2023-01-05 11:10

吴恩达神经网络和深度学习-week3-浅层神经网络的要点记录

下图详细描述了神经网络的主要构成：最左边是输入层，输入层的x1,x2,x3是样本x的三个特征值（上图只是一个样本的例子），例如：一张图片中，使用R、G、B三个通道的值来表示一个像素点，那么x1,x2,x3

m0_59838738·2023-01-05 09:19

scikit-learn线性模型之线性回归

在回归问题中，我们需要利用我们已知的特征x1,x2,...,xpx_1,x_2,...,x_px1,x2,...,xp去预测我们的目标变量yyy。注意这里yyy是连续变量。

曹文杰1519030112·2023-01-04 14:21

上采样-反置卷积&线性插值&反池化

10203015253520253010203030152535352025303020253030单线性插值：已知P1和P2坐标，坐标分别为(X1,Y1),(X2,Y2),要计算在【X1,X2】区间内的某一位置

无能者狂怒·2023-01-04 13:53

Non-maximum Suppression (NMS) 流程回顾

procedureNMS(dets,thresh):#dets->bboxes,thresh->filteriouthreshkeep=[]#alisttoputfinalpickedbboxindexesx1,y1,x2

TracelessLe·2023-01-04 11:29

线性代数复习第六章二次型

第六章二次型6.1基本概念和性质二次型的定义含有n个未知量x1,x2,...,xn的二次多项式f(x1,x2,...,xn)=∑i=1n∑j=1naijxixj,(aij=aji)称为实数域上的一个n元二次型

张小彬的代码人生·2023-01-04 08:45

第六章实二次型

实二次型6.1二次型的定义及其矩阵表示1.二次型的概念n个变量x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1,x2,...,xn的二次齐次多项式f(x1,x2,...,xn)=a11x12+

ben9518chen·2023-01-04 07:34

动手学习深度学习-softmax回归学习笔记

一、分类问题输入是一个2x2的灰度图像，每一个图像对应四个特征x1,x2,x3,x4，每一个图像属于类别"猫"，“鸡”，"狗"中的一个。

Moonpie小甜饼·2023-01-03 20:07

《动手学深度学习》-E2-2

1.创建TensorFlow一、x1=tf.constant(range(12))x2=tf.constant([1,2,3],[1,2,3])x3=tf.reshape(x1,(3,4))x4=tf.zeros

m0_37773168·2023-01-03 20:36

李沐动手学深度学习-06矩阵计算

06矩阵计算矩阵计算中最重要的就是矩阵的导数计算，这对于深度学习或者机器学习的训练与优化都是非常重要的依据如果dy/dx，如果y是一个标量，而x是一个向量，那么就需要使用y的这个表达式，对x1,x2全部求一次导

Allure丶憨憨·2023-01-03 20:05

torch.cat（）用法

torch.cat()是用来拼接tensor的语法：torch.cat（[x1,x2,...],dim=)x1,x2为要拼接的矩阵，dim为你指定拼接的维度，x=torch.randn(2,3,4)y=

一起躺躺躺·2023-01-03 19:56

实验四 SVM实验（模式识别与机器学习）

观察决策边界如何变化要求：实现linearKernel.m；实现visualizeBoundaryLinear.m函数中的部分代码linearKernel.mfunctionsim=linearKernel(x1,x2

Jin、焯·2023-01-03 13:30

matlab函数解释大全,matlab的函数解释

matlab的函数解释5.4三维图形5.4.1三维曲线plot3函数与plot函数用法十分相似，其调用格式为：plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n

LA05hiren·2023-01-03 11:26

子阵前缀和

题目：输入一个n行mm列的整数矩阵，再输入qq个询问，每个询问包含四个整数x1,y1,x2,y2表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。对于每个询问输出子矩阵中所有数的和。

守树人·2023-01-03 09:32

每天五分钟机器学习：非监督学习算法之异常检测算法是什么？

假如我们要检测汽车发动机是否是正常的，发动机的特征如下：X1=发动机运转时的震动X2=发动机运转时的转速x3=发动机运转时的耗油量…Xn=…假设现在我们有m个样本x(1)、x(2)...x(m)如果只考虑每个样本的两个特征

幻风_huanfeng·2023-01-03 09:58

从霍普金斯系数到k-means聚类再到轮廓系数

从而判断数据是否可以聚类霍普金斯系数的计算步骤：第一步：从所有样本中随机找n个样本点，然后为每一个点在整个样本空间(除了自己)中找到一个离他最近的点，并将并计算它们之间的距离xi,从而得到距离向量x1,x2

人生亦逝·2023-01-03 08:59

求X的平方的第n位整数位（C语言）

输出：在一行中输出1个整数，即x2的第n位整数位。

CS___001·2023-01-03 08:50

7.5_adagrad

举个例子，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1,x_2]^\top[x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:16

mysql批量更新方法

mysql版本为5.7.20隔离级别为rr，加锁场景的问题在mysql8.0.18中为复现方法一replaceinto批量更新原理：replaceintotable(col1,col2)values(x1,x2

jerry-89·2023-01-02 15:26

机器学习专栏——（五）线性模型之基础概念

假设有一个DDD维的样本x={x1,x2,...,xD}\bf{x}=\{x_1,x_2,...,x_D\}x={x1,x2,...,xD}，其线性组合表示为f(x;w)=w1x1+w2x2+...

CheckOneA·2023-01-02 13:02

【树莓派】 Python点灯程序的编写、部署、开机运行

What：硬件清单：树莓派4Bx1(未涨价前还没成为理财产品前420元购入)电阻1Kx2(并联500欧用，可以再小些，树莓派单口不超过16mA，总口和不超过50mA下进行)Ledx1（橙色小只）杜邦线公转母x2

#@(一-一)@#·2023-01-02 12:33

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