W1

Qt Widget开发学习笔记3：信号与槽

假设主窗口W1和它的一个子窗口W2，如果说W2中发生了某件事，而根据逻辑需要改变主窗口的某些属性，一种典型的处理方式是获取父窗口指针进行修改，那如果要修改爷爷窗口呢？如果要修改叔叔窗口呢？
pengisgod·2024-09-01 09:02

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播
o0Orange·2024-02-14 16:22

[蓝桥杯2021初赛] 砝码称重

题目题目描述你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,…,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量？注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数N。
%xiao Q·2024-02-12 08:08

Peter算法小课堂—背包问题

你家有n种财务，分别重w1、w2......wn斤，价值分别为v1、v2......，请输出能拿走的最大总价值？大家思考一下状态定义和
Peter Pan was right·2024-02-12 00:31

玖玖酱的成长复盘-2022年3月w1周复盘

这周从个人成长、身体健康、朋友关系、休闲娱乐四个方面进行复盘。1.个人成长方面☘️事：成就1：输出关于家庭教育的笔记大纲笔记6篇，导图5张；还输出一次成长思考1次，以及清单1张。成就2:开了公众号。我们精进社群真的太棒了，经常能跟着大家学习到新的认知。比如上周经过大家在群里的讨论，我意识到，发在朋友圈的内容，不容易搜索和沉淀，所以开了公众号。然而排版，真的是个比较麻烦的事情，发第一篇公众号的时候，
玖玖酱知识可视化·2024-02-11 17:13

2 月 6 日算法练习- 动态规划

砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量？注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。
小蒋的学习笔记·2024-02-10 15:43

题目 2604: 蓝桥杯2021年第十二届省赛真题-砝码称重

时间限制:1Sec内存限制:128MB提交:679解决:226题目描述你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,···,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量？
不想上课的hh·2024-02-09 16:04

背包问题(01背包、完全背包、多重背包)详解（超详细！！！），及题目代码和题意，包含6个例题。

第一题：01背包问题01背包问题时间限制：1秒内存限制：128M题目描述一个旅行者有一个最多能装M公斤的背包，现在有n件物品，它们的重量分别是W1，W2，...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...
Edge_Coduck_S07738·2024-02-08 09:26

作业2.7_2

#includeusingnamespacestd;boolsolve(int&w){intw1,d1,w2,d2;boolb1=1,b2=1;scanf("%d%d%d%d",&w1,&d1,&w2,
xiyuping24·2024-02-08 08:38

2 月 6 日算法练习- 深度优先搜索

砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量？注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。
小蒋的学习笔记·2024-02-07 10:54

5-3、S曲线生成器【51单片机+L298N步进电机系列教程】

在步进电机S曲线加减速的控制中，需要的S曲线如图1所示，横轴为时间，纵轴为角速度，其中w0为起始角速度，w1为终止角速度在S曲线加减速控制中，加减速的角度是已知的，根据第五节内容公式③，已经计算了角度与步数的函数关系式为下式根据第五节内容公式
皮皮黄-机电工程师·2024-02-06 23:14

2021-11-06《深度学习入门》笔记（二）

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重（w是weight的首字母）。图中的⚪称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1
新手小嵩·2024-02-04 16:02

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

权重：w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项：可省略。激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。
zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

2019-04-04 SubsamplingScaleImageView初步使用(仅限使用)

privatevoidsetNewDefaultScale(){intw1=getWidth();inth1=getHeight();intw2=sWidth;inth2=sHeight;//保证控件大小和显示的图片大小都大于0if(w1
兣甅·2024-02-01 02:18

哈夫曼树的特点

哈夫曼树的特点:没有度为1的结点；哈夫曼树的任意非叶节点的左右子树交换后仍是哈夫曼树；n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点；对同一组权值{w1,w2,……,wn}，存在不同构的两棵哈夫曼树
i学无止境·2024-01-30 22:13

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，
CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

【NR技术】 E1接口的多TNLA关联

1概述名词说明，TNLA：TransportNetworkLayerAssociation，传输网络层关联；本文的流程适用于ng-eNB与W1/E1接口，即ng-eNB-DU与ng-eNB-CU-CP/
一只好奇的猫2·2024-01-28 17:55

动态规划——背包问题

子问题：在满足重量约束的条件下，将前i（i=w1，即只要背包的容量>=第1件物品的重量（装的下）时，f（1，j）=v1，否则f（1，j）=0；第一列：f（i，1）表示把前i件物品放入容量为1的
每天写bug·2024-01-27 04:27

