逼近

《高等数学》（同济大学·第7版）第十二章 无穷级数 第四节函数展开成幂级数

(x-x_0)^n这个多项式是f(x)在x_0处的最佳逼近多项式。泰勒级数：当n→∞时，若泰勒多项式的余项R_n(x)→0，则f(x
·2025-07-01 03:20

《高等数学》（同济大学·第7版）第十二章 无穷级数 第五节函数的幂级数展开式的应用

一、幂级数展开的核心作用幂级数展开不仅是理论工具，更是解决实际问题的计算利器，主要应用包括：近似计算：用多项式逼近复杂函数（如计算函数值、积分值）。
没有女朋友的程序员·2025-07-01 03:20

牛客AI面试「情景模拟」独家首发，将能力验证从“说”变为“做”

牛客AI面试情景模拟逼近真实职
牛客企业服务·2025-07-01 01:41

解释神经网络的普适逼近定理（面试题200合集，中频、实用）

神经网络的普适逼近定理（UniversalApproximationTheorem,UAT）是理解为什么神经网络如此强大和灵活的理论基石之一。
快撑死的鱼·2025-06-30 13:13

Java--方法递归

4.递归必须向退出递归的条件逼近，否则就是无限递归，5.当一个方法执行完毕，或者遇到retur，
·2025-06-30 08:14

庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述）

数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛，就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。
超自然祈祷·2025-06-29 16:24

Open3D 进阶（31）渐进三角网(PTD)地面滤波

2、实现流程  PTD的核心思想是迭代加密三角网，逐步逼近真实地形：实现流程主要包括以
点云侠·2025-06-29 10:44

随机近似算法：步长序列选择的理论与金融实践

1.随机近似算法的数学框架随机近似算法通过随机样本的迭代更新逼近目标参数，其核心迭代式为：θn+1=θn+an(Yn−g(θn))\theta_{n+1}=\t
·2025-06-29 07:50

RK3399 驱动开发 _ 07 - ADC 开发

一、ADC简介RK3399板卡上常见的AD接口有2种：温度传感器(TemperatureSensor)、逐次逼近ADC(Successi
chenkanuo·2025-06-28 09:41

FPGA与Verilog实现的Cordic算法测试项目

该算法通过迭代过程逼近目标值，无需乘法器，从而减少了硬件资源消耗并提高了效率。在实现时需要考虑位宽、迭代次数和误差处理等因素，以
weixin_42668301·2025-06-27 04:01

GBDT：梯度提升决策树——集成学习中的预测利器

核心定位：一种通过串行集成弱学习器（决策树）、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法，在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。
大千AI助手·2025-06-25 23:42

技术Q&A | ADC/DAC芯片测试研讨会笔记请查收！

主要支持三类主流ADC芯片：Pipeline型、逐次逼近型（SAR型）
德思特·2025-06-25 14:33

如何将递归转换为循环

动机递归效率没有循环高，有额外的方法调用开销堆栈溢出（stackoverflow）递归有时挺难理解（不过很多算法用递归最容易实现）直接法首先找到递归的结束条件，并且每次递归调用肯定是逼近结束条件（BaseCase
白酒永远的神·2025-06-25 04:50

传统蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数，通常配合表格化存储，因此无需环境模型且估计无偏，但只能处理有限状态-动作空间且方差较大

“深度蒙特卡洛”（DeepMonteCarlo,DMC）则保留“按回报直接更新”的思想，却用深度网络来逼近$Q(
强化学习曾小健·2025-06-24 23:19

简说 STM32的ADC

STM32F1ADC简介要点很好，你问的是逐次逼近型ADC（SARADC，SuccessiveApproximationRegisterADC）的工作原理。
·2025-06-21 21:00

为什么说大家低估了 AI 的实际使用规模？实际情况如何？

以Google为例，其AI交互处理的token数量从2024年4月的9.7万亿激增至2025年4月的480万亿以上，月处理量正快速逼近1千万亿的惊人规模。
·2025-06-20 15:42

深度学习——激活函数

深度学习——激活函数激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分，它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中，使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。
笨小古·2025-06-20 14:08

【打卡】基金金融问答

同步调用异步调用正则表达式Agent具体任务请添加图片描述任务3数据库内容解析SQLAgent任务1初始大模型与Agent大模型介绍GLM是智谱AI推出的新一代基座大模型，相比上一代有着显著提升的性能，逼近
来两个炸鸡腿·2025-06-19 21:05

FaceFusion 数字人测评：从技术表现到场景落地的多维实测分析

一、逼真度测评：逼近真人的视觉还原能力人脸融合精度FaceFusion通过深度学习模型（如关键点检测与3D面部建模）实现高维度特征对齐，在静态图像换脸中，五官定位误差可控制在像素级，尤其是眼周、唇线等细节区域的纹理融合几乎无明显割裂感
gogoMark·2025-06-19 18:45

