【X2】Qt学习

hadoop生态圈之hive面试（一）

问过的一些公司：头条，字节x2，阿里参考答案：1、为什么要使用Hive？
大数据小理·2022-12-21 04:04

朴素贝叶斯分类器数学原理

数学给定一个feature集合X=(X1,X2,X3,...,Xn)X=(X_{1},X_{2},X_{3},...,X_{n})X=(X1,X2,X3,...,Xn)标签YYY∈(y1,y2,...,
bee_yyy·2022-12-21 04:31

python的statamodels模块的VAR模型实例

importpandasaspdimportstatsmodels.apiassmimportnumpyasnp#其他包#创建数据t=300data=pd.DataFrame({'Y1':np.random.normal(0,1,t),'X1':-3*np.random.normal(0,1,t),'X2
江姐vior·2022-12-20 20:47

AI笔记: 数学基础之导数的应用：单调性、凸凹性、极值

导数应用之函数单调性通过函数的导数的值，可以判断出函数的单调性、驻点、极值点若导数>0,则单调递增若导数f(x1)+f(x2)2f(\frac{x_1+x_2}{2})>\frac{f(x_1)+f(x
Johnny丶me·2022-12-20 19:33

K-means聚类算法第5关：组合已实现的函数完成K-means算法

K-means聚类算法的流程如下：首先从数据集x1,x2,x3,…,xn中随机选择k个样本作为簇中心。然后，进入T轮迭代，在每个迭代中执行以下两个步骤。一、对于每个样本x
畜牧当道·2022-12-20 19:02

windows截图保存自动化脚本以及设置快捷键一键运行

1.获取需截图区域的左上（x1,y1）和右下（x2,y2）两个点的坐标importpyautoguiaspagx,y=pag.position()2.截图自动保存（img_save.py）importtimefromPILimportImageGrabimportosImgPath
咚咚锵咚咚锵·2022-12-20 14:06

k近邻推荐用到的各种距离

1kkk-近邻推荐原理2各种距离2.1欧几里得距离d12=(x1−x2)2+(y1−y2)2d_{12}=\sqrt{(x_{1}-x_{2})^2+(y_{1}-y_{2})^2}d12=(x1−x2
HenrySmale·2022-12-20 14:51

python线性回归实例_线性回归的几个例子

线性回归的概念：给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2)........(xm,ym)},向量x和结果y均属于实数空间R。“线性回归”试图学得一个线性模型以尽可能准确的预测实值进行标记。
weixin_39966922·2022-12-20 14:03

训练模型使用多块显卡GPU（亲测可用，详细说明）

首先在代码终端输入：CUDA_VISIBLE_DEVICES='X1,X2,X3'X1,X2,X3为当前可用显卡序号比如4，5，6然后在训练代码中调用模型.cuda时使用torch.nn.DataParallel
SetMaker·2022-12-20 11:35

期望、方差、协方差及相关系数的基本运算

期望定义设P(x)是一个离散概率分布函数，自变量的取值范围为{x1,x2,⋯,xn}。其期望被定义为：E(x)=∑nk=1xkp(xk)设p(x)是一个连续概率密度函数。
Julio_胡·2022-12-20 10:02

随机变量乘积的期望和方差

数学证明随机变量乘积的期望：已知两个随机变量x1x_1x1和x2x_2x2为相互独立,则x1⋅x2x_1\cdotx_2x1⋅x2的期望为E(x1⋅x2)=E(x1)⋅E(x2)\mathbb{E}(x
鬼道2022·2022-12-20 10:02

滑动窗口在原图上滑动的裁剪结果代码实现

defclip_boxes_graph(boxes,window):"""boxes:[N,(y1,x1,y2,x2)]window:[4]intheformy1,x1,y2,x2"""#Splitwy1
纸上得来终觉浅～·2022-12-20 09:25

如何理解对数似然损失函数

X=xk)=p(xk,θ),k=1,2…P(X=x_k)=p(x_k,\theta),k=1,2\dotsP(X=xk)=p(xk,θ),k=1,2…，其中θ\thetaθ是待估参数，则X1=x−1，X2
MD_·2022-12-20 08:07

随机森林评价变量重要性可以无条件信任吗？

1.代码思路与实现：生成三个自变量，x1,x2,x3:每个自变量根据正态分布（mean=0,sd=1）随机生成100个数值;x1<-rnorm(100,mean=0,sd=1)x2<-rnorm(100
道阻且长1994·2022-12-20 07:58

Matplotlib - 2. 绘制线 (line) / 点(marker)

【ps:至少我本人很喜欢归纳完的东西，感觉有条理】1.API格式及说明plot([x],y,[fmt],*,data=None,**kwargs)#同一个图绘制单线plot([x],y,[fmt],[x2
Aaron_neil·2022-12-20 04:26

pytorch 深度学习最简单的分类预测

用pytorch写一个最基本的分类模型，这里分类的数据是二维的[x1,x2]，假设为一类，为第二类。其实就是用一个圆将平面上的数据分为两类，圆内一类，圆外一类。预测时候给任意一个数据，判断是哪一类。
1731064109·2022-12-19 20:04

