【X2】Qt学习

BP神经网络能做什么？

一.问题：已知系统A有一个输出y，它受输入x1和x2的影响。当知道x1和x2的值时，求y的值。二.难点：由于不知道系统的内部构造关系，因此不能用基于机理分析的方法获得y与x1,x2之间的数学表达式。
老饼讲解-BP神经网络·2022-11-19 04:28

深度学习入门——感知器实现逻辑电路

1.与门、与非门、或门与门真值表：与非门真值表：或门真值表：perceptron.py:importnumpyasnp#使用权重和偏置实现逻辑电路defAND(x1,x2):"""与门"""x_input
我是小杨我就这样·2022-11-19 04:45

求勒让德n阶多项式、图像及求导 python实现

勒让德方程ddx[(1−x2)dy(x)dx]+l(l+1)y(x)=0勒让德方程\frac{d}{dx}[(1-x^{2})\frac{dy(x)}{dx}]+l(l+1)y(x)=0勒让德方程dxd
聪明乖巧的小狮子·2022-11-19 03:52

目标检测（4）—— 经典算法和常用指标

深度学习的经典算法two-stage（两阶段）：RCNNone-stage（一阶段）：YOLO，SSD（这个好像很牛）one-stage：将图片输入到CNN里，经过特征提取，输出4个值，得到框的x1,y1,x2
莫听穿林打叶声@·2022-11-19 03:34

深度学习入门 感知机

defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=w1*x1+w2*x2iftmptheta:return1importnumpyasnpx=np.array([0,1]
樱武苏·2022-11-19 02:22

深度学习入门-感知机

2、感知机实现与门defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=x1*w1+x2*w2iftmptheta:return13、导入权重和偏置将2.1公式中的θ换成−b
侯一鸣Supermonkey·2022-11-19 02:15

深度学习入门笔记：感知机

x1，x2是输入信号。y是输出信号。w1、w2是权重（w是weight的首字母）。每个变量都有权重，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。图中的○称为“神经元”
问安Coding·2022-11-19 02:39

【数值分析】解线性方程组的迭代法(雅可比迭代法)

前言在计算大型稀疏矩阵方程组时，利用迭代法往往比较合适本文将介绍雅可比迭代法及对应matlab代码迭代公式对线性方程Ax=bAx=bAx=b，有雅可比迭代公式：{x(0)=(x1(0),x2(0),⋯ 
George Steven·2022-11-19 02:31

机器学习实战——python实现DBSCAN密度聚类

算法过程输入：样本集D={x1,x2,...,xm}邻域参数
chenge_j·2022-11-19 01:59

高斯混合模型（GMM）与期望最大化算法（EM）

那么，如果我们对信源S{S}S进行多次独立同分布采样，并且得到了一系列的随机样本，其样本值为X={x1,x2,…
峡谷相对论·2022-11-18 11:39

【明日方舟 人工智能】在罗德岛学习人工智能的日子 （一）

K值近邻算法某样本在特征空间中如果有一个与其最相似的样本属于某个类别，那么这个样本也是属于这个类别比如距离：p=(x1−x2)2+(y1−y2)2p=\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2
广安带专人·2022-11-17 17:34

python 两个类的距离定义方法_距离度量以及python实现(二)

(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：(2)两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦类似的，对于两个n维样本点a(
weixin_39683163·2022-11-17 11:57

机器学习——主成分分析（PCA)

importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromnumpyimportlinalgnp.random.seed(2)#构造数据集x1=[iforiinnp.arange(1,10,0.1)]x2
Cpsu·2022-11-17 11:50

机器学习——感知机及K近邻

importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltnp.random.seed(3)#其实这里应该用x1=np.linspace(0,5,50)#X轴数据集x1=[iforiinnp.arange(0,5,0.1)]#正样本数据集x2
Cpsu·2022-11-17 11:50

机器学习之Kmeans算法推导(EM算法)以及python实现

参考资料李航博士的《统计学习方法》这篇文章增加了EM算法推导以及Python实现1.Kmeans算法的推导模型：给定nnn个样本集合X=x1,x2,...,xnX={x_1,x_2,...,x_n}X=
董蝈蝈·2022-11-17 07:27

pytorch:norm/argmax/argmin/topk/kthvalue以及比较函数

importtorchnorm范数||x||p=(||x1||p+||x2||p+…+||x3||p)1/p1范数：所有元素绝对值相加2范数：所有元素平方和开根号∞范数：所有元素绝对值中的最大值a=torch.randint
缦旋律·2022-11-16 18:17

PID闭环控制算法解析(最透彻)

就是对输入偏差进行积分运算DDerivative（微分）对输入偏差进行微分运算P(比例),I(积分),D(微分)环节P环节作用：对当前时刻的偏差进行比例放大采样序列：系统中每个时刻采集回来的当前值，最终得到：“X1、X2
肥肥胖胖是太阳·2022-11-16 17:40

torch.pairwise_distance(): 计算特征图之间的像素级欧氏距离

文章目录torch.pairwise_distance(x1,x2)使用示例1使用示例2正确性检查程序1程序2torch.pairwise_distance(x1,x2)这个API可用于计算特征图之间的像素级的距离
我是大黄同学呀·2022-11-16 17:57