动态规划——采矿的小奇【集训笔记】

题目描述假期小奇去采矿场体验生活，工头为每个员工发放了一个最多能装M公斤的背包，经过一天的辛苦小奇开采出了n块矿石，它们的重量分别是W1，W2，...,Wn,经过预估它们的价值分别为C1,C2,...,
tiger_mushroom·2024-01-24 21:32

lr推荐模型 特征重要性分析

lr模型公式是sigmoid(w1*x1+w2*x2+...+wn*xn)，其中w1,w2,...,wn就是模型参数，x1,x2,...,xn是输入的特征值。
couldn·2024-01-24 17:25

QGraphicsDropShadowEffect的学习

QGraphicsDropShadowEffect_unknowntypename'qgraphicsdropshadoweffect-CSDN博客示例1：QWidgetw1;QPushButton*pushBtn=newQPushButton("test",&w1
lpl轻舟已过万重山·2024-01-24 02:02

题库027

#include#include#include#include//判断是否为兄弟单词boolisBrotherWord(char*w1,char*w2){if(strlen(w1)!
tankeven·2024-01-23 23:54

Transformer and Pretrain Language Models3-2

来实现他们之间的相乘，然后最后得到一个标量第三种变体：additiveattention它和前面的有一个比较大的不同，它使用了一层的前馈神经网络，来将两个向量变成一个标量，来得到注意力分数在这个变体中，w1
ringthebell·2024-01-22 07:12

李沐深度学习-权重衰退文档

损失函数：l(w1,w2,b)L2范数正则化在模型原损失函数机基础上添加L2范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数。L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积（如λ
大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:22

[NOIP2023] T1词典

[NOIP2023]词典题目描述小S的词典里有nnn个两两不同的、长度均为mmm的单词w1,w2,⋯ ,wnw_1,w_2,\cdots,w_nw1,w2,⋯,wn。
鹤上听雷·2024-01-19 01:07

深度学习记录--梯度消失和爆炸

梯度消失和爆炸的产生当神经网络层数很大时，即很大时，w与1之间的大小关系会产生梯度消失与梯度爆炸的问题当w1时，会非常大，梯度爆炸解决方法权重初始化层数n越大，越要使特征值w变小
蹲家宅宅·2024-01-18 09:16

东京残奥会(三)

汇总一下8月31日以后的金牌得主：第63金：男子跳远T38级朱德宁第64金：射箭女子个人W1级陈敏仪第65金：女子100米T36级史逸婷第66金：男子50米自由泳S5级郑涛(王李超银牌袁伟译铜牌)第67
梅子乐园·2024-01-16 17:03

Ansys Lumerical | 曲面波导锥度（varFDTD 和 FDTD）

在锥形的两端，我们受限于w1和w2的波导宽度。文件taper_design.lms包含一个以板状高斯光束为光源的2.5D传播器模拟区域。板状
ueotek·2024-01-16 13:39

《机器学习》--线性模型

一般向量形式写为：f(x)=WTx+b其中W=(w1,w2,w3,.....wd)，x=（x1,x2,x3,....xd)二、线性回归线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。
汪汪军师·2024-01-16 01:39

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时，会用到一种基础方法即梯度下降法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi这些数据之间的关系为w1
_int_me·2024-01-14 20:13

背包*3~~~~~~~~~~~~3477：【例86.2】 01背包问题

【题目描述】一个旅行者有一个最多能装M�公斤的背包，现在有n�件物品，它们的重量分别是W1�1，W2�2，...,Wn��.它们的价值分别为C1�1,C2�2,...,Cn��，求旅行者能获得最大总价值
gezhengxu2024·2024-01-14 13:16

C1-3.2 关于‘神经网络’

展示一下过程吧;输入层输入数据(输入层数据*W1)>hiddenlayer1(h
帅翰GG·2024-01-13 10:13

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

代码方面，只需要修改隐藏层构建到输出层构建的一部分即可#构建多隐藏层（2层）H1_NN=256#第1隐藏层神经元的数量w1=tf.Variable(tf.rand
大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

计算平均数

1、计算平均数模块`timescale1ns/1psmoduleAve(Clk,Rst_n,s,Data,ER,w0,w1,Done,R,Q);parametern=8;inputClk,Rst_n,s
第31颗流星·2024-01-11 08:12

李沐之权重衰退

假设想让模型的复杂度比较低，就可以增加来满足我的需求坐标轴表示的是w1和w2,黄色圆圈是惩罚项（L2loss
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:23