泰勒展开式

通过泰勒展开，我们可以将一个函数在某点的值和导数信息转化为多项式，从而在该点附近对该函数进行逼近。
·2025-06-18 16:15

AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之数学基础 day26

导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。
Gsen2819·2025-06-18 13:52

AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之机器学习 day27-day60

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸优化、算法复杂度理论等多门学科。人工智能、机器学习与深度学习人工智能（AI）是计算机科学的一个广泛领域，
Gsen2819·2025-06-18 13:19

轮廓 裂缝修复 轮廓修复 填补孔洞 源代码

目录1.形态学闭合操作填补小孔洞完整代码：使用Douglas-Peucker算法对轮廓进行多边形逼近2.裂缝修复轮廓修复轮廓补全函数封装调用示例：1.形态学闭合操作填补小孔洞完整代码：importcv2importnumpyasnp
AI算法网奇·2025-06-17 01:44

软件设计11丨DSL：你也可以设计一门自己的语言

但通用程序设计语言无论怎样逼近要解决的问题，它都不可能走得离问题特别近，因为通用程序
程序员zhi路·2025-06-15 22:17

十七、【ESP32全栈开发指南：ADC接口使用】

一、概述ESP32集成两个12位逐次逼近型模数转换器（SARADC），共支持18个模拟输入通道：ADC1：8通道（GPIO32-GPIO39）ADC2：10通道（GPIO0、GPIO2、GPIO4、GPIO12
爱睡觉的王宇昊·2025-06-14 05:46

虚拟货币“合法化”时代来临，你却还在踩这些刑事雷？

首席数据官高鹏律师团队编著一、一场“合法化”的风暴正在逼近2025年5月，中国人民银行发布《关于加强数字货币监管的通知》，明确虚拟货币的“非货币属性”与“非法金融活动边界”，标志着中国对虚拟货币的监管从
数据与人工智能律师·2025-06-13 09:03

【异构计算架构】CPU/GPU/FPGA混合资源池

异构计算架构：CPU/GPU/FPGA混合资源池一、技术背景及发展二、技术特点三、技术实现细节四、未来发展趋势结语一、技术背景及发展随着摩尔定律逼近物理极限，单一架构的计算芯片已无法满足AI训练、科学计算
沐风—云端行者·2025-06-11 21:43

CVPR 2025 看点：扩散模型如何颠覆零样本学习

其核心思想是将数据分解成一系列的噪声步骤，然后通过反向过程还原回原始数据，因此被视为一种逐步逼近真实数据分布的有效方法。在零样本学习（Zero-Sh
Angelina_Jolie·2025-06-09 14:14

stm32—ADC和DAC

工作原理：STM32的ADC通常采用**逐次逼近型（SAR）**架构。其基本思想是通过一系列比较来逐渐逼近输入
君鼎·2025-06-08 23:27

c++算法学习5——贪心算法

一、贪心算法的原理贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前最优决策的策略，通过局部最优解的累积逼近全局最优解。
卫青~护驾！·2025-06-07 15:52

负能海引爆了宇宙？

临界点逼近：当λ不断减小（振动减弱），弹簧网的“抗拉强度”逼近极限——就像橡皮筋被拉到即将断裂的瞬间。物理本质：真空能量趋近于零时，时空结构达
qq_36719620·2025-06-04 09:36

艾尔登法环 黑夜君临/ELDEN RING NIGHTREIGN（更新：v1.01.1）

并肩而战与其他玩家合作，对抗逐步逼近的黑夜，以及潜藏其中的危险。成为英雄可操作角色各个都有独特的能力；通过团队合作，能力的效果会相得益
AABBCC103·2025-06-02 17:13

ADC -模数转换

ADC-模数转换-将模拟信号转换为数字信号目录ADC-模数转换-将模拟信号转换为数字信号STM32方面使用的AD转化方式是逐次逼近法ADC什么叫单次，连续，扫描，中断？
昵称p·2025-05-31 22:41

指数函数的泰勒展开可视化：从数学理论到Python实现

泰勒展开是数学分析中的核心概念，它将复杂函数表示为无限多项式级数形式，为函数逼近提供了强大工具。
老歌老听老掉牙·2025-05-31 18:45

基于Python的BP神经网络 XOR模拟器

通过构建这样一个模拟器，我们可以直观地观察到BP神经网络如何通过误差反向传播来调整权重，逐步逼近正确的分类结果。此外，
sj52abcd·2025-05-31 13:34