整数线性规划实现（matlab分枝界定法）

文章目录一、本次问题1.利用第一天所学知识求解：2.本题理解：（1）分支界定法背景：基本理论（解题步骤）：求解实现1：1.第一步2.第二步3.第三步4.第四步结论：综上，最优解：x1=4，x2=2；最优值
洋洋菜鸟·2022-11-16 13:56

概率论笔记—多维随机变量及其分布

目录一、多维随机变量二、二维离散型随机变量三、二维连续型随机变量一、多维随机变量①如果X1,X2,⋅⋅⋅,XnX_1,X_2,···,X_nX1,X2,⋅⋅⋅,Xn是定义在同一个样本空间Ω\OmegaΩ
Ta o·2022-11-16 11:32

echarts中几种渐变方式的具体实现方式

方式一：线性渐变：newecharts.graphic.LinearGradient(x,y,x2,y2,off
·2022-11-15 18:08

C++桌面应用开发（Qt学习）——QMainWindow（1）

QMainWindow（1）QMainWindow是一个为用户提供窗口程序的类，包含一个菜单栏（menubar）、多个工具栏（toolbar）、多个铆接部件（dockwidgets）、一个状态栏（statusbar）及一个中心部件（centralwidget），是许多应用程序的基础，如文本编辑器，图片编辑器等。菜单栏菜单栏最多有一个QMenuBar*bar=MenuBar();//创建菜单栏set
尐鸣·2022-11-15 14:58

2022年（2023届）西电计算机保研经历分享（清深、自所、计算所、浙科南、北航、哈工等）

个人背景学校及专业：西安电子科技大学计算机科学与技术（大数据方向）成绩排名：3/141（夏令营），3/142（预推免）四六级：CET4621，CET6609个人荣誉：国家奖学金x2、优秀共青团员竞赛：数模美赛
Polaris_T·2022-11-15 07:19

一、基础知识(2)-凸集、凸函数

一、凸集1.1凸集的相关定义凸集定义：x1,x2∈C⇒θx1+(1−θ)x2∈C,∀0≤θ≤1x_1,x_2\inC\Rightarrow\thetax_1+(1-\theta)x_2\inC,\forall0
nefu_0iq·2022-11-14 13:11

深度学习之梯度

(矢量)二、实例函数z=y2−x2z=y^2-x^2z=y2−x2偏导数:∂z∂x=−2x\frac{\partialz}{\partialx}=-2x∂x∂z=
nefu_0iq·2022-11-14 13:40

machine learning学习笔记（三）正则化

有部分原因就是x1,x2,x3…一大堆特征太多了（一个x代表一个特征）假设有一个只有两个特征x1,x2的模型算出来的非线性方程是↓把模型得到的每个项的参数写成一个矩阵ww0不计入，一个常数，写在外面就行
水母君98·2022-11-14 10:50

《统计学习方法》第二章习题

2.1验证感知机为什么不能表示异或设有样本点x1=(0,0),x2=(0,1),x3=(1,0),x4=(1,1)，则由异或的性质得各样本点的输出为y1=0,y2=1,y3=1,y4=0，所以x1和x4
Hilbob·2022-11-14 09:07

统计学习——最小二乘法

现在有多组观测值((x1,y1),(x2,y2),(x3
嘚嘚鸟·2022-11-14 07:58

线性模型——最小二乘法，梯度下降，线性回归，logistic回归

线性模型——最小二乘法，梯度下，线性回归，logistic回归（逻辑回归）（一）基本形式线性模型：给定d个属性描述的示例X=(x1;x2;……;xd)（X为列向量），xi是第i个属性上的取值。
謙卑·2022-11-14 07:24

机器学习中的数学知识——最小二乘法

设(x,y)(x,y)(x,y)是一对观测量，且x=[x1,x2,...,xn]T∈RN，y∈Rx
qq_37791263·2022-11-14 07:53

SVM求硬间隔最大超平面

SVM求硬间隔最大超平面题目描述解法Reference题目描述正例点x1=(3,3)Tx_1=(3,3)^{T}x1=(3,3)T,x2=(4,3)Tx_2=(4,3)^{T}x2=(4,3)T,负样例点
换个名字就很好·2022-11-14 07:47

Qt学习之Graphics View框架（实现开机动画）

目录一、实现效果二、图元、视图、场景简单介绍1、相互关系2、头文件3、实现流程三、代码实现1、自定义一个Item（图元）1.1新建一个类myItem继承于QGraphicsItem1.2myItem头文件（.h）1.3重载构造函数1.4boundingRect函数以及paint函数实现1.5advance函数实现1.6完整代码（.cpp）2、自定义一个view（视图）2.1新建一个类Welcome
似末·2022-11-13 21:10

