*PN 第21页

因子分析以及SPSS实现

假设我们有nnn个样本，ppp个指标，则可以构成大小为n×pn\timespn×p的样本矩阵x=[x11x12⋯x1px21x22⋯x2p⋮⋮⋱⋮xn1xn2⋯xnp]=（x1,x2,⋯ ,xp）x=\

Logistic..·2022-12-16 07:57

python 上位机直接与西门子变频器建立通信

硬件连接：一根网线连接电脑与变频器，变频器必须要有PN口。电脑的网络需与变频器的网络ip在同一个网段。

qq_47516560·2022-12-15 05:43

联邦学习学习方法及科研论文分析

AI致力·2022-12-14 14:39

利用 samba 服务漏洞入侵Linux主机

1、首先要扫描目标主机上开放的端口和服务，用nmap命令如下：nmap-sS-Pn-

辉小鱼~·2022-12-14 07:27

信噪比_SNR

计算方法信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10lg(Ps/Pn)，其中Ps和Pn分别代表信号与噪

Supre_yuan·2022-12-11 11:03

模拟版图设计工程师要学些什么？从入门到入行，你想知道的都在这里了

**下面我们来聊一聊版图学习最好有一些工艺的基础，了解MOS的基本工作原理，比如PN结是怎么回事，电子空穴是什么，简单的知道CMOS制造流程，有了这个基础可以更好地入门。版图入门也是一个逐步的过程，一

移知·2022-12-10 15:21

Matlab：拆分数据集 splitEachLabel() 的用法

的输入是一个ImageDatastore对象函数用法：[imds1,imds2]=splitEachLabel(imds,p)[imds1,…,imdsM]=splitEachLabel(imds,p1,…,pN

璇焱如柳·2022-12-10 09:46

曲线平滑-贝塞尔曲线

以下公式中：B(t)为t时间下点的坐标；P0为起点,Pn为终点,

BleuRever·2022-12-09 22:26

matlab premnmx归一化函数的使用

[PN,minp,maxp,TN,mint,maxt]=premnmx(P,T)premnmx(P,T)输入P-RxQ矩阵（输入向量，其中一列表示输入变量）.T-SxQ矩阵（目标/输出向量）.输出PN-RxQ

一只糊涂涂·2022-12-08 19:44

【matlab深度学习数据归一化处理】

方法与代码训练集和测试数据集要使用统一的标准进行归一化[pn,min,max]=premnmx(p);%训练数据集[pr]=tramnmx(pnew,min,max);%测试数据集引自孟老师课堂教授

qzd0520·2022-12-08 19:08

驱动开发代码研读

标记分页函数4.定义5.主函数1）参数&类型2）WPP（非必要）3）清理回调函数4）驱动初始化5）创建对象6.EvtDeviceAdd函数1）初始化：状态、分页、详细追踪2）设置传输：`I/O方式`3）PN

明教张公子·2022-12-06 14:25

【工作周报】

predictions和groundtruth作为输入计算分数保存结果到excel文件中时间：12.14~12.20笔记：了解CV领域常用评价标准BLEU、CIDEr、METEOR、ROUGE评价标准之BLEU首先来看Pn

Bohemian_mc·2022-12-05 15:14

Matlab实现线性回归（直线拟合）

Yi-ΣXi*ΣYi)/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)b=((ΣXi*Xi)*(ΣYi)-(ΣXi)*(ΣXi*Yi))/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)利用Matlab自带函数可实现：拟合函数：pn

weixin_33726313·2022-12-04 14:09

目标检测算法基本概念

mAP:综合衡量检测效果，FPS:速度IOU：交并比交：真实框和预测框交集并：真实框和预测框并集TF表示预测是否正确：PN表示预测标签正确率（Accuracy）=（TP+TN）/（TP+FP+TN+

许豪·2022-12-04 09:58

匹配代价函数之SAD

假设左像待匹配像素为P，其邻域为PN，视差为d，右影像对应像素为p-d，则AD匹配代价为SAD匹配代价为SAD的代码如下：inlineboolXYCheck(constcv::Mat&img,constcv

CV陈智君·2022-12-03 11:32

点云数据（point cloud）

Eg..Pi={Xi,Yi,Zi,…….}表示空间中的一个点，则PointCloud={P1,P2,P3,…..Pn}表示一组点云数

weixin_34186128·2022-12-02 15:10

笔记：Arcgis坐标不匹配问题

图层不重叠解决方法1：解决方法2：总结：常见问题3：如何将如下投影坐标转到另一种地理坐标(如CGCS2000)解决方法：推荐讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1n7411j7Pn

毛发浓密的猿工·2022-12-01 13:30

自测-2 素数对猜想 (20分)

