X1

Verilog中关于case语句的优先级

对于这样的组合逻辑电路always@(X)case(X)X1:X2:……endcase如果分支项包含变量X的所有取值情况，并且互相不重复，那么这样的情况，其实没有必要使用综合指令。
长弓的坚持·2023-03-13 20:10

ML坚持之路_Day2

y=bo+b1*x1步骤一、处理数据运用第一天的五个步骤Import
Freyr_sau·2023-03-13 19:05

matlab单层感知器画线,MATLAB神经网络学习（1）：单层感知器

输入是一个N维向量x=[x1,x2,...,xn]，其中每一个分量对应一个权值wi，隐含层输出叠加为一个标量值：随后在二值阈值元件中对得到的v值进行判断，产生二值输出：可以将数据分为两类。
金酱酱·2023-03-13 07:22

05. Python科学计算：Pandas

valuesfrompandasimportSeries,DataFramex1=Series([1,2,3,4])x2=Series(data=[1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])print(x1
进击的原点·2023-03-12 18:25

感知器算法

具体来说，给定一个训练集D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)}D=(x1,y1),(x2,y2),...,(
丰。。·2023-03-12 07:33

深度学习-1

深度学习基础介绍单层神经网络：线性回归和softmax回归多层神经网络：多层感知机1.线性回归例如房价预测，特征为面积房龄，那么模型可以写作：其中x1和x2是权重weight，b是偏差bias损失函数选用
恰似一碗咸鱼粥·2023-03-12 04:37

Learn_for_Pandas

importpandasaspdobj=pd.Series([4,7,-5,3])#obj=04172-533obj.values#返回Series的值obj.index#返回索引值#可以根据index进行索引obj[x]或者obj[[x1
进击的STE·2023-03-11 21:55

拓展欧几里得证明

=0的情况；ax+by=gcd(a,b)=gcd(b,a%b);令一组解x1,y1使得x1b+y1(a%b)=gcd(b,a%b)=gcd(a,b)=ax+by;a/b=k…r,k=a/b下取整，所以a
不给赞就别想跑哼·2023-03-11 20:26

html的map标签的coords确定坐标的方法

从简单的方形或者多边形开始，打开ps，打开菜单栏的“窗口”，勾选“信息”接下来鼠标指到方形的对角线点，左上角和右下角，右边的“信息”框会显示，鼠标所指的x，y坐标（x:495像素，y:29像素），coords=“x1
@阿猫阿狗~·2023-03-11 14:16

关于 Fate 和单机直接训练效果差别的疑问

测试数据集是这样的：id,y,x1,x21001,0,11,51002,0,12,101003,0,13,151004,0,14,201005,0,15,251006,0,16,301007,0,17,351008,0,18,401009,0,19,451010,0,20,501011,1,21,551012,1
taojy123·2023-03-11 12:39

SVG

SVG意为可伸缩矢量图形#基本样式应用#定义路径M路径开始L路径到达Z关闭路径#创建折线points="x1,y1x2,y2x3,y3...."
嘉熙i·2023-03-11 04:33

模型性能度量方法

一、基本概念1、性能度量性能度量的原理就是对于样本集D={(x1,y1),(x2,y2)~~~(xm,ym)}，对于一个样本特征xi，最终产生的结果为yi，评估学习器的性能，就是将学习器f(xi)的结果与
来自乡下的农民工·2023-03-10 21:45

关于显卡PCIE3.0 X16 X8 X4 X1速度的测试

前言：博主最近炼丹的时候发现，显卡不太够用，想要加几张显卡，但是主板上PCIE专用的插口有限，于是查看了主板上剩余的插口，一起来看看吧。实验环境：博主用的微星的MPGZ390GAMINGEDGEAC刀锋版，内存32GB，其他CPU参数，GPU参数暂不公开，但是保证采用控制变量法，使实验具有可信性。该主板有PCIE接口如下：PCIE显卡标准口三个：PCIE3.0X161个PCIE3.0X81个PCI
两只蜡笔的小新·2023-03-10 11:10

