)\varphi(x_i)φ(xi)与原始数据点_yi的偏差为：δi=φ(xi)−yi(i=0,1,2,⋯ ,n)\delta_{i}=\varphi\left(x_{i}\right)-y_{i}\quad

非线性优化问题以及在视觉SLAM中的应用1.0最小二乘基础概念定义\quad找到一个n维的变量x∗∈Rn\mathbf{x}^{*}\in\mathbb{R}^{n}x∗∈Rn,使得损失函数F(x)F(

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Wifi7IPQ9554+QCN6274quad-coreKraitprocessoroffersupto30Gbpsrates//Wallyswirelesssolutionwifi7overviewWi-Fi7isthenextgenerationstandardforWi-Fitechnology

A_BRBAR描述坐标系{B}\{B\}{B}在参考坐标系{A}\{A\}{A}下的姿态，则坐标系{B}\{B\}{B}的姿态可表示为：{B}={ApBoBAR}\{B\}=\{\enspace^Ap_{Bo}\quad

558QuadTreeIntersection四叉树交集Description:Aquadtreeisatreedatainwhicheachinternalnodehasexactlyfourchildren:topLeft,topRight,bottomLeftandbottomRight.Quadtreesareoftenusedtopartitionatwo-dimensionalspac

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一般情况下使用空格都是\quad命令。但最近发现这个空格距离太大了，需要小一点的空格。所以改用\命令。

MATLAB提供的用于积分运算的函数是int()（不定积分和定积分）和quad()（定积分的数值计算），首先学习int()的用法，int()可以完成函数的不定积分和定积分运算，它先求出函数的原函数，如果需要求定积分

实现m4a格式到MP3的转换前言安装ffmpeg库安装pydub库代码主体前言\quad因为会议海报需要录制音频解说，但是手机录音机默认的格式是m4a的格式，不符合mp3的格式要求，所以在格式转换上花费了我很大功夫

SPECIFICATIONS处理器BroadcomBCM2711quad-coreCortex-A72(ARMv8)[email protected](HEVC)(upto4Kp60decode

SPECIFICATIONS处理器BroadcomBCM2711quad-coreCortex-A72(ARMv8

lim⁡n→+∞anan+1=5−12\lim_{n\to+\infty}\frac{a_n}{a_{n+1}}\quad=\\frac{\sqrt{5}-1}{2}n→+∞liman+1an=25−1

1)x_1\boldsymbol{\alpha}_1+x_2\boldsymbol{\alpha}_2+\cdots+x_n\boldsymbol{\alpha}_n=\boldsymbol{0},\quad

函数的数值积分格式q=quad2dggen(fun,xlower,xupper,ymin,ymax)%在由[xlower,xupper,ymin,ymax]指定的区域上计算二元函数z=f(x,y)的二重积分

原始问题转换min⁡12∣∣w∣∣2s.t.yi(xi+b)>=1i=1,2...,n\min\quad\frac{1}{2}||w||^2\\s.t.

我们首先回忆一下梯度下降法梯度下降法方法结构目的：求g(t)g(t)g(t)的极小值点方法：随机初始化t∗=t0t^*=t_0t∗=t0fori=1,…,M更新参数ti=ti−1−η∗∂g∂t∣t=ti−1\quad

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参考资料：pg153-axi-quad-spi.pdf，可自行在官网下载。以该IP核的StandardSPIMode的使用为例。

deep-learning-for-image-processing/-/blob/master/pytorch_object_detection/faster_rcnn/fasterRCNN.png代码讲解结构安排\quad1

一相关函数%符号积分int(f,v)int(f,v,a,b)%数值积分trapz(x,y)%梯形法沿列方向求函数Y关于自变量X的积分cumtrapz(x,y)%梯形法沿列方向求函数Y关于自变量X的累计积分quad

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这个故事始于文章”Learningfunctionfromstructureinneuromorphicnetworks“\quad\quad首先我们把摘要的翻译【谷歌】贴在这里：大脑中神经回路的连接模式形成了一个复杂的网络

_{H}=\frac{\lambda_{max}}{\lambda_{min}}举例：f(\boldsymbol{x})=0.1x_12+2x_22cond_{H}=\frac{4}{0.2}=20\quad

