混合高斯建模第7页

【2024国赛E题】高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题思路和参考代码

⛄一、思路与参考代码点击下方，即可订阅专栏2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）1：订阅此专栏，即可见解题思路+参考代码+参考论文+一次付费+持续更新！

海神之光·2024-08-31 17:26

大语言模型原理与工程实践：混合微调策略

大语言模型原理与工程实践：混合微调策略作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展，大语言模型（

AGI通用人工智能之禅·2024-08-31 15:13

超级好吃的蒜香鸡排，蒜香浓郁，肉嫩多汁，好吃到停不下来。

_腾讯视频今天做一款简单的蒜香鸡排，外层的蒜香浓郁，混合着肉嫩多汁的鸡肉。好吃到停不下来，隔着屏幕都能闻到香味。

宅家吃货JACKERLU·2024-08-31 15:28

【2024国赛B题】高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题思路和参考代码（进群获得）

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海神之光·2024-08-31 13:23

分子间隙

首先，我们假设是有间隙的，我们把十毫升的水和五毫升水和五毫升酒精比较他们的体积，发现酒水混合物的体积比纯水小所以水分子之间是有空隙的。那么，其他物质的分子之间有没有间隙呢？

侠客涂·2024-08-31 12:19

关于springboot持久层框架mybatis+jpa组合使用

一、简介JPA和MyBatis各有各的好处，混合食用效果更佳。

小码农吗·2024-08-31 12:51

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果

创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

java写入word表格(poi-tl)

1.导入依赖com.deepoovepoi-tl1.12.02.代码自己创建模板。

柴米油盐那点事儿·2024-08-31 04:21

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础

石溪·2024-08-31 04:51

高斯分布推导

GaussianDistribution基础概念：似然性：用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn，利用fDf_DfD计算出其似然函数：L(

章靓·2024-08-31 04:49

一维/二维高斯分布的负对数似然推导

参考wikipediaMultivariatenormaldistribution及Normaldistribution基础公式多元高斯分布公式f(X)=f(x1,x2,...,xk)=1(2π)k∣∑

lainegates·2024-08-31 03:48

My Batis框架初级知识

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录一、Mybatis概述1、概念2、持久层3、JavaEE三层架构：4、框架二、JDBC缺点编辑1、硬编码2、SQL语句3、操作繁琐三、使用步骤1.创建表2.创建模块

Faye_xue·2024-08-30 21:05

数学建模—SPSS学习笔记

1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。条件二：样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大（不能包含离群点或异常值）。条件三：每组样本之间相互独立。条件四：皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据（两个对象）之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX

shellier·2024-08-30 17:44

作业

混合现实可以说是三者当中最不为人所知的，但有意思的是，它可能是进入主流市场最容易的方式。混合现实的关键词是灵活性，它试图把VR和AR的优点集于一身。

心墙内外·2024-08-30 11:49

数学基础 -- 线性代数之行阶梯形

矩阵经过行变换（如高斯消元法）后可以转换为行阶梯形，它具有以下特点：行阶梯形的定义零行在矩阵的底部：矩阵中如果存在一行全为零的行，这些行必须在矩阵的最下方。

sz66cm·2024-08-30 09:50

神经网络分类任务python入门

目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程

三十度角阳光的问候·2024-08-30 05:24

自制奶茶

关键在于茶味要足因为奶只需要一些就有非常浓郁的奶味了但是茶叶不一样，必须要非常多，并且熬煮较长一段时间才能有茶味观看市面上常见的奶茶教程通常来说是用红茶加上牛奶但是按照中国人的习惯喝绿茶更为常见绿茶一定要放在锅中多煮一会然后用纱布/滤网过滤后再加入牛奶混合

记录琐碎·2024-08-30 01:00

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。

SEU-WYL·2024-08-30 01:26

2018-01-26

今天是机械培训第二十七天，今天完成了所有装配图和零件图的标注，下午开始做ppt.本次课设基本结束了，这段时间基本学会了建模和出图。这两天再学一下爆炸图，完善ppt.图片发自App

鑫儿luna·2024-08-30 00:33

探秘Appium：自动化移动应用测试的新篇章

探秘Appium：自动化移动应用测试的新篇章项目简介Appium是一个开源的自动化测试框架，它允许开发者对原生（Native）、混合（Hybrid）以及移动Web应用程序进行自动化测试。