自测-2素数对猜想(20分)让我们定义dn为：dn=pn+1−pn，其中pi是第i个素数。显然有d1=1，且对于n>1有dn是偶数。“素数对猜想”认为“存在无穷多对相邻且差为2的素数”。

路飞DoD·2022-12-01 05:05

机器学习之MATLAB代码--随机森林（一）

clcclearcloseall%%导入数据data=xlsread('数据集.xlsx','Sheet1','A1:F100');%导入数据库%%划分训练集和测试集TE=randperm(100);%将数据打乱，重新排序；PN

小陈IT·2022-11-30 23:18

pnpm 多包管理项目

pn

变量只提升声明不提升赋值·2022-11-30 21:05

PG::Vegeta1

nmap-Pn-p--T4--min-rate=1000192.168.201.73nmap-Pn-p22,80-sCV192.168.201.73查看80端口的服务。

aya3t·2022-11-30 08:14

labelme标注文件.json转yolov5_v7.0sege 数据集文件.txt

[类别ID][目标框中心点Pn_x][目标框中心点Pn_y][宽][高]每个目标框为归一化后的值，即每个框为：类别I

AoDeLuo·2022-11-29 13:27

Mask RCNN训练自己的数据集——程序调试记录

//github.com/matterport/Mask_RCNN（开放源代码，需要下载进行调试）https://pan.baidu.com/s/1VBIFgpX95FXi6-5u2SB2Cw（密码：pn2f

张十三、·2022-11-29 06:41

Spyder决策树程序图片运行不出来及中文乱码问题

使用瞿世臣第五章决策树实现\第5章找决策树\tmp\tree.dot-oD:\course\数据挖掘\老师给的资源\熊家葆数据挖掘第四单元之二-使用瞿世臣第五章决策树实现\第5章找决策树\tmp\tree.pn

凑热闹分子·2022-11-28 22:35

一元稀疏多项式计算器（加减）

题目：设Pn(x)和Qm(x)分别为两个一元稀疏多项式，利用单链表存储Pn(x)和Qm(x),简单实现Pn(x)+Qm(x)，Pn(x)-Qm(x),并就地逆置Pn(x)-Qm(x)。

关于小熊关于你·2022-11-28 04:34

200 SMART PLC回原方法汇总（脉冲轴）

自定义脉冲轴控功能块详细描述和代码实现，请参看下面的文章链接：S7-200SMARTPLC自定义脉冲轴控功能块AxisControl_FB（梯形图）_RXXW_Dor的博客-CSDN博客博途1200/1500PLC的相关总线轴PN

RXXW_Dor·2022-11-27 20:36

C. Almost All Multiples(贪心 + 思维)

Problem-C-Codeforces给定两个整数n和x，如果pi是i的倍数，所有1≤i≤n-1，pn=1，且p1=x，则长度为n的排列组合†p被称为搞笑。

WYW___·2022-11-27 12:41

Build-tool 31.0.0 is missing DX at /Users/xxx/Library/Android/sdk/build-too

图片.pn

物联白菜·2022-11-25 09:32

利用Matlab搭建基于CNN的结构损伤识别网络模型

指定训练、验证集三、CNN网络架构1.定义CNN架构2.设置网络参数四、训练网络五、损伤识别分类结果统计总结一、导入数据将采集的结构加速度信号数据加载为图像数据存储（需提前将采集的加速度信号构造成jpg、pn

kairyjh·2022-11-25 03:33

python pandas csv 经验教训 [vba视角]

importpandasaspdfilename="VBOM.csv"#df=pd.read_csv(filename,encoding='utf-8',index_col='PN')#print(df

ASKMSSC·2022-11-24 19:51

基于GA_BP神经网络的光伏出力预测

主程序：p=day(1:59913,1:3)';t=day(1:59913,4)';[pn,ps]=mapminmax(p);[tn,ts]=mapminmax(t);input_test=day(59914

DG微网MATLAB仿真·2022-11-24 15:34

DirtyCow脏牛漏洞复现(CVE-2016-5195)

DirtyCow脏牛漏洞复现本文以vulnhub靶场中的lampiao为例复现脏牛提权漏洞扫描c段nmap-sS-Pn192.168.1.0/24找到疑似ip对该ip端口进行扫描，多扫出个1898端口nmap-A-sV-p

tpaer·2022-11-24 11:53

维度灾难与采样密度

空间的取样密度与N1pN^{\frac{1}{p}}Np1成比例。其中p为输入空间的维数，N为样本的规模。

强强学习·2022-11-24 11:27

目标检测中的常见指标

目标检测中的常见指标1、TP、FP、TN、FN基本概念TP：被模型预测为正类的正样本TN：被模型预测为负类的负样本FP：被模型预测为正类的负样本FN：被模型预测为负类的正样本记忆方法，前边TF是分类正确或者错误，后面的PN