强化学习概述\quad\quad最近在读《动手学强化学习》这本书，索性结合之前看的一些书写一写笔记。

y(y),z(u))曲线曲率表达为：k(u)=∣C′(u)×C′′(u)∣∣C′(u)∣3(1)k(u)=\frac{|C^{'}(u)\timesC^{''}(u)|}{|C^{'}(u)|^3}\quad

写在前面的话\quad最近在学习maskrcnn网络，准备将其应用到自己的项目上，然而现有的训练和验证数据集的制作多依赖于第三方软件的手工制作，本着将现有数据大规模转化为网络训练集与验证集的目的，我开始了在

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点：（−4，2），矩阵：[01]点：（-4，2），矩阵：\begin{gathered}\begin{bmatrix}0&\\1\end{bmatrix}\quad\end{gathered}点：（−4

a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋮an1an2⋯ann]=[1l211⋮⋮⋱ln1ln2⋯1][u11u12⋯u1nu22⋯u2n⋱⋮unn]≡LU\\begin{bmatrix}a_{11}\quada_{12}\quad

机器学习线性回归预测值与误差：y(i)=θTx(i)+ε(i)（1）y^{(i)}=\theta^{T}x^{(i)}+\varepsilon^{(i)}\quad（1）y(i)=θTx(i)+ε(i)

用方括号或弯括号括起来，如[−1.10.03.6−7.2]或(−1.10.03.6−7.2)\left[\begin{array}{r}-1.1\\0.0\\3.6\\-7.2\end{array}\right]\quad

一、箱线图多组数据的比较：箱线图单组数据的比较：直方图\quad可视化更直观箱线图Boxplot(箱须图、盒图)：箱须图（Box-whiskerPlot）反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置\color

3D原生物体3D原生物体的种类Unity自带的3D物体模型：立方体Cube、球体Sphere、胶囊体Capsule、圆柱体Cylinder、平面Plane、四边形Quad平面Plane和四边形Quad都是单面可见的

网络和Internet-WLAN-硬件属性-DNS服务器分配Win11原生支持的DoH服务：IPv4Google：8.8.8.8and8.8.4.4Cloudflare：1.1.1.1and1.0.0.1Quad9

^=softmax(o)y^j=exp⁡(oj)∑kexp⁡(ok)(1)(i=1...n,k=1...q)\hat{\mathbf{y}}=\mathrm{softmax}(\mathbf{o})\quad

则常规的极限运算大致有以下几种∞±N=∞∞⋇N=∞(N≠0)N∔∞=∞N−∞=−∞N/∞=0±N/0=±∞N∞=∞(N≠1)∞N=∞(N≠0)\begin{matrix}&\infty\pmN=\infty\quad

cdotsN-1n=0,1,⋯N−1）的离散傅里叶变换的定义式：X[k]=∑n=0N−1x[n]WN nk, k=0,1⋯ ,N−1X[k]=\sum_{n=0}^{N-1}x[n]W_N^{\:nk}\quad

我们都见过一般的数学等式，如(9+(3−1)∗3+10/2)∗7(∗)(9+(3-1)*3+10/2)*7\quad(*)(9+(3−1)∗3+10/2)∗7(∗)，计算机是如何快速识别进行计算并得到结果的呢

AB测试1、定义2、应用场景3、测试流程3.1流程3.2注意事项4、AB测试效果分析1、定义\quad\quad将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据

\quad\quad基于动态规划的强化学习方法\quad动态规划（dynamicprogramming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。

涉及到的一些Python进阶知识，可以查看专栏学习：《Python进阶》\quad\quad1.解释型和编译型语言的区别编译型语言：把做好的源程序全部编译成二进制的可运行程序。

在Latex中给某个符号添加上下标是非常常见的操作，通常使用_和^就可以实现，但是某些情况下会失效，比如在分式中的\sum上下标会被挤跑：∑iNand1∑iN\sum_i^N\quad\text{and

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求取一至三重积分的函数分别为：integrate.quad(func,a,b,args,full_output)integrate.dbl

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其中Q1=dblquad(f,0,2*pi,-pi,pi,1.0e-3)采用默认方法quad计算二重积分，绝对计算精度设为1

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等级考试+500强双证书】【Python-数据分析】在Python中求解定积分scipy.integrate.quad()方法选择题对于以下python代码表述错误的一项是

一重积分SciPy积分模块中，quad函数是一个重要函数，用于求一重积分。例如，在给定的a到b范围内，对函数f(x)求一重积分。