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YT
讲你知 | 一路向西,走去西藏(二)
为了在人海中见到彼此,请微信公众号关注“同样
YT
”。
同样YT
·
2023-01-27 04:14
海思
YT
8511千兆网不通的解决方法
文章目录前言1、
YT
8511是什么?2、调试准备工作3、千兆网口不通,是否需要移植裕太微官方驱动?
积步千里
·
2023-01-20 19:44
海思芯片
PHY芯片
YT85xx系列
linux
arm
中间件
谈一谈暴露偏差
是一种用于序列生成任务的训练技巧,与Autoregressive模式相对应,这里阐述下两者的区别:Autoregressive模式下,在timestepstdecoder模块的输入是timestepst−1的输出
yt
sunghosts
·
2023-01-13 08:16
NLP
深度学习
人工智能
计算机视觉
python求解非线性多元方程,如何在python中求解3个非线性方程
Ihavethefollowingsystemof3nonlinearequationsthatIneedtosolve:-xyt+HF=0-2xzt+4yzt-xyt+4z^2t-M1F=0-2xt+2
yt
欧皇·诸葛莺
·
2023-01-09 10:45
python求解非线性多元方程
格兰杰因果检验准备-平稳性检验-Eviews
概念平稳性:时间序列的平稳性通常是指弱平稳,就是时间序列
yt
的期望值、方差以及协方差均值不随时间t的变化而变化。
一天的大太阳
·
2023-01-07 11:25
统计
统计 | 时间序列学习笔记
有效市场假说二、ARMA1、基本概念2、AR模型3、MA模型3、ARMA模型(所有ppt截图,以及部分代码,来自中财黄白老师的ppt)一、复习Lecture1、21、损失函数与最优一步预测一个随机过程:Zt≡(
Yt
月公子
·
2023-01-07 10:40
时间序列
数据分析
统计学
时间序列预测方法
趋势拟合:1.线性趋势拟合:
Yt
=a+bt+It(随机波动因素)2.指数趋势模型:Tt=ab^t3.二次趋势模型
爱弥儿er
·
2023-01-06 07:13
DataAnalysis
算法
时间序列
RNN求导公式详细推导
本菜鸡觉得RNN求导公式太复杂了,所以想了一个办法拆分求导的公式.那就是用语法树.原文参见RNN反向求导详解_格物致知-CSDN博客ot=φ(Vst)=φ(Vϕ(Wst−1+Uxt))Lt=loss(ot,
yt
两个幽灵
·
2023-01-03 12:13
深度学习
Matlab重建信号实验总结,实验三信号采样与重建(实验报告).doc
二、实验内容1、对连续时间信号
yt
=sin24πt+sin40πt,它有12Hz和20Hz两个等幅度分量。用MATLAB作图求出Nyquist频率2fmax。作图法判断频谱法
weixin_39955351
·
2023-01-03 09:38
Matlab重建信号实验总结
回归预测模型评估指标(MSE、RMSE、MAE)
其计算公式及含义如下图所示:其中,
yt
表示测试集中实际打分值,ytp表示模型输出的预测打分值,n表示测试集图片数据的总量。
weixin_46837260
·
2022-12-31 15:03
回归
Momentum contrast for unsupervised visual representation learning(MoCo)简单讲解
instancediscrimination):从一张图片中经过(裁剪,数据增广等变化)得到两张处理过的图像,这两张图像是同一类的,数据集中的其他图片都不是同一类的(即imagenet中就有一百多万种类别)momentum:
yt
暄染落墨
·
2022-12-30 10:12
计算机视觉
深度学习
人工智能
方差 残差 离差
回归平方和(SSR)与残差平方和(SSE)得到后,可以把Y分解为可以被解释变量解释的和不能被解释的两部分,Y=X+=+(3.31)定义总平方和(原始值-平均值)SST==-2+T=Y'Y-T(3.32)其中是
yt
黑子小明
·
2022-12-28 01:39
统计学
统计学
线性代数Python计算:二次型的标准形计算
boldsymbol{P}^\text{T}\boldsymbol{x}y=PTx,使得二次型f=xTAxf=\boldsymbol{x}^\text{T}\boldsymbol{Ax}f=xTAx的标准形为f=
yT
Λyf
戌崂石
·
2022-12-26 11:38
线性代数
线性代数
python
矩阵
数学建模之时间序列的典型分解模型附Matlab代码
时间序列的典型分解模型引言一个时间序列的典型分解式为:Xt=mt+st+YtX_{t}=m_{t}+s_{t}+Y_{t}Xt=mt+st+
Yt
其中mtm_{t}mt为趋势项,sts_{t}st是已知周期为
Python大数据分析
