逼近

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

卡尔曼滤波解释及示例

卡尔曼滤波的本质是用数学方法平衡预测与观测的可信度，通过不断迭代逼近真实状态。其高效性和鲁棒性，通常在导航定位中，需要融合GPS、加速度计、陀螺仪、激光雷达或摄像头数据，来提高位置精度。
具身小站·2025-04-29 22:40

STM32(5)ADC数模转换

ADCADC（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位逐次逼近型ADC，1us转换时间输入电压范围
狐璃同学·2025-04-28 06:35

泰勒展开式与函数逼近

这里写目录标题泰勒展开式泰勒展开式的定义麦克劳林展开式（特殊情况）泰勒展开式的意义常见函数的泰勒展开示例泰勒展开的余项注意事项导数&线性逼近1.单变量函数的导数：切线的斜率2.多变量函数的推广：雅可比矩阵
莫聽穿林打叶聲·2025-04-26 02:35

DQN算法：演进、原理推导及代码实现

文章目录引言一、DQN的演进1.1传统Q学习的局限1.2DQN的提出和改进1.3核心原理：用神经网络近似Q函数二、DQN的原理推导2.1马尔可夫决策过程2.2Q值函数与Q学习2.3DQN的函数逼近2.4
艰默·2025-04-25 10:07

深入了解递归、堆与栈：C#中的内存管理与函数调用

在递归编程中，通常需要通过将问题分解为更简单的子问题来逐步逼近终止
江沉晚呤时·2025-04-25 08:58

【机器学习】优化器/SAM

损失函数与优化器在机器学习中，优化器是用于更新和优化模型参数（如神经网络中的权重和偏置）的算法，即根据损失函数的梯度信息，指导模型参数的更新，使其逐步逼近最佳状态，从而达到更高的预测准确性或泛化能力。
LOST P·2025-04-23 17:33

机器学习必知：一文吃透正则化+面试常见问题及解析

函数的多项式逼近理论基本原理：数学理论表明，任何连续函数都可以用多项
心想事“程”·2025-04-23 02:01

深度学习3.3 线性回归的简洁实现

net(X)计算预测值y_hat=Xw+b损失计算loss(y_hat,y)量化预测误差，驱动参数更新反向传播l.backward()计算参数梯度参数更新trainer.step()根据梯度调整参数，逼近最优解梯度清零
lixy579·2025-04-21 18:46

物理约束神经网络（PINN）和有限元方法哪个更接近“真正的物理规律”？还是两者只是不同的数学表达？

PINN依赖深度学习来近似微分方程的解，并在训练过程中将物理约束作为损失项融入网络，而FEM通过将连续介质的物理问题离散化，并利用有限维基函数逼近解。尽管两者都能求解偏微分方程（PDEs），它们在数学
concisedistinct·2025-04-20 01:01

正余弦函数的matlab仿真,实现正余弦信号的算法比较

实现正余弦函数的几种算法记录1、几种算法的理论推导与matlab仿真(1)Taylor级数逼近正余弦函数的推导精度要求为20bit，其对应误差为9.536e-7,所以泰勒函数逼近的误差值要小于9.536e
破局三板斧·2025-04-18 14:40

云算力：重塑各行业数字化转型的核心引擎（上篇）

当摩尔定律逼近物理极限，GPU并行计算与云服务的融合催生算力革命。云算力以按需付费、弹性扩展的模式打破物理边界，让顶尖算力触达全行业。
·2025-04-15 13:40

《双指针算法指南：LeetCode 经典题解（C++实现）》

⼀个指针从最左端开始，另⼀个从最右端开始，然后逐渐往中间逼近。对撞指针的终⽌条件⼀般是两个指针相遇或者错开（也可能在循环内部找到结果直接跳出循环），也就是：left==
爱奥尼欧·2025-04-14 15:48

23.OpenCV轮廓逼近与拟合

OpenCV轮廓逼近与拟合在计算机视觉中，轮廓是图像中边界或形状的重要表达形式。然而，直接从图像中提取的轮廓常常包含大量冗余点，且噪声较多。
qp·2025-04-11 14:53

LeetCode刷题记录---贪心算法

通过局部最优解慢慢地逼近全局最优解。难度题目简单实现strstr()简单买卖股票的最佳时机II简单分发饼干简单种花问题简单判断子序列中等跳跃游戏I中等跳跃游戏II<
#苦行僧·2025-04-11 04:47

DQN与深度学习模型的融合:CNN_RNN与DQN

然而，传统的DQN算法通常采用全连接神经网络作为函数逼近器，难以有效地处理高维数据和复杂环境。为了克服这一局限，研究人员开始探索将DQN与其他深度学习模型（如卷积神经网络（CNN）和循
AGI大模型与大数据研究院·2025-04-07 07:18

交错定理和切比雪夫节点的联系与区别

1.交错定理交错定理是切比雪夫逼近理论的核心内容，描述在区间[a,b]上，一个函数f(x)f(x)f(x)的最佳一致逼近多项式Pn(x)P_n(x)Pn(x)的特性。
平和少年·2025-04-06 09:55

Spring Boot 3.4+TDengine 3.0：时序数据存储成本直降80%的架构方案

技术团队发现，基于InfluxDB的存储架构已逼近物理极限：•写入瓶颈：每秒12万条数据写入导致磁盘IO饱和•存储密度：原始数据与存储空间比仅为1:3，冷数据无法有效分层•查询性能：关键故障定位查询平均耗时
Bryan Ding·2025-04-06 00:55

直接上手RVQ网络（集成模型训练，推理）

基本概念RVQ网络通过多层量化器逐步逼近原始数据：第一层量化器对原始向量进行粗略量化后续每一层量化器都对前一层的残差（误差）进行进一步量化最终表示由所有层量化结果的叠加组成主要特点分层结构：由多个量化器级联构成残差
OhJason·2025-04-05 18:11