基于蜣螂算法优化Kmeans图像分割-附代码

1.Kmeans原理K-Means算法是一种无监督分类算法，假设有无标签数据集：X=[x1,x2,...,xn](1)X=[x_1,x_2,...,x_n]\tag{1}
智能算法研学社（Jack旭）·2023-03-10 04:21

objc_msgSend()汇编核心探索（arm64架构）

寄存器对应须知：函数参数寄存器(x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)p0~p17--->x0~x17idobjc_msgSend(idself,SEL_cmd,...)汇编实现ENTRY_objc_msgSendUNWIND_objc_msgSend
薛定谔的汪汪·2023-03-09 21:26

高等数学复习

函数与极限映射y=f(x),f:X->Y,x是y的原像，y是x的像满射Y中任一元素y都是X中某元素的像单射对于X中任意两个不同元素x1≠x2，它们的像f(x1)≠f(x2)双射映射f既是单射，又是满射，
还记得樱花正开~·2023-03-09 16:29

内存地址对齐数学解释

n-r123456r=0时，对齐公式求证r=0,f(x)1r=0fx2r>0时，对齐公式求证方法r>0f(x)78.png9.pngr=0时，x就是n的整数倍，已经按照n对齐了0x1
AppleLin_cdea·2023-03-09 15:45

机器学习 线性模型

1.基本形式线性模型：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即3.1用向量形式写成：3.22.线性回归对于给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),.....,(xm,ym
coderzc·2023-03-09 15:08

待产包

一、小孩儿用品纱布浴巾x2小方巾x4口水巾x4一次性隔尿垫xN指甲剪x1小剪子好用脸盆x2浴盆x1婴儿棉签x1婴儿洗衣皂x2护臀膏，洗发水，沐浴液，身体乳液，面霜，抚触油x1贝亲桃子水1不是必需的，不过可以买一瓶
伶俐ll·2023-03-09 12:08

表达质粒构建之引物设计

比如我现在需要表达FUS这个蛋白，首先我要确定FUS的CDS区序列，使用NCBI即可获得；image.png可以看出FUS有三个同源异构体，我们以第一个X1为例来说明；image.png这是其CDS区序列信息
找兔子的小萝卜·2023-03-09 12:06

整数反转

=$x[$len];$len--;}$X=$x1*$xx;if($X>pow(2,
花钱约下·2023-03-09 08:48

情绪是失败的根源

早上近九点时开车在日圆大桥中间车道，因为不太急所以开车60码左右，日圆大桥限速80，忽然后面一阵急促的喇叭声，一辆宝马X1可能嫌我开得慢了，旁边车道都有车在超车，于是他鸣喇叭催促，等旁边车道空了他又急促超了我的车
很温暖·2023-03-09 02:46

Matlab绘制花里胡哨的山脊图

教程部分0数据准备X1=normrnd(2,2,1,50);X2=[normrnd(4,4,1,50),normrnd(5,2,1,50)]
·2023-02-27 19:15

多元线性回归boston房价（吴恩达机器学习笔记）

正规方程2梯度下降法实践1.特征缩放2.学习率（learningrate）3.Boston房价预测1.多元线性回归对房价模型增加更多的特征，如房间数，楼层数等，构成了一个含有多变量的模型，模型中特征为(x1
是忘生啊·2023-02-27 18:15

jmeter简介

X1~X5：负载模拟的过程，使用这些组件来完成负载的模拟Y1：负载模拟部分，模拟用户请求Y2：结果验证部分，负责
小小代码搬用工·2023-02-26 08:35

