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【动力提升|DME-外挂电脑程序】B48发动机高低功率加装DME外挂电脑动力提升数据详情。

DMEB48发动机高低功率升级案例首先我们先来了解B48发动机的历史，因为大量搭载在宝马旗下3系、5系、X1等车型上的N202.0T发动机停产，取而代之的是代号为b48的新一代2.0T发动机。
BiuElzi·2023-06-22 20:06

关于逻辑回归的几个函数

说是回归，其实就是个分类，用【0，1】标记结果y是录取还是录取，而影响结果y的就是X(x0,x1,…xn-1)。
不依法度·2023-06-22 20:19

神经网络中关于梯度的问题

就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locallyweighted回归，logistic回归，等等梯度下降图中给出了训练集，拟合函数，输出数据，输入数据的维度(特征的个数，features)，n我们用X1
秀秀的奇妙旅行·2023-06-22 12:06

向量绘制图像

判断两个向量平行假设a//b，则有a=λb,即(x1,y1)=(λx2,λy2)=>x1/x2=y1/y2=λ=>x1y2-x2y1=0判断两个向量垂直假设向量a⊥向量b,则有x1x2+y1y2
Armouy·2023-06-22 08:03

如何利用Python自动生成数据绘制折线图

X1=[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5]Y1=[971,1344,1953,3064,4766,15522,4389,2615,1696,1210,798]X2=[-5,-4,-3
数字化信息化智能化解决方案·2023-06-22 06:32

算法分析与设计——投资问题（动态规划）

即：目标函数max{f1(x1)+f2(x2)+…+fn(xn)},约束条件x1+x2+…+xn=m，x∈N实例：二、解析设dp[i][t]为前i个项目总共花费t元能得到的最大收益，那么假设分配给第i个项
文亘习丶·2023-06-21 11:36

数值分析算法 MATLAB 实践 线性方程组 Gauss-Seidel迭代法

eps,it_max)%其中,A为线性方程组的系数矩阵，b为常数项，eps为精度要求，默认为1e-5,%it_max为最大迭代次数，默认为100%x为线性方程组的解，k迭代次数x0=[0,0,0]';%[x1
Endhub·2023-06-21 08:58

解决“jupyter导出图片怎么是空白的”

原来代码如下：plt.plot(x1,y1,'ro-',linewidth=2.5,label='Influencecurveoforeflowrateonleaching')#标签标记位置在左下角plt.legend
猫头不能躺·2023-06-21 07:08

【4】tf实现神经网络模型

1M-P神经元与神经网络前向传输1.1训练单个神经元一个含有两个输入的神经元，指定一个输入x1=x2=1,期望y能输出0.3。
猫头不能躺·2023-06-21 07:05

统计学_贾俊平——思考题第12章多元线性回归

（1）多元回归模型：设因变量为yyy，kkk个自变量分别为x1,x2,...,xkx_1,x_2,...,x_kx1,x2,...,xk，描述因变量yyy如何依赖于自变量x1,x2,...,xkx_1,
小平凡的记录·2023-06-21 07:33

matlab利用经纬度计算距离_经纬度换算距离(matlab根据经纬度算距离公式)

地球上任意两点距离计算公式为：D=R*arccos(siny1siny2+cosy1cosy2cos(x1-x2))其中：R为地球半径，均值为6370km.A点经、纬度分别为x1和y1，，东经为正，西经
weixin_39621794·2023-06-21 03:53

t-SNE(t-stochastic neighourhood embedding) 数据降维及可视化

具体而言，给定一个高维数据集X={x1,…,xn}\mathbf{X}=\{\mathbf{x}_1,\dots,\mathbf{x}_n\}X={x1,…,xn}，其中xi∈RD\mathbf{x}_
1037号森林里一段干木头·2023-06-21 00:31

概率 随机变量 条件概率 贝叶斯定理

例如：在抛硬币的实验中把正面朝上定义为x1=0,反面朝上为x2=1。一般用小写字母表示随机变量，如x\textxx。一旦试验完成，它的取值就用斜
1037号森林里一段干木头·2023-06-21 00:00

拓端tecdat|基于R语言实现LASSO回归分析

模拟假数据集 set.seed(0820) n         |t|)    ## (Intercept) -3.914e-16  1.648e-01   0.000  1.00000    ## X1
·2023-06-20 22:19

【机器学习】一个简单的神经网络例子教你理解前向传播

可以参见如下文章https://blog.csdn.net/weixin_45434953/article/details/131048661在计算机中，有一种很基础的运算称之为与运算，这是一个二元运算符，x1
NormalConfidence_Man·2023-06-20 10:25

compressai中的上下文预测模块

理论1、自回归模型Autoregressivemodel用自身产生的参数去预测下一个值，即使用x1,x2,...,xtx_1,x_2,...,x_tx1,x2,...,xt去预测xt+1x_{t+1}xt
旺仔菜菜·2023-06-20 10:54