·
2022-12-24 11:45
数学建模模型算法
matlab
概率论
机器学习
时间序列预测的8种常用方法简介
这种假设第一个预测点和上一个观察点相等的预测方法就叫朴素法,即
yt
+1=yty_{t+1}=y_tyt+1=
yt
2.简单平均法(SimpleAverage)这种方法预测的期望值等于所有先前观测点的平均值
Avasla
·
2022-12-24 03:37
数据分析项目笔记
时间序列之格兰杰因果关系检验(4)
1.格兰杰因果关系检验的步骤(1)将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量(如果有的话)做回归,即y对y的滞后项
yt
-1,
yt
-2,…,
yt
-q及其他变量的回归,但在这一回归中没有把滞后项x包括进来,
米米吉吉
·
2022-12-22 22:55
时间序列
空间坐标系及其坐标变换
地心直角坐标系(XT,
YT
,ZT)和地心大地坐标系(φ,λ,h)均是以地心Ο为坐标原点的地球
qq_43310997
·
2022-12-22 17:27
GPS原理与接收机
gps
循环神经网络RNN
2.损失函数Et(
yt
,y^t)=−ytlog
大树先生的博客
·
2022-12-22 08:25
Deep
Learning
循环神经网络
RNN
LSTM
多弹协同攻击时的无源定位(二)
模型设水面舰船目标随时间的移动方程为:
yT
(t)=fT(t)y_T\left(t\right)=f_T\left(t\right)
yT
(t)=fT(t)导弹A、B、C随时间的移动方程为yX(t)=fX(
飞华1993
·
2022-12-21 10:13
科研
线性代数
人工智能
汽车销售管理系统 c语言版 课程设计,汽车销售管理系统c语言版.docx
Documentserialnumber【NL89WT-NY98
YT
-NC8CB-NNUUT-NUT108】Documentserialnumber【NL89WT-NY98
YT
-NC8CB-NNUUT-NUT108
珍妮之吻
·
2022-12-20 14:14
汽车销售管理系统
c语言版
课程设计
【LSTM预测】基于双向长短时记忆(biLSTM)实现数据回归预测含Matlab源码
其中,ct,ht分别表示模型的记忆状态和隐层状态,xt,
yt
分别表示模型的输入与输出,σ表示sigmoid激活函数。
matlab科研助手
·
2022-12-18 08:49
神经网络预测
lstm
matlab
回归
ORA-12704:字符集不匹配错误
--语句1SELECTCASEWHENGY_FS='1'ANDTD_
YT
='076'THEN'074'ELSETD_YTENDASTD_YTFROMT_GDXM原因是TD_
YT
的数据
luofujiang
·
2022-12-17 12:53
ORACLE
数据库
学习笔记 NLP里的RNN和LSTM
Recurrentneuralnetwork1.1Elmannetworkht=σh(Whxt+Uhht−1+bh)h_{t}=\sigma_{h}\left(W_{h}x_{t}+U_{h}h_{t-1}+b_{h}\right)ht=σh(Whxt+Uhht−1+bh)
yt
CiLin-Yan
·
2022-12-16 07:55
学习笔记
机器学习
rnn
lstm
自然语言处理
RNN笔记随写--李沐第十二课
图中的前两行表示的是RNN中的H(隐层)、Y(输出)的具体计算方式从图中我们可以得出,是先由输入Xt和上个隐层状态Ht-1得到本层的隐层Ht,再由本层的Ht得到本层的输出
Yt
。
苏何月下追韩信丶
·
2022-12-15 08:37
李沐课程学习
yt
-dlp安装和使用(以Windows为例)
本教程演示如何安装、使用
yt
-dlp目录一、安装ffmpeg和
yt
-dlp二、配置环境变量三、下载视频一、安装ffmpeg和
yt
-dlpFFmpeg是一个库和工具的集合,用于处理音频、视频、字幕和相关元数据等多媒体内容
euqlll
·
2022-12-13 15:26
音视频
【正点原子FPGA连载】第二十七章 MDIO接口读写测试实验 摘自【正点原子】DFZU2EG/4EV MPSoC 之FPGA开发指南V1.0
视频下载地址:http://www.openedv.com/thread-340252-1-1.html第二十七章MDIO接口读写测试实验在以太网通信中,设备之间的物理层链路均由PHY芯片(物理层芯片,本文指
YT
8521
正点原子
·
2022-12-13 10:52
正点原子
fpga开发
数学建模|预测方法:差分方程
如
yt
=a1
yt
−1+a2y_t=a_1y_{t-1}+a_2
yt
=a1
yt
−1+a2
yt
=a1
yt
−1+a2
yt
−2+a3y_t=a_1y_{t-1}+a_2y_{t-2}+a_3
yt
CODE_WangZIli