房耿园Hartley·2024-08-29 20:51

4.2 python获取单元格的属性

row_absolute，column_absolute,include_sheetname,external):Range对象的get_adress()函数用于按照指定格式返回单元格区域的地址，如绝对引用，相对引用，混合引用等格式的地

luckyflyyy·2024-08-29 19:12

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的

zygswo·2024-08-29 18:39

Python实现分水岭图像分割算法

、引言二、分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算梯度图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五、应用场景：细胞图像分割1.读取细胞图像2.应用高斯模糊去除噪声

闲人编程·2024-08-29 16:29

视频图像处理基础--运动目标检测与识别

运动目标检测与识别--帧差法2.1帧差法2.2算法原理2.3利用帧差法进行目标检测的方法2.4相邻帧帧间差分法的优势和不足2.5改进的帧间差分法三、运动目标检测与识别--背景减法3.1背景减法3.2算法原理3.3背景建模方法

小豆包的小朋友0217·2024-08-29 16:58

matlab 与VS 混合编程

在matlab中添加vs程序时，vs中可能依赖一些库，比如opnecv，这时在用mex编译时遇到找不到头文件；需要向matlab中添加vs里包含的头文件include和lib；有两种解决方法：第一，添加到mex配置文件中；在matlab目录下bin/win64/mexopts/msvc100opts.bat用编辑器打开，在INCLUDE和LIB里分别添加响应的文件路径，用分号隔开；第二，在.m文件

feiyang2010jin·2024-08-29 16:27

SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术

【案例实践】：1)遥感产品和SWAT模型快速建模2)基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征3)基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响5)坡度划分原理及其对模型不确定性的影响

科研的力量·2024-08-29 15:47

基于xr-frame实现微信小程序的人脸识别3D模型叠加AR功能（含源码）

前言xr-frame是一套小程序官方提供的XR/3D应用解决方案，基于混合方案实现，性能逼近原生、效果好、易用、强扩展、渐进式、遵循小程序开发标准。

十幺卜入·2024-08-29 14:13

计算机毕业设计之基于Python的旅游景点评论内容分析与研究

此外，还运用词云、主题建模等手段来探索游客评论中的关键词汇和讨论主题

微信bishe58·2024-08-29 10:49

Halcon经典的边缘检测算子

1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个

看海听风心情棒·2024-08-29 09:12

基于Angular技术的MES系统基础管理功能的实现

利用Thingsboard平台和Angular技术实现MES系统基础模块中的工厂建模功能。构建工厂中车

计算机程序设计开发·2024-08-29 09:40

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2

众乐认证·2024-08-29 08:05

买电脑如何选择显卡？

专业图形工作者（如视频编辑、3D建模等）：同样需要高性能显卡，且可能需要考虑显卡的专业优化和稳定性。了解显卡性能：GPU型号：NVIDIA和AMD是市场上的两大主流品牌，NVIDI

是毛毛吧·2024-08-29 07:57

Spark MLlib 特征工程系列—特征转换VectorSizeHint

在一些特征转换和建模过程中，要求输入的向量必须有固定的大小。当数据中包含不同大小的向量时，Spark可能无法自动推断出向量的正确大小。

不二人生·2024-08-29 03:56

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法

方世恩·2024-08-29 01:45

设计模式反模式：UML图示常见误用案例分析

特别是在使用UML（统一建模语言）图示时，这些误用表现得尤为明显。本文将通过几个具体的案例

hai40587·2024-08-28 22:50

【Node.js 常用命令（第五篇）】揭秘Node.js：掌握这些常用命令，让你在开发路上风生水起！

经典的任务运行器123.webpack-merge-合并Webpack配置124.node-gyp-Node.js原生扩展编译器125.socket.io-实时应用框架126.mongoose-MongoDB对象建模工具

雷神 Leo·2024-08-28 21:15

基于用户的协同过滤以及ALS的混合召回算法

文章目录需求基于用户的协同过滤基本步骤相似度计算代码示例(使用余弦相似度)基于用户的协同过滤的缺点实际推荐系统中的替代方案ALSuserBaseCF+ALS混合推荐设计代码说明需求要将基于用户的协同过滤

