Y_音响技术第6页

[平面几何][Matlab] 平面椭圆参数与一般式之间的转换

椭圆的一般式为：\[A{x^2}+Bxy+C{y^2}+Dx+Ey+F=0\]椭圆的参数为：长半轴$a$短半轴$b$椭圆中心$(x_{0},y_{0})$倾角为$\theta$(定义逆时针为正，长轴与x

dizhan5054·2020-08-22 12:39

面试（10）：欧氏距离和曼哈顿距离、K-means和EM算法对比

d(x,y)=(x1−y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)2=∑i=1n(xi−yi)2d(x,y)=\sqrt{\left(x_{1}-y_{1}\right)^{2}+\left(x_{2

视界IT·2020-08-22 04:13

规范化学习笔记

，这个项被称为规范化项，规范化的交叉熵表示为：C=−1n∑xj[yjlnαjL+(1−yj)ln(1−αjL)]+λ2n∑ωω2C=C0+λ2n∑ωω2C=-\frac{1}{n}\sum_{xj}[y_

yougwypf1991·2020-08-21 18:19

TensorFlow笔记之神经网络优化——正则化

使用正则化后，损失函数loss变为两项之和：loss=loss(y与y_)+REGULARIZER*loss(w)其中，第一项是预测结果与标准答案之间的差距，如之前讲过的交叉熵、均方误差等；第二项是正

ElephantFlySong·2020-08-21 16:33

Chapter4 2018-03-20

tanh.....损失函数分类问题-交叉熵损失：H(p,q)通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度刻画两个概率分布的距离（正比）code：cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_

心弦上痴情的景致·2020-08-21 14:03

Matlab--基于前馈补偿的PID控制算法及其仿真

作者利用前馈控制的思想，针对PID控制设计了前馈补偿，以提高系统的跟踪性能，其结构如图所示：设计前馈控制器为：Uf=yd(s)1GsU_{f}=y_{d}(s)\displaystyle\frac{1

她和理想啊·2020-08-21 02:51

四元数求导

zbsbxbybyb−xbsbzb−xb−yb−zbsb][xayazasa]q_a\otimesq_b=R(q_b)q_a=\left[\begin{array}{cccc}{s_{b}}&{z_{b}}&{-y_

学习SLAM的路痴·2020-08-20 19:25

解题报告：CF1307D Cow and Fields(最短路、最优解不等式化简)

我们的目的就是最大化min（xa+yb+1，ya+xb+1)min（x_{a}+y_{b}+1，y_{a}+x_{b}+1)min（xa+yb+1，y

繁凡さん·2020-08-20 04:43

施托尔茨定理

定理描述：若$y_{n+1}>y_n(n=1,2,\cdots)$$\lim\limits_{n\rightarrow\infty}y_n=+\infty$$\lim\limits_{n\rightarrow

diezai5015·2020-08-20 03:35

Codeforces 1307 D. Cow and Fields

我们要选择两个字段aaa和bbb来最大化min（xa+yb，ya+xb)min（x_{a}+y_{b}

邵光亮·2020-08-20 03:08

学习pytorch

函数动态图VS静态图nnmodule优化器自定义nnmodule控制流权值共享基本学习单元已知y和x的一组对应数据((x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xn,yn))((x_{1},y_

无且爱我·2020-08-19 20:03

人脸特征相似度计算

通过计算特征相似度来判断两张人脸图像的相似程度相似度通常用欧式距离或余弦距离欧式距离dis(X,Y)=∑i=1n(xi−yi)2dis(X,Y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-y_

疯狂的小猪oO·2020-08-19 04:22

05.决策树公式推导

mathcal{Y}|}p_{k}\log_{2}p_{k}Ent(D)=−k=1∑∣Y∣pklog2pk其中D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xn,yn)}D=\left\{(x_{1},y_

ZFH__ZJ·2020-08-18 10:14

C语言宏定义取得两数的最大值和最小值--其实你的认为是错的！

(y):(x))#defineMIN(X,Y)({\typeof(X)x_=(X);\typeof(Y)y_=(Y);\(x_<y_)?

siaisjack·2020-08-18 08:17

2019 ACM/ICPC 南昌站 G，拉格朗日插值

题意：求∑i=1t∑k=xyf(i,k)\sum^t_{i=1}\sum^y_{k=x}f(i,k)i=1∑tk=x∑yf(i,k)其中f(i,k)f(i,k)f(i,k)表示1,2,3,...,ik−

iamxym·2020-08-18 06:45

一阶数字低通滤波器/积分滤波器

一阶低通滤波的算法公式为：Y_k=a*X_k+(1-a)*Y_(k-1)=Y_(k-1)+(X_k-Y_(k-1))式中

沉包裹·2020-08-18 00:09

广义线性模型（Generalized_Linear_Model）

多元线性回归模型给定训练数据集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xi,yi),…,(xN,yN)}\begin{aligned}\\&D=\left\{\left(\mathbf{x}_{1},y_