二分查找与二分答案

此时通常以最左端为l，最右端为r，通过二分不断去逼近这个点。2.二分查找模版intl,r,mid;intfind(intx){l=1,r=n+1;w
空雲.·2025-04-05 03:36

python求解常微分方程之Galerkin method：权函数

如果权函数能够很好地逼近真实解，那么近似解的精度就会很高。此外，权函数的正交性可以简化求解过程，提高计算效率。怎么选择以提高精度满足边界条件：权函数必须满足与微分方程相同的边界条件。
老歌老听老掉牙·2025-04-04 19:12

神经网络能不能完全拟合y=x² ？？？

先说结论：关键看激活函数的选择ReLU神经网络对非线性函数的拟合分析ReLU神经网络对非线性函数（如y=x2y=x^2y=x2）的拟合只能是逼近，而无法实现数学意义上的完全重合。
frostmelody·2025-04-04 14:09

《破局摩尔定律：AI驱动、异构集成与工具革新重构芯片效能新范式》

然而，随着芯片制程不断缩小，现已逼近物理极限，晶体管尺寸难以继续微缩，进一步提升芯片性能面临巨大挑战。与此同时，全球范围内芯片短缺问题日益凸显。
嘉图明·2025-04-02 00:06

每日c/c++题 备战蓝桥杯（二分答案模版）

它的核心思想是通过不断缩小搜索范围，逐步逼近目标答案。相比传统的暴力搜索，二分答案算法的时间复杂度通常为O(logn)，特别适合处理大规模数据的查找问题。
梁下轻语的秋缘·2025-03-31 15:10

Deepseek透视黄金市场：金价逼近3000美元，创历史新高

2025年3月14日，现货黄金价格逼近3000美元/盎司大关，创下历史新高。
金融小师妹·2025-03-30 11:28

遗传算法的应用场景和 C# 代码实现

其核心思想是将问题的候选解编码为“染色体”，通过选择、交叉、变异等操作模拟生物进化过程，逐步优化种群以逼近最优解。
CoreFMEA软件·2025-03-27 18:54

DeepSeek-V3-0324 模型发布：开源 AI 性能再攀高峰，推理与编码能力逼近顶级闭源模型

2025年3月24日，国内AI公司深度求索（DeepSeek）悄然推出V3模型的升级版本DeepSeek-V3-0324。尽管此次更新并非市场期待的V4或R2版本，但其在推理速度、编码能力、数学推理及开源生态上的突破，仍迅速引发全球开发者社区的关注与热议。核心升级：效率与性能的双重飞跃V3-0324延续了初代V3的“极致性价比”路线，参数规模提升至6850亿，并继续以MIT开源协议开放完整权重下载
未来智慧谷·2025-03-26 05:15

科学计算（2）：矩阵特征值计算

其核心思想是通过构造向量序列的迭代过程逼近主特征方向，但收敛速度受次大特征值与主特征值的模长比值影响较大，
♚放晴♛~·2025-03-25 20:38

群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA，含Matlab源代码）

该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体，通过对个体“幸福度（Happiness）”的定义和动态更新，模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。
HR Zhou·2025-03-23 09:12

数学建模清风课程笔记——第二章 TOPSIS法

TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)可翻译为逼近理想解排序法，国内简称为优劣解距离法。
minpengyuanBITer·2025-03-20 20:32

求解一次最佳平方逼近多项式

例设f(x)=1+x2f(x)=\sqrt{1+x^2}f(x)=1+x2，求[0,1][0,1][0,1]上的一个一次最佳平方逼近多项式。
F_D_Z·2025-03-20 03:14

机器学习中的梯度下降是什么意思？

通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。
yuanpan·2025-03-15 15:45

深入解析模拟/数字转换（ADC）：从原理到应用实践

目录引言一、ADC的核心概念与技术指标1.ADC的定义与基本原理2.关键性能指标二、主流ADC架构及适用场景1.逐次逼近型（SARADC）2.积分型（双斜ADC）3.流水线型（PipelineADC）4
Electron-er·2025-03-14 17:29

.net 插件式开发——实现web框架中大数据算法嵌入(BP算法逼近)

关于算法的引入：插件式架构设计，可移植性强，利于算法的升级。【插件式开发相关资料】https://www.cnblogs.com/lenic/p/4129096.html以BP算法为例：1、首先定义一个接口规范////////插件的统一入口///publicinterfaceIPluginPerfrom{//////统一算法插件入口//////输出参数的个数///输出参数///输入参数///str
weixin_34219944·2025-03-14 16:21

贪心算法——c#

它不关心全局是否最优，而是通过局部最优的累积来逼近最终解。优点是简单高效，缺点是可能无法得到全局最优解。一句话秒懂自动售货机找零钱：用最少数量的硬币凑出指定金额。
山水CAD筑梦人·2025-03-14 03:12

【深度学习】微积分

这个过程也被称为逼近法（methodofexhaustion）。事实上，逼近法就是积分（integralcalculus）的起源。2000多年后，微积分的另一支，微分（di
熙曦Sakura·2025-03-13 04:26

1.0 双指针专题：双指针思想

⼀个指针从最左端开始，另⼀个从最右端开始，然后逐渐往中间逼近。
熊峰峰·2025-03-11 15:17

【代码详解】信道编码——低密度奇偶校验码LDPC

由由RobertG.Gallager于1962年提出，后因Turbo码的竞争一度被忽视，1990年代因逼近香农限的性能被重新重视。
禾风hefeng·2025-03-07 21:27
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