Y_音响技术第9页

002计算机图形学之直线画线算法

DDA算法digitaldifferentialanalyzer对斜截式进行转换成如下：$y_{k+1}=y_{k}+m$由此我们可以根据起点依次推算到最后一个点，实现如下：inlineintround

夏大王2019·2020-02-28 12:59

Linux定时任务 + mongodb自动备份

mongod_bak/mongod_bak_now"#临时备份目录TAR_DIR="/data/backup/mongod_bak/mongod_bak_list"#备份存放路径DATE=$(date+%Y_

R_X·2020-02-23 03:03

2O18香港高级视听展

2018香港高级视听展音乐音响•满Fun《2O18香港高级视听展》音响技术「2018香港高级视听展」将于8月10日至12日于香港湾仔会议展览中心举行，今届视听展不仅扩展了展览规模，能照顾本地音响代理商及来自世界各地品牌的需求

郭贺军·2020-02-17 22:49

shell 练习

/bin/bashDestPath=/root/bakDate=$(date+%Y_%m_%d)[-d${DestPath}]||mkdir-p${DestPath}cd/etctarcjf${DestPath

浪客行——·2020-02-15 23:00

电子信息工程专业（四年制技师）招生指南！

四、主要学习课程：电子技术、音响技术、单片机技术、电子产品设计与制作、工程制图、PCB制板技术与开发、计算机辅助电路设计、平板电视技术、ARM嵌入式系统、智能电子产品开发与应

BaiyunXiao·2020-02-11 22:05

tensorflow实现二维平面模拟三维数据教程

if__name__=='__main__':x_data=np.float32(np.random.rand(2,100))y_

两只橙·2020-02-11 10:45

TensorFlow代码笔记

交叉熵计算cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(y_,1),logits=y)cross_entropy

SmileEan2·2020-02-11 06:01

电子信息工程专业（3年制高技）招生指南

四、主要学习课程：电子技术、音响技术、单片机技术、ETC技术、工程制图、综合布线、计算机辅助电路设计、平板电视技术、电源技术、传感器技术等。五、教学特色：1、校企共建，核心课程由企业

BaiyunXiao·2020-02-08 10:17

Python神经网络TensorFlow（一）

tutorials/mnist_beginners.htmlimporttensorflowastfimportinput_datax=tf.placeholder("float",[None,784])y_

CiferZ·2020-02-06 22:29

拉格朗日插值法

P4781【模板】拉格朗日插值题意：给$n$个点$(x_1,y_1),\dots,(x_n,y_n)$，你要构造出一个多项式$f(x)$，使得\(\forall1\lei\len,f(x_i)=y_

wxq1229·2020-01-31 09:00

模型的度量

参考《机器学习》，周志华，清华大学出版社第二章回归问题回归任务常用的度量指标是：均方误差\[E(f;D)=\frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1}(f(x_{i})-y_{i})^{2}\]分类问题分类任务中常用的性能度量指标是

薛会萍·2020-01-15 11:00

EduScope Cave大型沉浸立体3D虚拟仿真实训系统

CAVE沉浸式虚拟现实显示系统的原理比较复杂，它是以计算机图形学为基础，将高分辨率的立体投影显示技术、多通道视景同步技术、视角动态跟踪及捕捉技术、音响技术、传感器技术等完美地融合，从而产生一个被三维立

wx5e14ac59ec38a·2020-01-09 08:42

[SCOI2015]小凸想跑步

题目先推一波式子，设$p(x,y)$，那么我们尝试写出点$(x_i,y_i),(x_{i+1},y_{i+1})$和$p(x,y)$形成的三角形面积，就是用叉积写一波\[2S=(x_i-x)

asuldb·2020-01-08 07:00

步态识别《GaitSet: Regarding Gait as a Set for Cross-View Gait Recognition》2018 CVPR

Method:问题定义：给定一个有N个人的数据集$y_{i},i\in1,2,...,N$,我们假定某个

pengcw·2020-01-07 21:00

低频能到56Hz 海信在电视上实现密封音响箱体技术

9月7日海信今天宣布将推出一款采用了新型音响技术的平板电视机新品NU7700系列。

每日热点精选·2020-01-06 00:09

搜索排序-learning to Rank简介

LearningtoRankpointwise\[L\left(f;x_{j},y_{j}\right)=\left(y_{j}-f\left(x_{j}\right)\right)^{2}\]只考虑给定查询下单个文档的绝对相关度