特征值与特征向量 matlab数值解,matlab与numpy求解特征值与特征向量

(A-λ*E)*x=0得(A-E)*x=0对A-E进行行变换得[[-2,1,0],[1,0,1],[0,0,0]]-2*x1+x2=0x1+x3=0有3-2=1个自由变量，令x1为自由变量x=[x1x2x3
熙南君·2023-02-26 07:40

k近邻算法 （k-NN k-nearest neighbor）详解

k−NNk-NNk−NN算法原理给定训练集T={(x1,y1),(x2,y3),...,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_3),...,(x_N,y_N)\}T={(x
张山大人·2023-02-25 07:35

对数图像、极坐标图像、柱状图、散点图、3D图像简单绘制

目录对数图像函数极坐标图像显示柱状图图像显示散点图图像显示3D图像显示3D椭球绘制3D螺旋线绘制对数图像函数对数函数绘制设计三个函数，解析如下：semilogx(x1,y1)：半对数函数，x变为常用对数刻度
Dream_Bri·2023-02-24 04:39

边界量（BV）和空间分区（SP）(轴对准边界框AABB,定向边界框OBB)

定义了相机和视图平面的位置ViewPlane沿N的距离d•每个屏幕像素都追踪射线使用相机和（x，y）屏幕位置计算的射线启动位置和方向2.表现射线•P(t)=R0+t*Rd=origin+t*direction•给定两个点（x1
the only KIrsTEN·2023-02-23 15:35

导数大题练习

已知函数f(x)=aln⁡x−1xf(x)=a\lnx-\dfrac1xf(x)=alnx−x1，a∈Ra\inRa∈R（1）若曲线y=f(x)y=f(x)y=f(x)在点(1,f(1))(1,f(1)
tanjunming2020·2023-02-23 12:05

linux常用命令（面试考点）

_李轮清的博客-CSDN博客mvAB将目录A重命名为Bmv/a/b/c将/a目录移动到/b下，并重命名为c参考linux重命名文件和文件夹-ma_fighting-博客园批量重命名将所有png文件中的x1
是暮涯啊·2023-02-23 03:49

【深度之眼机器学习训练营第四期】2.单变量线性回归

对于整个房价模型可用下列图片中的抽象构建来表示:房价模型h是假设函数，完成从x(房屋大小)到y(房屋价格)的映射，形如h(x)=θ0+θ1*x1的假设函数称为单变量线性回归，因为变量中只有一个特征。
灰蒙蒙的雨露·2023-02-19 07:04

机器学习(1)-线性回归

对于给定的维度为d的特征x=(x1,x2...xd)，建立线性模型y=w1x1+w2x2...wdxd+b。给予m对的样本X，Y。
dzqiu·2023-02-19 07:44

X1、跟我聊天有那么大作用吗—姐姐，等我忙完想去你们那里看看你

今天，有人跟我说：“姐姐，等我忙完了，我想去你们那里看看你。”我当时以为是来我直播间跟我聊天，我就说：“好的，你下次来，我清场跟你聊。”后来他离开后，我下播关电脑前回看一下聊天记录，原来他说的意思是，来我所在地看我。我心里想：跟我聊天，有那么大作用么？因为他前几句话是：我最近压力很大，很累，很想找人聊聊天。我就喜欢跟姐姐聊实话。大概是我一直说真话，也讨厌别人说虚话、说假话、说套话吧。说这话的是位南
浪淘沙01·2023-02-16 22:27

【Transformer论文：Attention Is All You Need】2.论文精读

一、知识树二、算法模型总览注：这一部分主要介绍在论文改进前的原有模式模型三、SelfAttention1.ScaledDot-ProductAttentioninputX1乘以WQ等于q1，X1乘以WK
尊新必威·2023-02-16 21:56

机器学习笔记4-多元梯度下降法

所以这里要把特征的范围缩小到比较相近的范围，比如x1/2000，x2/5,这样x1和x2都的范围是[0,1],使等高线的图看起来比较圆，会更快的
我想问问天·2023-02-07 11:12

机器学习Class 4：多元梯度下降法

特征缩放2.均值归一化4-4多元梯度下降法（Ⅲ学习率）4-5特征和多项式回归1.特征2.多项式4-6正规方程1.正规方程2.比较4-7正规方程在不可逆情况下的解决方法4-1多功能现有多个影响房价的特征：x1
By4te·2023-02-07 11:38