【数理统计】无偏性和有效性

文章目录选择题选择题设X1,X2,…,XnX_1,X_2,…,X_nX
Want595·2023-06-20 02:48

用c++计算两个坐标的距离

classPoint{private:floatx,y;public:voidset_xy(floata,floatb);floatdistance_xy(Point&p1);};①点A(x1,
曼诺尔雷迪亚兹·2023-06-20 01:17

拓端tecdat|R语言配对检验分析案例

检验对的形式（x1，x2）出现在两种情况中：对同一实体执行两次测量。例如，一项评估新型胰岛素疗效的临床研究将为每位患者测量两次血糖水平：之前（X1）服药后（X2）。对不同的实体进行测量。
·2023-06-20 00:36

因子分析——SPSS实例分析

如果用F1、F2表示各公共因子，以X1为例，可得:表
九九jiujiu·2023-06-19 20:25

机器学习（一）基本概念(特征、标签、样本/观测、训练集、测试集）

(如芒果的大小，颜色，产地，品牌等)简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征，按如下方式指定：x1,x2,…xn标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的y变量
徕胖·2023-06-19 19:00

函数全解

envletx='x'leta=1functionf1(x){//x是参数params//a是环境由f1所处的环境确定returnx+a//a只是确定是哪个a,而不是值}{leta=2f1('x')}"x1
YM雨蒙·2023-06-19 18:18

基础算法——差分矩阵

构造差分数组：b[x1][y1]+=c,b[x1][y2+1]-=c,b[x2+1][y1]-=c,b[x2+1][y2+1]+=c;使用差分数组计算矩阵(x,y)项即差分数组矩阵(x,y)的前缀和：b
少儿编程乔老师·2023-06-19 07:23

lesson 6

dropout的pytorch源码，首先生成伯努利分布以（1-p)的概率返回1,否则返回0，p是dropout的概率，使用div_这个原位操作算法来做除法2、image.png算法会取一个小批次，输入的是激活值用x1
世界待你如此好·2023-06-19 05:02

Python四舍五入

实现的是四舍六入，用decimal或自己封装：importdecimal#修改舍入方式为四舍五入decimal.getcontext().rounding="ROUND_HALF_UP"x="0.645"x1
Channing Lewis·2023-06-19 01:55

【离散数学】gpt教我判断函数4

Y=R,f(x)=1/x对于给定的集合A=B=RA=B=\mathbb{R}A=B=R和函数f:A→Bf:A\rightarrowBf:A→B，f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1
weixin_51187533·2023-06-18 17:51

统计学第四周——概率分布

1.整体逻辑2.离散型随机变量的概率分布设有一离散型随机变量X，可能取值x1,x2,...xn,其相应的概率为p1,p2....pn，即P(X=xi)=pi(i=1,2...
萌新产品小霸王·2023-06-18 06:16

使用torch的自动微分实现自定义函数优化

文章目录前言1.待优化函数1.1解释2.代码3.结果1.待优化函数y=10×(x1+x2−5)2+(x1−x2)2y=10\times(x_1+x_2-5)^2+(x_1-x_2)^2y=10×(x1+
吴天德少侠·2023-06-18 02:58

写一个python函数生成两个空间点之间的线性插值

importnumpyasnpdeflinear_interpolation(point1,point2,num_steps):"""生成两个三维点之间线性插值:parampoint1:三维起点，形如np.array([x1
老康头儿·2023-06-17 21:30

HMM-读书笔记

令X1,X2,…,Xn,…为随机变量序列，它们的值为同样有限字母表中的值A={1,2,…,c}。
咖啡，巫师与猫·2023-06-17 20:30

偏导数的推导

事例如下：求f(x1,x2)=x1^2+x1*x2+x2^2的偏导数。由于对两个自变量分别求导，所以在针对其中一个变量求导时，将另一个变量看作常数即可。
老手er·2023-06-17 19:33

语言模型(Language Modeling)中的评估指标理解与总结

总结参考资料引言语言模型（LanguageModel，LM），即给出一句话的前k个token，希望它可以预测第k+1个token是什么，即给出一个第k+1个token可能出现的概率的分布p(xk+1∣x1
tyhj_sf·2023-06-17 18:57