饥饿的小鱼·2019-12-27 11:00

拉格朗日插值以及它的变形

谁是拉格朗日：但其实这不重要，重要的是它的插值法；对于一个点值多项式，我们可以n^3地把它高斯消元得到一组系数解；但这太慢了；所以我们需要用到拉格朗日插值；先看一个公式$f(k)=\sum_{i=0}^{n}y_

神之右大臣·2019-12-24 13:00

数学基础系列(二)----偏导数、方向导数、梯度、微积分

如下图所示1、偏导数定义设函数$z=f(x,y)$在点(x0,y0)的某个邻域内有定义，定y=y0，一元函数$f(x_{0},y_{0})$在点x=x0处可导，即极限$\lim\limits_{\Deltax

|旧市拾荒|·2019-12-23 19:00

Mysql备份多个数据库代码实例

/bin/bash#date是linux的一个命令date[参数][+格式]time=`date+%Y_%m_%d_%H_%M_%S`#备份输出路径backupdir=/home/backup/#备份文件路径

luozx207·2019-12-17 10:42

Jenkins+Shell+gym+蒲公英实现自动化集成

/bin/bash计时SECONDS=0假设脚本放置在与项目相同的路径下project_path=$(pwd)取当前时间字符串添加到文件结尾now=$(date+"%Y_%m_

叫我干苦力的码农·2019-12-15 10:20

数学基础系列(一)----函数、极限、连续性、导数

函数在x0处取得的函数值$y_{0}=y\mid_{x=x_{0}}=f(x_{0})$。值得一提的是，符号只是一种表示，也可以用其他符号来表示，比如：$y=g

|旧市拾荒|·2019-12-10 22:00

目标检测 1 ：目标检测中的Anchor详解

使用绝对坐标的\((x_{min},y_{min},x

Brook_icv·2019-12-09 17:00

拉格朗日插值学习笔记

裸插值不知道怎么证：正在问老师，等回复最新回复：该是啥值就是啥值吧\[f(k)=\sum_{i=0}^{n}y_{i}\prod_{i\neqj}\frac{k-x[j]}{x[i]-x[j]}\]#include

lcyfrog·2019-12-02 20:00

MOJO嵌入式音响和飞利浦音响相比哪个好点！

不过，随着音响技术的进一步发展，如今的嵌入式音箱不可同日而语，在制作工艺和音质方面都有了质的变化，再加上本身独特的优势（节省空间、不影响原

德合艺通家庭影院·2019-11-08 14:27

个性化排序算法实践(三)——deepFM算法

模型可以表示为：\[\hat{y}=sigmoid(y_{FM}+y_{DNN}

Jamest·2019-11-03 12:00

西安橙蔷专注触摸屏生产销售

橙蔷触控一体机，是集计算机技术，触摸屏技术，多媒体技术，音响技术，工业造型艺术及应用软件技术的开发、生产和销售。

弗丶斯特·2019-11-02 22:51

Mysql多数据库备份

/bin/bash#date是linux的一个命令date[参数][+格式]time=`date+%Y_%m_%d_%H_%M_%S`#备份输出路径backupdir=/home/backup/#备份文件路径

luozx207·2019-10-22 17:00

【程序案例】一个基于Python的定时截取屏幕，并存放到指定路径的程序

这个程序比较简单，记录如下：importtimefromPILimportImageGrab#截屏defScreenshot():nowtime=time.strftime('%Y_%m_%d_%H_%

皮乾东·2019-10-22 00:34

xgboost 学习总结

1.XGBoost的数学推导：1.1目标与惩罚函数设$\lbrace(x_{i},y_{i})\midx_{i}\in\mathbb{R}^{P},y_{i}\in\mathbb{R},i=1,...,

Freiburger·2019-10-09 23:00

三二一健康睡眠促进工程（2019-09-19）

体感音乐疗法（VibroacousticTherapy，简称VAT），又称体感振动音响技术。是通过“身体感知音乐”的方式，将音乐中16～150Hz的低频信号，经过物理

三二一睡眠科技·2019-10-06 11:20

【GZOI 2019】特技飞行

在最初的计划中，这$n$架飞机首先会飞行到起点$x=x_{st}$处，其中第$i$架飞机在起点处的高度为$y_{i,0}$。

洛水·锦依卫·2019-09-26 21:00

机器学习常用loss：L1 loss、L2 loss、smothL1 loss、huber loss

常用loss：L1：公式：L1=∑i=1n∣yi−f(xi)∣L1=\sum_{i=1}^{n}\left|y_{i}-f\left(x_{i}\right)\right|L1=i=1∑n∣yi−f(xi

星落秋风五丈原·2019-09-11 23:26

[JZOJ1901] 【2010集训队出题】光棱坦克

满足ypi−1>ypiy_{p_{i-1}}>y_{p_i}ypi−1>ypi并且xpix_{p_i}xpi在xpi−1x_{p_i-1}xpi−1和xpi−2x_{p_i-