·
2022-12-11 15:17
数学建模
线性代数
矩阵
算法
数学建模
RNN&LSTM结构篇
RecurrentNeuralNetworks传统的RNN在每个神经单元中只有一个tanh激活函数,如上图所示,第t个神经元的输入不仅仅有xt,还有上个神经元的状态ht-1/或者是上一个神经元的输出
yt
u010976596
·
2022-12-02 11:36
深度学习
RNN
LSTM
深度学习
人工智能
JWT(详解)
而这些产品线上的产品,它们可能有着各种终端设备,包括但不仅限于浏览器、桌面应用、移动端应用、平板应用、甚至智能家居[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3
yT
7MhFL
等儿
·
2022-12-01 12:04
node
javascript
SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient读书笔记
SequenceGenerativeAdversarialNets序列生成问题的描述:给定真实世界的结构化序列的数据集,训练一个含有参数θ的生成网络Gθ我们基于强化学习来解释这一问题,在第t个时间步,状态s是先前已生成的词(y1,...,
yt
时光正好466
·
2022-11-30 22:16
自然语言处理
生成对抗网络
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'Dimension'
原因可能是你使用了
yt
=Reshape((1,
yt
.shape[1]))(
yt
)这句话在tf-cpu上跑是没有问题的。但如果到了tf-gpu上,就有问题了。
untilyouydc
·
2022-11-30 08:39
时间序列之向量自回归检验VAR(自相关性)(2)
一、基本概念对于模型
yt
=b0+b1x1t+b2x2t+⋯+bkxkt+uty_{t}=b_{0}+b_{1}x_{1t}+b_{2}x_{2t}+\cdots+b_{k}x_{kt}+u_{t}
yt
=
米米吉吉
·
2022-11-28 19:14
时间序列
对于弱信号的自相关检测
matlab程序如下:dt=0.01;N=20;SNR=0.001;%设置信噪比,因为是微弱信号,所以信噪比要设置为低于1t=0:dt:N;xt=cos(t);%这是周期的输入信号
yt
=awgn(xt,
傻她你呀
·
2022-11-28 19:13
弱信号检测
弱限号检测
matlab仿真
文本挖掘案例:基于CSDN博客文章内容的文本挖掘与词云绘制
中文分词3.词性标注4.去除停用词5.词性分布分析6.高频词汇分析7.词云绘制一.语料准备1.获取文章地址首先选择需要分析的博主进入其主页浏览器上方主页地址:https://blog.csdn.net/
yt
266666
这也是计划的一部分
·
2022-11-27 12:21
NLP
python
nlp
中文分词
自然语言处理
arma模型_回归模型算法研究——ARMA模型建模
(1)序列平稳性检验随机时间序列的平稳性通常是指弱平稳,其定义为:对于时间序列
yt
,如果其期望、方差以及自协方差均不随时间t变化,则称
yt
为弱平稳随机变量,即:
yt
必须满足以下条件:基于随机时间序列的平稳性假设
weixin_39640444
·
2022-11-25 07:15
arma模型
迁移学习--基础知识
=
Yt
(3)特征和类别空间相同、概率分布不同,Ps!=Pt至少有一种成立时,利用源域数据去学习
心之所向,无惧无悔
·
2022-11-25 00:33
迁移学习
机器学习
人工智能
时间序列分析ARIMA及其Python实现
计算公式如下:其中k代表滞后期数,如果k=2,则代表
yt
和
yt
-2偏自相关函数PACF(partialautocorrelationfunction)偏自相关函数PACF描述的是在给定中间观测值的条件下
木星健谈能手
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2022-11-24 10:49
python
开发语言
后端
分布滞后模型
分布滞后模型可表示为:
yt
=α+β0xt+β1xt
ziyin_2013
·
2022-11-23 12:29
数据分析
算法
[论文笔记] TCN(时序卷积网络)
TDNN延时神经网络+dilatedconv空洞卷积+residualconnection残差网络)时序问题有两个关键要求:1.网络输入x0,...,xT的时序数据,我们希望输出也是一样大小的y0,...,
yT
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)
·
2022-11-22 13:19
论文笔记
python
Python自回归移动平均和自回归综合移动平均及快速预测每月飞机乘客