插值法-1

;x=zeros(size(m));%生成和m相同的零矩阵fori=1:ax(i)=0.2+0.08*m(i);endx1=linspace(0.2,1.0,10);[yRA]=Newton(X,Y,x1
York_squad·2023-06-17 17:50

torchvision nms

要求格式[x1,y1,x2,y2]if__name__=='__main__':importtorcha=torch.Tensor([[1,1,2,2],[1,1,3.100001,3],[1,1,3.1,3
AI视觉网奇·2023-06-17 13:44

d2l学习_第三章线性回归/欠拟合过拟合/权重衰减

x.1LinearRegressionTheoryx.1.1Model线性回归的模型如下：我们给定d个特征值x1,x2,...,xdx_1,x_2,...,x_dx1,x2,...,xd，最终产生输出yhat
樱木之·2023-06-17 07:27

YOLO数据格式说明与转换

数据格式说明与转换1.YOLO数据格式说明2.代码1.YOLO数据格式说明yolo标注格式保存在.txt文件中，一共5个数据，用空格隔开，举例说明如下图所示：假设图像的高和宽分别为h,w，bbox的左上角坐标为(x1
lokvke·2023-06-17 03:46

华为OD机试真题 Java 实现【区间连接器】【2023Q1 200分】

一、题目描述有一组区间[a0,b0],[a1,b1],…(a,b表示起点,终点)，区间有可能重叠、相邻，重叠或相邻则可以合并为更大的区间；给定一组连接器[x1,x2,x3,…]（x表示连接器的最大可连接长度
哪 吒·2023-06-16 23:45

06_机器学习模型

图2（3）线性回归模型*给定有d个属性（特征）描述的示例x=(x1;x2;...;xd)，其中xi是x在第i个属性（特征）上的
98_码农·2023-06-16 12:16

道岔表示故障电路如何进行检查

一、分线盘区分提速道岔表示电路故障的方法定位时可以通过测量X1、X2(或者反位时X1、X3)端子间的交直流电压和BD1-7的3号端子上的电流，来判断表示电路的故障和范围。
功能安全·2023-06-16 08:33

华为OD机试 - AI面板识别（Java & JS & Python）

由于AI识别误差，每次别到的指示灯位置可能有差异，以4个坐标值描述AI识别的指示灯的大小和位置(左上角x1,y1，右下角x2,y2)，请输出先行后列排序的指示灯的编号，排序规则：每次在尚未排序的灯中挑选最高的灯作为的基准灯
伏城之外·2023-06-16 07:27

GradientPaint类的作用

其构造函数GradientPaint(floatx1,floaty1,Colorcolor1,floatx2,floaty2,Colorcolor2)，充分说明了它的作用，即从点(x1,y1)到点(x2
Tancenter·2023-06-16 05:16

Java调用Cplex例题

解题器手册例子：LPex1.java目标函数为：max⁡x1+2x2+3x3\maxx_1+2x_2+3x_3maxx1+2x2+3x3约束条件为：−x1+x2+x3≤20x1−3x2+x3≤300≤x1
黑嘻哈呀·2023-06-16 02:32

R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析

18310原文出处：拓端数据部落公众号为了找出影响价格波动的主要因素，我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即价格影响很小的自变量剔除出我们的模型，我们分别把WTIPriceField等自变量的名称改为x1
·2023-06-16 00:18

【Matlab基础知识】矩阵入门

Matlab矩阵基础Matlab矩阵一.矩阵的定义1.直接定义2.利用已建好的矩阵建立更大的矩阵3.冒号表达式1.格式：e1:e2:e32.linspace函数y=linspace(x1,x2)y=linspace
贩梦先生007·2023-06-15 22:33

图像坐标转换：一个点绕着另一个点逆时针旋转角度平移后的坐标

点A在图像中的坐标（x1,y1）点B在图像中的坐标（x2,y2）点B绕着点A逆时针旋转a弧度，旋转后的点B坐标为{x=(x2-x1)*cos(a)+(y2-y1)*sin(a)+x1，y=-(x2-x1
robot_???·2023-06-15 22:40

ics小班第二次作业

3.58longdecode2(longx,longy,longz){return(((y-z)>63)^((y-z)*x)}3.59用x0,y0来表示x,y的低位，x1,y1来表示x,y的高位xy=(
细雨沉沙·2023-06-15 16:09

深度学习入门——感知机

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
fly2022.·2023-06-15 00:09

统计学中的「标准差和方差」

例如：两组数的集合{0，5，9，14}和{5，6，8，9}其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差标准差公式：公式描述：公式中数值为X1,X2,X3,……XN（皆为实数），其平均值（算数平均值
Moshow郑锴·2023-06-14 07:21

2021-09-09

测试.content{position:relative;width:800px;height:800px;margin:70pxauto;border:1pxsolid#f00;}.x1{position
_____西班木有蛀牙·2023-06-14 01:34

matplotlib 画图

)或者fig,ax=plt.subplots(1)plt.plot(x,y,color="red",linewidth=2.5,linestyle="-",label="sine")plt.xlim(x1
Adeline_T·2023-06-13 23:07
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