A1847225889·2019-08-28 11:06

python实现截取屏幕保存文件,删除N天前截图的例子

fromPILimportImageGrabimporttimeimportscheduleimportosimportshutilimportdatetimedays=-3#截屏defsavepic():im=ImageGrab.grab()now=time.strftime("%Y_

woobol·2019-08-27 16:04

pytorch 交叉熵损失函数解析

1，二分类交叉熵损失，BCELoss1.1数学理论BCELoss=−[Yn∗logXn+(1−Yn)∗log(1−Xn)]BCELoss=-[Y_{n}*logX_{n}+(1-Y_{n})*log(1

风泽茹岚·2019-08-19 17:43

[Foundation of Machine Learning][Week 2][Guarantee of PLA] the Correctness Verification of PLA

Conditions:ForthedatasetD,thereexistsa$\displaystyleW_{f}$whichsatisfiesthatforeveryn,$y_{n}W_{f}^{T}

RaymondJiang·2019-08-08 22:00

【题解】二进制

设$A_{(2)}$、$B_{(2)}$、$C_{(2)}$的最大长度为$L$（$L\leqslant30$），你需要构造三个正整数$X$、$Y$、$Z$，满足以下条件：（1）$X_{(2)}$、$Y_

kcn999·2019-07-30 20:00

标准库的使用

标准库的使用1.不需要程序员去import-----直接使用的变量和函数-----print/open/len2.importtimeprint(time.strftime("%Y_%m_%d%h:%m

一手代码，一手诗·2019-07-27 17:38

5.决策树特征重要性判别算法python实现

李航机器学习讲解/FeatureImportance.ipynb信息增益法公式熵的定义：属性yyy的熵，表示特征的不确定性：P(Y=yj)=pj,i=1,2,⋯ ,nP\left(Y=y_

Mr_W1997·2019-07-07 11:18

支持向量机 (二)：软间隔 svm 与核函数

支持向量机(二)：软间隔svm与核函数软间隔最大化（线性不可分类svm）上一篇求解出来的间隔被称为“硬间隔(hardmargin）“，其可以将所有样本点划分正确且都在间隔边界之外，即所有样本点都满足\(y_

massquantity·2019-07-01 20:00

评估指标——均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）

1.MSE(MeanSquaredError)均方误差MSE=1n∑i=1n(yi−yi′)2MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-y_{i}^{\prime

HachiLin·2019-06-27 16:43

周志华《机器学习》(西瓜书) —— 学习笔记：第6章支持向量机

核方法6.0学习导图6.1基本流程给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，yi∈{−1,+1}D=\left\{\left(\boldsymbol{x}_{1},y_

月边云·2019-05-30 01:35

【北京大学】人工智能实践：Tensorflow笔记 4-5

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltseed=2defgenerateds():rdm=np.random.RandomState(seed)X=rdm.randn(300,2)Y_

Yang8465·2019-05-19 15:22

TensorFlow遇到的问题汇总（持续更新中......）

#原来是这样的：tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_))#修改成这样的：tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entrop

ITYTI·2019-05-16 17:23

PyTorch 学习笔记（三）：线性回归、logistic回归

一.线性回归1.一维线性回归给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xm,ym)}D=\left\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),(x_{3}

月臻·2019-04-21 21:31

Double Deep Q-Learning Netwok的理解与实现

下面给出最核心的强化学习公式：YtDoubleQ=Rt+1+γQ^(St+1,argmaxaQ(St+1,a))Y_{t}^{DoubleQ}=R_{t+1}+\gamma\hat{Q}\left(S_

Erick_Lv·2019-04-11 23:02

pytorch以及numpy 实现线性模型(code)

6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_

热爱nlp的crawler·2019-04-08 21:38

常用损失函数及Tensorflow代码实现

损失函数（loss）：用来表示预测值（y）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。

HPU_FRDHR·2019-04-03 10:20

MXNet 中的 hybird_forward 的一个使用技巧

__init__(**kwargs)self.xs=self.params.get_constant('x_',xs)self.ys=self.params.get('y_',sha

xinet·2019-03-27 22:00

pytorch 常用的 loss function

1nn.L1Lossloss(Xi,yi)=∣Xi−yi∣loss(X_{i},y_{i})=|X_{i}-y_{i}|loss(Xi,yi)=∣Xi−yi∣这里我们亲自做一下实验看看具体效果#torch.nn.L1Lossimporttorchl1

chen_you_Nick·2019-03-19 11:51

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