传统的背包问题~3479：【例86.4】 混合背包

【题目描述】一个旅行者有一个最多能装V�公斤的背包，现在有n�件物品，它们的重量分别是W1�1，W2�2，...,Wn��，它们的价值分别为C1�1,C2�2...Cn��。
gezhengxu2024（已隕落）·2024-01-09 22:17

【编程-算法】2019-10-09 编辑距离Edit-distance

你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符（insertion）删除一个字符（deletion）替换一个字符（Substitution）例如w1="kitty",2="puittys".w1->w2
Chauncey_L·2024-01-07 05:11

0-1背包问题

物品的重量为w=[w1,w2,...,wm]，价值为v=[v1,v2,...,vm]。现在要拾趣这些物品，使得背包的价值最大。
Fighting_XIE·2024-01-06 03:44

如何计算奈奎斯特率和奈奎斯特间隔（取样定理）

1.奈奎斯特率：卷小和大积相加Ws＝2Wc卷积：f（t）＝f1（t）＊f2（t）Wc＝（W1，W2）min和：f（t）＝f1（t）＋f2（t）Wc＝（W1，W2）max积：f（t）＝f1（t）·f2（t
别扒拉我饭·2024-01-05 16:02

0-1背包问题

0-1背包问题给n个重量为w1,w2,w3,...,wn，且价值为v1,v2,v3,...vn的物品和容量为C的背包，每个东西只能选择用一次或者不用(这就是0-1的由来)，求这个物品的一个最有价值的子集
故梦_三笙·2024-01-03 10:40

基于python的BP神经网络

生成的数据用X表示两层权重参数分别用W1，W2表示两层偏置参数分别用b1,b2表示隐藏层节点的输入为layer1,输出为layer1_out输出层节点的输入为layer2,输出为
不吃草的小绵羊·2024-01-01 07:50

10、python-装饰器

简介作用：用一个新函数封装旧函数（是旧函数代码不变的情况下增加功能）然后会返回一个新函数，新函数就叫做装饰器一.装饰器前生（闭包）先执行w1()函数，返回inner函数再执行inner()函数，inner
御剑天涯·2023-12-29 14:31

实验四：贪心算法实现最佳任务调度实验

文章目录一、实验原理1.1活动选择问题1.2贪心策略二、实验要求2,1实现这个问题的贪心算法，并写出流程图或者伪代码2.2将每个Wi替换为max{W1,W2……Wn}-Wi运行算法、比较并分析结果。
扣扣糖qqt·2023-12-27 23:50

机器学习——神经网络（BP）

，xi权重：w1，w2，w3，...，wi偏置：b激活函数：f输出节点：ou
Jblhyano·2023-12-21 01:00

leetcode上升的温度再复习-笛卡尔积（交叉连接）-日期加减函数

理一下学习的思路:这一题就是需要通过连接解题，连接两张相同的表，w1表作为今天的表利用w1表的日期比w2表的日期大一天连接，w2表作为昨天的表，也就是今天连接昨天。
简简单单di·2023-12-19 05:09

极验滑块(3代)验证码细节避坑总结

关于w值三代里面，有三个接口请求有w，按照请求顺序称为w1、w2、w3,除了最后一个校验接口ajax.php之外，其他的w可以置空。
诗雅颂·2023-12-19 00:38

Day224: 深阅读第一天的学习

2.框架可以表述的信息：5个W1)何因（Why）2)何事（What）3)何地（
山丹丹的文字庄园·2023-12-17 11:25

【23-24 秋学期】NNDL 作业9 RNN - SRN

博客】而SRN，也就是简单循环神经网络，只有一个隐藏层，如下图所示：（1）使用Numpyimportnumpyasnpinputs=np.array([[1.,1.],[1.,1.],[2.,2.]])w1
今天也是元气满满的一天呢·2023-12-06 21:17

来自北大算法课的Leetcode题解：72. 编辑距离

代码仓库：Github|Leetcodesolutions@doubleZ0108fromPekingUniversity.解法1(T93%S40%):动态规划dp[i][j]:w1[0…i]变换为w2
doubleZ0108·2023-12-06 13:47

卷积神经网络入门

（图1-1传统神经网络结构）输入层：输出尺寸为W1*H1*3(3表示RGB图像对应通道)，其作用是作为卷积神经网络的原始输入，一般是原始或预处理后的像素矩阵。卷积层：输出尺寸为W1
半截詩·2023-12-05 01:23
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