2025 海外短剧 CPS 系统开发：技术驱动下的全球化内容分销新范式

据SensorTower数据显示，仅第一季度海外短剧应用内购收入已逼近7亿美元，较2024年同期增长近4倍。这一增长背后是移动互联网渗透率提升、用户碎片化娱乐需求激增的双重驱动。
wx＋qutudy·2025-05-27 17:30

深入理解迭代算法：原理、优点与应用

它通过不断用变量的旧值推出新值，基于初始值或初始状态，重复执行一组固定操作步骤来逐步逼近问题的解。本文将详细剖析迭代算法的基本要素、优点以及应用场景，帮助大家更好地理解和运用这一强大的算法工具。
oneDay++·2025-05-26 18:45

嵌入式开发之STM32学习笔记day03

1ADC简述ADC（Analog-DigitalConverter）模拟—数字转换器；ADC可以将引脚上连续变化的模拟电压转换为内存中存储的数字变量，建立模拟电路到数字电路的桥梁；12位ADC是一种逐次逼近型模拟数字转换器
小程同学>o<·2025-05-25 21:31

2025年第十七届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛 电工杯 B题 城市垃圾分类运输的路径优化与调度 思路+代码+解析

我国自2004年起成为全球垃圾产量最大的国家，垃圾清运量从2016年的2亿吨激增至2023年的4亿吨，这一数字已逼近各城市垃圾处理能力的极限。
YOLO实战营·2025-05-23 12:13

ADC和DAC简介

一、逐次逼近型ADC图1ADC0809的8位模数A/D转换器芯片原理图在单片机中，ADC（Analog-to-DigitalConverter，模数转换器）和DAC（Digital-to-AnalogConverter
weixin_46125941·2025-05-22 17:07

UMAP：非线性降维的核心原理与实践指南

前言UMAP（UniformManifoldApproximationandProjection，均匀流形逼近与投影）是一种用于降维的非线性流形学习技术。
码上地球·2025-05-17 22:48

Untiy入门学习（一）3D数学(1)之数学计算公共类Mathf

目录一、UnityMathf类的主要方法和属性1、常用静态属性2、重要静态方法基础数学工具方法取整与舍入方法极值与数值逼近周期与噪声生成柏林噪声vs随机数插值与平滑：（1）Mathf.Lerp（线性插值
FAREWELL00075·2025-05-17 01:55

牛顿迭代法笔记

牛顿迭代法求根的原理是利用函数的局部线性近似来逐步逼近方程的根，具体如下：基于切线的线性近似对于给定的函数f(x)，假设我们要求方程f(x)=0的根。
1nv1s1ble·2025-05-10 08:21

【机器学习】gumbel softmax的介绍

Gumbel-Softmax可以看作是对经典的Softmax函数的一种扩展，结合了Gumbel噪声，用于逼近离散的one-hot向量，同时保持梯度的可计算性。
追风赶月。·2025-05-08 16:22

小芯片大战略：Chiplet技术如何重构全球半导体竞争格局？

然而，随着芯片制造工艺的不断进步，传统的单片集成方式逐渐遇到了技术瓶颈，如摩尔定律逐渐逼近物理极限、芯片制造成本指数级增长等问题。
华芯邦·2025-05-07 17:03

正态分布全景解析：理论、推导与应用

推导与应用目录引言正态分布的定义密度函数的推导与归一化证明标准化与线性变换性质数字特征：期望、方差、矩母函数经典性质与68-95-99.7法则中心极限定理（CLT）概览与其他分布的关系思维导图练习与思考1.引言当随机误差来自众多独立微小因素的累积时，其分布往往逼近正态分布
aichitang2024·2025-05-06 17:09

数值计算——多项式插值

插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。可以用来估计未知位置上的数据点。多项式插值：这是最常见的一种函数插值。
小黄鸭and小黑鸭·2025-05-04 19:13

Universal Value Function Approximators 论文阅读（强化学习，迁移？）

前言UniversalValueFunctionApproximators个人实现（请大佬指正）*关于UVFA如何迁移的问题，这也是我为什么反复看这篇文章的原因，我觉值函数逼近的最大用法就是如何迁移，如果仅仅是更改值函数的结构
Venus-ww·2025-05-02 02:57

轮廓匹配---学习笔记

轮廓的特性：轮廓的多边形逼近：使用一个多边形来近似表示一个轮廓。目的是为了减少轮廓的顶点数目。轮廓的关键点
Wsyoneself·2025-05-01 08:03

《从GPT-4到“东数西算”：AI算力的全球格局与技术趋势》

例如OpenAI开源的Triton框架，通过自动优化GPU内核调度来逼近硬件峰值性能。
嘉图明·2025-04-30 05:09
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