Miraclo_acc·2022-11-24 03:36

图像处理——阈值分割

阈值分割的图像brain1.png实验代码：importSimpleITKassitkimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimg_cv=cv2.imread('brain.pn

Vous oublie@·2022-11-23 13:08

深度学习指标

假反例（FalseNegative，PN）：表示实际为正例，预测结果为反例的样本数量。真反例（TrueNegative，TN）：表示史记为反例，预测结果为反例的样本数量。

Z-Chelsea·2022-11-23 09:52

分类问题的评价指标：二分类【准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1】

变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正

u013250861·2022-11-23 06:53

tensorflow学习（一）基础数学

前言：上章讲述了环境搭建，这章主要讲述需要的数字基础矩阵，编导数,最小二乘法,梯度,学习率,交叉熵等1:矩阵1>矩阵的加减法这个好理解，对应位置一一加减2>矩阵的乘法A矩阵=MP(M行P列)B矩阵=PN

yunteng521·2022-11-22 17:02

matlab用牛顿差值计算三次差值多项式,matlab牛顿插值多项式

的各阶差商n=Pn(x)计算方法n次Newton插值多项式(推导方法选讲):Nn(x)=f(x0)?f[x0......二次牛顿插值多项式x=x0我们再看线性插值的点斜式:时-f(x0).

眠或者恩三·2022-11-22 16:48

nn.CrossEntropyLoss()的计算过程

nn.CrossEntropyLoss()中的计算方法：原公式为：loss=-(y1logp1+y2logp2+y3logp3+…+ynlogpn)y1,y2,…,yn为ground-truth标签，p1,p2,…,pn

哈兰德小助理·2022-11-22 14:15

科学边界·2022-11-22 00:47

AtCoder Regular Contest 133:B - Dividing Subsequence

B-DividingSubsequence具体题面信息见上述链接题目大意有两个长度为nnn的全排列序列，P=p1,p2...pnP=p_1,p_2...p_nP=p1,p2...pn和Q=q1,q2..

アｲラ·2022-11-21 23:12

PR曲线以及ROC曲线的简单理解

把正例正确的分类为正例FN：把正例错误的分类为反例TN：把反例错误的分类为正例FP：把反例正确的分类为反例真正率TPR：预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本（真实结果为正例样本）的比例TPR=TP/(TP+PN

装进了牛奶箱中·2022-11-21 11:48

西门子S7-1500PLC汽车模具项目案例发那科机器人,变频器,100多个气缸

西门子S7-1500PLC汽车模具项目案例发那科机器人,变频器,100多个气缸，1台S7-1516F-3PN/PD,1台S7-1214C,11个分布式IO,IM151-3PN间的智能通讯以及2台西门子TP1200

「已注销」·2022-11-21 09:08

模电、数电、电路面试题

答：频率特性好、体积小、功耗小，便于电路的集成化产品的袖珍化，此外咋i兼顾抗震可靠等方面也特别突出，但在失真度和稳定性方面不及真空器件；2.什么是PN结？

MUTA️·2022-11-20 07:10

数字图像处理GUI大作业——matlab

初始界面导入图像[fn,pn,~]=uigetfile('*.jpg','请选择要处理的图片');I=imread([pnfn]);imshow(I)title('原图像');handles.image

lanhongyiQAQ·2022-11-20 05:22

ICP（迭代最近点）算法推导详解

假设有一组配对好的3D点，例如对两幅RGB-D图像进行匹配，或者是EPnP方法中已知参考的在相机坐标系中的坐标和在世界坐标系的坐标(参考我PnP的博文)：P={p1,...,pn},P′={p1′,..

瀚文文文问问·2022-11-19 15:10

传递函数零极点

传递函数零极点1.概念2.利用零极点分析系统1.概念系统传递函数经过因式分解可写为：G(s)=Y(s)R(s)=(s−z1)(s−z2)⋯(s−zj)(s−zm)(s−p1)(s−p2)⋯(s−pi)(s−pn

紫宸094·2022-11-19 11:20

MATLAB学习记录-传递函数的建模2（零-极点形式的传递函数模型）-自动控制篇

∙(s−pn)G(s)=K\frac{(s-z_1)\bullet(s-z_2)\bullet\\...

Blablabla...·2022-11-19 11:43

Python 秦九韶 Horner 算法计算多项式

问题：给定x,计算多项式pn(x)=anxn+an−1xn−1+⋯+a1x+a0p_n(x)=a_nx^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_1x+a_0pn(x)=anxn+an−1xn

Varalpha·2022-11-19 03:48

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