机器学习--线性回归

引入其中数据项为：工资与年龄目标：预测银行允许贷款的额度设h为额度，x1为工资，x2为年龄，使用线性拟合的方式,即找出一个平面使得额度的值都接近这个平面上的值，如图，可得出关系式为h(x)=θ0+θ1x1
冷月瞬逝·2022-12-19 17:40

bp神经网络实现人脸识别,卷积神经网络手势识别

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。
普通网友·2022-12-19 15:28

学习记录2-多元线性回归模型（附上python代码)

研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）,居民非商品支出X3（亿元）的关系。数据见表3-9。(1）计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。
醒醒起来学习·2022-12-19 12:50

人工神经网络的训练步骤,人工神经网络训练过程

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。
普通网友·2022-12-19 11:37

Python · 实现鼠标绘画

fromtkinterimport*就可以使用二、主程序fromtkinterimport*#导入模块defpaint(event):x1,y1=(event.x-0.1),(event.y-0.1)x2
老师好我叫余同学·2022-12-19 11:41

Week One - 3. Andrew Ng - 非监督学习

在上图中，我们对于数据的类别一无所知，现在只有x1和x2两个特征，对于无监督算法，我们能做的就是聚类。情景一:谷歌新闻每天都会收集成千上万的新闻，然后将他们聚合称为不同的类别，形成新闻专题。
ZenGeek·2022-12-19 10:55

【第一篇】Qt学习与使用---将数字转换成中文大写的形式

1.期望实现：数字===>中文大写如：123.0456===>壹贰叁点零肆伍陆12003045.678===>壹仟贰佰零万叁仟零肆拾伍点陆捌32012003045.678===>叁佰贰拾亿壹仟贰佰零万叁仟零肆拾伍点陆捌2.基本思路：2.1将数字分成四部分即：符号+整数+“点”+小数2.2查表拼接---将每一位的数字对应到汉字，将汉字拼接上去。整数部分有数值单位，小数部分不需要数值单位。数字表QSt
Kshine2017·2022-12-19 10:54

大数据挖掘实践——K-Means聚类算法

大数据挖掘实践K-Means聚类算法引言：有n个数据D={X1,X2,…,Xn}，我们想把这些数据分成K个类。这个问题的关键在于K为多大时分类是合适的，并且我们也不好选择一个好的初始点。
Chill-W·2022-12-19 08:27

搜索与回溯：子集和问题(subsum)

其中，S={x1，x2，…，xn}是一个正整数的集合，c是一个正整数。子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得子集S1和等于c。
nothing but nothing·2022-12-19 08:02

opencv+qt学习笔记四：模糊+形态学

这篇文章主要介绍图像模糊和形态学操作中用到的一些API。一、图像模糊均值模糊blur(Matsrc,Matdst,Size(x，y),Point(-1,-1));参数1：输入图片参数2：输出图片参数3：x*y大小的内核参数4：锚点（默认-1，-1）高斯模糊GaussianBlur(Matsrc,Matdst,Size(11,11),sigmax,sigmay);参数1：输入图片参数2：输出图片参数
·2022-12-19 07:51

【强化学习】重要度采样（Importance Sampling）

目录知识准备降低积分近似的方差当无法从原概率密度函数采样时...知识准备假设随机变量X的取值：x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx
sword_csdn·2022-12-19 00:35

牛顿插值法 matlab程序计算方法,牛顿插值法matlab程序

f[x1,x2,…xn+1](xx1)(xx2)…(xxn)注:牛顿插值法中,用到了插值公式%我们以二次牛顿插值公式为例解析牛顿插值法的matlab程序function[......MATLAB牛顿插值应用程序
Senvn·2022-12-18 17:04

【数值分析/计算方法】插值法及其余项MATLAB仿真实验

1、Lagrange插值法方法：对给定的n个插值节点x1,x2,⋯,xn以及它们对应的函数值y1,y2,⋯,yn，利用构造的n-1次Lagrange插值多项式，可以通过下面式子求得插值区间内任意x的函数值
真的是小恐龙吗？·2022-12-18 17:32

MATLAB之牛顿插值法

一、算法原理1、问题引入上一篇博客我们介绍了拉格朗日插值法，我们现在来回顾其定义：对于插值区间【a，b】上一系列插值节点x0,x1,x2,......xn及其函数值y0、y1、y2......yn；构造一个简单的简单易算的近似函数
天涯铭·2022-12-18 17:02

离散数据的求导-数学理论和代码实现(c++)

f(2)的二阶导数：f’(x2)=(f(2)-2*f(1)+f(0))/1
Nova555·2022-12-18 16:05

【Python】多种类直方图绘制demo

importseabornassnsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(0)x1=np.random.randn(50)np.random.seed(1)x2
Vincent__Lai·2022-12-18 15:59