ARMA(自回归移动平均)模型回想一下,ppp阶的自回归过程定义为:
yt
=c+ϕ1
yt
−1+ϕ2
yt
−2+…+ϕpyt−p+ϵty_{t}=c+\phi_{1}y_{t-1}+\phi_{2}y_{t-
亚图跨际
·
2022-11-21 03:16
数据科学
Python
python
回归
游戏对象运动简述
游戏对象运动其实就是游戏对象在每一帧空间位置的变化,由于是3d物体,这里的位置不仅包括了对象的三维坐标系,还包括了对象的Rotation用三种方法实现物体的抛物线运动根据抛物线的公式Sy=vyt−gt2S_y=v_
yt
-gt
小原味
·
2022-11-20 12:16
c#
开发语言
如何用Matlab修正异方差性,matlab 异方差 white
3.怀特(White)检验(1980年怀特提出)怀特......200100-20-400050001000015000X20000RES-6001020T30无论是从
yt
和xt观测值的散点图,还是模
weixin_39606019
·
2022-11-19 10:11
如何用Matlab修正异方差性
Meta Learning Gradient Descent as LSTM 李宏毅机器学习笔记
zi输入门,zf遗忘门,zo输出门ct=z和zi做点乘+zf和ct-1点乘(选择选择ct-1还是遗忘)ht=zo和tanh(ct)
yt
=激活(W’ht)二、LSTM与Gradientdes
宋老板的笔记
·
2022-11-14 15:25
机器学习
[学习日志]白板推导-条件随机场 CRF Conditional Random Field
文章目录背景介绍软分类&硬分类硬分类举例SVM支持向量机PLA感知机LDA线性判别分析软分类举例概率判别模型概率生成模型CRF概率密度的参数形式概率密度的向量形式求边缘概率P(
Yt
|X)参数估计(学习参数
烫烫烫烫的若愚
·
2022-11-13 11:13
机器学习
算法
图论
概率论
二分类交叉熵损失函数python_二分类问题的交叉熵损失函数多分类的问题的函数交叉熵损失函数求解...
在二分类问题中,其取值的集合可能为{0,1},我们假设某个样本的真实标签为
yt
,该样本的
yt
=1的概率为yp,则该样本的损失函数为:如果对于整个数据集上的模型而言:其损失函数就是所有样本的点的损失函数的平均值
蛏子圣子
·
2022-11-13 11:40
数学建模之时间序列分析模型
一个时间序列的典型分解式为Xt=mt+St+YtX_t=m_t+S_t+Y_tXt=mt+St+
Yt
。mtm_tmt为趋势项,即数据在年与年之间的变化规律;StS_tSt为周期已知(
liuzibujian
·
2022-11-11 10:23
matlab
算法
数学建模
Search Based Path Planning
SearchBasedPathingPlanning参考:https://www.bilibili.com/video/BV1
yT
4y1T7EbDijkstra流程从起点开始扩展,每一步为一个节点找到最短路径
xxt_h
·
2022-11-07 12:09
无人机运动规划常用算法
算法
人工智能
自动驾驶
[常用工具] Python视频处理库VidGear使用指北
VidGear是一个高性能的Python视频处理库,它在预载多个专业视频图像处理库的基础上,如OpenCV、FFmpeg、ZeroMQ、picamera、starlette、
yt
_dlp、pyscreenshot
落痕的寒假
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2022-10-29 18:13
常用工具
Python
音视频处理
python
音视频
opencv
MATLAB | 如何使用MATLAB绘制甘特图(gantt chart)
(sT,dT,id,varargin)%sT|任务开始时间%dT|任务持续时间%id|任务所属类型%@author:slandarer%公众号:slandarer随笔ax=gca;holdon;ax.
YT
slandarer
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2022-10-23 11:39
#
MATLAB
科学绘图
matlab
甘特图
开发语言
【气动学】基于Matlab模拟各类导弹跟踪
2部分代码closeall;clearall;Vt=200;alphaT=170;xt0=10000;
yt
0=800;a_t=0;%3*9.8;%a_t_hor=a_t*cos(p
matlab_dingdang
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2022-09-30 17:45
物理应用
matlab
开发语言
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