计算几何求线段与交点

设两点坐标分别为(x1,y1),(x2,y2)(x_1,y_1),(x_2,y_2)(x1,y1),(x2,y2)，解析式为ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0则直线斜率为y2−y1x2
tanjunming2020·2022-11-13 11:39

原型聚类（K-means聚类、LVQ、高斯混合聚类）

转自：周志华《机器学习》第9章转自：http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/88527461、K-means有样本D（x1,x2,...,xn
intelligence1994·2022-11-13 10:42

机器学习-聚类(混合高斯算法)

根据数学期望的性质：推导协方差为：2，协方差矩阵：对多维随机变量X=[X1,X2,X3,...,Xn]，我们往往
SongEsther·2022-11-13 10:10

《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第三章线性模型

，就应该静下心来学习第三章线性模型3.1基本形式线性模型(linearmodel)就是试图从由d个属性描述的示例中通过训练试图去学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数一般用向量形式写成x=(x1,x2
Sundm@lhq·2022-11-13 00:29

Qt学习之路

这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入简述发福利了、发福利了、发福利了，重要的事情说
要做一棵树·2022-11-12 16:28

QT学习之路2 学习笔记

QT学习之路2学习笔记1.Qt是一个著名的C++应用程序框架。你并不能说它只是一个GUI库，因为Qt十分庞大，并不仅仅是GUI组件。
寒沙细细入江流·2022-11-12 16:57

线性回归模型

给出数据集D={(x1,y1),(x2,y21),⋯ ,(xm,ym)}D=\left\{(\boldsymbol{x}_1,y_1),(\boldsymbol{x}_2,y_21),\cdots,(\
电器爆破专家·2022-11-10 14:53

使用python画3D立体爱心

2.立体爱心面公式(x2+94y2+z2−1)3−980y2∗z3−x2∗z3=0(x^2+\frac{9}{4}y^2+z^2-1)^3-\frac{9}{80}y^2*z^3-x^2*z^3=0(x2
弦masamasa·2022-11-10 08:41

2022-11-08 0.29 小跌-上行-X2

景气指数:0.29基本金属2.82+贵金属2.53+黄金2.52风电-3.33航空-1.94军工-1.73新闻：珠海航展，进博会主力流-97.05亿1437亿-1534亿看跌率60%波动率-=-=-=-=-=-=-=rank收益弹压最值1/6宝盈盈润纯债0.4006242y:4.68w:0.03m:0.43d:0.02弹:-0.10+:0.89-:0.8-:0.01+:0.04A:4.02/6诺德
AustinPup·2022-11-10 06:20

机器学习-贝叶斯分类算法与应用

概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性[dht1]此处要想真正理解，需要有概率论的基础知识P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2
BoltBear·2022-11-09 12:47

K-Means简记

数学原理给定n个观察点X1,X2,...,Xn其中每个观察点Xi都是d维向量，也就是说，只要把我们的任何一条数据预处理到d维空间，使得每个|Xi|=d,举个例子就
iterate7·2022-11-08 18:24

线性回归模型

线性回归模型·给定有d个属性（特征）描述的示例x=(x1;x2;…xd),其中xi是x在第一个属性（特征）上的取值，线性模型（linearmodel
pythonSuperman·2022-11-08 13:11

机器学习（一）——聚类

（2）符号描述假定样本集D={x1,x2,⋯ ,xm}D
冠long馨·2022-11-08 13:41

机器学习——聚类算法总结(一)

聚类算法的一般形式为：给定样本集D=[X1,X2,...,Xm]D
隔壁的NLP小哥·2022-11-08 13:40

【SAS NOTES】转载 sas函数&模块

MAX(x1,x2,…,xn)求所有自变量中的最大一个。MIN(x1,x2,…,xn)求所有自变量中的最小一个。MOD(x,y)求x除以y的余数。SQRT(x)求x的平方根。
weixin_34124939·2022-11-08 09:29

Python计算余弦相似度

如下图，向量a=[x1,y1],b=[x2,y2]\boldsymbola=[x_1,y_1],\boldsymbolb=[x_2,y_2]a=[x1,y1],b=[x2,y2]sim(a,b)=cosθ
机器学习Zero·2022-11-08 08:05

椭圆曲线java实现_椭圆曲线算法的基本原理及实现

椭圆曲线方程的一般形式：y^2=x^3+a*x+b，其中要求满足不等式4*a^3+27*b^2≠0例如：y^2=x^3+x+1mod232)椭圆曲线上的点的加法公式(适用于P≠Q的情况)：设P=(x1,y1)，Q=(x2
weixin_39556853·2022-11-07 23:07

线性回归公式推导

推导线性回归线性回归问题就是利用一个线性的方程对已有的数据点进行拟合，目的是当拟合成功后，给你一个新的数据可以利用该线性方程得到较为准确的预测；假设，我们现在又数据集X={x1,x2,......,xm
weixin_45180140·2022-11-07 10:41
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