解释最小二乘法（最小平方法）？

问题：对于一元线性回归模型,假设从总体中获取了n组观察值（X1，Y1），（X2，Y2），…，（Xn，Yn）。对于平面中的这n个点，可以使用无数条曲线来拟合。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值？综合
发狂的火龙·2022-12-18 13:25

SLAM 几何基础

a=(x1,y1,z1),b=(x2,
泠山·2022-12-18 11:51

主动配电网SOCP_OPF学习笔记（1）关于二阶锥

一、凸集（convexset）X1∈C，X2∈C，存在λ，0<λ<1，λx1+(1-λ)x2∈C恒成立二、凸函数对于x∈Rn(n维实向量空间),f(x)的上方图定义为:epi(f)={f(
电气111·2022-12-18 10:39

线性规划单纯形法python实现

已是标准形式)：maxz=1500x1+1000x2maxz=1500x_1+1000x_2maxz=1500x1+1000x2{3x1+2x2+x3=652x1+x2+x4=403x2+x5=75x1,x2
梓铭zyb·2022-12-18 10:04

单纯形法python_单纯形法Python实现(一)

fromsympyimport*fromsimpleximport*defexample_0():x1,x2,x3=symbols('x1,x2,x3')obj=-3*x1+x2+x3variables
weixin_39630744·2022-12-18 10:02

机器学习（周志华） 第十三章半监督学习

》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter13文章目录1半标记样本2生成式方法3半监督SVM4图半监督学习5基于分歧的方法6半监督聚类1半标记样本我们有训练样本集Dl={(x1,y1),(x2
YJY131248·2022-12-18 10:13

半监督学习 机器学习第十三章

前言涉及概念1.有标记样本：对每个xi都有一个yi与其对应；Dl={（x1，y1），（x2，y2），……，（xl，yl）}
不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-12-18 10:12

对神经网络进行学习

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重。图中的○称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1、w2x2）。
小灰机的记录本·2022-12-18 09:59

训练神经网络的详细步骤,人工神经网络训练过程

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。
普通网友·2022-12-18 09:26

[一起学BERT]（一）：BERT模型的原理基础

Self-Attention机制理论①首先将x1、x2两个词进行编码得到向量②编码后的向量乘以对应的权重矩阵，得到每个词的三个特征矩阵Q、K、V③计算第一个词的时候通过q1*k1、q1*k2、q1*k3
笼中小夜莺·2022-12-17 19:34

Python-算法思维4.3.2 二分法求方程的根

第1关：给定方程给定单调上升区间方程的根函数f(x)=x2−10x+3在区间[8,12]单调上升且与x轴相交，求解该近似解，要求精度0.0001，即|f(x)|0.00001:iff(a+0.000001
Meropidae·2022-12-17 17:29

Python turtle 绘制抛物线

Pythonturtle绘制抛物线具体实现调用示例Pythonturtle库未提供画抛物线的函数，但可通过解析函数（y2=2pxy^2=2pxy2=2px，x2=2pyx^2=2pyx2=2py）描点连线实现抛物线的绘制
小喾苦·2022-12-17 14:22

python matplotlib画抛物线和一次函数图像

画出两个函数y1=x1，y2=x2**0.5在范围{(x1,y1)|1<=x<=2,x1**0.5<=y<=x1}，{(x2,y2)|2<=x<=4,x1**0.5<=y<=2x1**0.5}内的图像，
大橘家·2022-12-17 14:51

模式识别（二）特征矢量与空间

1.2特征矢量和特征空间a.特征矢量：一个分析对象的n个特征量测值分别为x1,x2,x3,xn，它们构成一个n维特征矢量x，x=（x1,x2,x3,xn）T,x是原对象（样本）的一种数学抽象，用来代表原对象
两个鼻孔的猪·2022-12-17 13:07

多元线性回归推导

如果因变量YYY与自变量X1,X2,⋯ ,XpX_1,X_2,\cdots,X_pX1,X2,⋯,Xp之间满足如下关系：Y=β0+β1X1+⋯+βpXp+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\cdots
Kevin Davis·2022-12-17 12:03

【《深度学习入门》—— 学习笔记（一）】

x1,x2是输入信号；w1,w2是权重；y是输出信号。感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。也就是说，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。
机电恐龙·2022-12-17 11:12

POD模式分解

通过试验或数值仿真得到的N个时刻快照,可以写成从1到N时刻的快照序列形式,即{x1,x2,
weixin_44021967·2022-12-17 10:09

Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution

首先将H∗W∗3H*W*3H∗W∗3的图片经过特征提取模块（比如2017年ESDR的残差网络，2018年RDN的稠密残差网络），得到相同尺寸的H∗W∗CH*W*CH∗W∗C的特征图；然后再经过上采样模块（x2
理想很丰满，现实很骨感·2022-12-17 09:17
上一页 48 49 50 51 52 53 54 55 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他