机器学习入门~多元梯度下降法②

假设，x1表示房子价格，在0~2000波动，x2表示房间数量，在1~5波动，此时有两个参数，那么代价函数的θ有θ0，θ1，θ2，忽略θ0，只有θ1和θ2时（分别对应x1和x2），由于x1和x2的取值相差很大
perSistence92·2023-02-07 11:37

机器学习贝叶斯算法

朴素贝叶斯做出了一个比较强的假设，即公式:特征向量X为N维时，p(X=x|Y=y)=P(X（第一个位置）=x1|y)P(X(
地大停车第二帅·2023-02-07 10:46

NMS、Soft-NMS、Softer-NMS

代码：defNMS(boxes,scores,th):x1=boxes[:,0]y1=boxes[:
maxruan·2023-02-07 09:15

numpy实现反向传播【超级小白讲解】

（在本例中忽略偏置b）一些符号说明：X：为一个4维的列向量，即[x1,x2,x
陌上之殇·2023-02-07 09:44

Quanterfiers

chrisfang').match(/ch*/g))//['ch']console.log(('chrisfangcc').match(/ch*/g))//['ch','c','c']//x+匹配前一项x1
ChrisFang·2023-02-07 07:25

万思乐学V-learn小西妈双语工程1704期128号Lucas 2019-07-09(Y1D212)

音频GeronimoStiltonLostTreasureoftheEmerraldEye视频Movie(15’x2+20’x1)《DespicableMe》《CharlieandtheChocolateFactory
角妈·2023-02-07 07:35

教你如何饲养一只超小的血月！（审神者的快乐小店）

www身高仅10cm，可变为正常大小，就是180cm衣服红色的围巾：这是不可缺少的x2黑色风衣：是变为七魂后的常服x2紫色上衣：啊其实只要是深色系的她都没有意见x2红色十字吊坠：似乎是七魂后的标志性建筑物x1
一名有点非的审神者·2023-02-07 05:56

编码器-解码器(seq2seq)和注意力机制

encoder-decoder.png假设编码器输入x1,x2,...,xt经过变换后变成隐藏变量h1,h2,...,ht，然后进入c，解码器通过c获取编码器的内容，进行变换后得到y1,y2,yt`。
errorrrr·2023-02-07 05:19

RegressionAnalysis回归分析代码分享

\n');%测试用例：x1=[0.1:0.01:0.18]';%y=input('输入需要预测的一组数据:(如[0.100.110.12...)
学习不好的电气仔·2023-02-06 22:59

Datawhale组队学习之西瓜书task5

第六章支持向量机6.1SVM基本型6.1.1基本型给定训练样例集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\boldsymbolx_1,y_1),(\boldsymbolx
legnAray·2023-02-06 20:45

第二章

经过x1与x2的两个点的直线/线段。若集合C是仿射集，则它里面任意一些点的仿射组合还在集合里。仿射集（仿射子空间）平移任意一个集合内的向量，都变成向量子空间。仿射空间和对应子空间的维数是一样的。
weixin_30672019·2023-02-06 17:39

(矩阵Part1)基础知识

(矩阵Part1)基础知识零.基础知识0.1n维向量空间我们把Rn={(x1,...,xn)∣xj∈R,j=1,2,....n}我们把R^n=\{(x_1,...,x_n)|x_j∈R,j=1,2,..
簌簌紫棠飞白鹭·2023-02-06 17:07

（邱维声）高等代数课程笔记：齐次线性方程组解集的结构

3.8齐次线性方程组解集的结构一般地，设齐次线性方程组x1α1+x2α2+⋯+xnαn=0,αi∈Ks,1≤i≤n(1)x_1\boldsymbol{\alpha}_1+x_2\boldsymbol{\
thunder1015·2023-02-06 17:06
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