山水阳泉曲·2024-08-28 20:37

收藏：登顶GitHub Trending，开源工具MinerU助力复杂PDF高效解析提取

MinerU不仅能将混合了图片、公式、表格

jackyrongvip·2024-08-28 16:38

python调用statsmodels模块实现整合移动平均自回归模型(ARIMA)——以预测股票收盘价为例.md

文章目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模，ARIMA适合短期预测，因此输入为15个数据，输出为1个数据程序输入：原序列，

爆米LiuChen·2024-08-28 14:28

c++调用python和numpy混合编程

目录1.cmake配置2.python脚本3.c++头文件初始化4.c++调用python中的函数，实现功能参考在现代软件开发中，跨语言编程和混合编程的需求日益增长。

AIVoyager·2024-08-28 14:58

Focus Corona第6天作业#何一味Corona渲染课

：普通布料（有了颜色的布料贴图）：漫反射想都不要想，直接合成贴图，三步曲,主要模拟高光变化，增加细节，更有质感第二层，S型第三层,山型下面就是凹凸通道里边加布料的纹理和折痕，因为是两种效果一起，所以用混合贴图所以

Focus_8490·2024-08-28 13:45

数学建模学习（123）：使用Python实现ARAS方法进行多准则决策实战

文章目录1引言1.1简介1.2ARAS方法的基本原理2.案例分析：设备采购决策2.1.数据集的构建2.2权重的设定2.3.准则类型的设定2.4.ARAS方法实现2.5.结果分析1引言1.1简介多准则决策分析（MCDA）是一种用于帮助决策者在多个备选方案和多个相互冲突的准则中选择最佳方案的工具。在实际应用中，决策问题通常涉及多个复杂因素，如成本、质量、风险等，这些因素在不同的决策情境下具有不同的重要

川川菜鸟·2024-08-28 11:40

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2训练集和验证集6.1.3三层BP神经网络结构6.1.4BP神经网络的参数6.1.6相关性分析6.2小波神经网络预测模型6.2.1小波神经网络的结构6.2.2小波神经网络的基函数6.2.3小波神

格图素书·2024-08-28 09:28

FlexSim：FlexSim仿真优化方法与策略

FlexSim的核心优势在于其直观的用户界面、强大的建模功能和深入的分析工具，使得即使是复杂的系统，也能被精确地建模和优化。FlexSim界面与

kkchenjj·2024-08-28 08:25

达梦数据库系列—4.用户权限管理

用户管理系统口令策略创建用户修改用户密码用户锁定和解锁删除用户密码带有特殊字符的登录处理SYSDBA的密码忘记用户资源限制2权限管理创建角色角色的禁用权限/角色的分配权限/角色的回收权限转授查看权限3模式管理用户与模式的关系创建模式

奥德彪的蕉·2024-08-28 07:48

双臂机器人协作/合作阻抗建模及其控制实现（Dual-Arm Cooperative）

机器人阻抗控制是一种基于力的控制方法，其核心在于通过调整机器人的阻抗特性（如刚度、阻尼等），使机器人在与环境交互时能够表现出特定的力学行为。以下是对机器人阻抗控制的详细解析：一、定义与内涵机器人阻抗控制是指通过调整机器人的阻抗特性（如刚度、阻尼等），使机器人在与环境交互时能够表现出适当的力学行为。这种控制方法使机器人能够根据外界的力或力矩变化做出适应性的响应，从而更好地适应不同的工作环境和任务需求

FL17171314·2024-08-28 05:04

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

我的朋友回来了12

其实我俩并不是一个班的，大一报到时去晚了，被分到一个混合宿舍，由于住在一起，比起同班其他的同学关系好多了。

肖阿莫·2024-08-28 00:49

verilog中 blocking assignment 和non-blocking assignment的区别（阻塞赋值和非阻塞赋值的区别）

阻塞赋值与非阻塞赋值：1.阻塞赋值“=”（组合逻辑电路），非阻塞赋值“<=”（时序逻辑电路）；2.Verilog模块编程的8个原则：(1)时序电路建模时，用非阻塞赋值。

Lambor_Ma·2024-08-27 22:14

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