CWJ的博客·2020-08-17 21:32

OpenCV-Python 霍夫变换检测直线，圆形

bm,b)斜率和截距表示.在极坐标系:可由参数:(r,θr,\thetar,θ)极径和极角表示对于霍夫变换,我们将用极坐标系来表示直线.因此,直线的表达式可为下图：一般来说对于点(x0,y0x_{0},y_

SongpingWang·2020-08-17 17:46

第12章计算学习理论

给定样例集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)},xi∈X,yi∈Y={−1,+1}D=\left\{\left(x_{1},y_{1}\right),\left(x_{2},y_{

CharlesVan·2020-08-17 17:27

TensorFlow | ReluGrad input is not finite. Tensor had NaN values

weixin_30670151·2020-08-17 16:20

输出tensor的内容

对于sess=tf.InteractiveSession()train_step.run(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:0.5})print(y_conv.eval

ok_again·2020-08-17 15:29

动手创建一个简单的神经网络(MNIST)

input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)importtensorflowastfx=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])y_

辣大辣条·2020-08-17 13:09

常微分方程数值解法——python实现

向前欧拉法{yi+1=yi+hif(xi,yi)y0=y(a)\left\{\begin{array}{lr}y_{i+1}=y_i+h_if(x_i,y_i)\\y_0=y(a)\end{array}

落叶_小唱·2020-08-17 13:05

交叉熵

交叉熵还是看了一下书比较明白defcross_entropy_error(y_，t):#t所对应的是y_的标签#y_是网络的预测结果，用softmax进行处理了的概率cost=np.log(y_+1e-

TTLoveYuYu·2020-08-17 11:05

LeNet5

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttime#声明输入图片数据，类别x=tf.placeholder('float',[None,784])y_

神坑教无心·2020-08-17 06:16

Python：利用模拟方法计算骰子点数出现的概率

#2.模拟投掷两个骰子importnumpyasnp#j为小的点数，k为大的点数，l为包子的点数j,k,l=0,0,0N=10000x_=np.random.random(N)y_=n

PeterHeinz·2020-08-17 04:01

计算几何_向量的实现

类函数如下：structvector2{doublex,y;///构造函数指定为explicit，可以防止隐式转换explicitvector2(doublex_=0,doubley_=0):x(x_),y(y_

feng_zhiyu·2020-08-17 00:04

学习：人工智能实践：Tensorflow笔记（四） 4.1

4#数据样本，Y_是y_=x1+x2,噪声-0.05-0.05产生5#导入模块6importtensorflowastf7importnumpyasnp8BATCH_SIZE=89#SEED赋值使得产生的随机数与老师的一样

bufengzj·2020-08-16 12:36

第十七篇：Unity/UE4如何实现Cave空间（一）

理论上CAVE是基于计算机图形学把高分辨率的立体投影技术和三维计算机图形技术、音响技术、传感器技术等综合在一起，产生一个供多人使用的完全沉浸的虚拟环境。

Sxx930923·2020-08-16 11:50

TensorFlow学习笔记（自用）

所以在1中介绍的损失函数的y和y_应该是经过softmax之后的值。代表着概率分布。二、损失函数的定义用来刻

阳光非宅男·2020-08-16 11:31

Python画混淆矩阵

fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#labels表示你不同类别的代号，比如这里的demo中有13个类别labels=['A','B','C','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O']#y_

学为好人·2020-08-16 09:56

tensorflow入门——基于mnist数据集

imput_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])#占位符，其中[None,784]表示列为784，行不定y_

zcancandice·2020-08-16 09:09

TensorFlow代码实现（一）[MNIST手写数字识别]

28*28的个数，换算成一维数组就是784，因此我们定义x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])trainlabels：因为图片最终要输出10个分类，所以我们定义为y_

R3·2020-08-16 08:59

集成学习-多样性的度量和增强

给定数据集D={(xi,yi)}1mD=\{(\bm{x}_{i},y_{i})\}_{1}^{m}D={(xi,yi)}1m，对二分类任务，yi∈{−1,+1}y_{i}\in\{-1,+1\}yi∈

winycg·2020-08-15 17:38

2D二维旋转变换，坐标旋转变换矩阵是如何推导而来？三维旋转变换矩阵与二维旋转变换有什么联系？

我们现在已知一个点相对红色那个坐标系的坐标(xred,yred)(x_{red},y_{red})(x

司南牧·2020-08-15 16:40

Breshenham画线算法及应用

：画线段（x0,y0）到（xEnd,yEnd）,线性方程y=mx+b假设已经确定要显示的像素在（x_k,y_k），那么下一步需要确定在列x_(k+1)=x_k+1上绘制哪个像素，是在位置（x_k+1,y_

lang_dye·2020-08-14 23:16

神经网络优化----正则化

使用正则化后，损失函数loss变为两项之和：loss=loss(y与y_)+REGULARIZER*loss(w)其中，第一项是预测解锁与标准答案之间的差距，如之前讲过的交叉熵、均方误差；第二项是正则

yijiancmy·2020-08-14 04:49

Linux Mysql数据库自动备份脚本

/bin/bash#备份文件存储目录backupdir=/mnt/bak/dump#时间戳time=_`date+%Y_%m_%d_%H_%M_%S`#数据库连接信息db_name=数据库名称db_user

Jc_·2020-08-11 19:20

TensorFlow实战-自定义损失函数完整案例

y_=tf.placehold

工厂测试开发-SZ·2020-08-11 04:10

python : groupby 结果浅解，&之后的 y_list=[v for _,v in y]

唯一还是不清楚的是y_list=[vfor_,viny]这句，特别是那个下划线forx,yingroupby(sorted(zip(x_data,y_data)),key=lambda_:_[0]):y_

秋_·2020-08-11 00:11

定时器每秒生成1000条数据，插入数据库表名为当天日期的表

BEGINDECLARE`@suffix`VARCHAR(15);DECLARE`@sqlstr`VARCHAR(2560);SET`@suffix`=DATE_FORMAT(CURDATE(),'%Y_

dy_daynight·2020-08-09 20:20

[SCOI2015]小凸想跑步-题解

我们知道，在计算几何中，我们可以用叉积来表示三角形面积，于是我们可以设站的点为(x,y)(x,y)(x,y)，凸边形的顶点为(x0,y0)∼(xn−1,yn−1)(x_0,y_0)\sim(x_{n-1},y_

VictoryCzt·2020-08-08 13:26

时间序列预测的难点

其实很难说实际上，上图展示的是单步预测，即给定当前时间点yty_tyt之前的一个时间窗口(yt,yt−1,…,yt−N)(y_t,y_{t-1},\ldots,y_{t-N})(yt,yt−1,…,yt

颹蕭蕭·2020-08-07 14:37

原码的恢复余数除法和加减交替除法

解：①先求绝对值，x_=0.1011,y_=0.1101，y_求补=1.0011。②被

蔡裕星·2020-08-07 11:40

环签名（Ring signature）

为EkE_{k}Ek对应的对称密钥Ck,v(y1,y2,…,yn)=Ek(yn⊕Ek(yn−1⊕Ek(⋯⊕Ek(y1⊕v)… )))=v{\displaystyleC_{k,v}(y_

jason_cuijiahui·2020-08-05 10:22

【机器学习笔记】线性回归之最小二乘法

代数推导假设拟合函数为y=ax+by=ax+by=ax+b，对于任意样本点(xi,yi)(x_{i},y_{i})(xi,yi)，误差为e=yi−(axi+b)e=y_{i}-(ax

江岚岚·2020-08-05 01:19

20ZR暑期联赛班 Day 2

两点之间的切比雪夫距离定义为max⁡(∣x1−x2∣,∣y1−y2∣)\max\left(\left|x_{1}-x_{2}\right|,\left|y_{1}-y_{2}\right|\right)

ylxmf2005·2020-08-04 11:15

解微分方程数值解法（理论部分）

，用Δ\DeltaΔttt来将线段划分成许多小段，那么我们就可以近似认为每一段的斜率都是常数，且对于第iii段的斜率表示为dyidt=yi+1−yiΔt\frac{dy_{i}}{dt}=\frac{y_

感觉敲键盘很帅·2020-08-04 01:54

SMO（Sequential minimal optimization）算法的详细实现过程

1mαiαjyiyjxiTxjmax_{\alpha}\sum_{i=1}^{m}\alpha_{i}-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\alpha_{i}\alpha_{j}y_

丿一叶秋丶·2020-08-03 09:47

凸包算法 Matlab实现

totalnumberofpointspoints_source=generateRandomPoints(n_points,500,0.12);%n_points=length(x_coor);%points_source=[y_

west_gege·2020-08-03 08:59

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